26701
Elize Invest Solutions
Доступ к частному DATA центру с искусственным интеллектом
Казахстан, город Алматы
Отрасль: Финансовые услуги, Искусственный интеллект
Стадия проекта: Готов прототип или продукт
Дата последнего изменения: 14.03.2018
Казахстан, город Алматы
Отрасль: Финансовые услуги, Искусственный интеллект
Стадия проекта: Готов прототип или продукт
Дата последнего изменения: 14.03.2018
Идея
Данные являются ключевым преимуществом перед конкурентами. Мы обеспечиваем это конкурентное преимущество, предоставляя платформу машинного обучения, которая повышает точность ваших прогнозируемых моделей или создает свою. Наш продукт позволяет легко превращать большой объем данных в управляемую информацию, которая влияет на вашу прибыль. Более совершенные модели и контроль процесса передачи данных приводят к немедленной экономии затрат и новым возможностям получения дохода.
Текущее состояние
• Авторская программа прогноза Искусственный Интеллект;
• Сайт лэндинг;
• Сайт - гибридное решение на основании облачных технологий, совмешенный с частным дата центром;
• Концепция готового мобильного приложения(макет, гайдлайн и нарезка графики);
• Авторская книга по торговле;
• Концепция готового торгового робота;
• Концепция гибридного решения поискового робота+ИИ+торгового робота;
• Авторская разработанная математическая модель, определения направления цены маркет мэйкера;
• Сайт лэндинг;
• Сайт - гибридное решение на основании облачных технологий, совмешенный с частным дата центром;
• Концепция готового мобильного приложения(макет, гайдлайн и нарезка графики);
• Авторская книга по торговле;
• Концепция готового торгового робота;
• Концепция гибридного решения поискового робота+ИИ+торгового робота;
• Авторская разработанная математическая модель, определения направления цены маркет мэйкера;
Рынок
Целевая аудитория:
Частные инвесторы, трейдеры, фонды, хедж фонды, брокеры-дилеры, диллинговые центры, банки и т.д.
Масштаб:
Данный продукт охватывает аудиторию всего мира.
По данным Facebook - целевая аудитория около 1 миллиарда людей по всему миру.
По данным Федерального резерва США за 2009 год.
60 миллионов семей в США обладают ценными бумагами. Не все из них напрямую торгуют акциями. 33,6% акций держат напрямую, 37,8% - на пенсионных счетах, которые также могут быть фондами. Если мы предположим, что 33,6% из 37,8% на пенсионных счетах, мы приходим к половине из 60 миллионов семей, владеющих акциями. Это 30 миллионов в США. Остальная часть мира намного менее заинтересована в запасах. Предположим, они держат еще 30 миллионов. Это составляет 70 миллионов человек, которые держат публично торгуемые акции непосредственно в 2009 году. Вероятно, сегодня около 80-90 миллионов.
Данные по брокерам: США
Три крупнейших онлайн-брокера (Schwab, TD Ameritrade и E-trade) имеют более 17 миллионов активных брокерских счетов
Ameritrade
По состоянию на 30 сентября 2016 года Ameritrade имела 6,950,000 финансируемых клиентских счетов и клиентских активов в размере 773,8 миллиарда долларов. [1] В 2016 финансовом году компания выполнила в среднем 462 918 клиентских транзакций в день. https://en.wikipedia.org/wiki/TD_Ameritrade
Interactive_Brokers
Компания обслуживает 385 тыс. Клиентских брокерских счетов, при этом капитал клиентов равен 86 млрд долл. [1] (стр. 62). Интерактивная брокерская группа имеет 22 млн. Долл. США в материальных активах, в том числе 14 млн. Долл. США в компьютерном оборудовании https://en.wikipedia.org/wiki/Interactive_Brokers
Saxo
Сегодня более 100 000 клиентов Saxo
https://www.home.saxo
Казахстан
Клиентская база Фридом Финанс и Асыл-Инвест компаний составляет 50 тыс. клиентов,
из которых 30 тыс. относятся к «Фридом Финанс», а чуть менее 20 тыс. — к «Асыл-Инвесту». https://kapital.kz/finance/59818/fridom-finans-mozhet-kupit-asyl-invest-za-1-5-mlrd-tenge.html
Исследования оплат услуг клиентами брокерских компаний: Основные выводы исследования NerdWallet:
* По меньшей мере 17 миллионов инвесторов переплачивают за онлайн-брокерские услуги
* Только 12% комиссионных используется для совершения сделки в топ-брокерских услугах
* Более 1,8 млрд. Долл. США в год тратится на неиспользованные услуги премиум-класса
Исследования клиентов:
Согласно исследований компании Global Alternatives крупные частные инвесторы (а это около 7,1 млн. человек с капиталом более 1 млн. $ и общим объемом активов 26 трлн. $) инвестируют: в хедж-фонды - 82%, в фонды прямых инвестиций - 8%, и по 5% в недвижимость и товарные фьючерсы. Значительную долю инвестиций благотворительных, пенсионных и некоммерческих фондов составляют хедж-фонды (особенно это характерно для США).
В 1990 г. суммарные активы под управлением хедж-фондов составляли всего 30 млрд $.
К 2012 г. они увеличились до 2,5 трлн $. Количество хедж-фондов в 2011 г. достигло 12 000.
За последние 18 лет стоимость инвестиции в облигации и акции увеличилась в 4 раза, тогда как инвестиции в диверсифицированный портфель хедж-фондов увеличились в 10 раз.
Частные инвесторы, трейдеры, фонды, хедж фонды, брокеры-дилеры, диллинговые центры, банки и т.д.
Масштаб:
Данный продукт охватывает аудиторию всего мира.
По данным Facebook - целевая аудитория около 1 миллиарда людей по всему миру.
По данным Федерального резерва США за 2009 год.
