В октябре «Финам» и ВШЭ провели масштабный хакатон Finam x HSE AI Trade Hack, в рамках которого студенты ведущих российских вузов и молодые IT-специалисты разрабатывали свои финтех-проекты в трех направлениях:
Forecast (прогноз динамики цен с учетом новостей)
Trader (LLM‑интерфейс к Trade API)
Radar (поиск горячих финансовых новостей)
К защите были допущены 80 команд, и, по словам членов жюри, выбрать победителей было крайне сложно, поскольку количество интересных проектов существенно превышало число призовых мест. Рассказываем, какие разработки были представлены на хакатоне и как их оценивали IT-эксперты «Финама».
Forecast
Команда-победитель: «4 мори коина» (МФТИ)
Что делали: «Предсказывали цену акций. Хотели получать независимые предсказания по новостям и по рыночным состояниям, пришли к тому, что в первую очередь предсказываем нейросетью цены, основываясь на предыдущих состояниях рынка, затем корректируем предсказания с помощью LLM, основываясь на последних новостях».
Николай Саратовский, руководитель DataOffice в «Финаме» о том, как оценивали проекты: «Как и на других проектах, основная часть скора (80%) составляла независимая техническая оценка, на которую жюри не имело влияния. Оценка складывалась из точности предсказания на открытом фрейме, который был изначально у участников, и точности предсказания на закрытом фрейме, состав которого участникам был неизвестен, в соотношении 30% на 50% соответственно. Это позволило объективно оценить решение участников. Команда, занявшая первое место, сделала оригинальное и гибкое решение, которое позволило с высокой точностью справиться даже с закрытым набором данных, а их прекрасная презентация в финальный день (оставшиеся 20%) лишь усилило их отрыв. Решение было направлено на предсказание цены/доходности эмитента на коротких сроках (до 20 дней) с учетом ситуации на рынке и в мире, извлекаемых из новостной ленты».
Что еще понравилось в блоке Forecast?
«Понравились решения еще четырех команд, не попавших в призеры. Они привлекли новизной и ухода от шаблона. Так, одна команда создала свою нейронную сеть с нуля, другая использовала графовые модели, что было довольно любопытно. Также понравились оригинальные подходы в работе с новостным фоном и извлечения из них полезной информации, то есть участники извлекли не только тональность новости, но и, например, степень ее влияния и силу воздействия», — говорит Николай Саратовский, добавляя, что многие из представленных решений уже можно внедрять в продукты «Финама», например в ИИ-сервис «Финам AI-скринер».
Trader
Команда-победитель: Big_D(ata) (СПбГУ)
Что делали: «Мы подошли к решению с продуктовой стороны: определили ключевую ценность, которую несет наше решение (снижение порога входа в трейдинг, повышение эффективности/объемов торговли у опытных трейдеров), выделили продуктовые метрики, на которые можем влиять, развили дерево метрик и от этого стали строить уже техническое решение, которое базово состояло из трех сервисов, важно было поддерживать масштабируемость и устойчивость решения.
Отдельное внимание уделили проработке пользовательских путей, составили свой UI для комфортного и продуманного взаимодействия с агентом. На одном экране можно управлять активами в «Финаме», вести аналитику, получать графики, сводки и так далее, при этом взаимодействие не перегружено. Стек: Langchain, Go, react, MCP, PostgreSQL, redis».
Эмиль Казакбаев, продакт-менеджер Trade API в «Финаме», об оценке решения: «Наша оценка была полностью дата-дривен — результаты не корректировались, это настоящая спортивная победа. Решение оказалось и самым точным в базовой части, и качественно проработанным в творческой. В первой части все было прозрачно: учитывалась точность запроса к API. В творческой — оценивали близость к реальному продукту, понимание пользы для пользователя, масштабируемость и, что важно для финтеха, вопросы безопасности (например, валидация сделок)».
Что еще понравилось в блоке Trader?
«Отметили еще два проекта: очень молодая команда Жертвы_А_B_теста — отличная точность и грамотные рассуждения о продукте; 036_TeamLab — крутая творческая часть, виден опыт в трейдинге и классное решение с бэктестером. Мы движемся к демократизации трейдинга — когда не нужно программировать, а ИИ помогает превратить идею в торговлю быстро и бесшовно. И представленные проекты говорят о том, что это будущее возможно уже завтра. Если простыми словами, работает это примерно так: вы пишете ИИ-ассистенту «торгуй портфель Баффета», он подбирает бумаги, вы подтверждаете, и покупки совершаются на вашем счете», — объясняет Эмиль Казакбаев.
