Кто стоит за Spinrix Twist

Мы работаем с финансовыми данными уже семь лет. И по-прежнему находим в них что-то новое.

Как всё начиналось

В 2018 году несколько специалистов из разных областей — финансовой математики, программирования, статистики — обнаружили общий интерес. Нам было любопытно, можно ли улучшить точность прогнозов, комбинируя несколько моделей вместо использования одной.

Первые эксперименты проводили по вечерам. Тестировали идеи на открытых данных. Ошибались, пересматривали подходы. Но постепенно появились результаты, которые оказались полезны реальным компаниям. Так родился Spinrix Twist.

Сейчас нас восемь человек. Кто-то работает с кодом, кто-то с клиентами, кто-то изучает новые алгоритмы. Но всех объединяет желание делать финансовую аналитику честной и понятной.

Что для нас важно

Прозрачность

Мы объясняем, как работают наши модели. Не используем магические формулировки. Если что-то непонятно, спрашивайте — мы с радостью расскажем подробнее.

Проверенные методы

Каждый алгоритм проходит тестирование на исторических данных. Мы не внедряем решение, пока не убедимся в его стабильности. Надёжность важнее скорости запуска.

Честный диалог

Если видим, что задача не решается нашими инструментами, говорим об этом сразу. Долгосрочные отношения с клиентами строятся на доверии, а не на обещаниях.

Люди, с которыми вы работаете

Команда небольшая, но каждый человек отвечает за свою часть процесса. Вот двое из тех, кто формирует подход Spinrix Twist к работе с данными.

Ростислав Тарахов

Руководитель направления алгоритмов

Занимается подбором ансамблей и тестированием гипотез. Раньше работал в банковской аналитике. Считает, что хороший алгоритм должен быть простым в объяснении.

Евгения Волкова

Старший аналитик данных

Отвечает за подготовку данных и контроль качества моделей. Пришла из академической среды. Любит находить закономерности там, где их никто не ожидает увидеть.

Как мы работаем

Начинаем с разговора. Узнаём, какие данные у вас есть, что хотите улучшить. Смотрим, подходят ли наши инструменты. Если да — разрабатываем тестовую версию.

Потом тестируем модель на реальных данных. Проверяем стабильность, точность, скорость. Если результаты устраивают — внедряем решение. Но на этом не заканчиваем. Продолжаем следить за работой системы, корректируем при необходимости.

Мы не обещаем чудес. Но предлагаем инструменты, которые могут сделать вашу работу с данными чуть понятнее и эффективнее.

Обсудить ваш проект

Почему ансамбли

Одна модель может быть точной в одних условиях и давать сбой в других. Ансамблевые методы снижают этот риск, комбинируя прогнозы нескольких моделей.

Это не просто усреднение результатов. Каждая модель учитывает разные аспекты данных. Вместе они формируют более стабильный и надёжный прогноз.

Мы не изобретаем велосипед. Просто применяем проверенные математические подходы к конкретным финансовым задачам. И это работает.

Что дальше

В 2025 году планируем расширить возможности работы с временными рядами. Хотим улучшить скорость обучения моделей без потери точности.

Осенью запустим серию открытых вебинаров про ансамблевые методы — для тех, кто хочет разобраться в теме глубже. Первый намечен на октябрь.

А ещё продолжим делать то, что нам нравится — искать закономерности в данных и помогать компаниям принимать решения на основе фактов, а не догадок.

Почему нам доверяют

За годы работы мы поняли: клиенты ценят не громкие обещания, а предсказуемость. Когда система работает стабильно месяц за месяцем, это важнее разовых впечатляющих результатов.

Мы не гонимся за количеством проектов. Предпочитаем углубляться в задачу, понимать её нюансы. Иногда отказываемся от заказов, если видим, что не сможем обеспечить нужное качество.

Клиенты возвращаются, потому что мы остаёмся на связи, корректируем модели при изменении условий, отвечаем на вопросы. Это просто нормальная работа. Но, судя по откликам, не все так делают.