Коммерческая стратегия биржевой торговли: Анализ концептуальных основ, математических моделей и актуальных трендов рынка РФ

Современный финансовый рынок, особенно его биржевой сегмент, представляет собой сложную, динамично развивающуюся экосистему, где успех участников напрямую зависит от глубины понимания его механизмов и эффективности применяемых торговых подходов. В этих условиях разработка и реализация продуманной коммерческой стратегии биржевой торговли становится не просто желательной, а жизненно необходимой для максимизации прибыли и минимизации рисков. Данный аналитический обзор ставит своей целью всестороннее изучение концептуальных основ и практических аспектов формирования такой стратегии, акцентируя внимание на инструментах, механизмах ценообразования, методологиях управления рисками и актуальных правовых реалиях Российской Федерации. Мы погрузимся в мир финансовых инструментов, рассмотрим математические модели, лежащие в основе их оценки, и проанализируем влияние последних рыночных трендов, таких как цифровизация и реформа эталонных ставок. Работа адресована студентам экономических и финансовых специальностей, стремящимся получить глубокие и актуальные знания по дисциплинам «Рынок ценных бумаг» и «Финансы», и призвана стать основой для формирования компетенций в области стратегического планирования на бирже.

Концептуальные основы биржевой торговли и ее роль в коммерческой стратегии

Биржа, как централизованный рынок, исторически выполняла и продолжает выполнять функции, без которых невозможно представить эффективное функционирование современной экономики. Это не просто место встречи продавцов и покупателей, а сложный институт, обеспечивающий прозрачность, ликвидность и стабильность финансового сектора, что в конечном итоге способствует эффективному распределению капитала и экономическому росту.

Каждая коммерческая стратегия, будь то краткосрочная спекуляция или долгосрочное хеджирование, начинается с понимания роли биржи. Во-первых, это ценовая функция: именно на бирже формируются объективные, рыночные цены на активы в результате взаимодействия спроса и предложения. Эти цены становятся ориентиром для всех участников рынка, позволяя им принимать обоснованные инвестиционные решения. Во-вторых, коммерческая функция — биржа организует сам торговый процесс, предоставляя платформу, устанавливая правила и обеспечивая инфраструктуру для заключения и исполнения сделок. В-третьих, информационная функция, жизненно важная для принятия решений: биржа аккумулирует и распространяет огромные массивы данных о торгах, котировках, объемах, что позволяет участникам проводить фундаментальный и технический анализ. Наконец, перераспределительная функция способствует эффективному перетоку капитала между отраслями и секторами экономики, направляя инвестиции в наиболее перспективные направления, тем самым стимулируя развитие национальной экономики.

Современные биржи, как и любое крупное предприятие, имеют свою организационно-правовую форму. Например, Московская Биржа (ПАО «Московская Биржа») функционирует как публичное акционерное общество, что означает, что она сама является коммерческой организацией, акции которой свободно торгуются на рынке. Это подчеркивает ее ориентацию на получение прибыли и рост курсовой стоимости акций, что, в свою очередь, стимулирует биржу к постоянному развитию и повышению качества предоставляемых услуг.

Инфраструктура Московской Биржи — это сложная сеть взаимосвязанных элементов, обеспечивающих бесперебойное проведение торгов. Центральным звеном здесь выступает Небанковская кредитная организация — центральный контрагент «Национальный Клиринговый Центр» (НКО НКЦ (АО)), который принимает на себя риски неисполнения сделок участниками торгов, выступая гарантом их исполнения. Это значительно повышает доверие к биржевой торговле, поскольку минимизирует риски контрагента. Вторым ключевым элементом является Центральный депозитарий Российской Федерации — НКО АО «Национальный расчетный депозитарий» (НРД), который обеспечивает хранение ценных бумаг и учет прав на них. Эти институты критически важны для минимизации операционных и расчетных рисков, что позволяет участникам рынка сосредоточиться на реализации своих коммерческих стратегий.