Radar
Команда-победитель: REU_DS_CLUB (РЭУ имени Плеханова и Московский политехнический университет)
Что делали: «Мы сделали упор на потенциальную аудиторию: собрали людей из финансовой сферы и опросили их. Вывели продукт в прод (на сервер) с тестированием пользователями, а также подготовили микросервирсную архитектуру онлайн-сервиса, которая позволяет пользователю самому составить себе персональные рекомендации».
Дмитрий Журавлев, руководитель отдела разработки проектов в «Финаме», о проекте-победителе: «Выбрать победителя было очень сложно. Серьезно — сразу шесть команд получили почти максимальные оценки по технической части. Поэтому в финальном зачете решающую роль сыграли детали: подача, уникальность, логика решения и то, как команда смогла объяснить, почему именно их подход лучше других. Команда REU_DS_CLUB победила потому, что максимально полно закрыла задачу поиска и верификации горячих новостей. Они совместили широкий сбор данных, интеллектуальный поиск и AI-оценку значимости событий — фактически построили прототип «радара» для финансовой информации. Технически проект выглядит взросло и системно: микросервисная архитектура, event-driven обработка через Redis Streams, асинхронный FastAPI-бэкенд, современный фронт на React/TypeScript. Это не просто демонстрация ИИ, а продуманное инженерное решение, которое можно масштабировать.
И да — свою идею ребята смогли продать. Презентация была четкая, энергичная, с акцентами на реальную пользу. В хакатонах это критично: можно быть технарем 80-го уровня, но если не показать ценность — победа ускользнет. REU_DS_CLUB это [показали ценность] сделали безупречно».
Что еще понравилось в блоке Trader?
«Отмечу сразу несколько команд: “Метод_Монте-Карло”, “ИТМОЩЬ!!!”, FinVam, MISIS_MOJARUNG, “Самый_недообученный_ML_в_Вавилоне”. Каждая команда отличилась по-своему: кто-то выстроил полный цикл решения — от сбора новостей до интерфейса анализа; кто-то нашел нестандартные ML-подходы к определению «горячести»; кто-то сделал классную визуализацию и UX; а кто-то удивил креативом и юмором (и это важно, когда не спишь больше суток 😄). Общее ощущение — уровень подготовки вырос» — подчеркнул Дмитрий Журавлев.
Дмитрий Журавлев, руководитель центра компетенций LLM
«Многие проекты выглядели не как «хакатон на коленке», а как реальные зачатки продуктов, у которых определенно есть будущее. Большинство проектов из топ-10 можно докрутить до состояния, когда ими реально удобно пользоваться. Если дать командам немного времени и менторской поддержки, то часть решений вполне может стать продуктами, если не сегодня, то завтра наверняка. Мы живем в эпоху, где информации слишком много, а времени слишком мало. Ты открываешь ленту — и утопаешь в ней. А ведь трейдеру нужно принимать решения в минуты, редакции — успевать первой, аналитикам — отсеивать фейки и не упустить то, что реально влияет на рынок. И вот такие решения, как RADAR, становятся настоящим компасом в мире инфошума. Они помогают быстро понять: что действительно важно; где первоисточник, а где копипаст; какие события могут двинуть цены или настроения. Если сказать проще — это инструмент, который экономит время, снижает риски и добавляет ясности. А в мире, где скорость реакции часто решает все, это дорогого стоит», — добавил Дмитрий.
Присоединяйтесь к команде, создающей финтех будущего!
Уровень разработок, представленных на хакатоне, подтверждает: будущее финансового IT — это ИИ, ML и высоконагруженные системы. Если вы обладаете экспертными знаниями в области Data Science, ML-инжиниринга, backend- или frontend-разработки и готовы создавать продукты, которые меняют рынок, мы ждём вас!
«Финам» постоянно ищет талантливых специалистов, которые помогут внедрить эти передовые идеи в реальные продукты. Не упустите шанс стать частью команды, которая уже сегодня задаёт тренды в российском финтехе.
Источник: habr.com