60 миллионов семей в США обладают ценными бумагами. Не все из них напрямую торгуют акциями. 33,6% акций держат напрямую, 37,8% - на пенсионных счетах, которые также могут быть фондами. Если мы предположим, что 33,6% из 37,8% на пенсионных счетах, мы приходим к половине из 60 миллионов семей, владеющих акциями. Это 30 миллионов в США. Остальная часть мира намного менее заинтересована в запасах. Предположим, они держат еще 30 миллионов. Это составляет 70 миллионов человек, которые держат публично торгуемые акции непосредственно в 2009 году. Вероятно, сегодня около 80-90 миллионов.
Данные по брокерам: США
Три крупнейших онлайн-брокера (Schwab, TD Ameritrade и E-trade) имеют более 17 миллионов активных брокерских счетов
Ameritrade
По состоянию на 30 сентября 2016 года Ameritrade имела 6,950,000 финансируемых клиентских счетов и клиентских активов в размере 773,8 миллиарда долларов. [1] В 2016 финансовом году компания выполнила в среднем 462 918 клиентских транзакций в день. https://en.wikipedia.org/wiki/TD_Ameritrade
Interactive_Brokers
Компания обслуживает 385 тыс. Клиентских брокерских счетов, при этом капитал клиентов равен 86 млрд долл. [1] (стр. 62). Интерактивная брокерская группа имеет 22 млн. Долл. США в материальных активах, в том числе 14 млн. Долл. США в компьютерном оборудовании https://en.wikipedia.org/wiki/Interactive_Brokers
Saxo
Сегодня более 100 000 клиентов Saxo
https://www.home.saxo
Казахстан
Клиентская база Фридом Финанс и Асыл-Инвест компаний составляет 50 тыс. клиентов,
из которых 30 тыс. относятся к «Фридом Финанс», а чуть менее 20 тыс. — к «Асыл-Инвесту». https://kapital.kz/finance/59818/fridom-finans-mozhet-kupit-asyl-invest-za-1-5-mlrd-tenge.html
Исследования оплат услуг клиентами брокерских компаний: Основные выводы исследования NerdWallet:
* По меньшей мере 17 миллионов инвесторов переплачивают за онлайн-брокерские услуги
* Только 12% комиссионных используется для совершения сделки в топ-брокерских услугах
* Более 1,8 млрд. Долл. США в год тратится на неиспользованные услуги премиум-класса
Исследования клиентов:
Согласно исследований компании Global Alternatives крупные частные инвесторы (а это около 7,1 млн. человек с капиталом более 1 млн. $ и общим объемом активов 26 трлн. $) инвестируют: в хедж-фонды - 82%, в фонды прямых инвестиций - 8%, и по 5% в недвижимость и товарные фьючерсы. Значительную долю инвестиций благотворительных, пенсионных и некоммерческих фондов составляют хедж-фонды (особенно это характерно для США).
В 1990 г. суммарные активы под управлением хедж-фондов составляли всего 30 млрд $.
К 2012 г. они увеличились до 2,5 трлн $. Количество хедж-фондов в 2011 г. достигло 12 000.
За последние 18 лет стоимость инвестиции в облигации и акции увеличилась в 4 раза, тогда как инвестиции в диверсифицированный портфель хедж-фондов увеличились в 10 раз.
Проблема или Возможность
Что нужно каждому инвестору?
• Сохранить и приумножить капитал!
• Чтобы его деньги были вложены во множество без рисковых проектов, имеющих в сумме минимальные торговые риски: несовершенные части - совершенные в целом!
• Чтобы все инвестиции были под полным контролем инвестора и он мог в разумные сроки извлечь их из бизнеса!
• Чтобы инвестор был уверен, что новый бизнес будет иметь стабильную независимость от множества факторов риска: политических, управленческих и конкуренции!
Что нужно управляющим фондам, хедж фондам, банкам?
• Основная цель большинства хедж-фондов состоит в том, чтобы снизить волатильность и
риск, сохраняя капитал и обеспечивая положительные доходы при всех условиях и вариантах
развития рынка.
• Сокращение операционных расходов
Проблема:
1. Инвестиции — один из немногих способов идти в ногу с инфляцией. Каждый год инфляция съедает в среднем 3,87% от ваших сбережений, так что дивиденды должны быть достаточно вы- соки, чтобы обгонять инфляцию. Для большинства из нас инвестиции — единственный способ добиться этого. Инвестиции — всегда риск. Они могут принести вам деньги, а могут лишить вас денег. Всезнающая статистика утверждает, что первый депозит теряется 997 трейдерами из 1000. Частный инвестор не всегда имеет возможность самостоятельно спрогнозировать тот или иной показатель, относящийся к экономике или эмитенту. Тогда ему на помощь приходят финансовые аналитики, которые анализируют рынок и стараются оценить будущую цену бумаг, дать прогноз по их стоимости и рекомендации участникам рынка («покупать», «держать» или «продавать»).
2. Сокращение расходов - Согласно исследованиям компании Coalition Development, сегодня средняя зарплата сотрудников в 12 крупнейших инвестиционных банках доходит до $500 тыс в год, причем у многих трейдеров доходы равняются нескольким миллионам. Например, в 2015 году как минимум пять менеджеров топовых хедж-фондов заработали $1 млрд. Мотивация отказаться от сотрудников, которые зарабатывают по $500 в час, и заменить их роботами, понятна.
Пример: В 2000 году у Goldman Sachs было 600 трейдеров, которые покупали и продавали акции по указанию крупных клиентов банка, сегодня осталось лишь два таких сотрудника, а всю остальную работу делают роботы.
Крупнейший хедж-фонд Bridgewater Associates разрабатывает алгоритм для принятия решений, который со временем может заменить весь управляющий персонал. А инвестиционная компания из Гонконга Aidyia уже разработала систему на основе искусственного интеллекта, которая анализирует состояние экономики, делает прогнозы и предлагает план инвестиций.
