Команда Frelvoxem Zyx

Мы создаем будущее финансовой аналитики через призму искусственного интеллекта и глубокого понимания рыночных процессов

Агнеса Юлевич

Ведущий специалист по машинному обучению

Агнеса провела последние восемь лет, изучая поведенческие паттерны финансовых рынков. Ее подход к анализу новостных потоков основан на комбинации классических эконометрических моделей и современных нейросетевых архитектур. До прихода в нашу команду она работала с крупными европейскими банками, создавая системы раннего предупреждения о рыночных аномалиях.
Python TensorFlow NLP Финансовое моделирование

История нашего становления

В начале 2023 года мы столкнулись с проблемой, которую не решала ни одна существующая платформа. Финансовые новости поступали слишком быстро, аналитики не успевали обрабатывать информацию, а традиционные алгоритмы давали сбои при анализе контекстных нюансов.

Мы поняли, что машинное обучение должно не заменять человеческую интуицию, а усиливать ее. Это стало основным принципом нашей работы.

За два года существования мы создали уникальную систему, которая анализирует не только содержание новостей, но и их эмоциональный контекст, источники распространения и взаимосвязи между различными событиями. Наша команда объединила специалистов из области финансов, машинного обучения и лингвистики.

Теодора Мравље

Директор по развитию алгоритмов

Теодора начинала как финансовый журналист, что дало ей уникальное понимание того, как создаются и распространяются финансовые новости. Ее переход в технологическую сферу произошел в 2019 году, когда она осознала потенциал автоматизированного анализа медиаконтента. Сейчас она отвечает за архитектуру наших алгоритмов обработки естественного языка.
Обработка текстов Архитектура систем Медиаанализ BERT

Путь развития нашей платформы

Каждый этап нашего развития был обусловлен реальными потребностями рынка и стремлением создать инструменты, которые действительно помогают принимать обоснованные финансовые решения.

2022

Основание и первые эксперименты

Запустили первые прототипы системы анализа финансовых новостей. Основной фокус был на обработке англоязычного контента из основных финансовых изданий. Команда состояла из трех человек, работавших удаленно из разных городов Европы.

2023

Расширение алгоритмической базы

Интегрировали многоязычную обработку текстов и создали систему sentiment analysis для финансовых новостей. Добавили поддержку анализа социальных медиа и специализированных финансовых форумов. Команда выросла до семи специалистов.

2024

Внедрение real-time обработки

Разработали систему обработки новостей в режиме реального времени с минимальной задержкой. Создали API для интеграции с существующими торговыми платформами. Открыли офис в Словении для работы с европейскими клиентами.

2025

Текущие разработки

Работаем над внедрением transformer-моделей нового поколения и созданием предиктивных алгоритмов для прогнозирования рыночных реакций на новостные события. Планируем запуск образовательной программы в конце года.

Наши ключевые компетенции

Сочетание технологической экспертизы с глубоким пониманием финансовых рынков позволяет нам создавать решения, которые работают в реальных торговых условиях.

Анализ больших данных

Обрабатываем тысячи новостных источников ежедневно, извлекая значимые сигналы из информационного шума. Наши алгоритмы работают с неструктурированными текстами на множестве языков.

Машинное обучение

Используем современные архитектуры нейронных сетей, включая трансформеры и рекуррентные модели, для понимания контекста и эмоциональной окраски финансовых новостей.

Финансовое моделирование

Создаем модели, которые связывают новостные события с движениями рынка. Учитываем историческую корреляцию и адаптируемся к изменяющимся рыночным условиям.