УДК 330.322.01
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.04.03.015

Авторы

Станислав Андреевич Худяков,
Сергей Евгеньевич Барыкин,
Российский университет дружбы народов, Москва, Россия

Аннотация

Статья предлагает практическое определение адаптивной структуры инвестиционного портфеля как формализованной конфигурации активов, весовые коэффициенты которой функционально зависят от рыночных состояний и макроэкономических сигналов. На основе систематического анализа научных источников выделены пять неотъемлемых элементов адаптивных структур: динамическое распределение активов с систематической ребалансировкой, прогностическая ориентация на будущие параметры рынка, реагирование на дискретные рыночные режимы (рост, стагнация, кризис), применение расширений портфельной теории и вычислительных методов, механизмы адаптивного управления риском в зависимости от условий. Показано, что адаптивная структура отличается от адаптивной стратегии: структура ‒ встроенное свойство портфеля (функциональная зависимость весов от состояния рынка), стратегия ‒ набор правил управления. Практические примеры демонстрируют полную реализацию всех пяти элементов в паевом фонде TOFZ (100% соответствие) и значительную реализацию в Python-библиотеке Okama (76% соответствие). Предложенная дефиниция может быть использована для создания адаптивных портфелей в сфере индивидуального и институционального управления активами.

Ключевые слова

адаптивные портфели, динамическое распределение активов, ребалансировка портфеля, прогностические модели, реакция на состояние рынка

