О компании Braynysa

Мы создаём будущее финансовых технологий через машинное обучение и глубокий анализ DeFi протоколов

Наши ценности определяют наш путь

В основе Braynysa лежат принципы, которые направляют каждое наше решение и формируют культуру инноваций в сфере децентрализованных финансов

Научный подход к анализу

Каждый наш алгоритм основан на строгой математической модели. Мы не полагаемся на интуицию — только на данные и проверенные методы машинного обучения. Например, наша система анализа ликвидности в Uniswap v3 использует 47 различных параметров и обучается на исторических данных за последние три года.

Команда регулярно публикует исследования в области применения нейронных сетей для прогнозирования поведения автоматизированных маркет-мейкеров. В 2024 году наши специалисты представили 8 научных работ на международных конференциях по финтеху.

Прозрачность и доверие

Все наши модели открыты для аудита клиентов. Мы детально объясняем логику принятия решений системой и предоставляем полный доступ к метрикам точности. Каждый месяц публикуем отчёты о производительности алгоритмов с честной статистикой успешных и неудачных прогнозов.

Клиенты получают не просто результаты анализа, а понимание того, как эти результаты получены. Мы считаем, что образованный пользователь — это наш лучший партнёр в развитии технологий.

Непрерывное развитие

DeFi развивается стремительно, и мы идём в ногу со временем. Каждую неделю наши алгоритмы анализируют новые протоколы, а команда изучает появляющиеся механизмы. За первую половину 2025 года мы интегрировали поддержку 23 новых DeFi протоколов.

Сотрудники тратят 20% рабочего времени на изучение передовых технологий и экспериментирование с новыми подходами. Это инвестиция в будущее, которая позволяет нам оставаться лидерами в области применения ИИ в децентрализованных финансах.

Культура инноваций и сотрудничества

В Braynysa работают специалисты, которые разделяют страсть к исследованиям и стремление изменить мир финансов. Наша команда сочетает глубокие знания в области машинного обучения с практическим опытом работы с блокчейн-технологиями.

  • Междисциплинарный подход: математики работают рядом с экономистами
  • Открытость к экспериментам и готовность учиться на ошибках
  • Ответственность перед клиентами и этичное использование данных
  • Стремление делиться знаниями через образовательные программы
Александр Коваленко
Ведущий аналитик DeFi
Михаил Петров
Специалист по машинному обучению
"Мы не просто анализируем данные — мы создаём инструменты, которые помогают людям принимать осознанные финансовые решения в мире DeFi"