Новый сервис по анализу акций, портфелей и стратегий

Чтобы охватить рынок финтех-стартапов на российском фондовом рынке, достаточно нескольких пальцев одной руки. Тем интереснее анализировать каждый новый проект, разработанный командами отечественных программистов – особенно если он заточен под глобальные рынки.

Продукт portfolioand.me для частных инвесторов от компании Artquant подпадает под эти критерии. Financial One поговорил с его основателем и главой компании Ильей Филипповым, который рассказал о том, как придумал сервис и в каком направлении собирается его развивать.

Илья, как пришла идея создания сервиса Portfolioand.me?

Я кодировал тестовые алгоритмы на MATLAB и понял, что это долго и неудобно, а главное – недоступно широкой массе людей. Потом я много пользовался терминалом Bloomberg, где есть ряд удобных функций, но, опять же, это не для простых смертных. Несколько лет назад появились первые робо-эдвайзеры, и тут я понял, что модель долгосрочного инвестирования в акции правильная, и это то, к чему надо приводить людей, чтобы они благополучно встретили старость. Концепция простая: зарплаты будут снижаться из-за технологической революции, а все прибыли сконцентрируются в корпоративном сегменте, поэтому людей надо подталкивать к инвестированию в ценные бумаги.

Правда, стоит отметить, что инвестиционную историю сложно продвигать, потому что она сильно подпорчена форекс-брокерами и бинарными опционами. Мы хотим переформатировать это мышление с использованием умных технологий.

С какого момента ведется история компании?

Компания у нас открылась в прошлом году, основал ее я, нашел стратегических инвесторов в лице своих бывших руководителей по фонду Inventum Capital Дмитрия Бирюкова и Самита Яковлева. Они прониклись идеей и дали денег на создание сервиса Portfolioand.me, помогли набрать команду.

Мы двигались некоторыми итерациями и вначале хотели сделать продукт только для фондов, но для этого им был нужен track record на реальных деньгах либо полное раскрытие технологии, что, в принципе, убивало всю суть, и поэтому мы модифицировали сервис под массового потребителя. Когда еще только разрабатывали продукт институционального уровня, у нас был раунд бета-тестирования, и мы рассылали аккаунты по коллегам. Так у нас набралось около 200 тестеров только среди сотрудников инвестбанков.

Теперь наша мечта – зацепить retail инвесторов, причем не только российских, но и зарубежных. У нас Россия не приоритет, скорее, как полигон – мы обкатываем здесь наши новые разработки.

Как вы бы охарактеризовали свой сервис portfolioand.me? Русский Betterment?

-Не совсем. Betterment – это, по сути, робо-эдвайзер, его бизнес модель отличается от нашей. Человек вносит деньги, а Betterment ими управляет – это УК, только в автоматическом режиме, пассивное управление.

Наша идея, скорее всего, ближе к Yahoo Finance. Мы насытили свой сервис всевозможной биржевой информацией. Мы строим широкий universe; мы начали вообще с США, собрали данные по 5000 американских компаний, а сейчас увеличиваем охват до 25000 акций и ETF из 22 стран и планируем расширяться дальше. На данный момент к американским мы добавили российские эмитенты.

Человек регистрируется на сервисе, проходит тестирование для составления его риск-профиля, а дальше либо сам себе собирает портфель и прогоняет его в нашей системе, либо просит это сделать наш алгоритм на основе фильтров, либо использует уже готовые стратегии а-ля «инвестируй как Баффет» и, опять же, оптимизирует их с помощью различных опций.

Уникальная разработка компании – AI, технология машинного обучения. Она берет пакет акций и одним кликом проводит фундаментальный research, который обычно делают профессиональные аналитики. Фундаментальный анализ, исследование cash flow – тема непростая для массового рынка, и мы решили, что этот вопрос можно автоматизировать и упростить. Теперь нужно просто ввести в систему портфель бумаг, она его проанализирует и сообщит, какую акцию можно убрать из портфеля и почему, а какую – добавить вместо удаленной.

Почему мы говорим о машинном обучении, а не о системном подборе бумаг? Потому что мы хотели добиться кастомизации. Например, если вы являетесь инвестором в технологические компании, то сервис не предложит вам что-нибудь из Oil and Gas, даже если его акция будет обладать фундаментально более привлекательными характеристиками. То есть алгоритм распознает ваши предпочтения. Порой, выясняется, что пакет акций может обладать свойством, о котором вы даже не знали (например, все бумаги оказались дивидендные).

Читать дальше