Sovcom trader

Components

Front Service
Back Service
Mobile
Telegram bot
Alisa voice interface
ML prediction module

Services

Nginx
Postgres
Clickhouse
Kafka

Установка и запуск

Проект контейниризован в docker для запуска в корне проекта сделать

mvn clean package    
docker-compose up

Реализований функционал

Ролевая модель (пользователь и администратор приложения, необходимы интерфейсы для каждой роли)
Функционал регистрации новых пользователей (в рамках процесса регистрации создается первый рублевый счет для торговли)
Функционал подтверждения регистрации для администратора приложения
Функционал для блокировки/разблокировки пользователей
Функционал для пополнения и выведения средств с рублевого счета
Функционал открытия нового счета для проведения операций над выбранной пользователем валютой
Отображение сводной информации по имеющимся в портфеле пользователя активам. Состав представленной информации должен быть обоснован
Отображение исторической информации о движении валюты (отчет по сделанным операциям)
Отображение общей информации о пользователе приложения в удобном и понятном для пользователя виде (профиль текущего пользователя), в т.ч., и информация о реквизитах счетов, с которых совершаются операции над валютами
Функционал торговли, возможность покупать и продавать валюту по рыночному курсу (курс из внешнего источника)
Визуализация графика стоимости валюты/валют за период (график изменения стоимости)
Расчет и визуализация прогнозной стоимости валют(технический анализ, регрессионные модели, ML и т.д.) - проработаны модели для решения

Front Service

Модуль для авторизации и работе с пользователям.

Также получает список акканутов и транзакций пользователя.

Stack - java, spring-boot

Back Service

Модуль для работы переводами(в рамках хакатона внутри front-модуля) между счетами и сохранения транзакций

Stack - java, spring-boot

Mobile

moxy2 retrofit2 kotlin coroutines + kotlin flows cicerone koin

Stack - kotlin

Telegram bot

Модуль для совершения переводов и просмотра котировок. Для подтверждения перевода планировалось использовать подтверждение через SMS

Alisa

ML prediction module

Проработаны модели для прогнозирования курса валют по историческим данным:

Линейная регрессия для визуализации трендов
Нелинейная регрессия для визуализации более сложных моделей с доп. источниками данных
Тренд по экстремумам графика и другие модели стандартного технического анализа
Использование новостей к каждой валюте привязываются зависимые активы и оценивается эмоциональная окраска новостей по активу
Анализ фронтиров поиск потенциально важных новостей, которые могут выстрелить в ближайшее время. Новости кластеризуются по темам и дальше для каждого кластера оцениваем его скорость роста кластеров для поиска фронтира