Details

Целью работы является разработка инструмента для оптимизации инвестиционного портфеля и его апробация на фондовых рынках России, США и Китая. В ходе исследования были решены следующие задачи: ‒ систематизация теоретических аспектов и методологии оптимизации инвестиционного портфеля; ‒ анализ фондовых рынков России, США и Китая; ‒ выбор акций для исследования; ‒ изучение среды разработки Python и подбор инструментария; ‒ формирование автоматизированного алгоритма оптимизации портфеля ценных бумаг; ‒ разработка рекомендаций для инвесторов. Актуальность выбранной темы обусловлена необходимостью эффективного управления инвестициями для обеспечения финансовой устойчивости в условиях динамично развивающихся рынков. Источниками информации выступили работы российских и зарубежных авторов по теме оптимизации инвестиционных портфелей. Данные о состоянии мировых фондовых рынков были собраны с официального сайта Всемирной федерации бирж, для получения данных о состоянии российского фондового рынка использовался официальный сайт Московской биржи. Котировки акций и индексов были загружены при помощи API с агрегаторов финансовых данных Yahoo Finance и Мосбиржи. Оптимизация была выполнена при помощи языка программирования Python в облачной интерактивной среде разработки Google Colab использованием статистических библиотек. В результате работы был создан и апробирован универсальный алгоритм оптимизации инвестиционного портфеля, который может быть применен к различным фондовым рынкам. Кроме того, были сформированы рекомендации для инвесторов по принятию сбалансированных решений на фондовых рынках.

The given work is devoted to the creation of a tool for investment portfolio optimization and its testing on the stock markets of Russia, the United States and China. The research set the following goals: ‒  systematization of theoretical aspects and methodology of investment portfolio optimization; ‒ stock market analysis: Russia, USA, China; ‒ stock selection; ‒ Python learning and toolkit selection; ‒ development of an automated algorithm for securities portfolio optimization; ‒ making recommendations for investors. The relevance of the chosen subject is due to the need for effective investment management to ensure financial stability in the context of dynamically developing markets. The sources of information were the works of Russian and foreign authors on the topic of optimization of investment portfolios. World stock market data were collected from the official website of the World Federation of Exchanges, and Russian stock market data were collected from the official website of the Moscow Exchange. Stock and index prices were downloaded from financial data aggregators Yahoo Finance and Moscow Exchange using APIs. Optimization was performed using the Python programming language in the cloud interactive development environment Google Colab using statistical libraries. As a result of the work, a universal algorithm for investment portfolio optimization was created and tested. This algorithm can be applied to different stock markets. In addition, recommendations for investors to make balanced decisions on stock markets were formed.