Алгоритм выявления подозрительных финансовых транзакций на финансовом рынке
Рубрики: НАУЧНЫЕ СТАТЬИ
Авторы:
1.
Московская международная академия
аспирант
Россия
аспирант
Россия
2.
Московский финансово-юридический университет
аспирант
аспирант
3.
Московский финансово-юридический университет
(доцент)
сотрудник
сотрудник
Тип:
Статья
Страницы:
с 203
по 209
Статус:
Опубликован
Получено:
25.11.2025
Одобрено:
03.12.2025
Опубликовано:
03.12.2025
Классификаторы:
УДК 331 Труд. Наука о труде. Экономика труда. Организация труда
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
инвестиционный риск, манипулирование рынком, алгоритм выявления подозрительных финансовых транзакций, цифровая экспериментальная проверка, ценовые тренды, моделирование
Аннотация (русский):
В статье описывается экспериментальное подтверждение эффективности алгоритма выявления подозрительных финансовых транзакций на финансовом рынке, разработанного для обнаружения манипулирования рынком. Актуальность исследования состоит в интересе субъектов финансового рынка к продолжающемуся поиску возможностей снижения инвестиционных рисков при приобретении крупных пакетов ценных бумаг для долгосрочного инвестирования в условиях принципиальной неполноты и неопределенности информации о будущем движении рынка на большом инвестиционном горизонте. Для убедительности результатов исследования экспериментальная проверка алгоритма проводилась на числах, моделирующих ценовые тренды, но описывающих события, не зависящие от влияния людей, – на числах, составленных из первых 240 цифр числа π и на числах количеств протонов и нейтронов в ядрах атомов химических элементов, включенных в Периодическую систему Менделеева. Анализ полученных результатов подтвердили корректность и эффективность алгоритма.
В статье описывается экспериментальное подтверждение эффективности алгоритма выявления подозрительных финансовых транзакций на финансовом рынке, разработанного для обнаружения манипулирования рынком. Актуальность исследования состоит в интересе субъектов финансового рынка к продолжающемуся поиску возможностей снижения инвестиционных рисков при приобретении крупных пакетов ценных бумаг для долгосрочного инвестирования в условиях принципиальной неполноты и неопределенности информации о будущем движении рынка на большом инвестиционном горизонте. Для убедительности результатов исследования экспериментальная проверка алгоритма проводилась на числах, моделирующих ценовые тренды, но описывающих события, не зависящие от влияния людей, – на числах, составленных из первых 240 цифр числа π и на числах количеств протонов и нейтронов в ядрах атомов химических элементов, включенных в Периодическую систему Менделеева. Анализ полученных результатов подтвердили корректность и эффективность алгоритма.
Ключевые слова:
инвестиционный риск, манипулирование рынком, алгоритм выявления подозрительных финансовых транзакций, цифровая экспериментальная проверка, ценовые тренды, моделирование
инвестиционный риск, манипулирование рынком, алгоритм выявления подозрительных финансовых транзакций, цифровая экспериментальная проверка, ценовые тренды, моделирование
1. The List: Forbes Global. The World's Largest Public Companies. (даты обращения 15 мая 2019 – 2024 годов)
2. Кузьмин А.В., Курляндский В.В. Прогнозирование динамики стоимости крупных пакетов акций, выбираемых для долгосрочного инвестирования, в условиях существования глобальных субрынков акций, функционирующих в режиме DARK POOL // Вестник МГПУ. Серия "Экономические науки". 2024 № 2 (40), 90-98, https://doihttps://doi.org/10.25688/2312-6647.2024.40.2.07
3. Periodic Table of elements, 2025 – URL: https://ru.periodic-table.io/ (дата обращения 09.09.25).