Основные типы коммерческих стратегий и их классификация

Выбор коммерческой стратегии на бирже — это ключевое решение, определяющее подход участника к рынку. Этот выбор обусловлен множеством факторов, включая целевые установки, допустимый уровень риска, временной горизонт инвестирования и доступные ресурсы. В основе этого выбора лежат три фундаментальных типа стратегий: спекуляция, хеджирование и арбитраж.

Стратегии по целям: Спекуляция, Хеджирование и Арбитраж

Спекуляция — это, пожалуй, наиболее известная стратегия, направленная на получение прибыли от краткосрочных или среднесрочных изменений цен на активы. Спекулянты стремятся предсказать будущее движение рынка и занять соответствующую позицию, принимая на себя значительный рыночный риск. Прибыль возникает, если прогноз оказался верным, и актив продается дороже (или покупается дешевле), чем был приобретен (продан).

Хеджирование (или страхование) — это принципиально иная стратегия, цель которой не получение прибыли от изменения цен, а снижение или полное устранение риска неблагоприятного ценового движения. Суть хеджирования заключается в том, что участник рынка, имеющий открытую позицию на «реальном» рынке (рынке наличных активов), занимает противоположную позицию на срочном рынке с использованием производных финансовых инструментов (ПФИ), таких как фьючерсы или опционы. Например, производитель зерна может хеджировать риск падения цен на будущий урожай, продав фьючерсы на зерно. Таким образом, если цена зерна упадет, убытки на реальном рынке будут компенсированы прибылью на срочном рынке, и наоборот, что обеспечивает стабильность доходов вне зависимости от колебаний рыночных цен.

Арбитраж — это стратегия, направленная на извлечение безрисковой или почти безрисковой прибыли за счет эксплуатации временных ценовых диспаритетов (несоответствий) на разных рынках или между связанными инструментами. Арбитражер одновременно покупает актив на одном рынке, где он недооценен, и продает его на другом рынке, где он переоценен, или же использует сложные комбинации сделок с базовым активом и его производными. Классический пример — это ценовые различия между акцией и опционами на эту акцию, или между ценой фьючерса и ценой базового актива с учетом затрат на хранение и финансирование. Арбитражные возможности обычно очень краткосрочны и требуют мгновенной реакции, часто с использованием высокочастотной торговли.

Классификация по временному горизонту и методу извлечения выгоды

Помимо целей, торговые стратегии существенно различаются по временному горизонту и используемым методам анализа и извлечения прибыли.

По временному горизонту можно выделить следующие категории:

• Высокочастотный трейдинг (HFT): Сделки совершаются за доли секунды, часто с использованием мощных компьютеров и алгоритмов, расположенных максимально близко к биржевым серверам (colocation). Цель — извлечение минимальной прибыли из огромного количества сделок, эксплуатируя мельчайшие ценовые изменения.
• Скальпинг: Трейдеры открывают и закрывают позиции в течение секунд или минут, стремясь получить прибыль от нескольких пунктов ценового движения.
• Дейтрейдинг (внутридневная торговля): Все позиции открываются и закрываются в течение одного торгового дня, без переноса их на следующий. Это позволяет избежать рисков «гэпов» (разрывов цен) между торговыми сессиями.
• Свинг-трейдинг: Позиции удерживаются от нескольких дней до нескольких недель, с целью поймать более значительные ценовые колебания (свинги) на рынке.

По методу извлечения выгоды стратегии делятся на:

• Следование за трендом (Trend Following): Трейдеры идентифицируют сильные ценовые тренды (восходящие или нисходящие) и открывают позиции в их направлении, удерживая их до тех пор, пока тренд не изменится. Идея в том, что «тренд — твой друг».
• Возврат к среднему (Mean Reversion): Эта стратегия основана на предположении, что цены активов имеют тенденцию возвращаться к своему среднему историческому значению после значительных отклонений. Трейдеры покупают активы, которые, по их мнению, слишком сильно упали, или продают те, что чрезмерно выросли, ожидая коррекции.

