Development of a program for optimizing a securities portfolio on the Russian stock market

Danil Timoshevskiy

Bachelor's thesis

Vývoj programu pro optimalizaci portfolia cenných papírů na ruském akciovém trhu

Abstract:

Efektivní správa portfolia je prvořadá pro investory, kteří se snaží dosáhnout optimálních výnosů při řízení rizik v dynamickém prostředí ruského akciového trhu. Tato práce se zabývá vývojem Python programu pro identifikaci optimálního portfolia ruských akcií pomocí dvou široce známých modelů: Mean-Variance a Mean-Semivariance model. Výzkum je rozdělen do dvou hlavních částí. V počáteční fázi se ponoříme do moderní teorie portfolia, identifikujeme klíčové parametry a metodiky pro optimalizaci portfolia. To zahrnuje zkoumání kompromisů rizika a návratnosti, metriky hodnocení výkonu a optimalizační techniky. Následně se zaměření přesouvá na praktickou implementaci diskutovaných teoretických konceptů. Nastíníme proces načítání dat v reálném čase pomocí API a využití programování v Pythonu k formulování a řešení matematického modelu pro optimalizaci portfolia. Prostřednictvím empirické analýzy a srovnávacích studií hodnotíme účinnost vyvinutého Python programu při vytváření optimalizovaných portfolií přizpůsobených ruskému akciovému trhu. V závěrečné části syntetizujeme zjištění, zdůrazňujeme praktické důsledky výzkumu a poskytujeme doporučení pro investory, kteří se snaží využít technologicky řízená řešení pro správu portfolia.

Abstract:

Effective portfolio management is paramount for investors seeking to achieve optimal returns while managing risks in the dynamic environment of the Russian stock market. This thesis addresses to develop a Python program for identifying the optimal portfolio of Russian stocks using two widely known models: Mean-Variance and Mean-Semivariance model. The research is divided into two main parts. In the initial phase, we delve into the modern portfolio theory, identifying key parameters and methodologies for portfolio optimization. This includes an exploration of risk-return trade-offs, performance evaluation metrics, and optimization techniques. Subsequently, the focus shifts to the practical implementation of the theoretical concepts discussed. We outline the process of retrieving real-time data using API and leveraging Python programming to formulate and solve the mathematical model for portfolio optimization. Through empirical analysis and comparative studies, we evaluate the effectiveness of the developed Python program in constructing optimized portfolios tailored to the Russian stock market. In the concluding section, we synthesize the findings, highlight the practical implications of the research, and provide recommendations for investors seeking to leverage technology-driven solutions for portfolio management.

Keywords

Efektivní Hranice, Markowitzův model, Mean-Semivariance model, Mean-Variance model, Ruské akcie

Keywords

Mean-Semivariance model, Efficient Frontier, Markowitz model, Mean-Variance model, Russian stocks

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 6. 5. 2024

Thesis defence

• Date of defence: 18. 6. 2024
• Supervisor: Adam Borovička
• Reader: Jakub Neugebauer

Vysoká škola ekonomická v Praze

Bachelor programme:
Aplikovaná informatika