Логотип Douanto Reurevo

Douanto Reurevo

+46 733 160 037 ️ help@douantoreurevo.info

Инновации в анализе портфелей с 2019 года

Мы создаём решения для управления инвестициями, которые помогают финансовым консультантам и частным инвесторам принимать более обоснованные решения.

Наш подход основан на глубоком анализе данных и машинном обучении — технологиях, которые превращают сложную финансовую информацию в понятные инсайты.

Современные технологии анализа данных в финансах

История нашей компании

Всё началось в 2019 году, когда небольшая команда аналитиков из Стокгольма заметила проблему: традиционные методы анализа портфелей часто упускали скрытые корреляции между активами.

Мы решили применить методы машинного обучения для кластерного анализа портфелей. Первые результаты показали, что наши алгоритмы могут выявлять паттерны, которые не видны при классическом анализе.

К 2023 году наша платформа помогла более чем 150 финансовым консультантам оптимизировать стратегии управления активами. А в 2025 году мы расширили возможности системы, добавив предиктивную аналитику.

Развитие компании и внедрение технологий

Наши ключевые компетенции

Кластерный анализ

Группируем активы по схожим характеристикам поведения, выявляем скрытые связи между инструментами в портфеле

Машинное обучение

Используем алгоритмы для обработки больших объёмов рыночных данных и поиска оптимальных решений

Риск-менеджмент

Помогаем оценить и минимизировать потенциальные убытки через диверсификацию и балансировку активов

Технологическая платформа анализа данных

Технологии, которые мы применяем

  • Алгоритмы K-means и DBSCAN для кластеризации активов
  • Нейронные сети для прогнозирования волатильности
  • Методы главных компонент для снижения размерности данных
  • Байесовскую оптимизацию для подбора параметров портфеля
  • Интеграцию с основными торговыми платформами

Команда экспертов

Портрет Михаила Сарникова

Михаил Сарников

Ведущий специалист по машинному обучению

15 лет опыта в области quantitative finance. Разработал более 20 алгоритмов для анализа финансовых рынков. До Douanto Reurevo работал в Nordea Bank, где руководил отделом алгоритмической торговли.

Портрет Кирилла Дубровского

Кирилл Дубровский

Директор по исследованиям

Кандидат экономических наук, специализация — поведенческие финансы. Автор 30+ научных публикаций. Консультировал Swedish Pension Agency по вопросам оптимизации пенсионных портфелей.

Наша методология работы

  1. Сбор и подготовка данных

    Агрегируем исторические данные по активам, очищаем от выбросов и подготавливаем для анализа

  2. Кластерный анализ

    Группируем активы по паттернам поведения, выявляем корреляции и зависимости

  3. Построение модели

    Создаём математическую модель портфеля с учётом найденных закономерностей

  4. Валидация и тестирование

    Проверяем модель на исторических данных и корректируем параметры

  5. Внедрение решения

    Интегрируем готовое решение в рабочие процессы клиента

Процесс разработки финансовых решений