3. Узкая специализация - Большинство менеджеров хедж-фонда являются специалистами узкого профиля и торгуют только в сфере своей компетенции, где они имеют конкурентные преимущества. В значительной степени хедж-фонды получают доходы за счет политики стимулирования труда своих менеджеров, повышая его производительность, и привлекая таким образом лучшие мозги в инвестиционном бизнесе.
• Сохранить и приумножить капитал!
• Чтобы его деньги были вложены во множество без рисковых проектов, имеющих в сумме минимальные торговые риски: несовершенные части - совершенные в целом!
• Чтобы все инвестиции были под полным контролем инвестора и он мог в разумные сроки извлечь их из бизнеса!
• Чтобы инвестор был уверен, что новый бизнес будет иметь стабильную независимость от множества факторов риска: политических, управленческих и конкуренции!
Что нужно управляющим фондам, хедж фондам, банкам?
• Основная цель большинства хедж-фондов состоит в том, чтобы снизить волатильность и
риск, сохраняя капитал и обеспечивая положительные доходы при всех условиях и вариантах
развития рынка.
• Сокращение операционных расходов
Проблема:
1. Инвестиции — один из немногих способов идти в ногу с инфляцией. Каждый год инфляция съедает в среднем 3,87% от ваших сбережений, так что дивиденды должны быть достаточно вы- соки, чтобы обгонять инфляцию. Для большинства из нас инвестиции — единственный способ добиться этого. Инвестиции — всегда риск. Они могут принести вам деньги, а могут лишить вас денег. Всезнающая статистика утверждает, что первый депозит теряется 997 трейдерами из 1000. Частный инвестор не всегда имеет возможность самостоятельно спрогнозировать тот или иной показатель, относящийся к экономике или эмитенту. Тогда ему на помощь приходят финансовые аналитики, которые анализируют рынок и стараются оценить будущую цену бумаг, дать прогноз по их стоимости и рекомендации участникам рынка («покупать», «держать» или «продавать»).
2. Сокращение расходов - Согласно исследованиям компании Coalition Development, сегодня средняя зарплата сотрудников в 12 крупнейших инвестиционных банках доходит до $500 тыс в год, причем у многих трейдеров доходы равняются нескольким миллионам. Например, в 2015 году как минимум пять менеджеров топовых хедж-фондов заработали $1 млрд. Мотивация отказаться от сотрудников, которые зарабатывают по $500 в час, и заменить их роботами, понятна.
Пример: В 2000 году у Goldman Sachs было 600 трейдеров, которые покупали и продавали акции по указанию крупных клиентов банка, сегодня осталось лишь два таких сотрудника, а всю остальную работу делают роботы.
Крупнейший хедж-фонд Bridgewater Associates разрабатывает алгоритм для принятия решений, который со временем может заменить весь управляющий персонал. А инвестиционная компания из Гонконга Aidyia уже разработала систему на основе искусственного интеллекта, которая анализирует состояние экономики, делает прогнозы и предлагает план инвестиций.
3. Узкая специализация - Большинство менеджеров хедж-фонда являются специалистами узкого профиля и торгуют только в сфере своей компетенции, где они имеют конкурентные преимущества. В значительной степени хедж-фонды получают доходы за счет политики стимулирования труда своих менеджеров, повышая его производительность, и привлекая таким образом лучшие мозги в инвестиционном бизнесе.
Решение (Продукт или Услуга)
Мы создали уникальное гибридное решение на основе облачных технологий, совмещенных безопасность частного дата-центра, которое является результатом многолетних исследований и разработок. Актуальность нашего подхода была проверена временем и подтверждена на основных классах активов, в любых конфигурациях рынка. Она подходит ко всем инвестиционным диапазонам: от суточных до долгосрочных.
Наш сервис предоставляет два вида решения:
1. Комплексное упакованное исследование и прогноз рынка.
2. Индивидуальный доступ к частному DATA центру с Искусственным Интеллектом через облачную инфраструктуру для прогнозирования финансовых инструментов, а также прогнозирования клиентского портфеля целиком.
Исследование включает в себя:
- анализ графика для определения направления движения цены и целей
прогноз инструмента искусственным интеллектом;
- математическую модель для подтверждения этого направления и выбора времени для операций на рынке;
- прогноз движения инструмента, основанный на математических формулах анализа деривативов;
- Индивидуальный доступ к частному DATA центру:прогноз инструмента искусственным интеллектом.
«Повсеместное внедрение Искусственного Интеллекта (ИИ) в финансовой индустрии приведет к тому, что трейдеры с огромными зарплатами лишатся рабочих мест из-за роботов так же быстро, как и фабричные рабочие. — говорит Марк Миневич, основатель Going Global Ventures и старший научный сотрудник американского Совета по конкурентоспособности США. — Влияние Искусственного Интеллекта в индустрии постепенно нарастает, но очень скоро он совершенно изменит ее».
Данные являются ключевым преимуществом перед конкурентами. Мы обеспечиваем это конкурентное преимущество, предоставляя платформу машинного обучения, которая повышает точность ваших прогнозируемых моделей или создает свою. Наш сервис позволяет легко превращать большой объем данных в управляемую информацию, которая влияет на вашу прибыль. Более совершенные модели и контроль процесса передачи данных приводят к немедленной экономии затрат и новым возможностям получения дохода. С нами вам больше не придется полагаться на дорогостоящие сторонние консалтинговые фирмы, чтобы оставаться на вершине ваших результатов аналитики.
Наш сервис предоставляет два вида решения:
1. Комплексное упакованное исследование и прогноз рынка.
2. Индивидуальный доступ к частному DATA центру с Искусственным Интеллектом через облачную инфраструктуру для прогнозирования финансовых инструментов, а также прогнозирования клиентского портфеля целиком.
Исследование включает в себя:
- анализ графика для определения направления движения цены и целей
прогноз инструмента искусственным интеллектом;
- математическую модель для подтверждения этого направления и выбора времени для операций на рынке;
- прогноз движения инструмента, основанный на математических формулах анализа деривативов;
- Индивидуальный доступ к частному DATA центру:прогноз инструмента искусственным интеллектом.
«Повсеместное внедрение Искусственного Интеллекта (ИИ) в финансовой индустрии приведет к тому, что трейдеры с огромными зарплатами лишатся рабочих мест из-за роботов так же быстро, как и фабричные рабочие. — говорит Марк Миневич, основатель Going Global Ventures и старший научный сотрудник американского Совета по конкурентоспособности США. — Влияние Искусственного Интеллекта в индустрии постепенно нарастает, но очень скоро он совершенно изменит ее».
Данные являются ключевым преимуществом перед конкурентами. Мы обеспечиваем это конкурентное преимущество, предоставляя платформу машинного обучения, которая повышает точность ваших прогнозируемых моделей или создает свою. Наш сервис позволяет легко превращать большой объем данных в управляемую информацию, которая влияет на вашу прибыль. Более совершенные модели и контроль процесса передачи данных приводят к немедленной экономии затрат и новым возможностям получения дохода. С нами вам больше не придется полагаться на дорогостоящие сторонние консалтинговые фирмы, чтобы оставаться на вершине ваших результатов аналитики.
Конкуренты
Как таковых мировых аналогов с данным подходом не существует, однако есть несколько аналитических компаний предлагающих свои прогнозы и аналитику, а также несколько компаний, предлагающих облачное решение:
Trading Central предлагает математическую модель и графический анализ, годовая подписка около 3000$, нет данных по подписчикам
AutoChartist предлагает автоматический технический анализ, основанный на технических исследованиях, в которых оценивается психология поведения на рынках, годовая подписка около 3000, около 150 тысяч просмотров ежемесячно.
Kimblechartingsolution предлагает графический анализ, месячная подписка от 30 до 250 и до 3650 долларов США в год.
BullBears предлагает только графический анализ, месячная подписка от 29 долларов, 1000 действующих подписчиков и 2500 всего подписчиков
Goldandoilguys предлагает графический анализ и объедение в автоматическую торговую систему, годовая подписка от 2000 до 5000 долларов США.
DataRobot - предлагает облачную платформу машинного обучения известных open source кодов.
Dataminr Платформа AI Dataminr обнаруживает события с высоким уровнем воздействия и критическую новость заблаговременно перед существующими информационными системами.
Sentient Technologies - американская компания, основанная на технологии искусственного интеллекта (AI), базирующаяся в Сан-Франциско. Ориентируясь на электронную коммерцию и онлайн-контент, а также на торговлю.
Исследования компаний в сфере ИИ:
Январское исследование Eurekahedge за 2017 год о 23 хедж-фондах, использующих искусственный интеллект, показало, что они демонстрируют намного лучшие результаты, чем те, что управляются людьми.
Goldman Sachs, запустивший торговую платформу Kensho на базе искусственного интеллекта в 2014 году.
Simplex Asset Management фонд, один из японских пионеров инвестиций с использованием искусственного интеллекта (ИИ), управляет активами примерно на 3,5 млрд иен (35 млн долларов) показал рост на 3,4% 24 августа 2016 года во время Brexit. Это был один из лучших результатов за последний квартал.
Bridgewater Associates наняли команду, которая должна построить автономную ИИ-систему под руководством Дэвида Ферручи, в прошлом разработавшего для IBM компьютер Watson, победивший в интеллектуальной телевикторине Jeopardy.
Aidyia Limited, управляющий активами в Гонконге, запустили хедж-фонд, полностью управляющийся искусственным интеллектом. Он может читать новости на нескольких языках, анализировать экономические данные, выявлять сомнительные шаблоны, прогнозировать рыночные тенденции и после этого инвестировать.
Некоторые компании используют искусственный интеллект для обеспечения доходности через алгоритмическую торговлю. Фонд Sentinent Technologies, всего за несколько минут может сымитировать 1800 торговых дней, сталкивая триллионы виртуальных трейдеров между собой.
Numerai проводит соревнования для среди создателей торговых стратегий. Элементы лучших стратегий затем используются фондом в реальной торговле на бирже, а их создатели получают вознаграждение.
Qplum использует машинное обучение для создания робота-консультанта, который применяет алгоритмы искусственного интеллекта для принятия инвестиционных решений.
Российское приложение Cindicator делит прибыль от сделок на бирже между «форкастерами», которые сделали прогноз по ценам той или иной акции. Анализируя ответы пользователей, система использует алгоритмы машинного обучения. За наиболее точные прогнозы пользователи получают наибольшие выплаты. Прогнозы недавно зарегистрировавшихся пользователей не учитываются до определенного времени, позже программа сортирует их в зависимости от точности прогноза.
По заявлениям создателей проекта Cindicator журналистам, зимой проект собрал инвестиционный портфель с доходностью 47% годовых, проанализировав прогнозы 963 участников.
Компания Sentinent также запустила несколько приложений на своей платформе искусственного интеллекта. На развитие одного из них, связанного с алгоритмическими продажами, удалось привлечь $135 млн. Фонд создал несколько триллионов роботов-трейдеров, позже объединил их и собирается выделить этот проект в отдельную компанию.
Alpaca, компания, основанная в 2013 году, привлекла $1 млн на разработку трейдинговой платформы Capitalico которая позволяет строить биржевые алгоритмы на основе технического анализа, прогнозирующего колебания стоимости акций. Платформа распознает пользовательские шаблоны как «оптимистичные» и «пессимистичные» и на основе этого строит торговую стратегию.
Французский стартап Walnut Algorithms привлек $446 тыс, чтобы совместить машинное обучение с финансовой экспертизой и добиться абсолютного возврата инвестиций.
Binatix работает с хедж-фондами, которые используют собственные технологии для инвестиционных стратегий.
Aidyia, гонконгский хедж-фонд, использующий «общий искусственный интеллект», более точно имитирующий человеческий мозг, в 2015 году запустил фонд длинных/коротких инвестиций, торгующий акциями США и совершающий все биржевые сделки без вмешательства человека.
Канадская компания BUZZ Indexes собирает big data из социальных сетей, интерпретирует эти данные, используя искусственный интеллект, а затем определяет, у каких акций доходность вырастет. На основе этого строится индекс интереса в социальных медиа и определяются 75 самых популярных акций.
Система анализирует не только Twitter и Facebook, но и больше 50 тематических блогов, сайтов и новостных сервисов. После этого Buzz очищает данные и интерпретирует настроение пользователей по аналогии с Aspectiva, маркирующей все обзоры продукта в сети как положительные или отрицательные.
Trading Central предлагает математическую модель и графический анализ, годовая подписка около 3000$, нет данных по подписчикам
AutoChartist предлагает автоматический технический анализ, основанный на технических исследованиях, в которых оценивается психология поведения на рынках, годовая подписка около 3000, около 150 тысяч просмотров ежемесячно.
Kimblechartingsolution предлагает графический анализ, месячная подписка от 30 до 250 и до 3650 долларов США в год.
BullBears предлагает только графический анализ, месячная подписка от 29 долларов, 1000 действующих подписчиков и 2500 всего подписчиков
Goldandoilguys предлагает графический анализ и объедение в автоматическую торговую систему, годовая подписка от 2000 до 5000 долларов США.
DataRobot - предлагает облачную платформу машинного обучения известных open source кодов.
Dataminr Платформа AI Dataminr обнаруживает события с высоким уровнем воздействия и критическую новость заблаговременно перед существующими информационными системами.
Sentient Technologies - американская компания, основанная на технологии искусственного интеллекта (AI), базирующаяся в Сан-Франциско. Ориентируясь на электронную коммерцию и онлайн-контент, а также на торговлю.
Исследования компаний в сфере ИИ:
Январское исследование Eurekahedge за 2017 год о 23 хедж-фондах, использующих искусственный интеллект, показало, что они демонстрируют намного лучшие результаты, чем те, что управляются людьми.
Goldman Sachs, запустивший торговую платформу Kensho на базе искусственного интеллекта в 2014 году.
Simplex Asset Management фонд, один из японских пионеров инвестиций с использованием искусственного интеллекта (ИИ), управляет активами примерно на 3,5 млрд иен (35 млн долларов) показал рост на 3,4% 24 августа 2016 года во время Brexit. Это был один из лучших результатов за последний квартал.
Bridgewater Associates наняли команду, которая должна построить автономную ИИ-систему под руководством Дэвида Ферручи, в прошлом разработавшего для IBM компьютер Watson, победивший в интеллектуальной телевикторине Jeopardy.
Aidyia Limited, управляющий активами в Гонконге, запустили хедж-фонд, полностью управляющийся искусственным интеллектом. Он может читать новости на нескольких языках, анализировать экономические данные, выявлять сомнительные шаблоны, прогнозировать рыночные тенденции и после этого инвестировать.
Некоторые компании используют искусственный интеллект для обеспечения доходности через алгоритмическую торговлю. Фонд Sentinent Technologies, всего за несколько минут может сымитировать 1800 торговых дней, сталкивая триллионы виртуальных трейдеров между собой.
Numerai проводит соревнования для среди создателей торговых стратегий. Элементы лучших стратегий затем используются фондом в реальной торговле на бирже, а их создатели получают вознаграждение.
Qplum использует машинное обучение для создания робота-консультанта, который применяет алгоритмы искусственного интеллекта для принятия инвестиционных решений.
Российское приложение Cindicator делит прибыль от сделок на бирже между «форкастерами», которые сделали прогноз по ценам той или иной акции. Анализируя ответы пользователей, система использует алгоритмы машинного обучения. За наиболее точные прогнозы пользователи получают наибольшие выплаты. Прогнозы недавно зарегистрировавшихся пользователей не учитываются до определенного времени, позже программа сортирует их в зависимости от точности прогноза.
По заявлениям создателей проекта Cindicator журналистам, зимой проект собрал инвестиционный портфель с доходностью 47% годовых, проанализировав прогнозы 963 участников.
Компания Sentinent также запустила несколько приложений на своей платформе искусственного интеллекта. На развитие одного из них, связанного с алгоритмическими продажами, удалось привлечь $135 млн. Фонд создал несколько триллионов роботов-трейдеров, позже объединил их и собирается выделить этот проект в отдельную компанию.
Alpaca, компания, основанная в 2013 году, привлекла $1 млн на разработку трейдинговой платформы Capitalico которая позволяет строить биржевые алгоритмы на основе технического анализа, прогнозирующего колебания стоимости акций. Платформа распознает пользовательские шаблоны как «оптимистичные» и «пессимистичные» и на основе этого строит торговую стратегию.
Французский стартап Walnut Algorithms привлек $446 тыс, чтобы совместить машинное обучение с финансовой экспертизой и добиться абсолютного возврата инвестиций.
Binatix работает с хедж-фондами, которые используют собственные технологии для инвестиционных стратегий.
Aidyia, гонконгский хедж-фонд, использующий «общий искусственный интеллект», более точно имитирующий человеческий мозг, в 2015 году запустил фонд длинных/коротких инвестиций, торгующий акциями США и совершающий все биржевые сделки без вмешательства человека.
Канадская компания BUZZ Indexes собирает big data из социальных сетей, интерпретирует эти данные, используя искусственный интеллект, а затем определяет, у каких акций доходность вырастет. На основе этого строится индекс интереса в социальных медиа и определяются 75 самых популярных акций.
Система анализирует не только Twitter и Facebook, но и больше 50 тематических блогов, сайтов и новостных сервисов. После этого Buzz очищает данные и интерпретирует настроение пользователей по аналогии с Aspectiva, маркирующей все обзоры продукта в сети как положительные или отрицательные.
Преимущества или дифференциаторы
Наш продукт:
Сайт и мобильное приложение, в которых представлено:
• анализ графиков для определения направления движения цены и целей;
• прогноз движения инструмента, основанный на данных ИИ;
• математическая модель для подтверждения направления и выбора времени для операций на рынке;
• прогноз движения инструмента, основанный на математических формулах анализа дериватив.
Точность прогнозов ИИ, демонстрирует диапазон 75-95% точности направления рынка на день вперед, при использовании дневного прогноза. Возможность прогнозирования на 7 дней вперед, но со снижением диапазона вероятности, в виду накопления ошибок. Данные были подтверждены собственными исследованиями за 7 лет, а также методом статистической проверки гипотез (статистических критериев), основанных на распределении Стьюдента.
Кванти́ли распределе́ния Стью́ дента (коэффициенты Стьюдента) — числовые характеристики, широко используемые в задачах математической статистики, таких как построение доверительных интервалов и проверка статистических гипотез.
Доверительный интервал — термин, используемый в математической статистике при интервальной оценке статистических параметров, более предпочтительной при небольшом объёме выборки, чем точечная. Доверительным называют интервал, который покрывает неизвестный параметр с заданной надёжность.
Искусственный интеллект — широкое понятие, касающееся передового машинного интеллекта. В 1956 году на конференции по искусственному интеллекту в Дартмуте эта технология была описана следующим образом: «Каждый аспект обучения или любая другая особенность интеллекта могут быть в принципе так точно описаны, что машина сможет сымитировать их.»
Программа Deep Blue компании IBM, которая в 1996 году обыграла в шахматы Гарри Каспарова, или программа AlphaGo компании Google DeepMind, которая в 2016 году обыграла чемпиона мира по Го Ли Седоля, являются примерами ограниченного искусственного интеллекта, способного решать одну конкретную задачу. Это его главное отличие от общего искусственного интеллекта (AGI), который стоит на одном уровне с человеческим интеллектом и может выполнять много разных задач.
Нейронные сети – это способ анализа, содержащий много различных блоков для обработки поступающих данных, которые связаны друг с другом взвешенными вероятностями. Такое название позаимствовали у экспертов по работе с системами искусственного интеллекта. Нейронные сети являются новинкой в сфере инвестиционного рынка и если давать определение немного упрощеннее, то нейронные сети – это такая модель, которая в общих чертах может воспроизвести механизм действий мозга человека и процесс обучения.Модель нейронных сетей использовалась в области искусственного интеллекта для разработки компьютеров, которые могли бы думать и учиться беря в основу результаты совершаемых действий
К математическим моделям прилагается неукоснительный набор традиционных индикаторов для приведения в действие торговых сигналов и идей. Японские свечи и другие сигналы для получения подтверждения о развороте или ускорении рынка. Команда Аналитиков, каждый из которых является профессионалом рынка и использует исследования компании с помощью этой уникальной методологии. Мы предлагаем трейдерам и инвесторам инвестиционные стратегии для всех классов активов: акций, индексов, валют, товаров и процентных ставок. Мы получили свой опыт, работая в национальной бирже и разрабатывая приложения для нее.
Математические формулы анализа дериватив.
Мы анализируем стратегии крупных институтов, основанные на опционных защитах и форвардных контрактах, методом применения математических формул, для определения вероятного направления рынка в той или иной области.
Технический анализ(анализ графика)
Рынок учитывает все:Технический анализ начинается с простого финансового принципа: в определенный момент времени (Т) цена финансового инструмента безошибочно отражает всю доступную информацию по этому инструменту, то есть всю его историю. Если рынок достаточно ликвиден, то можно использовать прошлые изменения цены, чтобы определить ее наиболее вероятные изменения в будущем.
Наш стиль подачи контента стандартизирован для того, чтобы облегчить его использование.
Все аналитические материалы, подготовленные нами, включают в
себя комментарии и изображение графика. Комментарии лаконично резюмируют анализ и наше мнение, как подробно показано на графике.
В прогнозах предпочтительный сценарий показан стрелкой, как на графике, так и в комментариях. В прогнозе также указывает на две ценовые отметки на графике: первая соответствует консервативной стратегии, вторая — более агрессивной стратегии.
Комментарии являются важным элементом нашего технического анализа. В них содержится дополнительная важная информация относительно предпочтительного сценария, в частности наш анализ технических индикаторов.
Комментарии по поводу ключевых уровней объясняют важность каждого из этих уровней. Количество звездочек, присвоенных каждому ключевому уровню, определяет степень важности этого уровня и изменяется в зависимости от того, насколько высока вероятность пробития этого уровня: Незначительный уровень имеет 1 звездочку, уровень средней степени значимости — 2 звездочки, и 3 звездочками отмечены очень важные уровни.
Сайт и мобильное приложение, в которых представлено:
• анализ графиков для определения направления движения цены и целей;
• прогноз движения инструмента, основанный на данных ИИ;
• математическая модель для подтверждения направления и выбора времени для операций на рынке;
• прогноз движения инструмента, основанный на математических формулах анализа дериватив.
Точность прогнозов ИИ, демонстрирует диапазон 75-95% точности направления рынка на день вперед, при использовании дневного прогноза. Возможность прогнозирования на 7 дней вперед, но со снижением диапазона вероятности, в виду накопления ошибок. Данные были подтверждены собственными исследованиями за 7 лет, а также методом статистической проверки гипотез (статистических критериев), основанных на распределении Стьюдента.
Кванти́ли распределе́ния Стью́ дента (коэффициенты Стьюдента) — числовые характеристики, широко используемые в задачах математической статистики, таких как построение доверительных интервалов и проверка статистических гипотез.
Доверительный интервал — термин, используемый в математической статистике при интервальной оценке статистических параметров, более предпочтительной при небольшом объёме выборки, чем точечная. Доверительным называют интервал, который покрывает неизвестный параметр с заданной надёжность.
Искусственный интеллект — широкое понятие, касающееся передового машинного интеллекта. В 1956 году на конференции по искусственному интеллекту в Дартмуте эта технология была описана следующим образом: «Каждый аспект обучения или любая другая особенность интеллекта могут быть в принципе так точно описаны, что машина сможет сымитировать их.»
Программа Deep Blue компании IBM, которая в 1996 году обыграла в шахматы Гарри Каспарова, или программа AlphaGo компании Google DeepMind, которая в 2016 году обыграла чемпиона мира по Го Ли Седоля, являются примерами ограниченного искусственного интеллекта, способного решать одну конкретную задачу. Это его главное отличие от общего искусственного интеллекта (AGI), который стоит на одном уровне с человеческим интеллектом и может выполнять много разных задач.
Нейронные сети – это способ анализа, содержащий много различных блоков для обработки поступающих данных, которые связаны друг с другом взвешенными вероятностями. Такое название позаимствовали у экспертов по работе с системами искусственного интеллекта. Нейронные сети являются новинкой в сфере инвестиционного рынка и если давать определение немного упрощеннее, то нейронные сети – это такая модель, которая в общих чертах может воспроизвести механизм действий мозга человека и процесс обучения.Модель нейронных сетей использовалась в области искусственного интеллекта для разработки компьютеров, которые могли бы думать и учиться беря в основу результаты совершаемых действий
К математическим моделям прилагается неукоснительный набор традиционных индикаторов для приведения в действие торговых сигналов и идей. Японские свечи и другие сигналы для получения подтверждения о развороте или ускорении рынка. Команда Аналитиков, каждый из которых является профессионалом рынка и использует исследования компании с помощью этой уникальной методологии. Мы предлагаем трейдерам и инвесторам инвестиционные стратегии для всех классов активов: акций, индексов, валют, товаров и процентных ставок. Мы получили свой опыт, работая в национальной бирже и разрабатывая приложения для нее.
Математические формулы анализа дериватив.
Мы анализируем стратегии крупных институтов, основанные на опционных защитах и форвардных контрактах, методом применения математических формул, для определения вероятного направления рынка в той или иной области.
Технический анализ(анализ графика)
Рынок учитывает все:Технический анализ начинается с простого финансового принципа: в определенный момент времени (Т) цена финансового инструмента безошибочно отражает всю доступную информацию по этому инструменту, то есть всю его историю. Если рынок достаточно ликвиден, то можно использовать прошлые изменения цены, чтобы определить ее наиболее вероятные изменения в будущем.
Наш стиль подачи контента стандартизирован для того, чтобы облегчить его использование.
Все аналитические материалы, подготовленные нами, включают в
себя комментарии и изображение графика. Комментарии лаконично резюмируют анализ и наше мнение, как подробно показано на графике.
В прогнозах предпочтительный сценарий показан стрелкой, как на графике, так и в комментариях. В прогнозе также указывает на две ценовые отметки на графике: первая соответствует консервативной стратегии, вторая — более агрессивной стратегии.
Комментарии являются важным элементом нашего технического анализа. В них содержится дополнительная важная информация относительно предпочтительного сценария, в частности наш анализ технических индикаторов.
Комментарии по поводу ключевых уровней объясняют важность каждого из этих уровней. Количество звездочек, присвоенных каждому ключевому уровню, определяет степень важности этого уровня и изменяется в зависимости от того, насколько высока вероятность пробития этого уровня: Незначительный уровень имеет 1 звездочку, уровень средней степени значимости — 2 звездочки, и 3 звездочками отмечены очень важные уровни.
Финансы
Безубыточность:
Планируемая точка безубыточности 770 клиентов со средним чеком $150, что вполне реально за 3-5 месяцев с момента запуска продукта, даже в условиях одного Казахстана, с применением стратегически правильного таргетированного маркетингового плана и его реализации.
Окупаемость:
Принимая во внимание данные по количеству активно пользующихся клиентов брокерских компаний в размере 30.000.000 брокерских счетов и их примерные годовые траты на сторонние сервисы в размере 1,8 миллиарда долларов США ежегодно.
Окупаемость возможно посчитать по стандартным правилам вовлечения аудитории и покупки наших услуг в сухом остатке в размере 5 процентов от вовлеченной аудитории. Что составит 1.500.000 клиентов при правильном таргетированном маркетинге.
И возможная месячная выручка при среднем чеке в размере $150 составит $225.000.000 или $2.700.000.000 в год.
Или при среднем чеке в размере $50 составит $75.000.000 в месяц или $900.000.000 в год.
Планируемая точка безубыточности 770 клиентов со средним чеком $150, что вполне реально за 3-5 месяцев с момента запуска продукта, даже в условиях одного Казахстана, с применением стратегически правильного таргетированного маркетингового плана и его реализации.
Окупаемость:
Принимая во внимание данные по количеству активно пользующихся клиентов брокерских компаний в размере 30.000.000 брокерских счетов и их примерные годовые траты на сторонние сервисы в размере 1,8 миллиарда долларов США ежегодно.
Окупаемость возможно посчитать по стандартным правилам вовлечения аудитории и покупки наших услуг в сухом остатке в размере 5 процентов от вовлеченной аудитории. Что составит 1.500.000 клиентов при правильном таргетированном маркетинге.
