<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">vdgtu</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Herald of Dagestan State Technical University. Technical Sciences</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2073-6185</issn><issn pub-type="epub">2542-095X</issn><publisher><publisher-name>Daghestan State Technical University</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.21822/2073-6185-2023-50-4-51-58</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">vdgtu-1391</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>INFORMATION TECHNOLOGY AND TELECOMMUNICATIONS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Метод оптимизации инвестиционного пакета на основе портфельной теории Марковица</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Optimization method of investment package based on Markowitz portfolio theory</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Байдалин</surname><given-names>А. Д.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Baydalin</surname><given-names>A. D.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Байдалин Александр Дмитриевич - аспирант кафедры прикладных информационных технологий и программирования.</p><p>654007, Новокузнецк, ул. Кирова, 42</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Alexander D. Baydalin - post-graduate student of the Department of Applied Information Technologies and Programming.</p><p>42 Kirova St., Novokuznetsk 654007</p></bio><email xlink:type="simple">alexander.baydalin@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Сибирский государственный индустриальный университет</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Siberian State Industrial University</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2023</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>21</day><month>01</month><year>2024</year></pub-date><volume>50</volume><issue>4</issue><fpage>51</fpage><lpage>58</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Байдалин А.Д., 2024</copyright-statement><copyright-year>2024</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Байдалин А.Д.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Baydalin A.D.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://vestnik.dgtu.ru/jour/article/view/1391">https://vestnik.dgtu.ru/jour/article/view/1391</self-uri><abstract><p>Цель. Целью исследования является реализация и оценка метода оптимизации на основе портфельной теории Марковица. Метод. Модель построена средствами языка программирования Python и необходимыми библиотеками. Также для решения поставленной задачи использовались принципы финансовой теории – расчет риска покупаемого актива, диверсификация портфеля и принцип оптимальности. Эти принципы составляют основу финансовой теории и помогают принимать обоснованные решения, связанные с инвестициями, финансированием и управлением рисками. Результат. Составлена модель программы, которая на вход принимает исторические данные по изменению стоимости акций разных компаний. После этого происходит расчет оптимального портфеля и выводится в терминал пользователя-инвестора. Портфельная теория Марковица помогает определить оптимальный портфель, который обеспечивает максимальную доходность при заданном уровне риска или минимальный риск при заданной доходности. Оптимальный портфель находится на касательной к кривой безрисковых активов и является наилучшим выбором для инвестора с учетом его предпочтений. Вывод. Разработанная Гарри Марковицем методика формирования инвестиционного портфеля, направленная на оптимальный выбор активов, исходит из требуемого соотношения доходность/риск. Сформулированные им идеи составляют основу современной портфельной теории. Портфельная теория Марковица определяет эффективное множество, которое представляет собой все возможные портфели с различными сочетаниями активов, обеспечивающими одинаковый уровень риска. Инвесторы могут выбирать портфели из этого множества в зависимости от своих личных целей и ограничений. Разнообразие активов в портфеле помогает снизить общий уровень риска и улучшить соотношение доходности и риска.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Objective. The aim of the study is to implement and evaluate the optimization method based on the Markowitz portfolio theory. Method. The model is built using the Python programming language and the necessary libraries. Also, to solve the problem, the principles of financial theory were used - the calculation of the risk of the purchased asset, portfolio diversification and the principle of optimality. These principles form the basis of financial theory and help you make informed decisions related to investment, financing, and risk management. Result. A model of the program has been compiled, which accepts historical data on changes in the value of shares of different companies as input. After that, the optimal portfolio is calculated and displayed in the terminal of the user-investor. Markowitz portfolio theory helps to determine the optimal portfolio that provides the maximum return for a given level of risk or the minimum risk for a given return. The optimal portfolio is tangent to the risk-free asset curve and is the best choice for the investor, given his preferences. Conclusion. The method of forming an investment portfolio developed by Harry Markowitz, aimed at the optimal choice of assets, proceeds from the required ratio of profitability/risk. The ideas formulated by him form the basis of modern portfolio theory. Portfolio theory Markowitz defines an efficient set, which is all possible portfolios with different combinations of assets that provide the same level of risk. Investors can choose portfolios from this set depending on their personal goals and limitations. The variety of assets in a portfolio helps reduce the overall level of risk and improve the risk-reward ratio.