Важно отметить, что профессиональные торговые стратегии, особенно те, которые используют крупные инвестиционные фонды и HFT-компании, часто являются тщательно охраняемой коммерческой тайной. Их уникальность и эффективность обеспечивают конкурентное преимущество, и раскрытие такой информации могло бы подорвать их прибыльность.

Методология оценки и управления финансовыми рисками

Управление рисками — это краеугольный камень любой успешной коммерческой стратегии на бирже. Без адекватной оценки и контроля потенциальных потерь даже самая прибыльная стратегия может привести к катастрофическим последствиям. Среди множества инструментов для измерения финансовых рисков особую роль занимает методология Value-at-Risk (VaR).

Концепция Value-at-Risk (VaR) и методы ее расчета

Value-at-Risk (VaR), или стоимостная мера риска, является одним из наиболее распространенных и интуитивно понятных инструментов для количественной оценки рыночного риска. VaR представляет собой величину, выраженную в денежных единицах, которая с заданной вероятностью (доверительным уровнем) не будет превышена ожидаемыми потерями в течение определенного временного горизонта. Например, если VaR портфеля составляет 100 000 рублей с доверительным уровнем 99% на горизонте одного дня, это означает, что в 99% случаев ожидаемые потери за день не превысят 100 000 рублей. Соответственно, в 1% случаев потери могут оказаться больше этой суммы, что важно учитывать при принятии решений.

Для расчета VaR существует несколько основных методов:

1. Параметрический (дельта-нормальный) метод: Один из традиционных подходов, который предполагает, что доходности активов имеют нормальное распределение. Он относительно прост в расчетах, но его точность снижается, если распределение доходностей значительно отклоняется от нормального. Для изолированного актива с нормальным распределением доходности и нулевой средней (μ ≈ 0) VaR может быть рассчитан по формуле:
   VaR = P ⋅ σ ⋅ zC
   Где:
   • P — текущая стоимость актива.
   • σ — стандартное отклонение доходности актива (показатель волатильности).
   • zC — квантиль стандартного нормального распределения для заданного доверительного уровня C (например, для 99% доверительного уровня zC ≈ 2.33, для 95% zC ≈ 1.645).

   Например, если актив стоимостью 10 000 000 рублей имеет стандартное отклонение доходности в 1% за день, то при доверительном уровне 99% (zC = 2.33) однодневный VaR составит:
   VaR = 10 000 000 ⋅ 0.01 ⋅ 2.33 = 233 000 рублей.

2. Метод исторического моделирования: Этот подход использует исторические данные о доходностях активов. Он не требует предположений о распределении доходностей, что делает его более гибким. VaR определяется путем сортировки исторических доходностей и нахождения соответствующего квантиля.
3. Метод Монте-Карло: Наиболее сложный, но и наиболее гибкий метод, который позволяет моделировать будущее поведение цен активов с использованием множества случайно сгенерированных сценариев, основанных на заданных статистических параметрах.

Ключевым преимуществом VaR является его способность агрегировать риски по различным операциям и финансовым инструментам в единую, легко интерпретируемую величину. Это позволяет руководителям и риск-менеджерам быстро оценить общий уровень риска портфеля, не углубляясь в детали каждого отдельного инструмента.

Ограничения VaR и применение Expected Shortfall (ES)

Несмотря на широкое применение, методология VaR имеет существенные ограничения. Главное из них — это игнорирование так называемого «хвостового риска». VaR дает нам оценку потерь до определенного доверительного уровня, но не говорит ничего о величине потерь, которые могут произойти, если этот уровень будет превышен. В условиях экстремальных рыночных движений (например, финансовых кризисов или «черных лебедей») фактические потери могут значительно превысить значение VaR, что приводит к недооценке реального риска. Но разве не это делает его менее применимым для оценки катастрофических событий?

