Pavel se na finančních trzích aktivně pohybuje od roku 2007. Nejprve jako soukromý obchodník, později jako portfolio manažer a vývojář automatických obchodních systémů. Jeho strategie se obchodovaly na klientských prostředcích přesahujících 500 mil. Kč.

Již od základní školy se věnuje numerickým metodám a strojovému učení. Koncem roku 2011 se začal zabývat klasickými (mělkými) neuronovými sítěmi. V roce 2013 se jako jeden z prvních výzkumníků v ČR pustil do studia hlubokých neuronových sítí (deep learning), tedy ještě předtím, než se tyto metody rozvinuly v nejslibnější oblast vývoje umělé inteligence. Zabýval se využitím hlubokých konvolučních neuronových sítí na klasifikaci spekter vesmírných objektů. Na toto téma obhájil v roce 2014 diplomovou práci na Masarykově univerzitě v Brně v oboru Teoretická fyzika a astrofyzika. Ve své práci dosáhl přelomových výsledků. Po zveřejnění se práce dočkala pozitivních recenzí ze zahraničí a pozdějších citací v pracích jiných autorů.

Pavel pokračoval v aplikaci těchto metod na finančních trzích. Jako asset manager pracoval pro přední společnosti ve středoevropském regionu. Významně se podílel na tvorbě opčních strategií na komoditní ETF a volatilitu v rámci hedge fondu Charles Bridge Global Macro. Jedním z jeho projektů je také práce na tvorbě hluboké architektury pro market making na hlavních evropských akciových trzích v rámci investiční banky Wood & Company.

V současné době se věnuje řízení SpreadCharts a jako machine learning konzultant se podílí na vývoji dalších zajímavých fintech projektů po celém světě.

Elena začala obchodovat komoditní spready při práci a zároveň studiu na vysoké škole. Obchodování na komoditních trzích jí nabízelo možnost vydělat nějaké peníze navíc, aniž by ji to zabralo příliš mnoho času. Její přístup byl postaven na analýze dat Commitment of Traders, technické analýze a hlavně porozumění tomu, jak změny struktury trhu ovlivňují chování spreadů.

Dnes se věnuje podpoře uživatelů aplikace SpreadCharts a přípravě edukativních videí a článků.