Разработал веб-сервис для онлайн-прогнозирования направления движения фьючерса USDRUBF на Московской бирже. Система использует часовые биржевые данные, технические индикаторы и нейросетевую модель Time Series Transformer для расчёта вероятности роста или снижения цены на следующий час. Реализовал полный ML-пайплайн: подготовку данных, формирование признаков, обучение модели, инференс, веб-интерфейс и REST API для получения прогноза в формате JSON. Сервис создан как исследовательский MVP и наглядно демонстрирует применение машинного обучения для анализа финансовых временных рядов.