Сообщить об ошибке на сайте
URL
Ошибка
Мудрость толпы

Финтех-стартап Cindicator предсказывает изменения стоимости различных финансовых инструментов при помощи «мудрости толпы» и искусственного интеллекта. За последние полгода стоимость собственного портфеля акций компании выросла на 168%, а пользователи мобильного приложения получили более $24 000 в виде дивидендов.

С точки зрения пользователя, Cindicator — это мобильное приложение, в котором можно отвечать на вопросы о том, сколько будут стоить акции компаний или другие финансовые инструменты в ближайшем будущем.

«Акции Bank of America в пятницу, 3 марта, торговались по цене $25,44. По вашему мнению, какова будет максимальная и минимальная цена акции Bank of America в понедельник, 6 марта?»

На каждый такой вопрос отвечают, в среднем, от 500 до 800 человек. После этого все полученные ответы агрегируются и обрабатываются с помощью искусственного интеллекта, который определяет ценность каждого из них и формирует единый прогноз — например, диапазон стоимости акции Bank of America на следующий день. На основании этого прогноза торговый робот компании совершает сделки на бирже, а часть прибыли от торговли затем распределяется между пользователями.

«В конце каждого месяца мы берем часть прибыли от собственной торговли и распределяем эту прибыль пользователям в виде дивидендов пропорционально качеству их прогнозов, — рассказал „Хайтеку“ сооснователь и технический директор проекта Юрий Лобынцев. — За последние два месяца мы выплатили тридцати лучшим форкастерам [людям, которые делают прогнозы, от англ. forecast, — прим. автора] в общей сложности $5000. При этом максимальная выплата одному форкастеру составила $120».

Мудрость толпы

Идея о том, что достаточно большая и разнородная группа людей, которые отвечают на какой-либо вопрос независимо друг от друга, часто приходит к правильному ответу, была подробно описана еще в начале 20-го века в книге «Мудрость толпы» Джеймса Шуровьевски, и именно с этой книги началась история компании Cindicator.

Летом 2015 года ее прочитал Михаил Брусов, сооснователь и гендиректор проекта, и решил исследовать эту теорию на практике — создать приложение, в котором люди в игровом формате предсказывали бы исход различных событий. Он обратился в нейро-лабораторию Octabrain, занимающуюся нейронауками и заказной разработкой инновационных приложений, которую возглавлял Юрий Лобынцев.

«Это была мобильная игра The Vote, где публиковались новости из области финансов, моды, политики, спорта, технологий и искусства, а также пять или шесть ожидаемых исходов по этим событиям. — говорит Лобынцев. — С этого началось наше изучение мудрости толпы».

По словам Лобынцева, с исследовательской точки зрения это был довольно успешный опыт, но нужно было думать и о коммерческой стороне проекта. Отношения с Брусовым очень быстро переросли в партнерские, и в декабре 2015 года они совместно зарегистрировали новую компанию — Cindicator, сместив фокус своего внимания, прежде всего, на финансовые рынки.

ИИ и суперфоркастеры

Роль искусственного интеллекта во всем процессе можно свести к механизмам кластеризации — профилировании людей под разные типы вопросов. Когда новый пользователь приходит в систему, алгоритмы машинного обучения в первые дни не учитывают его ответы в общем прогнозировании, а изучают то, насколько точно он отвечает на те или иные вопросы. После этого происходит «распределение весов доверия», которое затем влияет на конечный прогноз (опыт взаимодействия пользователя с приложением при этом никак не меняется).

Спустя какое-то время после запуска создатели проекта заметили, что существует определенная группа людей, которых можно назвать «суперфоркастерами», — в большинстве случаев они делают более точные прогнозы, чем все остальные. По словам Лобынцева, доля таких людей среди всех пользователей составляет приблизительно 2%.

«Это особая группа людей, которая обладает высокой способностью к прогнозированию. За счет чего — вопрос, который не имеет однозначного ответа. Кто-то за счет компетентности, которую он наработал опытом, кто-то просто талантлив, сам по себе, — говорит Лобынцев. — Позднее мы поняли, у некоторых людей есть способность прогнозировать события только одного типа. То есть можно сказать, что это не единая способность, что вот этот человек в принципе все хорошо предсказывает, а это такая, очень многогранная история».

Контрибьюторы

Торговля на бирже не единственный и даже не основной источник доходов для компании. Текущая бизнес-модель, по которой работает Cindicator — B2B.

Компания предоставляет хедж-фондам, банкам и частным инвесторам доступ к своим торговым сигналам по API, а взамен берет часть полученных ими доходов.

В соответствии с запросами партнеров (на данный момент их количество не превышает десяти) составляется часть вопросов, которые затем задаются пользователям через приложение.

По словам Юрия Лобынцева, Cindicator пока не имеет аналогов на рынке предсказаний. «То, что мы делаем, является гибридным, или симбиотическим интеллектом. И это такое новое явление, — говорит Юрий Лобынцев. — В этой системе происходит обучение как людей, так и машин. В результате все участники становятся не столько пользователями, сколько контрибьюторами, а внутренняя ментальная работа становится капиталом, который можно как-то оценить».

В середине февраля Cindicator завершил совместный эксперимент с Московской биржей, в ходе которого торговый робот компании на основании прогнозов 863 участников проекта за три недели сгенерировал инвестиционный портфель с доходностью в размере 2,8% (47% годовых). Второй раунд эксперимента, в ходе которого пользователи коллективно управляли портфелем в 3 000 000 рублей, завершился 14 марта. Рост доходности в результате 30 торговых сделок составил 0,19% за три недели.

