TRADER AI – проект по разработке алгоритмической технологии выявления эмпирических закономерностей и неэффективностей на финансовых рынках, с последующей генерацией моделей Машинного обучения, их тестированием, оптимизацией и запуском работы в режиме реального времени.

- Повышенная точность и скорость анализа большого объема данных.
- Повышенная точность и скорость исполнения торговых операций.
- Повышенная скорость оценки рисков и скорость реакции на их проявление.
- Сниженное влияние человеческого фактора и исключение эмоций.
На основе данной технологии планируется создание уникальной Fintech компании, управляющей активами на основе моделей Машинного обучения.
Этапы развития проекта:
Февраль 2024 года
тестирование первых моделей – получена доходность 52% за 41 день, точность прибыльных трейдов 50%, максимальная просадка 5.2%. Отключили модели, вернули на доработку, добавили в приоритет работу над коэффициентом восстановления после просадки.
Сентябрь 2024 года
тестирование последних моделей – точность прибыльных трейдов на крипто валютных рынках 51-64%, точность прибыльных трейдов на российском фондовом рынке 45-60%. Производим оптимизацию в режиме реального времени, 5 из 8 моделей имеют положительный результат.
Январь 2025 года
проект находится в стадии до обучения моделей Машинного обучения и поэтапного тестирования в режиме реального времени. Дополнительная информация предоставляется по запросу.
В проект привлекаются инвестиции на доработку технологии и расширение инфраструктуры.

Персонал имеет необходимые опыт и компетенции. У компании собственная среда тестирования, оптимизации и запуска работы моделей в режиме реального времени.

Потенциальный рынок в России оценивается в 1,8 трлн рублей (ЦБ РФ 4Q24).
Проект имеет следующие рыночные преимущества
  • Улучшенная диверсификация управления
  • Повышенный контроль над рисками
  • Независимость от общих рыночных трендов
  • Максимальная адаптивность
  • Точность
  • Скорость
  • Значительное снижение влияния человеческого фактора
Команда благодарна за любую обратную связь и готова ответить на ваши вопросы.


ООО "Робокоммерц", © 2014 – 2024, info[@]quant-d.com
Входит в группу информационных продуктов компании Quant Detect FTC

Client Office - Бизнес центр "Консул", г. Екатеринбург, ул. Карла Либкнехта, д. 22.
Hard non-stop campus - Офис разработки, г. Екатеринбург, ул. Мичурина, д. 206.

Если у вас есть вопросы, вы можете связаться с командой и получить больше информации по интересующей вас теме. Ведь это новые уникальные методы и решения на традиционных рынках. Вы обязаны оценить это лично.

Информационная справка
Зарубежные компании Two Sigma, Renaissance Technologies, AQR Capital Management и Bridgewater Associates являются примером успешного внедрения данных технологий:
1. Two Sigma
Two Sigma управляет активами на сумму около $60 миллиардов, использует алгоритмические модели и машинное обучение для анализа рыночных данных. В результате внедрения технологий эффективность торговых операций возросла на 20%, а средняя годовая доходность фонда составила 15%. Только в 2020 году фонд заработал около $2,7 миллиарда, благодаря улучшению своих алгоритмических стратегий.

2. Renaissance Technologies
Фонд Renaissance Technologies, управляющий активами более $100 миллиардов, достигает ежегодной доходности около 39%. Использование ИИ для анализа данных увеличило эффективность торговых операций на 25%. Это привело к дополнительной прибыли около $2,5 миллиарда в год, а в 2021 году фонд прибыл на $13 миллиардов, что стало результатом успешной оптимизации стратегий и применения алгоритмических моделей.

3. AQR Capital Management
AQR Capital Management управляет активами на сумму примерно $140 миллиарда. Внедрение ИИ и алгоритмических подходов увеличило скорость обработки данных на 50%, что позволило улучшить результаты на 10%. В 2021 году фонд сообщил о прибыли в размере $2,1 миллиарда, и $1,4 миллиарда из них фонд заработал благодаря успешному использованию своих алгоритмических стратегий.
4. Bridgewater Associates
Фонд Bridgewater Associates с активами более $150 миллиардов применяет алгоритмические модели для анализа макроэкономических данных, что увеличивает точность прогнозов на 20%. Это позволяет фонду достичь средней годовой доходности за последние десять лет в 12%, что эквивалентно примерно $18 миллиардов в годовых прибылях. В 2022 году фонд сообщил о прибыльности в $5 миллиардов, что стало возможным благодаря эффективному использованию алгоритмических стратегий.