И возможная месячная выручка при среднем чеке в размере $150 составит $225.000.000 или $2.700.000.000 в год.
Или при среднем чеке в размере $50 составит $75.000.000 в месяц или $900.000.000 в год.
Бизнес-модель
Бизнес модель делится на B2B и B2C, тем самым охватывая большую аудиторию потенциальных клиентов.
Для B2C:
1. Сайт в интернете, с доступом к готовым продуктам по подписке: 4 вида подписок:
• Индексы(S&P, Dax, Nasdaq, Ftse, Dow Jones) - $50 ежемесячно;
• Кастомная на выбор клиента(до 20 инструментов) - от $150 до $500 ежемесячно • Товары(Oil, Gold/Silver, Bitcoin) - $50 ежемесячно;
• Золотой пакет - $120 ежемесячно;
2. Индивидуальный доступ через сайт к DATA центру для прогнозирования любой компании из списка Finance Yahoo -$500 ежемесячно;
3. Индивидуальный доступ через сайт к DATA центру для прогнозирования, по средствам загрузки своих данных -$500 ежемесячно;
4. Обучение торговле - $500 разово;
5. Мобильное приложение - схоже с родным приложением Apple iPhone Акции, а также включает те же услуги, что и сайт;
6. Новостной Онлайн канал.
Для B2B:
1. Сайт в интернете, с доступом к готовым продуктам по подписке, таким же как и у B2C;
2. Индивидуальный доступ через сайт к DATA центру для прогнозирования любой компании из списка Finance Yahoo;
3. Индивидуальный доступ через сайт к DATA центру для прогнозирования, по средствам загрузки своих данных;
4. Обучение по использованию нашего ИИ;
5. API Доступ ко всем услугам;
6. Индивидуальное решение потребностей клиентов, выходящих за рамки прогноза фин инструментов.
Для B2C:
1. Сайт в интернете, с доступом к готовым продуктам по подписке: 4 вида подписок:
• Индексы(S&P, Dax, Nasdaq, Ftse, Dow Jones) - $50 ежемесячно;
• Кастомная на выбор клиента(до 20 инструментов) - от $150 до $500 ежемесячно • Товары(Oil, Gold/Silver, Bitcoin) - $50 ежемесячно;
• Золотой пакет - $120 ежемесячно;
2. Индивидуальный доступ через сайт к DATA центру для прогнозирования любой компании из списка Finance Yahoo -$500 ежемесячно;
3. Индивидуальный доступ через сайт к DATA центру для прогнозирования, по средствам загрузки своих данных -$500 ежемесячно;
4. Обучение торговле - $500 разово;
5. Мобильное приложение - схоже с родным приложением Apple iPhone Акции, а также включает те же услуги, что и сайт;
6. Новостной Онлайн канал.
Для B2B:
1. Сайт в интернете, с доступом к готовым продуктам по подписке, таким же как и у B2C;
2. Индивидуальный доступ через сайт к DATA центру для прогнозирования любой компании из списка Finance Yahoo;
3. Индивидуальный доступ через сайт к DATA центру для прогнозирования, по средствам загрузки своих данных;
4. Обучение по использованию нашего ИИ;
5. API Доступ ко всем услугам;
6. Индивидуальное решение потребностей клиентов, выходящих за рамки прогноза фин инструментов.
Целевое назначение инвестиций
Финансовый план:
• Создание мобильного приложения Android, iOS- около $50.000
• Создание торгового робота - около $500.000
• Создание гибридного решения поискового робота+ИИ+торгового робота - $500.000 - $700.000
• Патентование готовых продуктов $300.000(примерно 5 патентов в США и 5 в Казахстане)
• Покупка серверов Mac PRO 30 шт - $300.000 (по мере нагрузки)
• Маркетинг - $200.000
Инвестиции:
• На этапе реализации проекта - $2.000.000(разработка ПО и легализация)
• На этапе запуска проекта - $100.000 ежемесячно х 12 месяцев(маркетинг, реклама) - до выхода на точку безубыточности
• Создание мобильного приложения Android, iOS- около $50.000
• Создание торгового робота - около $500.000
• Создание гибридного решения поискового робота+ИИ+торгового робота - $500.000 - $700.000
• Патентование готовых продуктов $300.000(примерно 5 патентов в США и 5 в Казахстане)
• Покупка серверов Mac PRO 30 шт - $300.000 (по мере нагрузки)
• Маркетинг - $200.000
Инвестиции:
• На этапе реализации проекта - $2.000.000(разработка ПО и легализация)
• На этапе запуска проекта - $100.000 ежемесячно х 12 месяцев(маркетинг, реклама) - до выхода на точку безубыточности
Предложение инвестору
Учредитель(80%) + инвестор(20%)
Команда или Руководство
Риски
Процент дефолта минимален. Мы не инвестируем и не управляем средствами.
Наша компания предоставляет доступ к гибридному решению на основе облачных технологий, совмещенных безопасность частного дата-центра, что позволяет нашим пользователям быстро создавать и развертывать высокоточные модели машинного обучения за минимальное количество времени.
Также предоставляем доступ к аналитике и торговым сигналам для разных рынков. Кризис - самое удачное время для запуска проекта, ввиду того, что инвесторы хотят сохранить и приумножить свой капитал.
Наша компания предоставляет доступ к гибридному решению на основе облачных технологий, совмещенных безопасность частного дата-центра, что позволяет нашим пользователям быстро создавать и развертывать высокоточные модели машинного обучения за минимальное количество времени.
Также предоставляем доступ к аналитике и торговым сигналам для разных рынков. Кризис - самое удачное время для запуска проекта, ввиду того, что инвесторы хотят сохранить и приумножить свой капитал.
Видео о продукте
Презентация
Авторизация/Регистрация