Ретроанализ и Train / Test split
Подключайте исторические массивы котировок, тиков и объёмов. Разделяйте ряд на обучающий и контрольный отрезки по времени — без заглядывания в будущее (look-ahead) и утечки признаков.
Независимые вычислительные системы и прикладной AI
Инженерные решения на стыке больших данных, нейросетевых архитектур и автономного железа
Проектируем и запускаем сложные технологические контуры: от предиктивного анализа рыночных рядов и кастомных веб-платформ до систем управления объектами, полностью изолированных от внешних облаков.
Платформа ретроанализа
Лаборатория прогнозных моделей и выпуск Telegram-ботов
Исторические ряды котировок, строгое разделение выборки, калибровка гиперпараметров и измеримая точность до выхода в реальный рынок. Зафиксированная конфигурация разворачивается как персональный Telegram-бот.
Гиперпараметры и метрики
Глубина деревьев, learning rate, веса классов, скользящие окна, пороги чувствительности. Контроль Win-rate, ROC-AUC и матрицы ошибок на out-of-sample данных; сравнение конфигураций по риску переобучения (overfitting).
Персональный Telegram-бот
Проект с выбранной конфигурацией сохраняется, модель компилируется, бот присылает сигналы и вероятности по правилам вашего тарифа — по закрытию свечи или при смене вероятности.
Тарифы
Подписка на доступ к платформе
Sandbox
Исследовательский доступ
500 ₽
за 1 месяц
- История котировок 1D и 4H, глубина — 1 год
- Ручной перебор гиперпараметров (базовые ML-модели)
- Доля верных прогнозов на тестовой выборке
- 1 проект · 1 Telegram-бот (отчёт раз в сутки)
Trader
Трейдер / Аналитик
1 000 ₽
за 1 месяц
- Глубина до 3 лет, таймфреймы 1H, 4H, 1D
- Матрица метрик: Win-rate, ROC-AUC, out-of-sample валидация
- Сравнение точности нескольких конфигураций
- До 2 проектов · 1 бот с алертами по закрытию свечи
Quant Auto
Квант (Auto-Tuning)
2 000 ₽
за 1 месяц
- Данные 1M, 15M, 1H за 5 лет
- Автоматический Grid Search на серверных мощностях
- До 5 сохранённых аналитических моделей
- 2 бота: мгновенный сигнал при смене вероятности
Pro Cluster
Институциональный / ML Pro
5 000 ₽
за 1 месяц
- Тиковый датасет и книга ордеров (стакан, объёмы)
- Ансамбли: градиентный бустинг + нейросети
- Приоритетные очереди обучения
- До 15 проектов · 5 ботов с кастомными триггерами
Dedicated AI
Выделенный кластер
10 000 ₽
за 1 месяц
- Неограниченная глубина, свои датасеты через API
- Выделенные GPU-узлы, обучение без таймаутов
- Инференс через WebSocket / REST API
- До 15 ботов, real-time поток оповещений
Пакеты по срокам действия
Чем длиннее период — тем ниже эффективная месячная ставка. Таблица показывает два базовых потока; остальные тарифы пересчитываются теми же коэффициентами в карточках выше.
| Период | Trader · 1 000 ₽/мес | Quant Auto · 2 000 ₽/мес |
|---|---|---|
| 1 неделя | 400 руб. | 800 руб. |
| 1 месяц | 1 000 руб. | 2 000 руб. |
| 3 месяца | 2 500 руб. экономия 500 ₽ | 5 000 руб. экономия 1 000 ₽ |
| 6 месяцев | 4 500 руб. экономия 1 500 ₽ | 9 000 руб. экономия 3 000 ₽ |
| 12 месяцев | 8 500 руб. экономия 3 500 ₽ | 17 000 руб. экономия 7 000 ₽ |
Подписка даёт доступ к программному инструменту ретроанализа. Результаты на исторических данных не гарантируют будущую доходность; сервис не является инвестиционной рекомендацией.
Условия — в пользовательском соглашении и оферте.
Направление 01 · Big Data
Выявление скрытых корреляций в критических массивах данных
Человеческий анализ ограничен восприятием нескольких переменных одновременно. Мы строим алгоритмы, способные непрерывно сопоставлять миллионы параметров: от логов высоконагруженных IT-систем и финансовых транзакций до показателей промышленных датчиков и телеметрии.