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>инвестиции</kwd><kwd>оптимизация</kwd><kwd>портфельная теория</kwd><kwd>математическая модель</kwd><kwd>машинное обучение и искусственный интеллект</kwd><kwd>диверсификация</kwd><kwd>акции</kwd><kwd>облигации</kwd><kwd>фондовый рынок</kwd><kwd>доходность инвестиций</kwd><kwd>рыночный анализ</kwd><kwd>алгоритмы</kwd><kwd>анализ данных</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>investment</kwd><kwd>optimization</kwd><kwd>portfolio theory</kwd><kwd>mathematical model</kwd><kwd>machine learning and artificial intelligence</kwd><kwd>diversification</kwd><kwd>stocks</kwd><kwd>bonds</kwd><kwd>stock market</kwd><kwd>investment return</kwd><kwd>market analysis</kwd><kwd>algorithms</kwd><kwd>data analysis</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гитман Л. Дж., Джонк М. Д. Основы инвестирования. Пер. с англ. — М.: Дело, 1997. — 1008 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gitman L. J., Dzhonk M. D. Fundamentals of investment. Per. from English. M Delo, 1997;1008. (In Russ)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Красс М.С., Чупрынов Б.П. Математика для экономистов. - СПб., Питер, 2009. - с. 251.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Krass M.S., Chuprynov B.P. Mathematics for economists. - St. Petersburg, Peter, 2009; 251. (In Russ)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ю. Ф. Касимов. Основы теории оптимального портфеля ценных бумаг — М: Информационно-издательский дом «Филинъ», 1998. — 144 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Yu. F. Kasimov. Fundamentals of the theory of the optimal portfolio of securities - M: Information and Publishing House “Filin”, 1998;144. (In Russ )</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Волкова, П.А. Статистическая обработка данных в учебно-исследовательских работах / П.А. Волкова, А.Б. Шипунов. - М.: Форум, 2012. - 96 c.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Volkova P.A., Shipunov A.B. Statistical data processing in educational research work. M.:Forum, 2012; 96. (In Russ)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Большаков А. Методы обработки многомерных данных и временных рядов.- М.: ГЛТ, 2007. - 522 c.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bol’shakov A. Methods for processing multidimensional data and time series. M.: GLT, 2007; 522.(In Russ)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Веников В.А., Веников Г.В. Теория подобия и моделирования. – М.: Высшая школа. – 1984. – 439 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Venikov V.A., Venikov G.V. Theory of similarity and modeling. M.: Higher school. 1984; 439 (In Russ)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Jansen S. Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading - Бирмингем: Packt Publishing, 2019. – 686 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Jansen S. Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading - Birmingham: Packt Publishing, 2019; 686.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Hilpisch Y. Python for Finance: Analyze Big Financial Data – Себастопол: O’Reilly Media, 2015. – 606 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Hilpisch Y. Python for Finance: Analyze Big Financial Data - Sebastopol: O’Reilly Media, 2015; 606.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Булавин Л.А. Компьютерное моделирование физических систем: учебное пособие / Л.А. Булавин, Н.В. Выгорницкий, Н. И. Лебовка – Долгопрудный: Интеллект, 2011. – 349 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bulavin L.A. Computer modeling of physical systems: textbook / L.A. Bulavin, N.V. Vygornitsky, N. I. Lebovka - Dolgoprudny: Intelligence, 2011; 349. (In Russ)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Морозов В.К. Моделирование информационных и динамических систем: учебное пособие для вузов / В.К. Морозов, Г.Н. Рогачов – М.: Академия, 2011. – 377 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Morozov V.K. Modeling of information and dynamic systems: a textbook for universities / V.K. Morozov, G.N. Rogachov - M .: Academy, 2011; 377.(In Russ)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Емельянов В. В., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Теория и практика эволюционного моделирования. – М.: Физматлит, 2003. – С. 432.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Emelyanov V. V., Kureichik V. V., Kureichik V. M. Theory and practice of evolutionary modeling. – M.: Fizmatlit, 2003;. 432. (In Russ)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Маккинни У. Python и анализ данных - Москва: ДМК Пресс, 2015. – 482 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">McKinney W. Python and data analysis - Moscow: DMK Press, 2015; 482. (In Russ)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Григорьев, А.А. Методы и алгоритмы обработки данных: Учебное пособие / А.А. Григорьев. - М.: Инфра-М, 2018. - 384 c.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Grigoriev, A.A. Methods and algorithms for data processing: Textbook M.: Infra-M, 2018; 384. (In Russ)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ma Weiming J. Mastering Python for Finance - Бирмингем: Packt Publishing, 2019. – 428 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ma Weiming J. Mastering Python for Finance - Birmingham: Packt Publishing, 2019; 428.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Остроух А.В. Ввод и обработка цифровой информации. Учебник - М.: Academia, 2017. - 384 c.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ostroukh, A.V. Input and processing of digital information. Textbook. M.: Academia, 2017; 384.(In Russ)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Peter Bruce Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python - O’Reilly Media, 2017. – 320 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Peter Bruce Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python - O’Reilly Media, 2017; 320.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Seiersen R. The Metrics Manifesto: Confronting Security with Data – Wiley, 2022. – 320 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Seiersen R. The Metrics Manifesto: Confronting Security with Data - Wiley, 2022; 320.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Peter C. Bruce Data Mining for Business Analytics: Concepts, Techniques, and Applications – Wiley, 2016. – 560 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Peter C. Bruce Data Mining for Business Analytics:Concepts, Techniques, and Applications Wiley, 2016; 560.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
