КИБЕРВЕСТ

В рамках проекта разрабатывается сервис количественной оценки настроений инвесторов в отношении ценных бумаг, основанный на алгоритмах машинного обучения. Сервис будет предоставлять пользователю качественные торговые рекомендации, основанные на анализе настроения пользователей профильных социальных сетей в отношении динамики стоимости ценных бумаг. Таким образом, сервис будет учитывать не только технические параметры, но и настроения участников рынка, что повысит качество прогноза и решит проблему неопределенности пользователей при принятии решений и недоступности качественных рекомендаций, учитывающих фактор сентимента. Обработка и оценка данных проводится благодаря использованию точных моделей языков, основанных на обучении глубоких нейронных сетей с архитектурой типа Bert Transformers. Повышение качества модели и точности прогнозов обуславливается её тренировкой на специфических для финансов и инвестиций данных, а использование собственной распределенной системы вычислений позволяет увеличить скорость тренировки глубоких моделей типа Transformer при снижении требуемых мощностей. Руководитель проекта имеет более 20 лет опыта в сфере финансов и инвестиций, занимал руководящую позицию в одном из крупнейших горно-металлургических холдингов России, имеет опыт управления инвестиционными фондом. В рамках проекта сформирована сильная команда программистов, имеющих опыт работы как в ведущих российских банках, так и крупных международных IT-компаниях.