La intersección entre las finanzas y la tecnología basada en datos se está volviendo más crucial que nunca.
Los administradores de activos, comerciantes y analistas usan Graphext para diseñar estrategias basadas en datos y extraer información sobre mercados, monedas y carteras sin escribir código. Analice y segmente activos financieros o implemente modelos de predicción y agrupamiento para interrogar los patrones detrás de las cuentas, identificar oportunidades y pronosticar tendencias del mercado.
Proyectos
Diversidad en el capital de riesgo de EE. UU.
Este proyecto aplica ingeniería inversa a las características de 1500 capitalistas de riesgo estadounidenses. Nuestro modelo consideró características como la formación académica, el género y la raza de los capitalistas de riesgo para predecir la antigüedad de su puesto.
Oportunidades inmobiliarias en Madrid
Un análisis geoespacial de las ofertas inmobiliarias en Madrid. Este proyecto utiliza el enriquecimiento y la predicción de datos sociodemográficos para exponer oportunidades ocultas en el sector inmobiliario de Madrid.
Due Diligence de finanzas de consumo con Menhir.ai
En este proyecto Menhir utilizó Graphext para segmentar los activos pertenecientes a una cartera de préstamos. Expusieron subcomunidades en los datos al agrupar activos según la actualidad, frecuencia, longevidad y cantidad de sus pagos.
Préstamos en Alemania y calificación crediticia
Este proyecto realiza ingeniería inversa de las características de 1000 préstamos alemanes para comprender las características más influyentes para los prestamistas y los bancos al considerar el perfil de riesgo de una aplicación.
