Современный специалист — экономист должен уметь принимать обоснованные и обдуманные решения. Для этого кроме определенных знаний по основам менеджмента, основам внешнеэкономической деятельности, банковскому делу, административному управлению, налогообложению он должен владеть информацией по построению современных информационных систем.
Информационные технологии — один из последних этапов становления аналитических знаний. Аналитическими технологиями это методики, которые позволяют по известным данным оценить значения неизвестных характеристик и параметров, на основе каких-либо моделей, алгоритмов, математических теорем.
Данные технологии, необходимые в первую очередь людям, которые принимают важные решения. Выручка компании в значительной степени определяется качеством этих решений – необходимой точностью прогнозов, оптимально выбранных стратегий. Наиболее распространенные аналитические методы, используемые для выполнения следующих задач: прогнозирование курсы иностранных валют, предсказание цен на сырьевые товары, спрос, доходы компании, уровень безработицы, количество страховых претензий и т.д.
Разработанность проблемы.
На данный момент нет четких алгоритмов, который позволяют решить реальные бизнес задачи. Если раньше специалисты решали задачи, опираясь на знание предметной области и на основе личного опыта, то для современного специалиста появилось большое количетсво информационных помощников, которы позволяют повысить точность и эффективность результатов.
Искусственный интеллект является сейчас одной из важнейшихй тем научных исследований. В данной области сконцентрированы наибольшие усилия программистов и математиков, а также инженеров и психологов.
Последние разработки в области информационных систем ускорили темпы их внедрения во все значимые области Российского рынка. В мировой экономической системе очень важна степень применения новейших информационных технологий во многих аспектах жизнедеятельности граждан, так как это приводит к повышению эффективности экономических отношений.
Проблема исследования.
Перед инвесторами возникают большое количество проблем, в первую очередь проблема эффективности принятого решения. Данная проблема плохо структурирована и для ее решения нет стандратных методов.
Еще одной из таких проблем является проблема определения момента и характера управленческого решения при осуществлении среднесрочных торговых операций с акциями. Решение является самой важной задачей для каждой компании, фирмы и банка, работающих на рынке ценных бумаг не только со средствами клиентов, но и осуществляющего торговые операции с использованием собственных средств. Для решения этой задачи специалисты должны учитывать большой объем противоречивых факторов и выявлять их важность и значимость, но это не всегда можно выполнить объективно.
Большое количество методов анализа и прогнозирования фондового рынка позволяет специалисту использовать все их множество для более точного прогнозирования, но при этом всегда возникает проблема выбора правильного решения. Поэтому при анализе фондового рынка появляются комбинированные способы, которые сочитают в себе знания различных областей.
Объектом исследования диссертации является выступает российский фондовый рынок.
Предмет исследования – методы прогнозирования фондового рынка и нейрокомпьютерные технологии, их использование для прогнозирования динамики фондового рынка.
Нужна помощь в написании автореферата?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Наша система гарантирует сдачу работы к сроку без плагиата. Правки вносим бесплатно.
Цель диссертационного исследования состоит в научно-теоретическом обобщении методов прогнозирования фондового рынка, понятия системы искусственного интеллекта, примеры анализа и прогнозирования на основе нейронных сетей, современной ситуации фондового рынка.
Для достижения целей диссертационного исследования необходимо решить следующие задачи:
- раскрыть сущность и основные виды анализа и прогнозирования фондового рынка;
- определить преимущества и недостатки существующих методов;
- классифицировать основные формы существующих нейросетевых технологий;
- обозначить преимущества и проблемы развития применения новых информационных технологий в настоящее время;
- обозначить возможные риски применения торговых систем роботов на фондовом рынке;
- обозначить проблемы использования информационных систем на Российском фондовом рынке.
Методологической и теоретической основой исследования послужили исследования и научные труды отечественных и зарубежных ученых и специалистов, посвященные изучению, анализу, прогнозированию фондового рынка, а также внедрению информационных технологий на этот рынок; категории, законы, закономерности экономической науки. В работе использованы как способы эмпирического исследования, такие как сравнение, эксперимент, так и традиционные способы научного исследования: анализ и синтез экономических систем, моделирование экономических процессов, системный подход к изучаемым явлениям, а также информация, размещенная на официальных сайтах в сети Интернет.
Основные положения, выносимые на защиту:
В главе I представлены теоретические основные подходы к прогнозированию состояния фондового рынка.
