Применили технологии обучения с подкреплением и распределённые вычисления для оптимизации торговых стратегий
К нам обратилась крупная финансовая компания с целью автоматизировать торговлю и управление рисками на бирже при помощи искусственного интеллекта. Основная задача заключалась в разработке системы, способной самостоятельно принимать торговые решения и эффективно управлять рисками, анализируя большие объёмы исторических данных.
Мы разработали эмулятор биржи, который проигрывал исторические данные, позволяя агенту обучаться в контролируемой среде. В ходе исследований было протестировано более 100 различных стратегий и подходов.
Была разработана фундаментальная база проекта для дальнейшего поэтапного внедрения в алгоритмы платформы и продукты торговых ботов. Система продемонстрировала потенциал для повышения эффективности торговых операций и улучшения риск-менеджмента, предоставив компании инструменты для более информированных решений на бирже.