Для преодоления этих ограничений все чаще используется более совершенный и когерентный (удовлетворяющий четырем аксиомам когерентности — монотонности, гомогенности, субъаддитивности и трансляционной инвариантности) показатель риска — Expected Shortfall (ES), также известный как Conditional Value-at-Risk (CVaR). ES измеряет среднюю величину потерь, которые превышают значение VaR. Другими словами, если VaR показывает, какова максимальная потеря в 99% случаев, то ES показывает, какова средняя потеря в тех 1% случаев, когда дела идут действительно плохо. Это делает ES более информативным индикатором риска в условиях экстремальных рыночных событий и позволяет лучше оценить потенциальные катастрофические потери, предоставляя более полную картину рисков.

Ценообразование ключевых производных финансовых инструментов

Производные финансовые инструменты (ПФИ), такие как опционы и фьючерсы, играют центральную роль в коммерческих стратегиях, будь то хеджирование, спекуляция или арбитраж. Однако их эффективное использование невозможно без глубокого понимания принципов их ценообразования.

Модель Блэка-Шоулза для оценки европейских опционов

Для оценки теоретической (справедливой) цены европейских опционов (которые могут быть исполнены только в дату экспирации) наиболее широко признанной и используемой является модель Блэка-Шоулза (Black-Scholes Option Pricing Model). Разработанная Фишером Блэком и Майроном Шоулзом в 1973 году (а Робертом Мертоном дополненная и получившая признание в 1997 году), эта модель стала краеугольным камнем современной финансовой теории.

Модель Блэка-Шоулза определяет цену опциона на основе пяти ключевых параметров:

1. Текущая цена базового актива (S₀): Стоимость акции, индекса или другого актива, на который выписан опцион.
2. Цена исполнения (X): Цена, по которой покупатель опциона может купить (для колл-опциона) или продать (для пут-опциона) базовый актив.
3. Срок до истечения (T): Время, оставшееся до даты экспирации опциона, выраженное в долях года.
4. Безрисковая процентная ставка (r): Ставка доходности по безрисковым активам (например, по государственным облигациям) с соответствующим сроком погашения.
5. Волатильность базового актива (σ): Мера изменчивости цены базового актива, выраженная как стандартное отклонение годовых логарифмических доходностей. Это самый сложный для оценки параметр.

Формула для расчета теоретической цены европейского колл-опциона (C) по модели Блэка-Шоулза выглядит следующим образом:

C = S0N(d1) − Xe−rTN(d2)

Где:

• N(d) — функция стандартного нормального распределения, показывающая вероятность того, что случайная переменная, распределенная по нормальному закону, будет меньше d.
• e — основание натурального логарифма (примерно 2.71828).
• d1 и d2 — вспомогательные параметры, которые рассчитываются по формулам:

d1 = [ln(S0/X) + (r + σ2/2)T] / (σ ⋅ √T)
d2 = d1 − σ ⋅ √T

Несмотря на свою элегантность и широкое применение, модель Блэка-Шоулза базируется на ряде ограничительных допущений, которые могут не всегда выполняться в реальных рыночных условиях:

• Европейский тип опциона: Модель применима только для европейских опционов, которые могут быть исполнены лишь в момент истечения срока.
• Постоянство волатильности и безрисковой ставки: Предполагается, что эти параметры остаются неизменными на протяжении всего срока жизни опциона. В реальности волатильность постоянно меняется.
• Логарифмически нормальное распределение цены базового актива: Означает, что доходности базового актива распределены нормально, что не всегда соответствует действительности, особенно в отношении «толстых хвостов» распределения (экстремальных событий).
• Отсутствие дивидендов: В базовой версии модель не учитывает выплату дивидендов, хотя существуют модификации для их учета.
• Отсутствие транзакционных издержек и налогов: Предполагается идеально ликвидный рынок без дополнительных затрат.

Альтернативные подходы к ценообразованию

Учитывая ограничения модели Блэка-Шоулза, для определенных типов опционов и рыночных условий используются альтернативные подходы. Наиболее известным из них является Биномиальная модель ценообразования опционов.

