<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>хеджирование &#8212; &gt; Machine Learning Guru|</title>
	<atom:link href="https://mlgu.ru/tag/hedzhirovanie/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://mlgu.ru</link>
	<description></description>
	<lastBuildDate>Tue, 02 Dec 2025 09:41:56 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru-RU</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.9.4</generator>

<image>
	<url>https://mlgu.ru/wp-content/uploads/2025/06/mlguru-icon-150x150.png</url>
	<title>хеджирование &#8212; &gt; Machine Learning Guru|</title>
	<link>https://mlgu.ru</link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
	<item>
		<title>Собственные числа и собственные векторы в финансах: разложения PCA и SVD</title>
		<link>https://mlgu.ru/6756/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 02 Dec 2025 09:31:38 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[pca]]></category>
		<category><![CDATA[временные ряды]]></category>
		<category><![CDATA[корреляции]]></category>
		<category><![CDATA[управление рисками]]></category>
		<category><![CDATA[факторный анализ]]></category>
		<category><![CDATA[хеджирование]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=6756</guid>

					<description><![CDATA[Анализ главных компонент (PCA) — один из популярных способов изучения взаимосвязей между доходностями активов и их оценке в финансовом анализе. Метод основан на разложении ковариационной матрицы доходностей: собственные векторы определяют направления факторов, а собственные числа показывают, сколько дисперсии объясняет каждый фактор. PCA позволяет выделить доминирующие источники совместной изменчивости и отделить систематический риск от несистематического. Практическое [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Методы анализа финансовых деривативов</title>
		<link>https://mlgu.ru/6337/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 15 Nov 2025 17:19:44 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[арбитражная торговля]]></category>
		<category><![CDATA[опционы]]></category>
		<category><![CDATA[фьючерсы]]></category>
		<category><![CDATA[хеджирование]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=6337</guid>

					<description><![CDATA[Финансовые деривативы &#8212; это опционы, фьючерсы, свопы. Они используются для хеджирования рисков, спекуляций и арбитража. Анализ финансовых деривативов требует сочетания математических моделей, статистических методов и понимания рыночной микроструктуры. Качественный анализ позволяет оценить справедливую цену дериватива, измерить его чувствительность к рыночным факторам и построить эффективные торговые стратегии. Методы анализа деривативов делятся на три направления: Количественные модели [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Что такое деривативы? И для чего они используются?</title>
		<link>https://mlgu.ru/6300/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 14 Nov 2025 11:52:56 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[арбитражная торговля]]></category>
		<category><![CDATA[маржинальная торговля]]></category>
		<category><![CDATA[опционы]]></category>
		<category><![CDATA[фьючерсы]]></category>
		<category><![CDATA[хеджирование]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=6300</guid>

					<description><![CDATA[Деривативы &#8212; это производные финансовые инструменты, полученные синтетически из разных активов. Это крайне популярные инструменты. Ежедневный оборот на организованных биржах превышает $2–3 трлн по рыночной стоимости контрактов. Деривативы позволяют управлять рисками, извлекать прибыль из рыночных неэффективностей и создавать сложные инвестиционные стратегии. Крупные корпорации используют их для хеджирования валютных и процентных рисков, институциональные инвесторы строят портфельные [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Гипотеза эффективного рынка: слабая, полусильная, сильная формы</title>
		<link>https://mlgu.ru/6194/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 12 Nov 2025 21:56:46 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[анализ рынков]]></category>
		<category><![CDATA[арбитражная торговля]]></category>
		<category><![CDATA[хеджирование]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=6194</guid>

					<description><![CDATA[Гипотеза эффективного рынка (Efficient Market Hypothesis, EMH) утверждает, что цены активов полностью отражают всю доступную информацию. Из этого следует прямой вывод: систематическое получение избыточной (альфа) доходности невозможно, поскольку любая новая информация мгновенно включается в цену. Гипотеза формализована Юджином Фамой в 1970 году и остается центральной концепцией современной финансовой теории. EMH разделяется на три формы в [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Задачи оптимизации в биржевой торговле и методы их решения</title>
		<link>https://mlgu.ru/5969/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 01 Nov 2025 13:23:01 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[cvxpy]]></category>
		<category><![CDATA[scipy]]></category>
		<category><![CDATA[оптимизация портфеля]]></category>
		<category><![CDATA[управление рисками]]></category>
		<category><![CDATA[хеджирование]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=5969</guid>

