МЕТОДИЧЕСКИЙ ПОДХОД К ДИАГНОСТИКЕ ТОРГОВОЙ АНОМАЛЬНОСТИ НА РОССИЙСКОМ ФОНДОВОМ РЫНКЕ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ЦЕНОВЫХ МАНИПУЛЯЦИЙ И ИНЫХ НЕПРАВОМЕРНЫХ ДЕЙСТВИЙ НА НЕМ
Статья поступила в редакцию: 01.08.2026
Статья принята к публикации: 28.09.2026
Статья опубликована: 05.10.2026
Ключевые слова:
фондовый рынок, манипулятивная торговля, аномальная волатильность, экономическая безопасностьАннотация
В рамках данного исследования предполагается разработка и апробация алгоритма для проведения статистической диагностики торговой аномальности с использованием экономико-математических методов и моделей, а также робастного оценивания. Подход основан на нормировании внутридневных значений объема торгов и изменений цен, выявлении аномалий по правилу трех стандартных отклонений и последующим объединении их в кластеры. Проведенное исследование подтвердило перспективность применимость использования предложенной методики регулятором, организаторами торгов и брокерами в качестве первой линии автоматизированного анализа рыночных данных на предмет определения манипулятивной торговли для повышения экономической безопасности. Прозрачность и отсутствие требований к обучающей выборке делает предложенный подход масштабируемым и встраиваемым в системы мониторинга торговых операций на фондовом рынке надзорными органами и мегарегуляторами.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Финансовый менеджмент». Все права защищены. Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU www.elibrary.ru/contents.asp?titleid=9552 . Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) . Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
Список литературы
Park S., Suen W., Wan K.-M. Call Auction Design and Closing Price Manipulation: Evidence from the Hong Kong Stock Exchange // Journal of Financial Markets. 2022. vol. 58. P. 100701. DOI: 10.1016/j.finmar.2021.100700 EDN: NOGBQF.
Akter M., Cumming D., Ji S. Natural Disasters and Market Manipulation // Journal of Banking and Finance. 2023. vol. 153. P. 106770.
Yang J., Dong D., Cao J. Seemingly Manipulated Anomaly: Evidence from Corporate Site Visits // The North American Journal of Economics and Finance. 2024. vol. 73. P. 102156. DOI: 10.1016/j.najef.2024.102185 EDN: FKMDVZ.
Liaras E., Nerantzidis M., Alexandridis A. Machine Learning in Accounting and Finance Research: a Literature Review // Review of Quantitative Finance and Accounting. 2024. vol. 63. no. 4. P. 1431-1471. DOI: 10.1007/s11156-024-01306-z EDN: JTTWHV.
Chen Y., Zhao C., Xu Y., Nie C., Zhang Y. Deep Learning in Financial Fraud Detection: Innovations, Challenges, and Applications // Data Science and Management. 2026. vol. 9. no. 2. P. 100162.
Rajaei M., Mahmoud Q. A Survey on Pump and Dump Detection in the Cryptocurrency Market Using Machine Learning // Future Internet. 2023. vol. 15. no. 8. P. 267. DOI: 10.3390/fi15080267 EDN: PPJADX.
Li D., Han D., Zheng Z., Weng T.-H., Li K.-C., Li M., Cai S. Does Short-and-Distort Scheme Really Exist? // A Bitcoin Futures Audit Scheme through BIRCH & BPNN Approach. Computational Economics. 2024. vol. 63. no. 4. P. 1649-1671.
Sifat I., Tariq S., Donselaar D. Suspicious Trading in Nonfungible Tokens (NFTs) // Information and Management. 2024. vol. 61. no. 1. P. 103898. DOI: 10.1016/j.im.2023.103898 EDN: ITUTOH.
Хубиев К.Ю., Семенов М.Е. Мультимодальное предсказание цен акций на примере российского рынка ценных бумаг // Программные системы: теория и приложения. 2025. Т. 16. № 1. С. 83-130. DOI: 10.25209/2079-3316-2025-16-1-83-130 EDN: RXMHSI.
Салахутдинов Г.В. Алгоритмическая торговля на фондовом рынке // Актуальные исследования. 2022. № 51(130). С. 74-76. DOI: 10.51635/27131513_2022_51_2_74 EDN: GGHYCN.
Анашкина М.В. Эволюция рынка ценных бумаг и современные проблемы контроля его участников // Вестник университета. 2022. № 8. С. 129-138. DOI: 10.26425/1816-4277-2022-8-129-138 EDN: FHPBJV.
Лялькова Е.Е., Хумарян З.М. Предпочтения участников рынка в выборе финансовых инструментов в современных условиях // Финансовые рынки и банки. 2024. № 1. С. 19-23. EDN: FUWRLC.
