Рассмотрена задача построения инвестиционной стратегии на основе математических моделей и фрактальных свойств. Для исследования фрактальных свойств использовался индекс фрактальности, значение которого позволяет определить состояние ряда. В состоянии устойчивого тренда построение стратегии проведено при помощи прогноза регрессионной модели, построенной по предыдущим значениям ряда. В состоянии «хаотичного блуждания» построение стратегии проводилось при помощи прогнозов математических моделей, учитывающих влияние рыночных факторов различной природы: регрессионной многофакторной модели и модели нейронной сети. В работе проведен анализ точности прогнозов различных математических моделей для цели построения интегрированной стратегии, которая бы обеспечила максимальную доходность при принятии решения инвестором о покупке (продаже) финансовых инструментов.

A problem of constructing an investment strategy based on mathematical models and fractal properties is reviewed. To study the fractal properties of the fractality index is used, whose value allows for determining the status of the series. In the state of sustainable trend, construction of strategy is carried out through the forecast regression model, built on previous values of the series. In a state of "chaotic walk" building of strategy is performed using predictions of mathematical models that take into account the influence of market factors of different nature: a multifactor regression model and neural network model. The paper analyzes the accuracy of forecasts of different mathematical models for the purpose of building an integrated strategy that would ensure maximum yield when making a decision about an investor buying (selling) of financial instruments.