Детальная информация
Название | Разработка торгового алгоритма на основе технического анализа: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта» |
---|---|
Авторы | Тронев Владимир Викторович |
Научный руководитель | Селин Иван Андреевич |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2025 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Тематика | технический анализ ; алгоритмическая торговля ; стратегия возврата к среднему ; экспонента хёрста ; рыночный режим ; бэктестинг ; статистическая валидация ; technical analysis ; algorithmic trading ; mean reversion strategy ; hurst exponent ; market regime ; backtesting ; statistical validation ; p-value ; python |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа бакалавра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Бакалавриат |
Код специальности ФГОС | 09.03.04 |
Группа специальностей ФГОС | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2025/vr/vr25-3320 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
Дополнительно | Новинка |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\38331 |
Дата создания записи | 23.09.2025 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
Данная работа посвящена разработке и статистической валидации торговой стратегии на основе технического анализа. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Изучение особенностей применения технического анализа, общепринятых подходов и подводных камней при создании стратегии. 2. Определение новой стратегии возврата к среднему на основе экспоненциального скользящего среднего и экспоненты Хёрста. 3. Оптимизация параметров. 4. Тестирование и статистическая валидация модели. 5. Анализ полученных результатов. Создан комплексный программный продукт на языке Python с использованием библиотек yfinance, gj, numpy, hurst и backtesting.py, обеспечивающий сбор и подготовку данных, формирование синтетических портфелей, бэктестинг, оптимизацию параметров и статистическую валидацию стратегий. Проведен подбор оптимальных параметров стратегии на тестовой выборке для трех синтетических портфелей, который показал формально привлекательные показатели доходности и риск-метрик. Верификация стратегии на независимой выборке для трех новых синтетических портфелей показала доходность, сопоставимую со стратегией "купи и держи", и не подтвердила статистическую значимость результатов. В рамках данной работы гипотеза об эффективности предложенной конфигурации стратегии возврата к среднему с фильтром по экспоненте Хёрста не нашла убедительного статистического подтверждения на исследованных данных. Работа демонстрирует важность строгой статистической валидации, включая независимое тестирование, для объективной оценки торговых систем.
This work is devoted to the development and statistical validation of a trading strategy based on technical analysis. The research set the following goals: 1. To study the features of applying technical analysis, generally accepted approaches, and pitfalls in strategy creation. 2. To define a new mean reversion strategy based on the exponential moving average and the Hurst exponent. 3. To optimize the parameters. 4. To test and statistically validate the model. 5. To analyze the obtained results. A comprehensive software product was created in Python using yfinance, pandas, numpy, hurst, and backtesting.py libraries, providing data collection and preparation, formation of synthetic portfolios, backtesting, parameter optimization, and statistical validation of strategies. Optimal strategy parameters were selected on a test sample for three synthetic portfolios, which showed formally attractive return and risk metrics. Verification of the strategy on an independent sample for three new synthetic portfolios showed returns comparable to a "buy and hold" strategy and did not confirm the statistical significance of the results. Within the scope of this work, the hypothesis regarding the effectiveness of the proposed configuration of the mean reversion strategy with a Hurst exponent filter did not find convincing statistical confirmation on the investigated data. The work demonstrates the importance of rigorous statistical validation, including out-of-sample testing, for an objective assessment of trading systems.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0