Загрузка...
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram

«Хайтек» - новости онлайн по мере их появления

«Хайтек» Daily - подборки новостей 3 раза в день

Колонизация отменяется: почему терраформирование невозможно на Марсе
Тренды
Сет Стивенс-Давидовиц: у людей гораздо больше непристойных и скверных мыслей, чем мы думали
Мнения
Умные города подвергают своих жителей опасности из-за датчиков освещения и радиации
Тренды
Биоценоз в фарме: зачем нужна альтернатива антибиотикам и как работают лекарства нового поколения
Тренды
Мнения
Геронтолог Обри ди Грей: жизнь длиной в тысячу лет — это побочный эффект поиска вечного здоровья
Чарльз Адлер, co-founder Kickstarter: я — панк-рокер, который раздвигает границы
Кейсы
Как ИИ меняет медицину: личный помощник для врачей, маршрутизатор в клиниках и разработчик лекарств
Кейсы
Эдвин Диндер, Huawei Technologies: умный город — это ничто
Мнения
«Если изобретение с ИИ не приносит пользу, сам продукт никому не нужен»
Мнения
Feature engineering: шесть шагов для создания успешной модели машинного обучения
Тренды
Карло Ратти, Senseable City Laboratory (MIT) — о городах будущего, третьей коже человека и роболодках
Тренды
Мнения
Человек — это набор из пяти чисел: Игорь Волжанин, DataSine — о психотипировании с помощью big data
Мы все — сенсоры: CEO SQream Ами Галь — о том, как обрабатывают big data
Кейсы
Что такое скрапинг: как Amazon, Walmart и другие ритейлеры используют ботов в борьбе с конкурентами
Идеи
Почему китайские подлодки-беспилотники станут самым опасным врагом под водой?
Идеи
Филипп Роуд, LSE Cities: самый кошмарный сценарий — беспилотники, ездящие по городу, чтобы не платить за парковку
Мнения
Юрий Корженевский — о том, как построить безопасные системы для банков на блокчейне
Блокчейн
MyGenetics: ДНК-тесты, помогающие «взломать» организм, как компьютер
Тренды
Иннополис
Russian Robot Olympiad: как дети строят роботов и решают реальные инженерные проблемы
Trade-to-Mine: как биржи привлекают трейдеров в условиях падения рынка
Блокчейн
Дмитрий Фадин, 3D Bioprinting Solutions — о будущем биопринтинга и печати органов в космосе
Мнения
IoT изменит все: какие умные технологии принесут бизнесу экономию, безопасность и инновации
Тренды
Как высокие технологии побуждают нас покупать билеты и туристические услуги
Тренды
Чем плоха Кремниевая долина для IT-стартапов из России: дорого, неудобно и нет транспорта
Мнения
Жить по-умному: как защитить свой дом и не бояться киберугроз
Умный дом
Андрей Синогейкин, Wonder Technologies, — об искусственных алмазах
Тренды
Никита Бокарев, ESforce, — о деньгах, киберспорте и его немаргинальности
Тренды
Тренды
YouTube-депрессия: как создатели популярных каналов боятся потерять подписчиков и разум
Гельмут Райзингер, Orange Business Services, — об IIoT, 5G и телеком-стартапах
Мнения
«Робот берет вас на работу»: как искусственный интеллект, блокчейн и VR подбирают персонал
Мнения
Телемедицина, роботы и умные дома: каким через 5 лет будет «оцифрованный» город в России
Тренды
Мясная революция: как перейти от веганских заменителей к клеточным технологиям и биореакторам
Идеи
AI-выборы: как искусственный интеллект и голосовые помощники сделают демократию лучше
Тренды
Идеи
Тупик для беспилотников: как мечты разработчиков разбиваются о неожиданности на дорогах
Здесь нужен InsurTech: за какими стартапами будущее страхования
Мнения
Идеи
Вирус лженауки в Google: как поисковые системы распространяют опасные мифы о прививках
«Кто-то управляет моим домом»: как жертв домашнего насилия терроризируют с помощью умных устройств
Умный дом
Паскаль Фуа, EPFL, — о ключевых точках, глубоких нейросетях и эпиполярной геометрии
Мнения
20 фильмов о кибербезопасности, взломах и цифровых преступлениях
Тренды
Ян Лекун, Facebook: прогностические модели мира — решающее достижение в ИИ
Мнения
Джианкарло Суччи: «Попытка спроектировать программу без багов — утопия»
Иннополис
Game out: Как видеоигры обучают детей-аутистов держать равновесие и узнавать людей
Тренды
Прослушка, контроль камеры и предсказание смерти пользователя: самые странные патенты Facebook
Кейсы
Цес Снук, QUVA: мы не хотим зависеть от крупных компаний, которые владеют всеми данными
Мнения
Дмитрий Песков, АСИ: «В России традиционно долго запрягают, и в сфере IT мы только этим и занимаемся»
Иннополис
ДНК-тесты: как генетические компании обманывают людей и разрушают семьи
Мнения
Мануэль Маццара: «Для Facebook вы не покупатель, вы — продукт»
Иннополис
Тренды
Блокчейн, искусственное мясо и «смерть» смартфонов: что будет с технологиями через 10 лет
Витторио Феррари, Google: «Чтобы машина распознала книгу о Гарри Поттере нужна сложная математическая модель»
Мнения