Как цитировать
Аннотация
в статье исследуется ансамблевый подход к управлению инвестиционным портфелем на российском фондовом рынке на основе глубокого обучения с подкреплением. Цель работы состоит в воспроизведении базовой ансамблевой архитектуры на данных российского рынка, в проверке ее переносимости и в выявлении тех модификаций, которые, действительно, улучшают качество торговли на длительный период. В качестве исходного решения рассматривается ансамбль из трех алгоритмов принятия решений, для которого последовательно анализируются расширение набора признаков, добавление макроэкономических переменных, штрафов за риск и механизма непрерывной адаптации одного из агентов в процессе торговли. Эксперименты проведены на данных 2015–2025 годов по ликвидным российским акциям, а итоговое сравнение выполнено на периоде 2023–2025 годов. Показано, что наибольший вклад в результат дает механизм непрерывного обучения, при котором агент дообучается на сделках любого активного участника ансамбля. Лучшая конфигурация обеспечивает суммарную доходность 61,7 процента и превосходит пассивные ориентиры по абсолютной доходности, однако не решает проблему защиты капитала на затяжном падающем рынке при высокой ключевой ставке.