УДК 338.24
DOI: 10.36871/2618­-9976.2025.09.001

Авторы

Николай Дмитриевич Дмитриев,
Кандидат экономических наук, доцент Высшей инженерно­экономической школы, Санкт­-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-­Петербург, Россия
Наталья Геннадьевна Викторова,
Доктор экономических наук, профессор, профессор Высшей инженерно­экономической школы, Санкт­-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-­Петербург, Россия
Екатерина Сергеевна Потемкина,
Исследователь лаборатории «Моделирование и цифровизация социально­экономических систем», Санкт­-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт­-Петербург, Россия
Арцрун Врежевич Меликян,
Специалист Высшей инженерно­экономической школы, Санкт­-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт­-Петербург, Россия

Аннотация

Повышение сложности фондового рынка, усиление роли автоматизированного трейдинга и ограниченность возможностей ручного анализа ценовых колебаний создают предпосылки для разработки моделей, интегрирующих классические индикаторы технического анализа с методами машинного обучения. Настоящее исследование посвящено построению и эмпирической оценке алгоритма, сочетающего осцилляторные индикаторы (индекс относительной силы, полосы Боллинджера) с регрессионными методами (линейная регрессия, дерево решений), реализуемого в среде программирования Python. Предложенный подход направлен на прогнозирование фондовой стоимости с последующей генерацией торговых сигналов. Применение алгоритма к данным компании BP позволило выявить устойчивость ряда сигналов и ограниченность прогностической мощности отдельных моделей. Ретроспективный анализ (backtesting) подтвердил воспроизводимость результатов, но продемонстрировал необходимость дальнейшего усложнения архитектуры модели путём внедрения адаптивных фильтров и расширения выборки признаков. Представленная работа может быть использована в процессе автоматизации торговых стратегий для индивидуальных и институциональных инвесторов.

Ключевые слова

алгоритмическая торговля
осцилляторы
RSI
полосы Боллинджера
машинное обучение
технический анализ
анализ данных
торговые стратегии
управление инвестиционным портфелем