Парсинг Bloomberg с ИИ-анализом и торговыми сигналами для Eva Finance
Разработана система парсинга Bloomberg с ИИ-анализом, переводом и генерацией торговых сигналов для Eva Finance, ускорившая анализ новостей и автоматизировавшая реакцию на события.
Задача
В трейдинге критически важна скорость получения и анализа новостей. Ручной мониторинг Bloomberg слишком медленный, а важные события требуют немедленной реакции. Требовалась система, которая собирает, анализирует и переводит новости, генерирует торговые сигналы и автоматически отправляет их на сервер MetaTrader 5.
Решение
Создана система парсинга новостей Bloomberg с ИИ-анализом и векторным сравнением. GPT-модели оценивают влияние новостей на рынки, генерируют выводы и торговые сигналы. Сигналы отправляются по API в MT5 для автоматической торговли. Новости переводятся и публикуются в тематических Telegram-каналах.
Результат
Система ускорила анализ новостей, автоматизировала реакцию на события и исключила человеческий фактор в торговле, позволив трейдерам сосредоточиться на стратегии.
10 место в категории Финтех → Разработка ПО
Похожие кейсы
Экономическая стратегия в чат-боте ВКонтакте
Чат-бот «Монополия» для Like Центр привлёк 40 000 новых подписчиков и 130 000 игроков.
Разработка веб-приложения «Альфа-Капитал инвестиции»
Разработали адаптивное веб-приложение с чат-ботом для подбора инвестиционного портфеля женщинам 25–40 лет.
appoint. Сервис впечатлений и заботы о себе
Спроектировали и разработали сервис appoint с нуля: путь от выбора до оплаты занимает 5 шагов.
AI-трансформация службы поддержки ГК "Интерлизинг"
Внедрили AI-ассистента TEAMLY для техподдержки Интерлизинг: время ответа сократилось с 20 минут до 1–2 минут, 60% типовых запросов автоматизировано.
Web-App с нейроассистентом для трейдеров KG Trading
Разработан Telegram Web-App с AI-ассистентом для KG Trading, автоматизировавший подписки, обучение и поддержку трейдеров.
Чат-бот для скоринга клиентов банка: автоматизация выдачи кредитов
Разработан чат-бот для автоматизации скоринга клиентов банка, который снижает нагрузку на менеджеров и ускоряет процесс выдачи кредитов.