Підхід до прийняття торгових рішень на основі оптимізації інвестиційного портфеля

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСавастьянов, Володимир Володимирович
dc.contributor.authorКіріянов, Іван Олексійович
dc.date.accessioned2025-02-04T12:43:05Z
dc.date.available2025-02-04T12:43:05Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 82 с., 14 рис., 21 табл., 3 дод., 19 джерел. Мета роботи: розробка програми для отримання інформації про аналіз та оптимізацію інвестиційного портфеля, а також проведення порівняльного аналізу різних методів портфельної оптимізації. Об’єкт дослідження: ринкові дані курсів криптовалют за останні 5 років. Предмет досліджень: методи аналізу інвестиційного портфеля такі як бета коефіцієнт, модель оцінки капітальних активів (CAPM), коефіцієнт Шарпа, коефіцієнт Трейнора, М2 (модель Модільяні-Міллера), альфа Дженсена, показник співвідношення інформації та коефіцієнт Сортіно, а також такі методи оптимізації інвестиційного портфелю як коефіцієнт Шарпа, ієрархічний паритет ризиків (HPR), умовна вартість під ризиком(CVaR), мінімальна дисперсія (Min Var) та метод рівних ваг (Equal Weight). Для реалізації програмного продукту було обрано мову програмування Python 3.9 та середовище розробки Jupyter Notebook.
dc.description.abstractotherMaster's thesis: 82 p., 14 fig, 21 tables, 3 appendices, 19 references. Purpose: to develop a program for obtaining information on the analysis and optimization of an investment portfolio, as well as to conduct a comparative analysis of various methods of portfolio optimization. Object of research: market data of cryptocurrency rates for the last 5 years. Subject of research: methods of investment portfolio analysis such as beta coefficient, capital asset pricing model (CAPM); Sharpe ratio, Traynor coefficient, M2 (Modellian-Miller model), Jensen's alpha, information ratio and Sortino coefficient, as well as methods of investment portfolio optimization such as Sharpe ratio, hierarchical risk parity (HPR), conditional value at risk (CVaR), minimum variance (Min Var) and the method of equal weights (Equal Weight). The software product is implemented using the Python 3.9 programming language in the Jupyter Notebook development environment.
dc.format.extent82 с.
dc.identifier.citationКіріянов, І. О. Підхід до прийняття торгових рішень на основі оптимізації інвестиційного портфеля : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Кіріянов Іван Олексійович. - Київ, 2024. - 82 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72350
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectпортфельна оптимізація
dc.subjectметод рівних ваг
dc.subjectмінімальна дисперсія
dc.subjectкоефіцєнт шарпа
dc.subjectportfolio optimization
dc.subjectmethod of equal weights
dc.subjectminimum variance
dc.subjectsharp ratio
dc.subjectCVАR
dc.subjectHRP
dc.subjectMVP
dc.subjectBTC
dc.subject.udc303.732.4
dc.titleПідхід до прийняття торгових рішень на основі оптимізації інвестиційного портфеля
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kiriyanov_magistr.pdf
Розмір:
1.39 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи