📊 Инвестиционная карта проекта

Платформа интеллектуальной аналитики космических циклов на базе AI

Структурированное исследование астро-финансовых циклов

⚠️ Исследовательская система сигналов — требуется Human-in-the-Loop валидация
Платформа генерирует вероятностные сигналы, а не автоматические торговые решения
1300+
Файлов в репозитории
500+
Python-модулей
5000+
Исторических кейсов
12
LLM-провайдеров
10+
Docker-сервисов

🎯 Ключевые характеристики платформы

📁
1300+
Файлов в репозитории
🐍
500+
Python-модулей
📚
5000+
Исторических кейсов
🔬
BUILT-IN
Архитектура на основе доказательств
👤
ACTIVE
Human-in-the-Loop валидация
🔗
MULTI-AGENT
Мультиагентный пайплайн

💰 Ключевые преимущества

🌙
Структурированное моделирование
Систематизированный подход к моделированию небесных циклов с применением формализованных методологий
🔬
Мультиагентный пайплайн
Многоуровневая система сбора и проверки доказательной базы для каждого сгенерированного сигнала
📊
Структурированная модель оценки
Формализованная система расчёта степени уверенности в прогнозах на основе множественных факторов
🎯
Ограниченная прямая конкуренция
Минимальное количество игроков в нише структурированного моделирования небесных циклов для финансовых рынков

💼 Бизнес-ценность

🤖

Автоматизация исследований

Полная автоматизация процесса сбора и структурирования альтернативных данных для финансового анализа

📈

Генерация сигналов

Система формирует вероятностные торговые сигналы для последующего профессионального анализа трейдером

📚

Накопление знаний

Каждый кейс сохраняется в базе знаний, что повышает качество последующих исследований через обратную связь

✅

Валидация человеком

Архитектура предполагает обязательный профессиональный контроль перед принятием торговых решений

📊 Практическая валидация и исследовательская методология

📁

Кейс-ориентированная валидация

Более 5000 структурированных исторических рыночных кейсов. Каждый кейс включает описание события, небесную конфигурацию и исход. Проведён структурированный Root Cause Analysis.

👤

Торговые примеры с участием эксперта

Сигналы проходят тестирование в дискреционной торговой среде под контролем профессионального трейдера. Ведётся логирование решений. Результаты включаются в цикл корректировки.

🎯

Модель оценки на основе доказательств

Формализованная система scoring степени уверенности. Многоуровневая фильтрация доказательной базы. Чёткое разделение принятых и отклонённых доказательств.

📋

Методология валидации

Разделение данных на обучающую и тестовую выборки. Систематическое логирование всех решений. Прозрачная методология принятия и отклонения сигналов.

⚙️ Технологический стек

🧠 Оркестрация LLM
Архитектура с поддержкой 8+ провайдеров языковых моделей с интеллектуальной маршрутизацией запросов и резервными механизмами.
Production Ready
🔍 RAG и граф знаний
Retrieval-Augmented Generation с векторной базой данных Weaviate и графовой базой Neo4j/FalkorDB для структурирования доказательной базы.
Core Infrastructure
📊 Структурированная модель оценки
Формализованная система расчёта степени уверенности в сигналах на основе множественных факторов и их весов.
Proprietary
🐳 Контейнеризация
Более 10 Docker-сервисов с полной docker-compose инфраструктурой для воспроизводимого развёртывания.
10+ Services

🏗️ Ключевые модули системы

🔮 Движок генерации сигналов
Модуль формирования вероятностных торговых сигналов на основе выявленных астро-циклических паттернов и их корреляций с рыночными событиями.
3000+ строк кода 12 feature modules
🧠 HCSP пайплайн
Hierarchical Cognitive Synthetic Processing — многоуровневая система доказательного рассуждения для формальной проверки гипотез.
3 фазы 80 000+ строк кода
📁 Менеджер исторических кейсов
Система хранения и анализа исторических рыночных кейсов для проверки устойчивости паттернов и тестирования гипотез.
5000+ кейсов 10 категорий
🔗 Слой оркестрации LLM
Универсальный прокси-слой для работы с множеством языковых моделей с механизмами rate-limiting, caching и failover.
12 провайдеров RAG-ready
📱 Пользовательский интерфейс
Telegram-бот и API для получения сигналов и управления исследовательским процессом.
5000+ строк Interactive
📜 ACE фреймворк правил
Структурированный фреймворк для стандартизации астрологического анализа. Модель PSI-D планетных достоинств.
40 000+ playbook Structured

