В эпоху, когда финансовые рынки реагируют быстрее, чем человек успевает моргнуть, а инвесторы ждут от технологий невозможного, междисциплинарность становится не просто модным словом, а настоящим конкурентным преимуществом. Герой нашего материала аналитик данных Батырхан Садуанов пример специалиста новой волны: инженера, который сумел перенести логику робототехники в мир высокочастотной торговли, машинного обучения и блокчейна. Его алгоритмы анализируют миллионы рыночных сигналов, а созданная им система прогнозирования новостей предсказывает движение рынка с высокой точностью.
Экспресс газета поговорила с Батырханом о том, почему финансовый рынок больше похож на живой организм, чем на математическую модель, и как инженерный подход помогает «видеть сквозь шум».
ЭГ: Батырхан, вы начинали в робототехнике. Как путь инженера привел вас в финансовую аналитику?
Батырхан Садуанов: На первый взгляд это может показаться неожиданным. Но если смотреть глубже, логика проста: и в робототехнике, и в финансах мне приходилось работать с хаосом. В робототехнике шумные сенсоры, неполные данные, ограничения и необходимость принимать решения в реальном времени. На рынке – то же самое, только вместо датчиков у вас котировки, новости и миллионы участников, каждый из которых реагирует на события по-своему.
Мой путь проходил через инженерные компании, государственные IT-проекты, телеком, финансовые структуры. И каждый раз я убеждался: отрасли меняются, но принцип остается один – понять хаотичные данные и превратить их в модели, которые реально работают.
ЭГ: Вы часто говорите, что «мир – это данные». Это метафора или профессиональный взгляд на вещи?
Батырхан Садуанов: Это и метафора, и рабочий инструмент. Если убрать «вывески» отраслей, остается одно: источник сигналов, шум, динамика и необходимость принимать решения под неопределенностью. Робот, телеком-сеть, блокчейн или финансовый рынок – это вариации одной и той же задачи. Везде нужно понять, где настоящие сигналы, а где случайность. И это умение, которое я перенёс из инженерии в финансы, стало моим преимуществом.
ЭГ: Финансовый рынок, по вашим словам, это живой организм. В чем проявляется его «живость»?
Батырхан Садуанов: Во всем. В инженерных системах вы можете повторить эксперимент, проверить, что робот сделал то же самое в тех же условиях. На рынке такого нет. Здесь участвуют тысячи людей и алгоритмов, реагирующих на новости, ожидания и действия друг друга. Шум не случайный, он «умный», многослойный, и его нельзя полностью убрать. Но именно это делает работу интересной. Ты не просто наблюдаешь процессы, ты становишься частью среды, которая постоянно меняется и требует постоянной адаптации.
ЭГ: Вы разработали систему, которая предсказывает движение рынка с точностью до 80%. Как это возможно?
Батырхан Садуанов: Мы объединяем машинное обучение, анализ новостей и исторические данные. Система не просто ищет ключевые слова, она учитывает контекст, фазу рынка, поведение участников. Она учится на огромных массивах информации и находит закономерности, которые трудно заметить невооруженным глазом. Но важно понимать: это не магия. Точность – результат многолетней работы с данными и понимания того, где заканчивается теория и начинается реальность.
ЭГ: У вас уникальный профиль: математика, программирование, финансы, машинное обучение, блокчейн. Это случайность или сознательный выбор?
Батырхан Садуанов: Это не случайность, а логика работы с данными. Когда смотришь на мир как на совокупность процессов, паттерны повторяются. Траектория робота, котировки на бирже, активность пользователей в телеком-сети или транзакции в блокчейне – все это истории о случайных процессах с разными ограничениями. Если понимаешь фундаментальные принципы, можно переносить методы из одной области в другую. Это дает огромное преимущество: новые отрасли перестают быть чужими, они просто добавляют еще один источник сигналов.
ЭГ: Почему междисциплинарность стала ключевым преимуществом в эпоху данных?
Батырхан Садуанов: Мир стал слишком сложным, чтобы смотреть на него из одной точки. Специалист, который знает только финансы, может упустить ограничения моделей. Инженер, который не понимает экономики, не поймет поведение рынка. А программист без понимания данных рискует потеряться в их хаосе. Междисциплинарность – это не «чуть-чуть знать обо всём», это умение видеть одну структуру там, где другие видят разные миры, и строить решения, которые работают в реальности.
ЭГ: Какие преимущества это дает на практике?
Батырхан Садуанов: Три ключевых. Во-первых, модели становятся более реалистичными, потому что учитывают ограничения среды. Во-вторых, можно быстро переносить опыт из одной отрасли в другую – идеи из робототехники или телеком-аналитики применимы к рынкам и Web3. И, наконец, такой подход делает работу устойчивой к изменениям: новые активы, платформы, данные – это не ломают мышление, а расширяют его.
Фактически ты создаешь универсальный инструмент, который можно адаптировать к любым сложным системам.
ЭГ: Если упростить, ваш профессиональный принцип звучит как «мир – это процессы, наблюдения и решения»?
Батырхан Садуанов: Да, именно так. Меняются отрасли, инструменты, типы данных, но математика остается. Везде есть процессы во времени, ограничения, шум и риск. Мой путь – это скорее смена декораций, чем профессии. И финансовый рынок – самая насыщенная и «живая» декорация, с которой мне приходилось работать.
ЭГ: Что бы вы посоветовали тем, кто хочет идти в data science, но боится широты этой области?
Батырхан Садуанов: Не бояться. Сначала важно понять, как устроена структура данных и как работают процессы. Остальное – отрасли, инструменты, платформы – это просто новые источники сигналов. Когда вы видите закономерности и понимаете, как с ними работать, даже сложные системы становятся управляемыми. А гибкость мышления и междисциплинарность сегодня – не тренд, а необходимость.
Василий Черный