Во главе II отражены основные понятия и определения использования нейронных сетей, возможность их обучения, а также риски возможные при их применении.
В главе III изучены особенности применения нейросетевых технологий к фондовому рынку Российской федерации. Обозначены проблемы алгоритмической торговли на финансовых рынках. Приведена статистика применения торговых систем-роботов на фондовом рынке. Обозначены проблемы и перспективы развития информационных технологий на отечественном рынке.
Научная новизна диссертационного исследования состоит в достижении следующих результатов:
Обоснована необходимость анализа и прогнозирования динамики фондового рынка;
описаны преимущества и недостатки существующих методов анализа фондового рынка;
определены основные тенденции фондового рынка;
в результате рассмотрения подходов к применению нейросетевых методов для прогнозирования динамики российского фондового рынка предложен новый, комбинированный подход.
Практическая значимость работы состоит в том, что основные положения, выводы, рекомендации, методологические подходы диссертационного исследования могут быть использованы для выработки конкретных рекомендаций по совершенствованию инвестиционного процесса как институциональными, так и индивидуальными инвесторами, в частности, для принятия эффективных решений при осуществлении вышеуказанными субъектами торговых операций на фондовом рынке.
Теоретическая значимость работы заключается в том, что комплексный подход к прогнозированию фондового рынка позволил выделить направление для развития информационных технологий в этой сфере, как самостоятельное направление развития нейросетевых технологий, определить методы и способы их применения с наибольшей пользой и минимизацией рисков от их применения.
Нужна помощь в написании автореферата?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Наша система гарантирует сдачу работы к сроку без плагиата. Правки вносим бесплатно.
II. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ МАГИСТЕРСКОЙ ДИССЕРТАЦИИ
Модель финансового рынка России с математической точки зрения является очень изменчивой. Это происходит из-за ожидания постепенного сворачивания рынка ценных бумаг и увеличения доли фондового рынка, а также из-за нестабильности политического курса. Исходя из этого, можо сказать, что финансовый рынок в России еще не стабилизирован.
В частности, в России уже успешно функционирует один из первых мощных нейрокомпьютеров для финансового применения. В число организаций, использующих нейронные сети для решения своих задач, уже вошли — Центробанк, МЧС, Налоговая Инспекция, более 30 банков и более 60 финансовых фирм. Некоторые из этих организаций уже опубликовали результаты своей деятельности в области применения нейрокомпьютинга.
Одной из основных трудностей продвижения нейросетевых технологий на российском фондовом рынке, является отсутствие достаточно продолжительной, доступной и непрерывной истории финансовых инструментов. Так, по большинству «голубых фишек» история торгов доступна лишь с середины 1995-го года, в то время как становление рынка государственного долга было на некоторый период приостановлено. • Тем не менее, короткая история рынка является, с одной стороны, недостатком, а, с другой, некоторым преимуществом при использовании нейросетевых методов, что позволяет обучать нейросетевые архитектуры всем известным значениям финансовых рядов российского финансового рынка, и можно с уверенностью сказать, что применение нейросетевых методов для предсказания динамики российского фондового рынка обосновано.
В процессе исследования были сделаны следующие выводы, исходя из той цели и тех задач, которые были обозначены во введении:
1. Рассмотрены положительные и отрицательные стороны основных методов прогнозирования. Фундаментальный анализ хорош для долгосрочного инвестирования, самого долгосрочного. Учитывая, что технический анализ не так хорош для долгосрочного инвестирования, эта специфика фундаментального анализа является серьезным преимуществом перед другими способами анализа рынка.
Хороший фундаментальный анализ позволяет выявить ценные (именно ценные, а не дорогие) акции, именно фундаментальный анализ помогает найти компании, которые имеют мощные активы, устойчивый баланс, стабильные доходы, и растущая прибыль.
Одно из наиболее очевидных (но косвенных) преимуществ фундаментального анализа, — это то, что фундаментальный анализ дает очень четкое понимание деятельности фирм и бизнеса в целом. Опыт фундаментального анализа позволяет определить компании, которые скорее всего обанкротятся в ближайшем будущем, а так же те, которые нацелены на долгую, упорную и успешную работу. Зная, чем занимается компания, инвестор может использовать данное преимущество фундаментального анализа, правильно соотнести компанию с индустрией, и делать выводы исходя из наблюдений за группой фирм в целом.