🏛️ Архитектура системы

📱 Слой представления

Telegram-бот REST API VSCode Plugin

🎯 Слой оркестрации

HCSP Pipeline Agent Router Context Manager

👤 Слой валидации человеком

Review сигналов Логирование решений Feedback Loop
Обязательный контроль

🧠 Слой AI-рассуждений

RAG Engine Case Analyzer Confidence Scorer

💾 Слой данных

Weaviate Neo4j/FalkorDB PostgreSQL

🌍 Рыночные возможности

📈

Рынок альтернативных данных

Растущий спрос на альтернативные источники данных и сигналов в финансовой индустрии.

🤖

AI в финансовом секторе

Устойчивый тренд на автоматизацию исследований и использование AI-ассистентов в профессиональном финансовом сообществе.

🌙

Формирующаяся ниша

Ранняя стадия развития сегмента структурированного моделирования небесных циклов для финансовых рынков.

🔬

Автоматизация quant-исследований

Спрос на инструменты автоматизации количественных исследований и генерации альтернативных альфа-факторов.

⚠️ Факторы риска

📊 Статистическая валидация
Требуется проведение rigorous статистической валидации с использованием backtesting и out-of-sample testing для институционального принятия.
📜 Регуляторный ландшафт
Потенциальные регуляторные ограничения на использование AI в финансовых рекомендациях в различных юрисдикциях.
🎓 Образовательная работа
Необходимость просветительской работы для принятия методологии традиционным quant-сообществом.
📐 Развитие quant-метрик
Разработка стандартных количественных метрик для оценки качества сигналов и risk-adjusted returns.

📍 Текущая стадия проекта

🔬

Исследовательская система

Платформа функционирует как исследовательская система генерации сигналов с подтверждённой методологией.

📊

Следующий этап

Институциональная статистическая валидация является приоритетной задачей развития платформы.

💼

Коммерческая модель

Ориентация на B2B-аналитику и лицензирование методологии для профессиональных участников рынка.

🎯 План развития и направления инвестиций

🔬 Слой количественной валидации
Разработка backtesting engine, framework количественных метрик, тестирование статистической значимости.
📊 Аналитика производительности
Dashboard с метриками качества сигналов, отслеживание исторической точности.
🏛️ Институциональная отчётность
Формирование compliance-ready отчётов, audit trails для институциональных клиентов.
💼 B2B-коммерциализация
Разработка API для hedge funds и институциональных инвесторов, white-label решения.

Этапы статистической валидации:

📊

Тестирование на отложенных данных

Валидация сигналов на выборке данных, не использовавшихся при разработке модели

📈

Отслеживание точности сигналов

Систематический мониторинг точности сгенерированных сигналов во времени

⚖️

Framework risk-adjusted метрик

Разработка framework для оценки соотношения доходности и риска

🎯 Позиционирование

Текущая стадия: Продвинутая исследовательская инфраструктура с планом институционального расширения

🎯

Deep-tech исследовательская инфраструктура

Платформа для автоматизации альтернативного количественного исследования с применением структурированных космических циклов

📡

Альтернативная сигнал-интеллектуальная аналитика

Источник альтернативных сигналов для усиления существующих количественных стратегий

🔬

Структурированная астрономо-финансовая аналитика

Систематизированный подход к изучению корреляций между небесными циклами и рыночными событиями

Платформа в настоящее время функционирует как структурированная система исследований и генерации сигналов. Развитие в направлении количественной валидации и институциональной отчётности представляет следующую фазу развития проекта.

👤 Валидация под руководством основателя

🚀

Практическое применение

Платформа активно используется в реальных исследовательских и торговых сценариях под руководством основателя.

🔄

Итеративное совершенствование

Постоянное улучшение методологии через практическую валидацию и обратную связь от рынка.

📐

Методологический подход

Развитие платформы основано на строгой методологии с применением цикла анализа и корректировки гипотез.