+7 499 135-41-63 (ВЦ РАН)
   info@forecsys.ru
      или посмотреть карту сайта

Такском, 2017 год

Оценка поведения клиентов, выявление сегмента склонных к оттоку клиентов

Solut, 2017 год

Создание модели классификации деятельности сотрудника строительной компании

Avito, 2017 год

Конкурс анализа данных по созданию модели рекомендательной системы

Исследование: Временной/событийный подходы, 2017 год

Временной и событийный подходы к выявлению нестандартных ситуаций на биржевых торгах

Исследование: Новостной поток, 2017 год

Прогнозирование влияния новостного потока на изменение цен инструментов

Фонд перспективных исследований, 2017 год

Конкурс по созданию интеллектуальных технологий дешифрирования видовой аэрокосмической информации

ММВБ, 2016 год

Проект «САФРАН. Внедрение функциональности по выявлению практик манипулирования в высокочастной торговле на финансовых рынках»

Avito, 2016 год

Конкурс анализа данных по распознаванию категорий объявлений

Avito, 2016 год

конкурса анализа данных по распознаванию марки и модели автомашин на изображениях

ММВБ, 2016 год

Проект «САФРАН. Внедрение функциональности по мониторингу открытых инсайдеров»

Европлан, 2016 год

Оценка стоимости автомобилей на основании анализа базы данных объявлений аналогов

Фонд перспективных исследований, 2015 год

Конкурс для поиска лучшего отечественного коллектива, способного преодолеть существующие недостатки технологий распознавания лиц

НКО АО НРД, 2015 год

Разработка алгоритма обработки результатов проведения клирингового сеанса

Avito, 2015 год

Конкурс анализа данных, посвященный проблематике Uplift modelling для решения задачи распознавания отклика клиентов на маркетинговое предложение

РЖД, 2015 год

Прогнозирование объемов спроса на грузовые железнодорожные перевозки

Исследование: Геоанализ, 2015 год

Геоанализ кластеров клиентов крупного российского банка в г. Новосибирск

Исследование: Диаграмма Вороного, 2015 год

Использование диаграммы Вороного для распределения сотовых базовых станций

Avito, 2014 год

Конкурс по распознаванию контактной информации на изображениях

Сбербанк, 2014 год

Проведение пилотного проекта по управлению банкоматами

Банк Траст, 2014 год

Внедрение системы прогнозирования поведения клиентов и оптимизации кампаний целевого маркетинга Sell4Cast

Исследование: Оптимизация сети светофоров, 2014 год

Оптимизация сети светофорных объектов в г. Люберцы

Исследование: Модель светофорного объекта, 2013 год

Разработка программного инструмента оптимизации работы перекрестка

Исследование: Тепловые карты, 2013 год

Построение тепловой карты клиентов крупного ТЦ

Телемикс, 2012 год

Разработка прототипа системы рекомендаций видеоконтента

ОТП Банк, 2011 год

Конкурс анализа данных по решению задачи предсказания отклика клиентов на предложение новой услуги

Компания «Балтика», 2011 год

Автоматизация прогнозирования вторичных продаж

Промсвязьбанк, 2010 год

Оптимизация процесса стратегического управления инкассациями

ММВБ, 2010 год

Система анализа финансовых рынков «САФРАН 3.0»

ГК «Лама», 2010 год

Внедрение системы автоматического формирования заказа на распредительном центре компании

ЗАО «НСС», 2009 год

Внедрение BI/CRM систем Forecsys & Teradata

ГК «Видео Интернешнл», 2009 год

Улучшения системы прогнозирования компании

ГК «Лама», 2009 год

Внедрение системы прогнозирования спроса и управления запасами Goods4Cast

Банк «Петрокоммерц», 2009 год

Система поддержки принятия кредитных решений

М-Видео, 2008 год

Оптимизации процессов планирования продаж и закупок товаров

Компания «Балтика», 2008 год

Внедрение системы прогнозирования спроса и планирования продаж

ГК «Комстар – ОТС», 2008 год

Поведенческая сегментация клиентов

ГУ-ВШЭ, 2007 год

Внедрение системы Антиплагиат

Сеть «Связной», 2007 год

Создание и внедрение ИС «Ценообразование»

Сеть «Связной», 2007 год

Внедрение системы прогнозирования спроса

X5 Retail Group, 2007 год

Объединение процессов ведения номенклатуры нескольких розничных торговых сетей

ГВЦ РАО «ЕЭС России», 2006 год

Анализ отраслевых данных энергетических компаний

AntiPlagiat.ru, 2005 год

Интернет-сервис анализа текстов на наличие заимствований

АП «Домодедово», 2005 год

Решение для имитационного моделирования транспортной сети аэропорта

Яндекс, 2005 год

Технология выявления взаимосогласованных структур сходства пользователей и ресурсов