Несмотря на преимущества фундаментального анализа, у него также есть и недостатки:
- Тщательный фундаментальный анализ требует массы времени. К сожалению, долгие анализы могут в результате дать очень спорные результаты о цене акций. Если такое случается, аналитики часто утверждают, что весь рынок ошибается.
- необходимость подстраиваться под каждую компанию. Способы фундаментального анализа могут различаться в зависимости от отрасли и от уникальных факторов определенной компании. По этому, для каждой отрасли и для каждой компании требуется свой уникальный подход.
- надежда на определенный исход. Справедливая цена акции основана лишь на предположениях. Малейшие изменения в коэффициентах или формулах подсчета могут сильно изменить конечный результат подсчета стоимости. Преимущества технического анализа:
- Технический анализ может быть использован для различных инструментов. Его можно применять как на валютном, так и фондовых рынках разных стран.
- Пользуясь графиками, можно анализировать различные периоды времени – от одного часа, до столетия (к примеру, известный индекс Доу-Джонса рассчитывается с 1896г.).
- Существует много всевозможных способ и методов, разработанных специально для различных секторов рынка.
- Методы технического анализа основаны на том, что действие происходят на реальном рынке.
- В техническом анализе используются данные в режиме реального времени.
Недостатки технического анализа:
- Технический анализ достаточно субъективный. Технический анализ говорит нам о вероятности наступления некоторого события, но не утверждает, что оно именно произойдет. Он основан на различных математических операциях и для его осуществления необходимы определенные умения и навыки.
- Для технического анализа очень важна актуальность, открытость и достоверность информации.
- Несмотря на все свои слабые стороны, это один из надежных инструментов анализа, очень популярен в краткосрочной – спекулятивной торговле, где фундаментальный анализ не подходит.
2. Сценарии развития фондового рынка РФ.
Российский рынок все еще остается монополистичным, многие отрасли (например, нефтегазовая, строительная) до сих пор закрыты для конкуренции: ценообразование в этих отраслях далеко не рыночное, и конкуренции нет в принципе. Компании не имеют возможности зайти на эти рынки и на равных бороться за клиентов. Хотя для окончательного формирования многих рынков необходимо становление фондового .
Для решения данных проблем необходимо:
- Внести изменения в законодательство (особое внимание — налоговому). В большинстве случаев действующее в России налоговое законодательство не учитывает особенностей налогообложения отдельных видов финансовых операций;
- Снизить административные барьеры и упростить процедуры регистрации ценных бумаг. В последнее время ФСФР России предприняла ряд шагов с целью упрощения процедур государственной регистрации выпусков ценных бумаг, что стало одним из важнейших условий динамичного роста объемов операций с ценными бумагами на отечественном рынке;
- Необходимо развивать срочный рынок и рынок коллективных инвестиций. В настоящее время в ФСФР России подготовлены концепция и проект соответствующего законодательного акта.
- Улучшать качество корпоративного управления. За несколько последних лет в России многое сделано по обеспечению необходимого качества корпоративного управления. Но остался целый ряд проблем, которые требуют своего решения, как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе;
- Усовершенствовать механизмы привлечения частных инвесторов и улучшить механизмы защиты их интересов. Постоянное и осмысленное участие населения на финансовом рынке является одним из признаков не только повышения уровня жизни в стране, но и показателем определенной зрелости финансового рынка, обеспечивающего трансформацию индивидуальных сбережений в необходимые экономике инвестиции.
Повышение интереса населения к фондовому рынку и стимулирование инвестирования на финансовом рынке индивидуальных сбережений обеспечивается рядом мер, в том числе в области развития и совершенствования налогообложения.
Компенсационные и страховые схемы могу стать важным средством стимулирования участия розничных инвесторов на финансовом рынке;
Нужна помощь в написании автореферата?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Наша система гарантирует сдачу работы к сроку без плагиата. Правки вносим бесплатно.
Совершенствование регулирования на финансовом рынке должно осуществляться по трем основным направлениям:
- во-первых, повышение роли СРО и установление их более тесной связи с государственным регулятором финансового рынка,
- во-вторых, унификация норм и правил государственного регулирования деятельности на финансовом рынке с постепенной концентрацией государственных функций по регулированию, контролю и надзору на финансовом рынке в одном государственном органе,
- в-третьих, становление системы пруденциального надзора;
3. Системы обучения торговых систем.
Обучение происходит по специальной выборке, для которой задуются вход и желаемый выход. Это является обучающими примерами.
