A METHODICAL APPROACH TO DIAGNOSTICS OF TRADING ANOMALITIES IN THE RUSSIAN STOCK MARKET TO IDENTIFY PRICE MANIPULATIONS AND OTHER ILLEGAL ACTIONS ON IT
Статья поступила в редакцию: 01.08.2026
Статья принята к публикации: 28.09.2026
Статья опубликована: 05.10.2026
Keywords:
stock market, manipulative trading, abnormal volatility, economic securityAbstract
This study involves developing and testing an algorithm for statistically diagnosing trading anomalies using economic and mathematical methods and models, as well as robust estimation. The approach is based on normalizing intraday trading volume and price changes, identifying anomalies using the three-standard-deviation rule, and then grouping them into clusters. The study confirmed the potential of the proposed methodology for regulators, trade organizers, and brokers as a first-line automated analysis of market data to identify manipulative trading to improve economic security. Its transparency and the absence of requirements for the training sample make the proposed approach scalable and suitable for integration into systems for monitoring stock market trading operations by supervisory authorities and mega-regulators.
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
References
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.
