Hedge fund investment decision support system based on logical-linguistic modeling and digital twin

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article presents methodological support in the form of a developed decision-making algorithm for formalizing a decision support system based on logical-linguistic knowledge modeling and a situational approach to management. The methodological support is adapted for making investment decisions in hedge funds, taking into account the parameters and limitations of the financial market specifics using cross-sectoral and cross-functional risk management. The algorithm is based on the hedge fund digital twin by selecting and digitizing the main parameters and indicators to solve problematic situations in investment management for hedge funds and other financial market participants. The developed recommendations in the form of an alternative network diagram were tested in the process of making investment decisions of a hedge fund with a refined characteristic of flows between elementary objects of the system and a description of the interaction of elementary objects in a digital twin and a frame representation of knowledge for decision making.

About the authors

Natalya Stepanovna Voronova

St Petersburg State University

Email: n.voronova@spbu.ru
проф., д.э.н., проф.

Elena Anatolevna Yakovleva

Saint Petersburg State University of Economics

Email: helen7199@gmail.com
проф., д.э.н., доцент

Ermin Emirovich Sharich

St Petersburg State University

Email: st062696@student.spbu.ru
магистрант

Darya Dmitrievna Yakovleva

St Petersburg State University

Email: st062671@student.spbu.ru
магистрант

References

  1. Поспелов Д.А. Десять «горячих точек» в исследованиях по искусственному интеллекту // Интеллектуальные системы. – 1996. – c. 47-56.
  2. Хрусталёв Е.Ю. Когнитивная модель развития банковской системы РФ // Экономика и математические методы. – 2011. – № 2. – c. 117-127.
  3. Воронова Н.С., Яковлева Е.А., Шарич Э.Э., Яковлева Д.Д. Системы поддержки принятия решений в составе интеграционных механизмов финансового рынка ЕАЭС в контексте устойчивого развития // Экономика, предпринимательство и право. – 2021. – № 12. – c. 3105-3120. – doi: 10.18334/epp.11.12.113950.
  4. Яковлева Е.А., Гаджиев М.М., Шарич Э.Э., Яковлева Д.Д. Когнитивное усиление системы принятия и поддержки решений // Лидерство и менеджмент. – 2021. – № 1. – c. 127-144. – doi: 10.18334/lim.8.1.111421.
  5. Кукор Б.Л., Клименков Г.В. Адаптивное управление промышленным комплексом региона: теория, методология, практика. / Монография. - Екатеринбург: ФГБУН Институт экономики Уральского отделения РАН, 2017. – 306 c.
  6. Емельянова Ю.Г., Фраленко В.П. Методы когнитивно-графического представления информации для эффективного мониторинга сложных технических систем // Программные системы: теория и приложения. – 2018. – № 4(39). – c. 117-158. – doi: 10.25209/2079-3316-2018-9-4-3-117-158.
  7. Sharpe W.F. The Sharpe ratio // The Journal of Portfolio Management. – 1994. – p. 49-58.
  8. Акимов С.А. Гармоничность и практицизм; хедж- фонды: реалии и перспективы // Российское предпринимательство. – 2011. – № 9-2. – c. 22-28.
  9. Voronova N.S., Iakovleva D.D., Vinogradov A.N., Sharich E.E. Designing a Decision Support System for Capital Markets // Lecture Notes in Networks and Systems. – 2022. – p. 473-486. – doi: 10.1007/978-3-030-98832-6_42.
  10. Бирев Л.Э., Белкин И.О. Цифровой двойник // Инновации. Наука. Образование. – 2021. – № 26. – c. 1375-1380.
  11. Юрин А.А., Емельяненко А.С. Применение нечеткого когнитивного моделирования в рамках парадигмы «цифровой двойник» // Скиф. Вопросы студенческой науки. – 2019. – № 12-2(40). – c. 254-271.
  12. Горелова Г.В. Когнитивный подход к имитационному моделированию сложных систем // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2013. – № 3(140). – c. 239-250.
  13. Кукор Б.Л., Куршев Е.П., Виноградов А.Н. Разработка динамического когнитивного сценария функционирования предприятия и производственных комплексов в процессе управления экономикой // Теоретические проблемы стратегического планирования на микроэкономическом уровне: Сборник докладов участников секционных заседаний XXI Всероссийского симпозиума. Москва, 2020. – c. 98-101.– doi: 10.34706/978-5-8211-0783-1-s1-27.
  14. Никульников Н.В., Иваев М.И., Шевырева А.Д. Использование систем поддержки принятия решений в торговой компании // Экономика, предпринимательство и право. – 2022. – № 11. – c. 3173-3184. – doi: 10.18334/epp.12.11.116665.
  15. Чурсин Р.А., Каплун Е.С. Основы управления проектами по созданию радикально новой продукции в современных экономических условиях // Финансовая экономика. – 2021. – № 5. – c. 345-351.
  16. Glaessgen E., Stargel D. The digital twin paradigm for future NASA and US Air Force vehicles // 53rd AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics and Materials Conference 20th AIAA/ASME/AHS Adaptive Structures Conference 14th AIAA. Honolulu, 2012. – p. 1818.– doi: 10.2514/6.2012-1818.
  17. Кулинич А.А. Систематизация когнитивных карт и методов их анализа // Независимое экспертное обозрение. – 2012. – c. 38-48.
  18. Stylios C. D. et al. Mathematical formulation of fuzzy cognitive maps // Proceedings of the 7th Mediterranean Conference on Control and Automation. 1999. – p. 2251-2261.
  19. Rosen R., Wichert G., Lo G., Bettenhausen K. About The Importance of Autonomy and Digital Twins for the Future of Manufacturing // IFAC-PapersOnLine. – 2015. – № 3. – p. 567-572. – doi: 10.1016/j.ifacol.2015.06.141.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Voronova N.S., Yakovleva E.A., Sharich E.E., Yakovleva D.D.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».