Принятие инвестиционных решений на рынке криптовалют с использованием модели Марковица и предобученных нейронных сетей

Abstract

В статье рассмотрены современные подходы к формированию оптимального инвестиционного портфеля на рынке криптовалют, включая классические методы технического анализа. Изучены тенденции развития глобального рынка цифровых финансовых активов. Рассмотрены различные трактовки понятия инвестиционной стратегии. Особый акцент сделан на модели Марковица. Рассмотрены ее базовая версия и модификация для криптофьючерсов и криптоопционов. Выполнена компьютерная реализация модели, проведены численные эксперименты с последующей содержательной интерпретацией полученных результатов. Разработан алгоритм решения задачи нелинейной оптимизации с использованием предобученных нейронных сетей и фреймворка Pyomo. Кроме того, рассмотрены альтернативные подходы к оптимизации портфеля криптовалют.