Исследования недели: алгоритмы в трейдинге

Эта неделя принесла новые работы по алгоритмической торговле. Разбираем самое важное из исследований в машинном обучении, квантах и управлении рисками. Все данные — из свежих научных статей.

Основные работы

1. Улучшенное прогнозирование индексов
Модель IGA-SVR для долгосрочных прогнозов показала результат лучше, чем стандартные LSTM. Использует генетические алгоритмы для подбора параметров. Подробности — в исследовании по адаптивному прогнозированию.

2. Быстрое опционное ценообразование
Гибридный алгоритм сочетает ML и численные методы. Ускоряет расчёты в разы по сравнению с классическими подходами. Подробнее — в работе по ускоренному ценообразованию.

3. Квантовые модели для рынков
Физики применили теорию квантовых полей (φ⁴-теория) к финансовым данным. Модель точно воспроизводит рыночную волатильность и редкие события, помогая предсказывать кризисы. Исследование здесь.

4. Системный риск-радар
Новый фреймворк на основе графов выявляет скрытые связи на рынках. Помогает замечать структурные сдвиги до кризиса. Методика описана тут.

5. Гибкие кредиты в DeFi
Протокол BondMM-A позволяет задавать произвольные сроки погашения. Увеличивает гибкость для участников рынка. Работа по дизайну протокола.

Что дальше
Будет больше ML в сложных задачах — от опционов до рисков. Квантовые и графовые методы станут популярнее для прогнозирования кризисов.

Пишу про автоматизацию трейдинга и не только. Канал