Список литературы

  1. Иванюк В.А. Разработка адаптивной стратегии динамического инвестиционного портфеля на рынке коллективных инвестиций // НИУ «БелГУ». – 2024. – С 332. – URL: https://anpk. bsuedu.ru/announcement/?disId=8&id=2911
  2. Малахов М.А. Стратегии управления инвестиционным портфелем на российском рынке в условиях меняющихся геополитических рисков // Вестник Российского нового университета. – 2024. – № 1. – C. 93. – URL: https:// vestnik-rosnou.ru/человек-и-общество-humanand-society/2024/1/93
  3. Мирошников Е. В. (2019). Концептуальные основы построения портфеля ценных бумаг со свойством предикторной оптимальности. // Современная экономика: проблемы и решения. – 2019. – № 6. – C. 25-36. – URL: https:// journals.vsu.ru/meps/article/view/6766/6829
  4. Попова М.И., Попова Е. В., Гогина А. Д., Лукашова В. Д. Прямые методы оценки альтернатив как инструмент формирования инвестиционного портфеля // Математические и инструментальные методы в экономике. – 2024. – № 2. – 19-29. – DOI: 10.17308/ meps/2078-9017/2024/2/19-29
  5. Тинякова В. И., Червонцева М. А. Анализ интенсивной и экстенсивной динамики финансового рынка // Современная экономика: проблемы и решения. – 2020. – № 9. – С. 8-20. – URL: https://doi.org/10.17308/ meps.2020.9/2426
  6. Т-Капитал ОФЗ фонд (TOFZ). – URL: https://tcapital-funds.ru/fdigest/
  7. Benati S., Conde E. A robust ordered weighted averaging loss model for portfolio optimization // Computers & Operations Research. – 2024. – Vol. 167. – P. 106666. – URL: https:// doi.org/10.1016/j.cor.2024.106666.
  8. Crisci S., De Simone V., Pragliola M., Toraldo G. Bilevel robust optimization approach for multi-period sparse portfolio selection // Journal of Computational and Applied Mathematics. – 2025. – Vol. 470. – P. 116729. – DOI: 10.1016/j. cam.2025.116729.
  9. Elliott R. J., Siu T. K., Badescu A. On mean-variance portfolio selection under a hidden Markovian regime-switching model // Economic Modelling. – 2010. – Vol. 27, № 3. – P. 678- 685. – URL: https://doi.org/10.1016/j.econmod.2010.01.007
  10. Elton E. J., Gruber M. J. Modern Portfolio Theory, 1950 to Date // NYU Working Paper. – 1998. – № FIN-98-026. – P. 40. – URL: https:// ssrn.com/abstract=1297051
  11. Fisher I. The theory of interest as determined by impatience to spend income and opportunity to invest it // The Macmillan company, – 1930. – XXVII, №5, – P. 566 – URL: https://fraser.stlouisfed.org/title/theory-interest-6255?page=579.
  12. Huang X., Newton D.P., Platanakis Em., Sutcliffe C. Single-stage portfolio optimization with automated machine learning for M6 // International Journal of Forecasting , Forthcoming. – 2024. – P. 32. – URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4836123
  13. Ivanyuk V. Formulating the Concept of an Investment Strategy Adaptable to Changes in the Market Situation [Формулирование концепции инвестиционной стратегии, адаптируемой к изменениям рыночной ситуации] // Economies. – 2021. – Vol. 9, № 3. – P. 95. – URL: https://doi. org/10.3390/economies9030095.
  14. Ivanyuk V. Proposed Model of a Dynamic Investment Portfolio with an Adaptive Strategy [Предложенная модель динамического инвестиционного портфеля с адаптивной стратегией] // Mathematics. – 2022. – Vol. 10, № 23. – P. 4394. – URL: https://doi.org/10.3390/math10234394.
  15. Jiang Y., Olmo J., Majed A. Dynamic robust portfolio selection under market distress // The North American Journal of Economics and Finance. – 2024. – Vol. 69, B – P. 102037. – URL: https://doi.org/10.1016/j.najef.2023.102037.
  16. Kahneman D., Tversky A., Prospect theory: an analysis of decision under risk // Econometrica. – 1979. – Vol 47, № 2. – P. 263. – URL: https:// knowen-production.s3.amazonaws.com/uploads/ attachment/file/717/kahneman_docs_Publications_prospect_theory.pdf
  17. Konovalova M. E., Abuzov A. Yu. Mathematical Model of Investment Portfolio Optimization Taken into Risk and Financial Constraints in Enterprise Management [Математическая модель оптимизации инвестиционного портфеля с учетом риска и финансовых ограничений в управлении предприятием] // Fundamental Research [Фундаментальные исследования]. – 2024. – № 1. – P. 20-24. – DOI: 10.17513/fr.43551.
  18. Kubo K., Nakagawa K. Portfolio optimization using deep learning with risk aversion utility function // Finance Research Letters. – 2025. – Vol. 74. – P. 106761. – URL: https://doi. org/10.1016/j.frl.2025.106761
  19. Ledenyov D.O., Ledenyov V. O. On the optimal allocation of assets in investment portfolio with application of modern portfolio and nonlinear dynamic chaos theories in investment, commercial and central banks [Об оптимальном распределении активов в инвестиционном портфеле с применением современной портфельной теории и теорий нелинейного динамического хаоса] // arXiv. – 2013. – P. 34. -URL: https://arxiv.org/pdf/1301.4881
  20. Markowitz H. Portfolio Selection // The Journal of Finance. – 1952. – Vol. 7, № 1. – P. 77-91. – URL: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1952. tb01525.x
  21. Okama Библиотека с встроенной поддержкой России. – URL: https://github.com/mbk-dev/okama
  22. Ross S. The arbitrage theory of capital asset pricing // Journal of Economic Theory – 1976 – Vol. 13, № 3. – P. 341-360. – URL: https://doi. org/10.1016/0022-0531(76)90046-6
  23. Segnon M., Gupta R., Wilfling B. Forecasting stock market volatility with regime-switching GARCH-MIDAS // International Journal of Forecasting. – 2024. – Vol. 40, № 1. – P. 29-43. – URL: https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2022.11.007.
  24. Sharpe W. F. Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk // The Journal of Finance. – 1964. – Vol. 19, № 3. – P. 425-442 – URL: https://doi. org/10.1111/j.1540-6261.1964.tb02865.x
  25. Waga M., Valladão D., Street A. Robust portfolio optimization meets Arbitrage Pricing Theory // European Journal of Operational Research. – 2025. – Vol. 326, № 3. – P. 558-568. – URL: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2025.04.004.