Рынки событийных деривативов, такие как Polymarket, формируют большой массив данных о торговой активности. Каждая сделка, изменение позиции и результат завершённого рынка оставляют цифровой след, по которому можно изучать поведение участников.
Однако высокая доходность трейдера сама по себе мало говорит о качестве его стратегии. За результатами могут стоять системный подход, высокая готовность к риску, краткосрочная спекуляция или отдельные удачные сделки.
Для команды PolyRadar мы разработали AI-систему, которая анализирует историю торговых операций, формирует поведенческие профили трейдеров и выявляет аномальные паттерны, требующие дополнительного внимания.
Задача
Создать интеллектуальный аналитический контур, способный не просто агрегировать статистику сделок, а интерпретировать поведение участников рынка.
Система должна учитывать историю торговых операций, открытые и закрытые позиции, особенности управления риском, повторяющиеся действия и результаты предыдущих решений.
Отдельной задачей стала разработка механизма обнаружения аномалий — необычных последовательностей сделок и отклонений от характерного поведения трейдеров.
В отличие от традиционной аналитики, основанной на фиксированных метриках и фильтрах, решение должно формировать целостную картину торговой стратегии и объяснять обнаруженные закономерности.
Решение
Мы разработали для PolyRadar аналитическую AI-систему, в основе которой лежат две специализированные модели машинного обучения и интеллектуальный агент для интерпретации результатов.
Модель поведенческого анализа трейдеров
На исторических данных о торговых операциях была обучена собственная AI-модель, которая исследует последовательности сделок, открытые и закрытые позиции, торговые предпочтения и повторяющиеся паттерны.
Модель формирует поведенческий профиль участника: определяет характер его торговли, особенности стратегии, отношение к риску и характерные способы открытия и закрытия позиций.
Это позволяет перейти от отдельных числовых показателей к системному анализу трейдера — понять не только его результаты, но и то, каким образом они достигаются.
Модель детекции аномалий
Отдельно разработали ML-модель для обнаружения нетипичной торговой активности.
Она анализирует поведение участников и выявляет статистически необычные действия: отклонения от привычного торгового профиля, нестандартные последовательности операций и подозрительные изменения активности.
Такие сигналы могут указывать на нестандартную стратегию, изменение поведения или потенциально информированную торговлю. При этом аномалия рассматривается как аналитический сигнал, а не доказательство нарушения.
Интеллектуальный аналитический агент
Поверх моделей реализован AI-агент, который объединяет результаты анализа, историю торговых операций и контекст рынка.
Он формирует структурированные отчёты об участниках, объясняет особенности их стратегий, выделяет ключевые закономерности и обращает внимание на обнаруженные аномалии.
Результаты доступны через пользовательские интерфейсы PolyRadar и интеграционные инструменты платформы.
Что реализовали
Собственная ML-модель анализа трейдеров. Обучение на исторических торговых данных для определения поведенческих характеристик и особенностей торговой стратегии.
Поведенческое профилирование. Анализ торговых предпочтений, отношения к риску, повторяющихся действий и характерных паттернов.
Анализ открытых и закрытых позиций. Исследование текущей активности и исторических результатов в контексте стратегии участника.
Отдельная модель Anomaly Detection. Выявление необычных последовательностей сделок, отклонений и подозрительных торговых сигналов.
AI-агент для интерпретации данных. Формирование аналитического профиля трейдера с объяснением обнаруженных закономерностей.
Аналитический контур платформы. Объединение данных о рынках, торговых операциях и участниках для работы AI-моделей.
Telegram-бот и веб-дашборд. Пользовательские интерфейсы для изучения трейдеров, просмотра аналитики и получения сигналов.
API и MCP-интеграции. Доступ к аналитическим данным и сигналам для внешних продуктов-партнёров и AI-агентов.
Результат
Для команды PolyRadar создана интеллектуальная аналитическая система, которая превращает историю торговых операций в поведенческие профили, интерпретируемые закономерности и сигналы аномальной активности.
Вместо анализа отдельных сделок пользователь получает комплексное представление о трейдере: его торговой стратегии, характерных паттернах, открытых позициях и историческом поведении.
Объединение собственной модели поведенческого анализа, отдельной модели обнаружения аномалий и AI-агента позволило сформировать специализированный аналитический контур для рынков событийных деривативов.
Разработанные компоненты интегрированы в экосистему PolyRadar, включающую Telegram-бот, веб-дашборд, партнёрский API и MCP-интерфейс.
Проект демонстрирует возможности специализированного Machine Learning для анализа сложных последовательностей действий, выявления скрытых закономерностей и интеллектуальной интерпретации больших массивов финансовых данных.
- собственные AI-модели
- 2
- пользователей Telegram-бота
- 1000+
- объём операций через торговый модуль
- $100K+
