Участники научно-технологической программы «Большие вызовы» разработали аналитический сервис для брокеров с прозрачными рекомендациями. Он связывает изменение котировок с мировыми событиями и позволит принять аргументированное решение о продаже или покупке акций. Проект выполнен командой направления «Большие данные, искусственный интеллект, финансовые технологии и машинное обучение» в Образовательном центре «Сириус».
Люди используют разные стратегии для принятия инвестиционных решений: прислушиваются к экспертам, читают специализированные СМИ и телеграм-каналы. Банки же предлагают «финансовых советников», составляющих рекомендации с помощью искусственного интеллекта. Но далеко не все доверяют таким сервисам, потому что принцип их работы скрыт от пользователя.
Школьники «Больших вызовов» разработали собственную программу, которая анализирует новостной поток, предсказывает изменение котировок и советует купить или продать акции. Также сервис сортирует новости по темам и показывает их тональность, позволяя оценить баланс между позитивными и негативными событиями. Обновление новостного потока происходит раз в день.
«У сервиса прозрачный алгоритм выдачи рекомендаций. Человек сможет прочитать новости и понять, что повлияло на рынок, почему акция выросла или упала в цене. Помимо решения “buy or cell”, вы получаете агрегированную сводку за любой промежуток времени и видите срез российской экономики – самые важные новости, ключевые персоны и известные компании. Аналогов сервиса на русском языке пока нет», – отмечает руководитель проекта Алексей Рябых, управляющий директор управления перспективных алгоритмов машинного обучения ВТБ.
Ребята скачали данные новостных сайтов за последние 10 лет – среди них были РИА Новости, Интерфакс, Коммерсант, РБК. Затем проанализировали их методами искусственного интеллекта: нашли в текстах имена собственные, выявили связи между ними, построили графы и классифицировали тексты по темам. Также они обучили искусственный интеллект строить предсказания на основе собранных данных.
«Мы плотно работаем с машинным обучением, создаем много моделей и нейронных сетей. Я хочу работать в этой области, поэтому заинтересовалась технической частью проекта. Моей задачей было тематическое моделирование, кластеризация текстов и их преобразование в векторы – сущности, с которыми работает математика», – говорит десятиклассница Елизавета Пушкарева из Екатеринбурга. На программу она приехала с проектом сервиса, который диагностирует инсульт по снимкам компьютерной томографии мозга и подсказывает врачу тактику лечения.
Разработать, «упаковать» и представить проект на защите команде помогали опытные эксперты. «Под руководством коллег из ВТБ ребята сделали сервис аналитики новостей, который помогает понимать взаимосвязи между новостным потоком и котировками акций российских компаний. Сервис получился удобным, есть версия для компьютера и смартфона – серьезный проект всего за три недели. Специалисты Высшей школы менеджмента Санкт-Петербургского госуниверситета вместе со школьниками сформулировали ценностное предложение сервиса, его целевую аудиторию и то, на какую потребность он откликается. Для нас общение с ребятами Сириуса всегда полезно, так мы узнаем, чем интересуются потенциальные абитуриенты», — рассказала лаборант-исследователь университета, представитель Центра изучения международного бизнеса Дарья Клишевич.
Теперь команде предстоит объединить созданные алгоритмы на одном сайте, доработать визуализацию и повысить производительность сервиса, чтобы он выдерживал большую нагрузку. На защите проектов школьники представили готовый брокерский сервис.
Текст: Алиса Горбачева, университет ИТМО