Биномиальная модель, разработанная Коксом, Ро��сом и Рубинштейном, представляет собой дискретную модель, которая строит дерево возможных путей изменения цены базового актива. Она позволяет более гибко учитывать изменяющуюся волатильность и, что особенно важно, подходит для оценки американских опционов, которые могут быть исполнены в любой момент до даты истечения. Это критическое преимущество, поскольку возможность досрочного исполнения придает американским опционам дополнительную стоимость, которую Блэк-Шоулз учесть не может. Биномиальная модель разбивает срок жизни опциона на множество мелких временных интервалов, в каждом из которых цена базового актива может либо вырасти, либо упасть с определенной вероятностью. Это позволяет шаг за шагом «рассчитывать» стоимость опциона, двигаясь от даты экспирации к текущему моменту.

Актуальное правовое регулирование и новые тренды рынка РФ (2025 год)

Эффективная коммерческая стратегия биржевой торговли не может существовать в вакууме. Она должна быть органично встроена в действующее правовое поле и учитывать динамику ключевых рыночных трендов. Особенно это актуально для российского рынка, который в последние годы претерпел значительные изменения.

Регулирование и приоритеты Банка России

Основополагающим документом, регулирующим организацию и функционирование биржевой торговли в Российской Федерации, является Федеральный закон от 22.04.1996 N 39-ФЗ «О рынке ценных бумаг». Данный закон в его актуальной редакции определяет правовые основы эмиссии, обращения и учета ценных бумаг, регулирует деятельность профессиональных участников рынка (брокеров, дилеров, управляющих компаний, депозитариев, клиринговых организаций, бирж), а также устанавливает требования к раскрытию информации и защите прав инвесторов.

Ключевую роль в регулировании российского финансового рынка играет Центральный банк Российской Федерации (Банк России). Будучи мегарегулятором, он осуществляет комплексное регулирование, контроль и надзор за всеми профессиональными участниками рынка ценных бумаг. Это включает лицензирование, установление пруденциальных норм, контроль за соблюдением законодательства и борьбу с недобросовестными практиками, что обеспечивает стабильность и надежность всей системы.

В своей политике на период до 2027 года Банк России обозначил ряд стратегических приоритетов, которые напрямую влияют на формирование коммерческих стратегий участников рынка:

• Повышение роли рынка капитала как источника финансирования для бизнеса: Это предполагает создание условий для более активного привлечения инвестиций через акции, облигации и другие инструменты, что расширяет возможности для торговых и инвестиционных стратегий.
• Совершенствование инструментов долгосрочных сбережений и инвестиций для граждан: Направлено на стимулирование участия розничных инвесторов на рынке, что увеличивает его ликвидность и капитализацию.
• Повышение защиты прав инвесторов: Усиление мер по защите от мошенничества, обеспечение прозрачности информации и доступности финансовых услуг, что способствует росту доверия к рынку и притоку новых участников.

Влияние цифровизации и реформа эталонных ставок

Современный биржевой рынок невозможно представить без влияния цифровизации, которая породила новые торговые практики и технологии. Одним из наиболее ярких проявлений является развитие Высокочастотной Торговли (HFT). HFT — это тип алгоритмической торговли, где сделки совершаются торговыми роботами с невероятной скоростью, измеряемой в микро- и даже наносекундах. Эти системы используют специализированное оборудование, оптимизированное для минимальной задержки сигнала, и сложнейшие алгоритмы для извлечения прибыли из мельчайших ценовых колебаний, арбитражных возможностей или предоставления ликвидности. HFT-стратегии требуют огромных инвестиций в технологии и инфраструктуру, но могут приносить значительную прибыль за счет объема и скорости.

Другим фундаментальным изменением, оказавшим глобальное влияние на финансовые рынки, стала реформа эталонных процентных ставок. Долгое время международные финансовые контракты и деривативы ориентировались на ставку LIBOR (London Interbank Offered Rate). Однако после ряда скандалов, связанных с манипуляциями, было принято решение о ее поэтапной замене. Для долларовых операций в качестве ключевой замены LIBOR была выбрана ставка SOFR (Secured Overnight Financing Rate).