					<description><![CDATA[Оптимизация в алгоритмической торговле решает задачи поиска наилучших параметров при заданных ограничениях. Портфельные менеджеры максимизируют доходность при контроле риска, трейдеры минимизируют издержки исполнения, квантовые исследователи подбирают параметры стратегий. Каждая задача требует специфических методов оптимизации. Основные классы оптимизационных задач в трейдинге: Портфельная оптимизация (распределение капитала между активами), Параметрическая оптимизация (настройка торговых стратегий), Оптимизация исполнения (минимизация влияния [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Алгоритмы оценки хеджирующих стратегий</title>
		<link>https://mlgu.ru/5764/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 27 Oct 2025 22:03:32 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[statsmodels]]></category>
		<category><![CDATA[волатильность]]></category>
		<category><![CDATA[управление рисками]]></category>
		<category><![CDATA[хеджирование]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=5764</guid>

					<description><![CDATA[Эффективность хеджирования измеряется не столько доходностью, сколько степенью снижения риска. Портфель может показывать нулевую или отрицательную доходность, но если волатильность снизилась на 70%, хедж работает. Задача алгоритмов оценки — количественно определить, насколько инструмент защиты выполняет свою функцию и оправдывает затраты на его поддержание. Метрики эффективности хеджирования Классические портфельные метрики (коэффициент Шарпа, максимальная просадка) не учитывают [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Жадные алгоритмы: базовые принципы и их применение в количественном анализе</title>
		<link>https://mlgu.ru/5649/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 25 Oct 2025 10:07:11 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[feature engineering]]></category>
		<category><![CDATA[sklearn]]></category>
		<category><![CDATA[квантитативный анализ]]></category>
		<category><![CDATA[корреляции]]></category>
		<category><![CDATA[оптимизация портфеля]]></category>
		<category><![CDATA[хеджирование]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=5649</guid>

					<description><![CDATA[Жадные алгоритмы представляют класс методов оптимизации, которые принимают локально оптимальные решения на каждом шаге без пересмотра предыдущих выборов. В количественном анализе такой подход находит применение в задачах отбора активов, оптимизации исполнения ордеров и построения предиктивных моделей. Эффективность жадных алгоритмов обусловлена низкой вычислительной сложностью — большинство реализаций работают за O(n log n) или O(n²), что позволяет [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Показатели TWR (Time-Weighted Return), MWR (Money-Weighted Return) и MDR (Modified Dietz Return)</title>
		<link>https://mlgu.ru/4965/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 03 Oct 2025 20:12:50 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[оптимизация портфеля]]></category>
		<category><![CDATA[расчет доходности]]></category>
		<category><![CDATA[хеджирование]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=4965</guid>

					<description><![CDATA[Оценка доходности инвестиционного портфеля требует учета денежных потоков — пополнений и выводов средств. Простой расчет процентного изменения стоимости портфеля дает искаженную картину, если инвестор вносил или выводил деньги в течение периода. Внесение средств перед ростом рынка завышает результат, вывод перед падением — улучшает показатели, хотя решения управляющего могли быть идентичными. Три основные метрики: TWR, MWR [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Модели переключения режимов (Regime Switching) для моделирования изменений финансовых рынков</title>
		<link>https://mlgu.ru/4572/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 22 Sep 2025 17:17:24 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[markov-chains]]></category>
		<category><![CDATA[вероятностные модели]]></category>
		<category><![CDATA[волатильность]]></category>
		<category><![CDATA[математическое моделирование]]></category>
		<category><![CDATA[хеджирование]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=4572</guid>

					<description><![CDATA[В мире количественных финансов существует фундаментальная проблема: многие популярные финансовые модели предполагают стационарность процессов там, где ее попросту нет. Рынки не остаются в одном состоянии &#8212; они переключаются между различными режимами волатильности, тренда и корреляций. Именно здесь модели переключения режимов становятся полезным практическим инструментом для построения эффективных торговых стратегий и управления рисками. Концептуальная основа моделей [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Модели временной структуры процентных ставок: Hull-White, Cox-Ingersoll-Ross (CIR) и другие одно- и многофакторные модели</title>
		<link>https://mlgu.ru/3956/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 30 Aug 2025 04:45:08 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[волатильность]]></category>
		<category><![CDATA[моделирование риска]]></category>
		<category><![CDATA[управление рисками]]></category>
		<category><![CDATA[хеджирование]]></category>
		<category><![CDATA[эконометрические модели]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=3956</guid>

					<description><![CDATA[Временная структура процентных ставок представляет собой зависимость доходности от срока до погашения для инструментов с одинаковым кредитным риском. Эта кривая доходности содержит огромное количество информации о рыночных ожиданиях, денежно-кредитной политике и макроэкономических перспективах. Моделирование ее динамики позволяет не только оценивать справедливую стоимость процентных деривативов, но и строить эффективные хеджирующие стратегии. Фундаментальные принципы моделирования процентных ставок [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
