#LTI_интересное
Какие компании считаются технологическими и почему
Часто можно услышать споры на тему того, какой бизнес можно отнести к технологическому, а какой нет. Вопрос особенно актуален для компаний, где технологические сервисы переплетаются с физическими активами, необходимыми для ведения бизнеса - Whoosh, Делимобиль, Ozon, ВсеИнструменты.ру и т.д.
У меня давно была идея написать пост на эту тему, но все никак не доходили руки. И вот недавно решил потестировать, как справятся с ответом на вопрос LLM модели. Большинство справилось не очень, но последняя версия Deepseek выдала настолько хорошие ответы, что мне пришлось написать пост :)
Так что встречайте, первый пост, написанный в соавторстве с Deepseek - разбираем на примере конкретных компаний, стоит ли их относить к технологическим или нет, с подробным объяснением логики: https://longterminvestments.ru/what-is-tech/
Заодно в посте немного рассказал про то, какие есть минусы у LLM моделей и почему их нужно аккуратно использовать в аналитике и перепроверять информацию.
Мне кажется получился интересный и полезный материал, так что можно смело на него ссылаться, делиться и т.д., буду только рад (как и со всеми остальными постами).
@long_term_investments
Какие компании считаются технологическими и почему
Часто можно услышать споры на тему того, какой бизнес можно отнести к технологическому, а какой нет. Вопрос особенно актуален для компаний, где технологические сервисы переплетаются с физическими активами, необходимыми для ведения бизнеса - Whoosh, Делимобиль, Ozon, ВсеИнструменты.ру и т.д.
У меня давно была идея написать пост на эту тему, но все никак не доходили руки. И вот недавно решил потестировать, как справятся с ответом на вопрос LLM модели. Большинство справилось не очень, но последняя версия Deepseek выдала настолько хорошие ответы, что мне пришлось написать пост :)
Так что встречайте, первый пост, написанный в соавторстве с Deepseek - разбираем на примере конкретных компаний, стоит ли их относить к технологическим или нет, с подробным объяснением логики: https://longterminvestments.ru/what-is-tech/
Заодно в посте немного рассказал про то, какие есть минусы у LLM моделей и почему их нужно аккуратно использовать в аналитике и перепроверять информацию.
Мне кажется получился интересный и полезный материал, так что можно смело на него ссылаться, делиться и т.д., буду только рад (как и со всеми остальными постами).
@long_term_investments
Long Term Investments
Какие компании считаются технологическими и почему – отвечает Deepseek
Разбираемся, какие компании можно считать технологическими и почему Рассматриваем на примере Whoosh, Ozon, ВсеИнструменты, Делимобиль и Hertz
👍31🔥13
#LTI_интересное
Легко ли получить прибыль на рынке, если знаешь будущее
Нашел интересный эксперимент от Elm Wealth. Они сделали простую игру, где пользователю показывают обложку WSJ как бы за 36 часов до ее публикации и дают сделать ставку, какая будет динамика индекса S&P 500 и 30-летних трежерис (можно использовать плечо до х50).
На обложке закрашены блоки, которые говорят, какая была динамика рынка, но показывают всю остальную информацию - вышедшую макро статистику, отчеты компаний и т.д. Игра состоит из 15 раундов.
Интуитивно кажется, что если заранее знать новости, то заработать очень легко. Так вот, в исходном эксперименте Elm половина пользователей в такой игре получили убыток, 1/6 потеряли весь капитал, а средняя доходность составила всего 3.2%.
Профессиональные трейдеры справились в среднем лучше. Секрет в том, чтобы корректировать размер ставок - использовать больший леверидж при более высокой степени уверенности, а если влияние новостей не понятно - вообще не делать ставки.
Я потестировал игру, получилось увеличить виртуальный капитал в 6 раз, хотя правильное направление движения угадал только в 53% случаев и Sharpe ratio получился ужасный, всего 0.415. Такой результат как раз за счет того, что "очевидных" трейдов было очень мало (в них использовал большой леверидж), а остальные делал более консервативными на меньшие суммы и часто ошибался.
Если интересно, можете проверить, насколько у вас получится заработать, "зная будущее". Игра на английском и для прохождения нужен компьютер, так как рассчитана на достаточно большой экран: https://elmwealth.com/crystal-ball-challenge/
Агрегированная статистика по игре от Elm описана здесь: https://elmwealth.com/crystal-ball/
@long_term_investments
Легко ли получить прибыль на рынке, если знаешь будущее
Нашел интересный эксперимент от Elm Wealth. Они сделали простую игру, где пользователю показывают обложку WSJ как бы за 36 часов до ее публикации и дают сделать ставку, какая будет динамика индекса S&P 500 и 30-летних трежерис (можно использовать плечо до х50).
На обложке закрашены блоки, которые говорят, какая была динамика рынка, но показывают всю остальную информацию - вышедшую макро статистику, отчеты компаний и т.д. Игра состоит из 15 раундов.
Интуитивно кажется, что если заранее знать новости, то заработать очень легко. Так вот, в исходном эксперименте Elm половина пользователей в такой игре получили убыток, 1/6 потеряли весь капитал, а средняя доходность составила всего 3.2%.
Профессиональные трейдеры справились в среднем лучше. Секрет в том, чтобы корректировать размер ставок - использовать больший леверидж при более высокой степени уверенности, а если влияние новостей не понятно - вообще не делать ставки.
Я потестировал игру, получилось увеличить виртуальный капитал в 6 раз, хотя правильное направление движения угадал только в 53% случаев и Sharpe ratio получился ужасный, всего 0.415. Такой результат как раз за счет того, что "очевидных" трейдов было очень мало (в них использовал большой леверидж), а остальные делал более консервативными на меньшие суммы и часто ошибался.
Если интересно, можете проверить, насколько у вас получится заработать, "зная будущее". Игра на английском и для прохождения нужен компьютер, так как рассчитана на достаточно большой экран: https://elmwealth.com/crystal-ball-challenge/
Агрегированная статистика по игре от Elm описана здесь: https://elmwealth.com/crystal-ball/
@long_term_investments
👍50🔥22✍3