Hedging of financial risk by PUT option in the AI-system of exchange trading robot
Authors: Ломакин Н.И. , Оноприенко Ю.Г. , Бестужева Л.И. , Голодова О.А. , Водопьянова Н.А. , Словягина Е.В. 
Published: July 2024

Исследуются теоретические основы расчета финансового риска, его хеджирования с использованием искусственного интеллекта. В статье рассмотрена нейросеть для оценки финансового риска временного ряда VAR-методом с целью его снижения в ходе биржевой торговли. Выдвинута и доказана гипотеза, что с помощью разработанной AI-системы, обученной на комбинированной выборке данных, содержащих оцифрованные «новостные колебания» с web-сайтов и параметры японских свечей временного ряда фьючерсного контракта на американский доллар SiU9 на 15 минутном таймфрейме, можно повысить точность прогноза цены фьючерса и обеспечить оценку финансового риска VaR-методом для хеджирования открытой позиции PUT опционом. Как показывают научные исследования, в современных условиях значительная часть биржевых операций проводится с использованием торговых систем - торговых роботов, причем эта доля постоянно растет. Среди торговых систем лидируют те, в основе которых используется искусственный интеллект (AI). Новизна проведенного исследования состоит в том, что для предсказания цены фьючерсного контракта при обучении нейросети использовались не только параметры японских свечей и объема, но и оцифрованные «новостные колебания» полученные программой Skraper с web-сайтов. Причем, полученный таким образом датасет, использовался на персептроне, содержащем 305 параметров на входном слое, два скрытых слоя по 100 10 параметров соответственно и выходной слой с одним параметром - прогнозной ценой. Механизм хеджирования открытой длинной позиции фьючерса SiU9 включался путем покупки двух PUT опционов Si-9 при возрастании параметра риска, рассчитанного VaR-методом. В результате проведенного исследования получен нейросетевой торговый алгоритм для осуществления спекулятивных операций на бирже с фьючерсным контрактом SiU9 на USD c с высокой точностью предсказания и минимальным риском потерь.
The theoretical foundations of calculating financial risk, its hedging using artificial intelligence are investigated. The article discusses a neural network for assessing the financial risk of the time series by the VARmethod in order to reduce it during exchange trading. A hypothesis was put forward and proved that with the helpof the developed AI-system, trained on a combined sample of data containing digitized "news fluctuations" fromwebsites and parameters of Japanese candlesticks of the time series of a futures contract for the American dollarSiU9 on a 15 minute timeframe, it is possible to improve the forecast accuracy futures prices and provide an assessment of financial risk by the VaR method for hedging an open PUT option position. As scientific studies show,in modern conditions, a significant part of exchange operations is carried out using trading systems - trading robots, and this share is constantly growing. Among the trading systems, those based on artificial intelligence (AI) are leading. The novelty of the study is that to predict the price of a futures contract when training the neural network, not only the parameters of Japanese candlesticks and volume were used, but also the digitized "news fluctuations" obtained by the Skraper program from websites. Moreover, the dataset obtained in this way was usedon a perceptron containing 305 parameters on the input layer, two hidden layers of 100 10 parameters, respectively, and an output layer with one parameter - the forecast price. The mechanism for hedging an open long position of the SiU9 futures was enabled by buying two PUT Si-9 options with an increase in the risk parameter calculated by the VaR method. As a result of the study, a neural network trading algorithm was obtained for carryingout speculative operations on the exchange with a SiU9 futures contract for USD c with a high prediction accuracy and minimal risk of losses.