By this author

Option hedging of stock indices: Benefits of signals of fundamental and technical analysis

Issue 2 from 25.06.2021

Работа посвящена выявлению страновых особенностей в хеджирующих стратегиях для фондовых индексов. Предложена авторская методика оптимизации параметров хеджирования (точек входа и выхода, тип опционной стратегии) на базе синтеза показателей технического (ТА) и фундаментального анализа (ФА). Страновые различия продемонстрированы для 20 фондовых индексов на периоде с 1980 по 2020 г. Методология исследования — оптимизация параметров хеджирующих стратегий по каждой стране на обучающей выборке с последующей проверкой на тестовой выборке. Максимизируется коэффициент Шарпа (КШ). Оригинальность работы состоит в модельных построениях для отсутствующих рядов данных (фьючерсов на индекс и опционов пут) и тестировании как на исторических, так и симулированных данных при двух различных предпосылках о поведении цены базового актива — модели случайного блуждания и марковских переключений режимов волатильности. По каждому страновому индексу перебирается свыше 18 000 комбинаций параметров. Исследование показало, что именно сочетание ФА и ТА дает лучший результат хеджирования опционами. Выявлены страновые особенности в предпочтении показателей ФА и ТА, а также в использовании опционных стратегий. Гипотеза случайного блуждания получила дополнительную поддержку для рынка США. В ситуации коронакризиса предлагаемая методика позволяет эффективно захеджировать риски просадки.

1375 19

Forecasting Russian stock returns based on investor sentiment analysis in social networks

Issue number 1 from 19.09.2025

В работе исследуется сентимент российских частных инвесторов в социальных сетях и его влияние на динамику доходности акций 78 компаний российского рынка в 2018–2022 г. Для учета сентимента при прогнозировании цен используется авторский индекс RSMI (Russian social media index), который строится на уникальной выборке сообщений из наиболее популярных у российских инвесторов социальных сетей — «Телеграм» и «Тинькофф Пульс». Индекс RSMI включает количественные (число публикаций в отношении каждой компании) и качественные (реакции инвесторов) характеристики, позволяющие определить реальное влияние той или иной публикации на инвесторов. С использованием индекса RSMI построены модели прогнозирования цен акций российских компаний методами регрессии «лассо» (lasso), «случайного леса», градиентного бустинга, экстремального градиентного бустинга, ансамблевого обучения и рекуррентной нейронной сети (LSTM). Показано, что для акций широкой выборки индикаторы технического анализа и рыночные мультипликаторы играют большую роль в построении прогнозов изменения доходности акций на часовых данных. Хотя добавление индекса сентимента и позволяет улучшить результаты прогнозирования доходности для акций широкой выборки, это не дает значительного улучшения предсказательной способности моделей и показывает разнонаправленные результаты. Наилучшие результаты добавление индекса сентимента в прогнозные модели показывает для топ-15 наиболее обсуждаемых российских компаний. Для отдельных моделей удалось добиться среднего снижения ошибок на 4,9%, а для отдельных компаний более чем на 10% уменьшить показатель ошибки MAE и на 20% MSE. Доказано, что на динамику доходности акций второго и третьего эшелона российского фондового рынка сентимент частных инвесторов на часовых данных не оказывает существенного влияния, а добавление индекса сентимента не позволяет улучшить результаты прогнозных моделей.

51 0

Wavelet analysis of the relationship between energy prices and stock indices of high ESG-rating companies: Investment diversification opportunities

Issue number 2 from 19.09.2025

Мы впервые выявляем взаимосвязи между ценами на нефть «Brent» и природный газ и индексами акций компаний с высокими ESG-рейтингами во временной и частотной областях. Мы применяем такие методы вейвлет-анализа, как анализ квадратичной вейвлет-когерентности и разности фаз между рядами данных. Исследование строится на ежедневных данных с 2018 по начало 2024 г., что позволяет охватить периоды относительной макроэкономической стабильности (до 2020 г.), пандемии коронавируса COVID-19 (2020-2021 г.) и роста геополитической напряженности в мире (с 2022 г.). Мы рассматриваем ESG-индексы глобального рынка, рынков США и ЕС. В нашем исследовании показаны области низкой и высокой согласованности цен на энергоресурсы и ESG-ориентированных индексов для трех рассматриваемых периодов, выявлены соотношения запаздывания и опережения между рассматриваемыми классами активов. Выявление областей низкой согласованности позволяет разработать стратегии диверсификации инвестиций, в том числе для хеджирования от падений цен на нефть и газ в условиях глобальных кризисов. Мы пришли к выводу, что индексы акций компаний-лидеров ESG глобального рынка и рынка США предоставляют возможности для диверсификации инвестиций во фьючерсы на природный газ.

13 0