Входные и выходные сигналы выбираются в зависимости от решаемой задачи, также от этого будет зависеть выбранная размерность.
Входными данными может быть выбрана любая информация. Текст, картинки, статистические отчеты, числыЮ распределения.
Выходные сигналы сети — вектора целых или действительных чисел. Для получеения более точных результатов требуются выборки очень больших объемов. Но память компъютера ограничена и выборки необходимо делить на части. Их можно формировать в группы по определенному принципу. В каждый момент времени нейронная сеть загружает по одной странице находящейся в памяти компьютера, в то время, как остальная информация находится на жестком диски и у сети нет доступа к ней. Но обучение проходит по совокупности всех страниц.
До сих пор нет уникальной методики построения обучающей выборки, каждый специалист, занимающийся разработкой данных сетей использует свои методы и навыки. Набор обучающихся примеров может предоставляться заказчиком программы. Это могут быть данные за предыдущее время с известным результатом. В зависимости от множества критериев выделяют различные виды классификацийнейросетевых технологий:
- Сети прямого распространения – все связи направлены строго от входных нейронов к выходным. К таким сетям относятся, например: простейший персептрон (разработанный Розенблаттом) и многослойный персептрон.
- Реккурентные нейронные сети – сигнал с выходных нейронов или нейронов скрытого слоя частично передается обратно на входы нейронов входного слоя.
- Радиально базисные функции – вид нейронной сети, имеющий скрытый слой из радиальных элементов и выходной слой из линейных элементов. Сети этого типа довольно компактны и быстро обучаются. Предложены в работах Broomhead and Lowe (1988) и Moody and Darkin (1989).
- Самоорганизующиеся карты или Сети Кохонена – такой класс сетей, как правило, обучается без учителя и успешно применяется в задачах распознавания. Сети такого класса способны выявлять новизну во входных данных: если после обучения сеть встретится с набором данных, непохожим ни на один из известных образцов, то она не сможет классифицировать такой набор и тем самым выявит его новизну. Сеть Кохонена имеет всего два слоя: входной и выходной, составленный из радиальных элементов.
Как показывает практика, фондовые рынки в долгосрочном периоде имеют тенденцию к росту, что и наблюдалось на российском рынке акций вплоть до 2014 года (положительная динамика ключевых индексов отчетливо просматривается даже с учетом резкого снижения в разгар кризиса 2008 года).
Однако в последние несколько лет динамику российского фондового рынка можно назвать скорее боковой (так называемый бестрендовый рынок или флэт).
Это не значит, что на таком рынке невозможно зарабатывать, это означает лишь то, что тратегия «купил-и-держи» в данных условиях постепенно теряет свою актуальность. Следовательно, инвесторам приходится «отрабатывать» все более мелкие рыночные колебания, использовать в своей торговле все более короткие временные интервалы (в том числе внутридневные), т.е. переходить от пассивного инвестирования к активному трейдингу. Современные трейдеры уже давно осознали, что только использование системного подхода в торговле является основой для получения стабильного положительного финансового результата на фондовом рынке (и наш опыт как брокера полностью согласуется с этим заявлением). Системная торговля (торговля на основе системы / алгоритма) предполагает осуществление операций в соответствии с некоторым набором правил для входа и выхода из позиции. (Примером простейшей торговой системы может служить открытие позиции при пересечении ценой скользящей средней или выход за торговый диапазон и т.д.) Если правила торговой системы четко сформулированы, то в 90% случаев такую систему можно автоматизировать. А с развитием современных биржевых технологий то, чем раньше могли пользоваться только крупные банки и инвестиционные компании, становится доступным широкому кругу инвесторов. Поэтому все большее число трейдеров предпочитают автоматизировать свою работу при помощи торговых роботов.
Эффективность торговых роботов
«Витриной» или «выставкой достижений» современных торговых роботов на российском фондовом рынке традиционно является ежегодный конкурс, проводимый Московской биржей — «Лучший частный инвестор». Ниже приведена статистика лучших участников этого конкурса последних 2-х лет.
Исторический рекорд доходности среди участников конкурса был поставлен в 2011 году: его участник robot_PRADA за два с половиной месяца показал доходность 11 402%. Порой его заработок за торговую сессию превышал 400%. Победу же в основной номинации конкурса одержал другой робот — UnitedTraders.com, прибыль которого в абсолютных величинах составила 12,1 млн руб со 154.7 тыс. руб (или 7832%).
