«Разработка функционала модуля мониторинга Системы Check4Trick, предназначенного для расчета признаков на основе статистических данных о ходе торгов. Разработка функционала обезличивания данных. Разработка математических признаков для задачи классификации триплетов (дата, инструмент, клиент) с использованием встроенного языка Системы Check4Trick. Разработка заданий и выполнение расчетов признаков с использованием обезличенных данных реальных торговых сессий. Выполнение проверки полученных данных. Подготовка обучающей выборки на основе размеченных триплетов (дата, инструмент, клиент). Разработка прототипа математической модели классификации триплетов (дата, инструмент, клиент)» (договор 4ГРЦЭИИС12-D7/79053 от 22.08.2022) Этап №1 (промежуточный)

Отчет представлен на 87 страницах. Отчет содержит 27 рисунков, 10 таблиц, 12 источников и 2 приложения. Отчет состоит из реферата, введения, основной части (главы 1-7), заключения, библиографии и приложений А и Б. Ключевые слова: ПНИИИ/МР, ПОД/ФТ, ранжирование сигналов, неправомерные операции, финансовые рынки, искусственный интеллект, риск-модели, комплаенс. Целями текущего этапа являются: 1. Разработка функционала модуля мониторинга Системы Check4Trick, предназначенного для расчета признаков на основе статистических данных о ходе торгов. 2. Разработка функционала обезличивания данных. 3. Разработка математических признаков для задачи классификации триплетов (дата, инструмент, клиент) с использованием встроенного языка Системы Check4Trick. 4. Разработка заданий и выполнение расчетов признаков с использованием обезличенных данных реальных торговых сессий. 5. Выполнение проверки полученных данных. 6. Подготовка обучающей выборки на основе размеченных триплетов (дата, инструмент, клиент). 7. Разработка прототипа математической модели классификации триплетов (дата, инструмент, клиент). Разрабатываемый продукт предназначен для автоматического ежедневного мониторинга торгов на финансовых рынках, выявления и оценки комплаенс рисков на финансовых рынках в целях противодействия неправомерному использованию инсайдерской информации и манипулированию рынком (ПНИИИ/МР). Потребители продукта – профессиональные участники рынка (брокеры, управляющие компании, банки) и организаторы торгов / сотрудники комплаенс подразделений финансовых организаций и профессиональных участников рынка (ПУРЦБ). В рамках этапа 1 НИОКР были достигнуты следующие результаты: 1. Разработан функционал модуля мониторинга Системы Check4Trick, предназначенный для расчета признаков на основе статистических данных о ходе торгов. 2. Разработан функционал обезличивания данных. 3. Разработаны математические признаки для задачи классификации триплетов (дата, инструмент, клиент) с использованием встроенного языка Системы Check4Trick. 4. Разработаны задания и выполнены расчеты признаков с использованием обезличенных данных реальных торговых сессий. 5. Выполнена проверка полученных данных. 6. Подготовлена обучающая выборка на основе размеченных триплетов (дата, инструмент, клиент). 7. Разработан прототип математической модели классификации триплетов (дата, инструмент, клиент). Результаты выполнения работ первого этапа НИОКР полностью соответствуют техническому заданию и календарному плану проекта. Все поставленные цели достигнуты, выполнение задач прошло успешно. Работа по первому этапу выполнена в полном объеме. Результаты этапа 1 НИОКР в соответствии с приказом Министерства экономического развития Российской Федерации от 29 июня 2021 г. № 392 «Об утверждении критериев определения принадлежности проектов к проектам в сфере искусственного интеллекта» соответствуют технологиям искусственного интеллекта «Интеллектуальная поддержка принятия решений», «Алгоритмы решения задач на основе данных с частичной разметкой и (или) незначительных объемов данных» и «Автоматическое машинное обучение», а также направлены на решение технологических задач «Предиктивный и прескриптивный анализ, позволяющий предсказывать развитие ситуации на основе анализа данных и автоматизировать принятие решений в режиме реального времени (включая создание методов и моделей)» и «Сверхкраткосрочное прогнозирование, анализ потока данных в режиме реального времени и прогнозирование нештатных ситуаций (включая создание систем искусственного интеллекта)».