SOFR имеет принципиальные отличия от LIBOR:

• Обеспеченность: В отличие от LIBOR, которая была необеспеченной ставкой межбанковского кредитования, SOFR является обеспеченной ставкой «овернайт», рассчитываемой на основе фактических сделок на рынке РЕПО (соглашение о продаже с обратным выкупом) под обеспечение государственными ценными бумагами США (Treasury securities).
• Прозрачность: Расчет SOFR основан на реальных транзакциях, а не на опросных данных банков, что делает ее гораздо более прозрачной и менее подверженной манипуляциям.

Московская биржа активно участвует в этой глобальной реформе. В 2023 году Московская биржа (МОЕХ) успешно завершила переход на рынке стандартизированных производных финансовых инструментов (СПФИ) от использования индикатора LIBOR на индикатор SOFR в сделках «процентный своп» и «валютно-процентный своп». Это решение значительно повышает прозрачность ценообразования по широкому кругу финансовых инструментов на российском рынке и соответствует мировым стандартам. Показателем высокой активности и динамичного развития российского рынка являются актуальные статистические данные. Так, объем торгов на рынках Московской биржи в сентябре 2025 года достиг рекордного значения в 162,7 трлн рублей, что на 36,5% больше по сравнению с сентябрем 2024 года. Этот рост обусловлен, в первую очередь, высокими объемами сделок на денежном рынке, что свидетельствует о значительной ликвидности и активности участников, создавая благоприятные условия для реализации разнообразных коммерческих стратегий.

Заключение

Разработка и реализация эффективной коммерческой стратегии биржевой торговли требует глубокого понимания как фундаментальных принципов функционирования рынка, так и его текущей динамики. В рамках данного аналитического обзора мы последовательно рассмотрели ключевые аспекты, формирующие базис такой стратегии.

Мы начали с анализа концептуальных основ и функций биржи, подчеркнув ее роль как центрального института, обеспечивающего ценообразование, информационный обмен и перераспределение капитала. На примере Московской Биржи была детально представлена инфраструктура, включающая НКО НКЦ (АО) и НРД, которые выступают гарантами надежности и эффективности торгового процесса.

Далее были классифицированы основные типы коммерческих стратегий: спекуляция, хеджирование и арбитраж. Каждая из них имеет свои цели, механизмы и допустимые уровни риска. Мы также рассмотрели их классификацию по временному горизонту (от HFT до свинг-трейдинга) и методам извлечения выгоды (следование за трендом, возврат к среднему), что позволяет комплексно подходить к формированию торгового плана.

Критически важным блоком стал анализ методологии оценки и управления финансовыми рисками, где центральное место занимает Value-at-Risk (VaR). Была представлена формула параметрического VaR и описаны другие методы его расчета, а также подчеркнуты ограничения VaR и обосновано применение Expected Shortfall (ES) как более когерентной и полной меры риска, учитывающей «хвостовые» события.

Затем мы погрузились в ценообразование ключевых производных финансовых инструментов, уделив особое внимание модели Блэка-Шоулза для европейских опционов. Были перечислены пять ключевых параметров модели и приведена ее формула, а также проанализированы ее допущения и рассмотрена Биномиальная модель как альтернатива для оценки американских опционов.

Наконец, мы акцентировали внимание на актуальном правовом регулировании и новых трендах рынка РФ (2025 год). Была подчеркнута регулирующая роль Банка России и значение Федерального закона № 39-ФЗ «О рынке ценных бумаг». Мы детально рассмотрели влияние цифровизации, в частности Высокочастотной Торговли (HFT), и глобальную реформу эталонных ставок, включая переход Московской Биржи с LIBOR на прозрачную и обеспеченную ставку SOFR. Анализ был подкреплен свежими статистическими данными о рекордных объемах торгов на MOEX в сентябре 2025 года, что подтверждает динамичность и привлекательность российского рынка.