Вы получаете готовую математическую модель, которая не просто фиксирует произошедшее, а оценивает вероятности будущих исходов — и позволяет принимать взвешенные инженерные и управленческие решения до наступления событий.
- МетодыГрадиентный бустинг, нейросети, детекция аномалий, временные ряды
- Контроль качестваOut-of-sample валидация, ROC-AUC, контроль переобучения
- ИсточникиЛоги ПО, транзакции, сенсоры и IoT, API, спортивная и финансовая статистика
Направление 02 · Web & Telegram
Программные интерфейсы прямого действия
Создаём программную оболочку под любые задачи: личные кабинеты аналитики, высоконагруженные веб-сервисы и быстрые Telegram Mini Apps.
Пользователь получает доступ к сложным вычислительным бэкендам и моделям машинного обучения (PyTorch, CatBoost, TensorFlow) через привычный экран смартфона или браузера — без задержек и перегруженных интерфейсов.
- ПродуктыСайты и лендинги, веб-приложения, Telegram-боты и Mini Apps
- AI-слойОбучение и внедрение корпоративных моделей, инференс по REST / WebSocket
- ЦиклДанные → обучение модели → инференс и внедрение в продукт
Направление 03 · Автономный IoT
Полный контроль над инженерией без облачной зависимости
Большинство современных систем автоматизации привязаны к серверам за пределами страны и перестают работать вместе с интернет-каналом. Мы проектируем аппаратные комплексы с полностью локальным ядром управления.
Освещение, микроклимат, учёт ресурсов, видеонаблюдение и сценарии безопасности работают на физическом сервере внутри вашего объекта. Система сохраняет работоспособность при полном отключении внешней сети, а владелец получает защищённый удалённый туннель.
- АвтономностьВсе сценарии исполняются локально, без обращения к внешним сервисам
- ОбъектыЧастные дома, гостиницы, коммерческие и промышленные объекты, ЖК
- ДоступУдалённое управление через защищённый туннель, права и аудит действий
Заказной R&D
Реализуем задачи за рамками стандартных решений
Три направления выше — текущие флагманы, а не границы практики. Мы не ограничиваемся ими: берём нетиповые проекты и заказные инженерные изыскания, для которых нет готового продукта.
µS
Собственные микросервисные бэкенды
Отказоустойчивая архитектура сбора и обработки данных с нуля — под ваши протоколы, объёмы и требования к задержкам.
FT
Обучение закрытых корпоративных сетей
Fine-tuning языковых и аналитических моделей на ваших закрытых базах знаний — без передачи данных во внешние сервисы.
I/O
Интеграция стороннего оборудования
Объединение разрозненных промышленных и бытовых протоколов (Modbus, BACnet, MQTT, KNX) в единый шлюз управления.
QA
Стресс-тестирование и аудит
Анализ готовых вычислительных контуров: узкие места, масштабируемость, безопасность. Отчёт с метриками и план доработок.
О подходе и технологиях
Архитектура, безопасность, локальные мощности
Мы оцениваем решения числами: метрики качества модели, время автономной работы, пропускная способность, пределы отказоустойчивости. Выводы о выгоде клиент делает сам — на основе измеримых показателей.
Математическая строгость
Временное разделение выборок, out-of-sample проверка, контроль утечки признаков и переобучения. Метрики публикуются вместе с условиями их получения.
Независимость от облаков
Критичные контуры работают на оборудовании заказчика. Внешние сервисы — опциональны и изолированы: отказ канала не останавливает объект.
Безопасность по умолчанию
Минимизация собираемых данных, шифрование каналов, разграничение прав, журналирование действий, изоляция сегментов сети.
Прозрачный стек
Native PHP, Python, PyTorch, CatBoost, TensorFlow, MySQL, MQTT. Без избыточных фреймворков и вендорной привязки — код и инфраструктура остаются у вас.
Воспроизводимость
Конфигурации моделей и параметры обучения фиксируются: результат ретроанализа можно перепроверить и повторить на тех же данных.
Сопровождение
Полный цикл: проектирование, внедрение, мониторинг, обновление моделей и поддержка инженерами, которые знают систему изнутри.
Контакты
Сформулируйте задачу или начните работу на платформе
Протестируйте аналитический функционал по подписке в каталоге магазина или опишите требования к индивидуальной разработке — для прямого обсуждения архитектуры с инженерами.