Алгоритмическая торговля и финансы — свежие исследования

На этой неделе больше всего работ было по алгоритмической торговле, вычислительным финансам и рискам. В основном учёные применяли машинное обучение и ИИ — чтобы торговать точнее и безопаснее.

Основное
1. Алгоритмическая торговля + машинное обучение
Много статей про то, как нейросети помогают в трейдинге.
— Гибридные модели предсказывают риски и ищут выгодные сделки «Causal and Predictive Modeling of Short-Horizon Market Risk and Systematic Alpha Generation Using Hybrid Machine Learning Ensembles». 
— Системы на нескольких ИИ анализируют фундаментальные данные в китайском рынке «Hierarchical AI Multi-Agent Fundamental Investing: Evidence from China's A-Share Market».
— Роботы учатся исполнять ордера эффективнее «Right Place, Right Time: Market Simulation-based RL for Execution Optimisation».
— Новостной сентимент используют для торговли«News-Aware Direct Reinforcement Trading for Financial Markets». 

2. Портфели и риски
Как собрать портфель и не потерять на комиссиях:
— Оптимизация с учётом транзакционных издержек «Goal-based portfolio selection with fixed transaction costs». 
— Очистка данных по криптовалютам для расчёта корреляций «Denoising Complex Covariance Matrices with Hybrid ResNet and Random Matrix Theory: Cryptocurrency Portfolio Applications». 
— Как справедливо распределять выплаты в резервных фондах «Compensation-based risk-sharing». 

3. Новые методы в финансах
Нестандартные подходы к расчётам:
— Оценка деривативов через редкие рыночные события «Adaptive Multilevel Splitting: First Application to Rare-Event Derivative Pricing». 
— Квантовые алгоритмы для ценообразования опционов «Quantum Machine Learning methods for Fourier-based distribution estimation with application in option pricing». 
— Генерация синтетических биржевых данных для тестов «TABL-ABM: A Hybrid Framework for Synthetic LOB Generation». 

Что дальше
Ожидаем больше гибридных моделей — где машинное обучение работает вместе с классической теорией. Акцент на прозрачность: почему модель принимает такие решения. Важно будет совмещать разные данные — например, цены и новости. Также вырастет спрос на квантовые вычисления для сложных финансовых инструментов и DeFi-аналитику.

Все данные — из свежих научных статей и препринтов. Каждую неделю мы отбираем сотни работ и выбираем самое полезное.

Пишу про автоматизацию трейдинга и не только. Канал