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

Эра Data Science: как меняется бизнес с приходом big data и новых технологий
Тренды
Народ против транспорта: почему люди недовольны, когда в городах строят новые станции метро
Идеи
«Лиза Алерт»: как беспилотники и краудсорсинг помогают искать пропавших людей
Кейсы
Беспилотники против велосипедистов: как безопасные автомобили сделают жизнь людей хуже
Идеи
Кейсы
SONM: как люди будут зарабатывать на собственных компьютерах с помощью блокчейна
Егор Матешук, ostrovok.ru: проблемы big data можно решить, закидывая пачки денег в топку
Мнения
Художник-граффитист Миша Most: технология — это кисть, которая создает будущее
Мнения
Лунная гонка: как мировые державы собираются присвоить себе спутник Земли
Идеи
Итоги Нобелевской недели. За что дали Нобелевскую премию в 2018 году?
Тренды
Руслан Шагалеев, Иннополис: война между корпорациями и городами ведется за человеческий капитал
Идеи
Кристина Хаверкамп, DENA: цена на электроэнергию должна сильнее коррелировать c погодой: много солнца и ветра — дешево, мало — дорого
Тренды
Тренды
7 лучших книг о технологиях и науке на русском языке, вышедших в 2018 году
Микрореволюция: фермеры с помощью микробов спасут мир от голода
Идеи
Александр Тормасов, Университет Иннополис: мозги людей могут быть совершенно не готовы к восприятию новых идей
Мнения
Одежда, которая поможет миру: костюм-помощник, майка-тренер и носок-няня
Тренды
В ожидании первого удара: как США готовятся к атаке со стороны России и Китая
Тренды
Страшнее метана: какие еще промышленные выбросы разрушают озоновый слой
Тренды
Интеллект большого города: как данные и умные алгоритмы улучшают качество жизни в мегаполисах
Тренды
На защите европейцев: как GDPR стал дырой в бюджете российских ИТ-компаний
Мнения
Игорь Балк, Global Innovation Labs: в XXI веке приватности нет и не будет
Тренды
Кейсы
Deneum: как заниматься холодным ядерным синтезом и бороться с сомнениями ученых
Расист, оружие и предвзятый судья — каким станет искусственный интеллект в будущем
Тренды
На совести информаторов: как громкие скандалы вокруг АНБ, Facebook и Tesla изменили мир
Тренды
NativeOS: нативная реклама в видео без репутационных потерь и терроризма от режиссера короткометражек
Кейсы
Гонка для JavaScript-разработчиков: как постоянные обновления мешают работе
Тренды
Тренды
Тихий убийца: как микропластик вызывает болезни и останавливает репродукцию живых организмов
Big data на страже здоровья: как и зачем медицинские организации собирают и хранят данные
Тренды
Николь Миллс, Booking.com — об инновациях, agile-подходе и индустрии впечатлений
Кейсы
Слишком опасный нанопластик: как одноразовые пакеты превращаются в частицы-убийцы
Тренды
Идеи
Человек и квантовая теория: существует ли то, что мы не наблюдаем
Здесь может быть ваша реклама: НАСА планирует заработать на космосе миллионы
Тренды
Опасный криптотрейдинг: как киберпреступники угрожают виртуальным сбережениям и биржам
Тренды
Как через 20 лет будет выглядеть армия будущего
Тренды
5 финансовых инструментов, которые помогут инвесторам даже после падения криптовалюты
Тренды
Александр Лямин, Qrator Labs: наша задача — выработать у людей цифровую гигиену, чтобы они «не ели с помойки»
Кейсы
Эдуард Фош Вильяронга: люди видят в роботе только внешность, забывая, что он следит за ними
Тренды
Доктор Куэй Во-Райнард, HIT Foundation: если страна требует суверенитета данных, мы построим для нее отдельный блокчейн
Кейсы
Идеи
«Хакинтош»: как собрать свой собственный Mac лучше, чем у Apple
Роботы против мигрантов: какой вклад в ксенофобию и расизм делают технологии ИИ
Тренды
Война скриптов — искусственный интеллект против навязчивой рекламы
Тренды
Как заново изобрести супермаркет: осознанность потребления, этика производства и роботы
Тренды
Каждый человек станет сам себе банком: цифровой мир отказывается от посредников между бизнесом и клиентом
Тренды
Архитектор вычислительной инфраструктуры «Платона» Александр Варламов — о будущем ИТ-индустрии в России, стартапах и разработке
Кейсы
Дмитрий Богданов, капитан сборной России по CS:GO — о стиле жизни киберспортсмена, тренировках и блокировках РКН
Тренды
Идеи
Космос — наш дом: что осталось решить ученым, чтобы поселить человека за пределами Земли
Прайсинг, трекинг, скоринг, биллинг и другие технологии, которые двигают российский бизнес
Тренды
«Педиатр 24/7»: как телемед-стартап подарил родителям спокойствие, а врачам — работу
Кейсы
Вас снова обманули: как человечество учит компьютеры определять фейки в интернете
Тренды
БиСи Бирман, Heavy Projects: ИИ должен иметь несовершенства — это элемент случая
Мнения