ТД «Перекресток», 2005 год

Система прогнозирования потребительского спроса Goods4Cast

Брок-Инвест-Сервис, 2005 год

Анализ и сегментация клиентской базы

ОАО «МТС», 2004 год

Исследование поведенческой сегментации клиентов

Банк «Петрокоммерц», 2004 год

Система поддержки принятия кредитных решений

«Интер РАО ЕЭС», 2004 год

Автоматизированная система поддержки принятия решений на энергетических рынках «Aprel 1.0»

РАО «ЕЭС России», 2001 год

Автоматизированная система поддержки принятия решений «Форель 1.0»

ММВБ, 1999 год

Компания-заказчик:  ММВБ

Сроки проекта:        1999 год

История проекта

В результате сотрудничества Московской Межбанковской Валютной Биржи (ММВБ), Вычислительного Центра РАН и компании Forecsys была создана имитационная модель биржевых торгов. Уникальной особенностью данной модели является возможность точного воспроизведения реальных торговых сессий ММВБ.

Обычно учебная система либо транслирует реальные котировки - но тогда нет возможности подать в систему собственную заявку, либо организует торги между такими же неопытными участниками - но тогда это рынок дилетантов, совершенно не похожий на настоящий. Поэтому основными предпосылками создания системы «Имитрейд» явились, с одной стороны, наличие сложной электронной системы биржевых торгов ММВБ, с другой стороны, отсутствие достойных тренажеров для обучения будущих трейдеров.

Особенности проекта

Исходными данными для биржевого тренажера «Имитрейд» являются специальным образом подготовленные модели торговых сессий ММВБ.

«Имитрейд» максимально приближает учебные торги к реальным. С одной стороны, можно ставить заявки в очередь и влиять своими действиями на ход торгов, с другой стороны рынок ведет себя как реальный, поскольку имитационная модель воспроизводит реальную торговую сессию. При этом учащиеся заключают сделки с настоящими профессиональными участниками рынка.

Нестандартные графические представления позволяют быстрее запомнить правила торгов и научиться «чувствовать» рынок. По окончании торгов можно сравнить свои результаты с результатами профессиональных участников и оценить свои достижения на фоне биржевой толпы.

Наконец, «Имитрейд» предоставляет инструмент для проведения самых смелых экспериментов над рынком. Можно ли удержать рынок от падения? Как продать большой пакет, не разрушив рынок? Сколько средств нужно потратить, чтобы спровоцировать спекулятивный бум?

Основа подхода

Для настройки модели используются методы распознавания образов.

Система «Имитрейд» имеет клиент-серверную архитектуру. Это позволяет проводить учебные торги как для группы учащихся в локальной сети, так и для одного человека на отдельном рабочем месте без сети.

Сервер «Имитрейд» построен на основе имитационной модели торгов, реализованной библиотекой MoTor®.

Функциональные характеристики

Ядро системы представляет собой имитационную модель торгов (ИМТ), которая моделирует процесс электронной биржевой торговли отдельным финансовым инструментом (акцией, облигацией, валютой и т.д.) в течение одной торговой сессии.

Процесс торговли основан на механизме двойного аукциона и в общих чертах состоит в следующем. В течение сессии участники торгов в произвольном порядке подают заявки, которые характеризуются направленностью (на покупку или на продажу), ценой и объемом. Встроенный в ИМТ торговый автомат сопоставляет заявки и генерирует сделки в строгом соответствии с правилами торгов на ММВБ.

При появлении заявок ход торгов адекватно корректируется моделью (например, при единичной покупке большого объема происходит кратковременное расширение спрэда, увеличение цены, а затем откат обратно). Поведение других участников моделируется согласно специальным алгоритмам-роботам, способным воспроизводить поведение своего реального прототипа с учетом информации о текущем состоянии торгов.

Сервер «Имитрейд» позволяет загрузить модель торговой сессии, выбрать финансовые инструменты, задать параметры «машины времени» и запустить торги. Сервер ведет базу данных пользователей и сохраняет результаты игры. Во время учебных торгов он позволяет отобразить рейтинг учащихся в форме таблицы или графика. По окончании торгов он позволяет вывести итоговый отчет для каждого из учащихся.

Клиент «Имитрейд» позволяет учащемуся в реальном масштабе времени следить за ходом торгов, подавать и снимать заявки. В ходе торгов оперативно обновляются таблицы инструментов, котировок, протокола сессии, собственных заявок и позиций по инструментам, сводных данных по текущему инструменту и пользователю. Также оперативно обновляются графики спрэда, котировок, разброса участников торгов и традиционные свечные графики цен и объемов.

Рабочий вид системы

Рис. 1. Окно клиента №1
Рис. 2. Окно клиента №2

Перспективы проекта

В настоящее время компанией Forecsys совместно с Центром информационно-финансовых технологий «E-Stock» разрабатывается проект по организации регулярной поставки моделей для тренажера «Имитрейд». Компания «E-Stock» учреждена ММВБ и специализируется на предоставлении Интернет-доступа к электронным торгам на ММВБ.

Описанная система может применяться при обучении правилам биржевой игры и решении ряда задач, таких как анализ ликвидности и эластичности рынка, стратегий игры и т.д.