Что особенно интересно, эта книга – это прямая речь Баффета без каких-либо искажений. Но есть минус – в этой книге прям есть повторы, когда Баффет рассказывал разным студентам одно и то же.
Кроме того, к этому моменту я уже прочел много книг про Баффета и да! Здесь есть немало нового.

Про инвестиции

👉Моя работа – аллоцировать капитал.

👉Одна из важных вещей, которой учит Баффет – это способность компаний повышать цены. Примеры – Кока-Кола может поднять цены на 1 цент – никто не заметит и не перестанет покупать колу. Но есть поднять цены на подкладки для костюмов на 0,5%, то у тебя просто перестают их покупать (Berkshire H. имела ½ этого рынка в США). Поднимать цены можно только на дифференцируемые продукты (любимые многими торговые марки). А вот на commodity поднять цены нельзя, так как клиент сразу уйдет к конкурентам.
К первой группе относится конфеты See’s Candy, газета для лудоманов Daily Racing Form.

👉Вторая вещь, которой учит Баффет – это избегать бизнесов, где постоянно нужны высокие капзатраты. Он приводит пример такой компании – AT&T. Баффет, например, любил газеты (медиа-активы), потому что в этот бизнес не надо было вкладывать большой CAPEX.

👉Самая важная вещь, которую я пытаюсь выяснить, оценивая бизнес – насколько большой ров защищает бизнес от конкурентов.

Эксперимент DeepSeek-R1-Zero показал нечто замечательное: используя чистое обучение с подкреплением с тщательно продуманными функциями вознаграждения, им удалось заставить модели развивать сложные способности рассуждения полностью автономно. Речь шла не только о решении проблем — модель органически научилась генерировать длинные цепочки мыслей, самостоятельно проверять свою работу и выделять больше вычислительного времени для более сложных задач.

Техническим прорывом здесь стал их новый подход к моделированию вознаграждения. Вместо того чтобы использовать сложные нейронные модели вознаграждения, которые могут привести к «взлому вознаграждения» (когда модель находит фиктивные способы увеличить свои вознаграждения, которые на самом деле не приводят к лучшей производительности модели в реальном мире), они разработали умную систему на основе правил, которая сочетает вознаграждения за точность (проверку окончательных ответов) с вознаграждениями за формат (поощрение структурированного мышления). Этот более простой подход оказался более надежным и масштабируемым, чем модели вознаграждения на основе процесса, которые пробовали другие.

Продолжаю радовать вас и себя свежими подборками корпоративных облигаций из числа уже торгующихся на бирже, к которым можно присмотреться для получения регулярного купонного дохода.

🔥Сегодня — горячая подборка надежных плавающих бондов, которые платят купоны КАЖДЫЙ месяц! Почти как зарплату, только на работу при этом ходить не нужно😎

Подписывайтесь на телеграм-канал, где регулярно выкладываются стратегии инвестирования и актуальные подборки инструментов.

💼Вначале повторюсь, что для консервативной части портфеля в 2025 году лучшим выбором, на мой взгляд, могут стать следующие инструменты:

👉Вклады под максимально высокую ставку и желательно ещё с дополнительными бонусами;

👉Фонды денежного рынка для временной парковки кэша на брокерском счете (например, фонд LQDT);

👉И, конечно же, облигации: с фиксированным купоном — для «бронирования» высокой ставки на какое-то время вперед, а также флоатеры — на случай, если ДКП останется жесткой ещё надолго.

● Погашение от 1 года до 4 лет;

• +913951,
• в среднем 60930 в день,
• 15 торговых дней.

• брокеру — 18997
• бирже — 167257

• ~ 5 млн,
• средняя загрузка — 50%
• 2,5 млн обычно свободно.

• 351 ордер 
• 610 сделок

• ~30 фьючерсов forts: на валюты, индексы, ресурсы и цб
• объём определяется динамически как минимальное из { среднего предложения/спроса по 3-м лучшим ценам стакана, 1/7 выделенного объёма депо на инструмент, вручную заданного фиксированного значения }

• на каждый инструмент выделяется 1 / ( 0,5 * число инструментов) депо
• если свободной маржи осталось менее 10%, новые позиции не открываются
• за 3 дня до экспирации открытие новых поз по инструменту запрещается

40% продажный цены каждого нового импортного пассажирского автомобиля попадает в карман правительства России. Из оставшихся 60% около 35% уходит производителю транспортного средства (в основном в Китай), ещё 14% — это затраты на доставку и по 4-6% — заработок дистрибьюторов и дилеров соответственно.
#2315

t.me/moneyandpolarfox/10781