В статье проверяется гипотеза о том, что комбинирование методов фрактального анализа и прогнозирования доходностей акций при помощи LSTM-нейронной сети при формировании инвестиционного портфеля позволяет улучшать его характеристики (соотношение доходности и риска) по сравнению с классическим методом Марковица и фондовым индексом. Исследование проводилось в несколько этапов: отбор активов для включения в портфель; получение прогнозов доходностей активов при помощи LSTM-сетей; формирование оптимального портфеля путем максимизации коэффициента Шарпа; сокращение числа активов в портфеле при помощи фрактального анализа; сравнение полученных портфелей с бенчмарками. В результате выявлено, что наилучшими характеристиками обладает комбинированный портфель, сформированный на базе LSTM-прогнозов и фрактального анализа, что подтверждает гипотезу исследования. Параметры LSTM-портфелей оказались лучше, чем параметры портфелей Марковица из тех же активов. Научная новизна работы состоит в том, что впервые для формирования портфеля применена комбинация нейросетевого прогнозирования и методов фрактального анализа