Таким образом, коммерческая стратегия биржевой торговли представляет собой многогранный конструкт, который требует не только глубоких теоретических знаний, но и постоянного мониторинга рыночных изменений, регуляторных нововведений и технологических достижений. Только такой всесторонний подход позволит студентам и будущим специалистам успешно ориентироваться в мире финансов и эффективно управлять инвестициями, добиваясь устойчивых результатов на динамичном биржевом рынке.

Список использованной литературы

1. Федеральный закон «О рынке ценных бумаг» от 22.04.1996 N 39-ФЗ (последняя редакция) // КонсультантПлюс. URL: консультант.ру.
2. Линдерт П. Х. Экономика мирохозяйственных связей. Москва, 2002.
3. Фишер С. Современная экономика. Москва: Дело, 2004.
4. Современная экономика / под. ред. Мамедова О. Ю. Ростов-на-Дону: Феникс, 1996.
5. Экономика и жизнь / под ред. Мамедова Ю. Ю. №1, 2005.
6. Модель Black — Scholes // option.ru. URL: option.ru.
7. Модель Блэка-Шоулза // 1fin.ru. URL: 1fin.ru.
8. Формула Блэка-Шоулза за цену колл-опциона // exponenta.ru. URL: exponenta.ru.
9. Калькулятор стоимости опциона (модель Блэка–Шоулза) // sf.education. URL: sf.education.
10. Формула Блэка-Шоулза // absolem.info. URL: absolem.info.
11. Оценка рыночного риска (Value at Risk) портфеля облигаций (теория) // habr.com. URL: habr.com.
12. Объем торгов на рынках Мосбиржи в декабре 2024 года вырос до 142,3 трлн рублей // finam.ru. URL: finam.ru.
13. Методика оценки рисков Value-at-Risk // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru.
14. Современные методы расчета величины Value at Risk при оценке рыночных риск // isa.ru. URL: isa.ru.
15. Методы оценки риска VaR (Value at Risk). Рыночный риск. Пример расчета в Excel // finzz.ru. URL: finzz.ru.
16. Ежемесячные объемы торгов // moex.com. URL: moex.com.
17. Московская биржа (MOEX) капитализация МСФО // smart-lab.ru. URL: smart-lab.ru.
18. Новости об акциях Московская Биржа (MOEX) // interfax.ru. URL: interfax.ru.
19. Индекс МосБиржи (IMOEX), график и котировки // moex.com. URL: moex.com.
20. Биржевая торговля как фактор развития рынков // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru.
21. Сущность и особенности функционирования фондовых бирж // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru.
22. Арбитражные стратегии // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru.
23. Арбитражные и хеджевые стратегии и проблемы их использования на российском рынке // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru.
24. Стратегия коммерческой деятельности // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru.
25. Совершенствование торговых моделей арбитража на рынках долговых инс // fa.ru. URL: fa.ru.
26. HFT (высокочастотная торговля): за и против // researchgate.net. URL: researchgate.net.
27. Тренды цифровизации как источник изменений мировой экономики // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru.
28. Алгоритмы высокочастотной торговли: риски и возможность // elibrary.ru. URL: elibrary.ru.
29. Биржа и основные направления биржевой политики в современных условиях // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru.
30. Особенности развития фондовой биржи в современных условиях // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru.
31. Рынок ценных бумаг // cbr.ru. URL: cbr.ru.
32. Ставка SOFR // 1fin.ru. URL: 1fin.ru.
33. Рынок СПФИ завершил переход от ставки LIBOR на SOFR // moex.com. URL: moex.com.
34. Мосбиржа перевела деривативы с индикатора LIBOR на SOFR // frankmedia.ru. URL: frankmedia.ru.
35. SOFR // cbonds.ru. URL: cbonds.ru.
36. Измерение валютных рисков с помощью методологии Value-at-Risk // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru.
37. VaR — модели оценки инвестиционных рисков // cyberleninka.ru. URL: cyberleninka.ru.