Статистика конкурса «Лучший частный инвестор 2014 года»
Статистика конкурса «Лучший частный инвестор 2015 года»
Нужна помощь в написании автореферата?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Наша система гарантирует сдачу работы к сроку без плагиата. Правки вносим бесплатно.
Преимущества торговых роботов:
1) Скорость. При использовании современных технологий время на осуществление всех этих операций может измеряться миллисекундами, а, значит, торговый робот может совершать до нескольких сотен сделок в секунду.
2) Точность. Робот не ошибается при анализе данных и выставлении заявок: робот (в отличие от трейдера) никогда не перепутает кнопки «купить» и «продать», не ошибется с ценой и количеством при вводе заявки и т.д…
3) Отсутствие усталости.Торги на Московской бирже длятся более 9 часов. Провести все это время перед монитором трейдер просто не в состоянии. Отлучаясь, он может пропустить важный торговый сигнал.
4) Отсутствие эмоций. Отсутствие эмоциональной составляющей в торговле является, пожалуй, одним из самых серьезных «плюсов» торговых роботов. Как свидетельствуют исследования, проведенные в разное время как на российском, так и на зарубежных рынках, именно человеческий фактор чаще всего становится причиной убытков, полученных инвестором на фондовом рынке.
Недостатки торговых роботов
1) Финансовые затраты на покупку / создание / написание под индивидуальную стратегию трейдера.
Готовые «торговые роботы», как правило, реализуют простейшие алгоритмы, основанные на одном — двух индикаторах, при этом стоят они совсем не дорого (самые простые программы можно приобрести за 3000-5000 рублей). Написание «торгового робота» под индивидуальный заказ требует гораздо больше времени, предусматривает наличие технического задания со стороны инвестора и обходится существенно дороже (от 30000 до 150000 рублей и более).
2) Риск компьютерных сбоев. В случае компьютерного сбоя торговый робот будет систематически повторять одну и ту же ошибку, совершая все новые и новые убыточные сделки (в этом случае высокочастотный торговый робот за одну торговую сессию вполне может практически «обнулить» счет инвестора). Сюда же можно отнести риск разрыва соединения с интернетом, отключения электроэнергии и т.д…
3) Отсутствие реакции на нестандартные ситуации. Как правило, робот ориентирован на работу в каких-либо определенных (достаточно стандартных) условиях рынка. Непредвиденные резкие развороты тренда, повышенная волатильность, корреляция/раскорреляция в движениях цен могут «дезориентировать» программу, и она начнет совершать убыточные сделки.
4) Не эмоциональность, как ни странно одновременно является и «плюсом» и «минусом» робота. Например, робот, точно придерживаясь заложенной в него стратегии, не сомневаясь, сможет «спустить» весь Ваш капитал за одну торговую сессию.
В заключение необходимо отметить, что использование нейронных сетей во всех областях человеческой деятельности, в том числе в области финансовых приложений, движется по нарастающей, отчасти по необходимости и из-за широких возможностей для одних, из-за престижности для других и из-за интересных приложений для третьих.
В качестве нового эффективного средства для решения самых различных задач нейронные сети просто приходят — и используются теми людьми, которые их понимают, которые в них нуждаются и которым они помогают решать многие профессиональные проблемы.
Повышение эффективности проведения торговых операций на российском фондовом рынке, безусловно, является перманентной задачей как для профессиональных участников рынка, так и для небольших инвестиционных фирм, коммерческих банков и индивидуальных инвесторов, стремящихся увеличить свой капитал на рынке акций. При этом основной проблемой при осуществлении торговых операций является получение качественного прогноза динамики финансовых инструментов. Сама возможность такого предсказания до сих пор подвергается сомнению (теория эффективного рынка). Однако, на основе проанализированных материалов можно предположить, что финансовый рынок в целом и рынок акций в частности не являются полностью эффективными и существует возможность прогнозирования их цен.
Тенденции и перспективы алгоритмической торговли в России
Теперь на биржах соревнуются не люди, а торговые роботы, совершающие сотни и тысячи операций за одну торговую сессию. Как обычно, зародившись на Западе, этот тренд уже добрался и до России – алгоритмических торговцев на Московской бирже стало очень много. Сегодня мы поговорим о перспективах становления данной области в нашей стране.
