Разработка модуля аналитики для клиентов брокерской компании (webприложение)

1.

Разработка модуля аналитики для
клиентов брокерской компании (webприложение)

2.

Зачем и для чего?
Большинство из крупных брокерских приложений не имеет в своем функционале анализ
портфеля в разрезе риск-профиля клиента. Что-то похожее есть только у Тинькофф.
Инвестиции.
Наиболее крупные игроки на рынке:
Тинькофф Инвестиции
Открытие Инвестиции
БКС Брокер
ВТБ Инвестиции
Альфа Инвестици
и
1.
2.
3.
4.
5.

3.

Идея
и
чек-лист
Перед началом работы над модулем аналитики нам необходимо
Собрать требования и пожелания реальных пользователей
Выяснить, кто будет целевой аудиторией проект
Выяснить какие у проекта цел
Выяснить, как проект должен быть реализован, какие нужно применить технологии, платформы, сервисы и т.
д.,
• Произвести поиск и анализ существующих решени
• Сформировать «портрет» каждого риск профиля
Агрессивный
Умеренный
Консервативный
Активы:
• государственные облигации (ОФЗ)
• драгметаллы
• ПИФы
• акции надежных компаний (голубые фишки
5-10% портфеля)
• валюта
Возможные портфели:
• 100% гособлигации
• 80% гособлигации, 20% акции
Активы:
• государственные и корпоративные облигации
• акции компаний (голубые фишки)
• валюта
Возможные портфели:
• 75% государственные и корпоративные
облигации , 25% акции
• 45% облигации, 55% акции
Готов потерять 10%
Потенциальный доход 9 - 10%
:
й
.
а
и
Готов потерять 5%
Потенциальный доход 6 - 8%
Доходы чуть выше существующих процентных
ставок по депозитам в соответствующей валюте
Активы:
• облигации развивающихся рынков
• акции рискованных компаний (второй
эшелон)
• фьючерсы
• структурные продукты
Возможные портфели:
• 20% облигации , 80% акции
• 100% акции
Готов потерять 60%
Потенциальный доход 13 - 18% ₽, 12 - 16% $

4.

5.

«Игровые» данные и математическое моделирование
Математическое моделирование мы провели с помощью Excel
.
В данном случае рассматривается пример с определением распределения активов по отраслям
Если доля >10 % для какой либо отрасли, выносим соответствующие рекомендации

6.

Верхнеуровневая
логика формирования
рекомендаций
На основе определённых риск
профилей и рекомендаций к
содержанию портфелей

7.

Функциональность решения
я
Давайте посмотрим как это работает для пользовател

8.

Архитектура решения
Backen
(Django)
Б
(таблицы со сделками,
профилями, акции,
облигации и т. д.)
d
Д
Frontend

9.

Спасибо за внимание!