Истории успеха наших клиентов
Машинное обучение способно изменить подход к инвестициям. Но теория остаётся теорией, пока не начнёшь применять её на практике. Мы работаем с компаниями и частными инвесторами, помогая им находить закономерности там, где раньше были только догадки. Вот несколько реальных примеров того, как наши клиенты адаптировали ML-модели под свои стратегии и какие результаты они увидели.
Три разных подхода — один принцип
Каждая история началась с одного вопроса: можно ли принимать более обоснованные решения, если использовать данные правильно? Кто-то искал способ снизить риски, другие хотели автоматизировать рутину, третьи пытались понять, когда стоит выходить из актива. Разные цели, но похожий путь.
Управление портфелем с акцентом на риски
Инвестиционная компания из Алматы управляла несколькими портфелями, но столкнулась с проблемой: модели прогнозирования показывали неплохие результаты на истории, а в реальных условиях давали сбои.
- Адаптировали ансамбль моделей под реальную волатильность рынка
- Снизили количество ложных сигналов на входе и выходе
- Улучшили соотношение прибыли к просадкам в портфеле
Автоматизация торговых стратегий
Частный трейдер торговал вручную несколько лет и понимал, что эмоции мешают следовать своей же системе. Решение пришло не сразу — сначала пробовали готовые алгоритмы, но они не учитывали специфику его подхода.
- Разработали кастомную модель на основе его торговых правил
- Настроили автоматический мониторинг сигналов с фильтрацией шума
- Сократили время на анализ рынка с 4 часов до 30 минут в день
Оптимизация входов в долгосрочные позиции
Небольшой фонд специализировался на долгосрочных инвестициях, но выбор момента входа всегда был болезненным. Покупать на пике никто не хочет, но и упускать рост тоже неприятно.
- Построили модель оценки справедливой стоимости активов
- Интегрировали анализ сентимента новостей и отчётностей
- Повысили точность выбора точек входа по историческим данным
Как мы работаем с клиентами
Мы не верим в универсальные решения. Каждая стратегия уникальна, и то, что сработало для одного портфеля, может быть бесполезным для другого. Поэтому процесс всегда начинается с погружения в вашу ситуацию — какие данные есть, какие цели ставите, какие ограничения нужно учитывать.
Анализ данных и целей
Разбираемся в структуре ваших данных, проверяем их качество и обсуждаем, что именно вы хотите получить. Иногда оказывается, что данных недостаточно — тогда думаем, как их дополнить или модифицировать подход.
Разработка и тестирование модели
Строим несколько вариантов моделей и тестируем их на исторических данных. Важно не просто получить хорошие метрики на бэктесте, а понять, насколько модель устойчива к изменениям рынка.
Внедрение и адаптация
Интегрируем модель в вашу торговую систему или аналитический процесс. Первое время работаем в режиме тестирования, наблюдаем за результатами и корректируем параметры при необходимости.
Мониторинг и улучшения
Рынок меняется, и модели тоже должны адаптироваться. Мы следим за производительностью, анализируем ошибки и предлагаем улучшения. Это постоянный процесс, а не разовая настройка.
От первого контакта до результата
Обычно весь процесс занимает от двух до шести месяцев, в зависимости от сложности задачи и объёма данных. Вот типичный путь клиента, который начинает работать с нами в начале года.
Январь 2026 — первый разговор
Клиент обращается с запросом на оптимизацию стратегии. Обсуждаем детали, смотрим на данные, оцениваем возможность применения ML. Если всё подходит — договариваемся о старте.
Февраль-март 2026 — работа с данными
Собираем и очищаем исторические данные, строим первые прототипы моделей. Тестируем на разных временных периодах, проверяем устойчивость к аномалиям и редким событиям.
Апрель 2026 — тестирование в боевых условиях
Запускаем модель в режиме наблюдения — она генерирует сигналы, но решения принимаются вручную. Анализируем результаты, корректируем параметры, улучшаем точность.
Май-июнь 2026 — полноценное внедрение
Модель начинает работать самостоятельно или становится основным инструментом принятия решений. Клиент видит первые результаты, а мы продолжаем мониторинг и поддержку.