Гибридная ML-система, интегрируемая с брокерскими компаниями и крупными банками, у которых есть свои инвестиционные продукты. Анализ будет производиться на основе нынешних цен акций, истории их цен и новостях. На выходе ML-система будет выводить цену акции с определённой вероятностью. 

Целью является создание высокопроизводительной и безопасной гибридной ML-системы для автоматического сбора, анализа и агрегации данных из разнородных финансовых документов (например, выписок, отчетов, новостей).

Существующие системы для анализа финансовых инструментов (акций, паев) часто работают на устаревших технологиях. Они не могут эффективно обрабатывать большой поток новостей и отчетов, что приводит к медленной и поверхностной аналитике. Из-за этого инвесторы не успевают реагировать на изменения рынка и упускают возможности.

В настоящий момент сформулирована технологическая концепция и область применения. Проведён предварительный анализ предметной области и существующих решений. Выявлены ключевые технологические барьеры (низкая скорость обработки, неспособность к агрегации разнородных данных), для преодоления которых требуется проведение научно-исследовательских работ по выбору и адаптации
алгоритмов машинного обучения, проектированию гибридной архитектуры и разработке прототипа системы.

Целевая аудитория проекта : деятельность аналитических отделов инвестиционных компаний работающих с большими массивами структурированных (выписки, отчеты) и неструктурированных (новости) данных.

На страницу проекта