На любой бирже встречаются несколько типов торговцев:
Прежде всего – это инвесторы, которые совершают долгосрочные операции – покупают акции тех или иных предприятиях, основываясь на глубоком анализе их деятельности, и чья цель может вовсе не заключаться в продаже этих бумаг. Существует и отдельный подвид – так называемые краткосрочные инвесторы, «длительность» сделок которых лежит в диапазоне от недели до месяца.
Спекулянты и дей-трейдеры, которые совершают операции с ценными бумагами именно для того, чтобы заработать на разнице цен между покупкой/ продажей и короткой продажей/откупом. Их сделки носят среднесрочный характер.
Скальперы– это тип торговцев, которые совершают множество сделок в течение небольшого временного промежутка от нескольких секунд до пары минут. Прибыль от каждой такой операции, как правило, не очень большая, так что доход складывается из множества транзакций.
Собственно, HFT-трейдеры, которые создают торговых роботов, действующих по определенным алгоритмам.
При этом в зону алгоритмической торговли попадают спекулянты/дей-трейдеры, скальперы и HFT-торговцы, то есть именно эти три категории представителей фондового рынка конкурируют за получение прибыли между собой.
Нужна помощь в написании автореферата?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Наша система гарантирует сдачу работы к сроку без плагиата. Правки вносим бесплатно.
По идее данная схема представляет собой «кормовую цепочку», т.е. для краткосрочных инвесторов источником денег случат инвесторы, краткосрочные инвесторы – для спекулянтов и дей-трейдеров и так далее. Это верно в случае, если рынок устроен правильно и на нем присутствуют в верных пропорциях все перечисленные группы торговцев.
Стабильный, устойчивый рынок всегда фрактален – рядом с более крупными участниками всегда есть более мелкие, которые работают и с меньшими объемами средств и на меньших временных промежутках (таймфреймах), но совершают большее количество сделок, так что их оборот, в целом, даже может превосходить обороты крупных инвесторов. В конце этой цепочки находятся HFT-трейдеры.
Таково положение при нормальном состоянии рынка, однако, на данный момент на отечественных биржах ситуация несколько иная и характеризуется преобладанием как раз высокочастотных торговцев, и сравнительно небольшим количеством, собственно, долгосрочных инвесторов.
Данную схему подтверждают и цифры по алгоритмическим оборотам на Московской бирже. На фондовом рынке объемы алгоритмических торгов неуклонно растет на протяжении последних четырех лет: их доля за это время увеличилась в два раза.
Такие объемы алгоритмической торговли приводят к снижению доходности торговых операций трейдеров, придерживающихся такого стиля работы на рынке. Чем больше торговцев использует роботов, совершающих большое количество операций, тем выше ликвидность рынка (т.н. мгновенная ликвидность). А чем больше роботов, действующих по сходным стратегиям, зарабатывает на текущих неэффективностях рынка, тем скорее эти его слабые места нивелируются, и общая доходность каждой конкретной стратегии понижается.
III. ПУБЛИКАЦИИ И АПРОБАЦИЯ
Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на международных, всероссийской и внутривузовских конференциях, таких как:
— научная конференция СГЭУ, 17 апреля 2015 года с докладом на тему «Анализ и прогнозирование фондового рынка с помощью информационных технологий»;
— научная конференция СГЭУ, 27 апреля 2016 года с докладом на тему «Проблемы применения нейросетвых технологий на фондовом рынке Российской федерации»;
— международная научно-практическая конференция V Студенческая заочная международная научно-практическая конференция «Научное сообщество студентов: междисциплинарные исследования», 16-19 сентября 2016 года, с докладом на тему: «Практическое применение графических методов для анализа фондового рынка»;
Результаты исследований отражены в 3 научных публикациях объемом 1,1 печ. л.:
1. Шаль А.Е. «Торговые системы-роботы на рынке ценных бумаг. Проблемы их применения в России», Международный научно-практический журнал «Экономика и Социум» №8 (27) ,раздел Информационные и коммуникативные технологии, РИНЦ, стр. 34-39, объем в печатных листах 0,32
2. Шаль А.Е, «Применение технического анализа для работы на фондовом рынке», журнал Economics № 8(17), РИНЦ, стр. 17-23, объем в печатных листах 0,44
3. «Проблема Манипулирования рынком ценных бумаг с помощью торговых роботов», автор Шаль А.Е., Международный научно-практический журнал «Экономика и Социум» №9 (28) ,раздел Информационные и коммуникативные технологии, РИНЦ, стр. 51-55, объем в печатных листах 0,47