Применимость платформы в ряда озвученных сфер применения (например венчурные инвестиции) не обоснована технически и экономически
Платформа имеет ряд аналогов с более продвинутым функционалом и подтвержденной эффективностью (например Estimize , Forcerank и Numerai Эффективность предсказательной силы платформы подтверждена лишь на очень коротких временных горизонтах
Выделение 20% денежных средств под портфель гибридного интеллекта нецелесообразно до подтверждения эффективности платформы в долгосрочном периоде Объем привлекаемых средств в разы превышает значения для более продвинутых платформ-конкурентов ( Estimize и Numerai)
В ряде интервью CTO проекта Юрий Лобынцев публично завышает ключевые показатели эффективности платформы (например в конце июля на киевском митапе касательно эффективности эксперемента на базе MOEX озвучивает показатель доходности 400% годовых против реальных 24% ) Численность команды уже на ранней стадии развития проекта составляет 12 человек, при этом динамика развития проекта уступает Numerai (8 человек в команде по данным PitchBook)
В 2016 году профессиональные трейдеры и участники биржевых торгов потратили на покупку данных о финансовом рынке более $50 млрд. Из них более $4 млрд ушло на профессиональные аналитические сервисы и системы (Predictive Analytics). К 2020 году этот показатель увеличится примерно в шесть раз. При этом B2C-рынок финансовой информации для непрофессионалов гораздо больше — например, в США 54% жителей хотя бы раз в жизни покупали какие-либо акции, а в Китае торговлей на бирже занимаются примерно 30% жителей.
Эффективность платформы на финансовых рынках не верифицирована. Единственным подтверждением эффективности платформы, указанным в WhitePaper является 30 дневный эксперемент, проведенный совместной с Московской Биржей, результатом которого стала доходность по портфелю в 3%. При этом период тестирования слишком короткий, полученные данные нельзя трактовать как доходность в 26% годовых. Применимость платформы к оценке венчурных проектов так же не подтверждена.
Выпуск токенов обоснован необходимостью создания внутренней экономики в экосистеме, которая установит прозрачные и справедливые отношения между всеми ее участниками: аналитиками, трейдерами, инвесторами и командой Cindicator
Объем привлекаемых Cindicator в несколько раз превышает объем собранных средств для более продвинутых платформ аналогов Estimize и Numerai (объем привлеченных средств для Estimize и Numerai составил $5.6 и $7.5 млн соответственно).
Команда включает опытных специалистов в сферах Data Science и Machine Learning (Александ Фролов, Евгений Кольцов)