Я расколол "код" Mozgovikа с помощью AI

Алиса — это ерунда, как андроид от роскосмоса, какой умный сделал такой интерфейс?
Мне пришлось обратиться к TalkAI. Самое крутое в конце.

Публикую нашу переписку и мои вопросы. Перевод через гугл по-бырому.

1
— What do you think about the quality of forecasts of mozgovik recearch team?
— Что вы думаете о качестве прогнозов исследовательской группы Мозговича?
— I don't have specific information or data regarding the «mozgovik research team» or their forecasting quality. If you provide more context about their focus or methodology, I might be able to offer insights based on general principles of forecasting and research quality. In general, the quality of forecasts can be assessed by looking at factors such as the accuracy of past predictions, the methodologies used, the data sources, and the expertise of the team.
— У меня нет конкретной информации или данных относительно «исследовательской группы mozgovik» или качества их прогнозирования. Если вы предоставите больше контекста об их фокусе или методологии, я, возможно, смогу предложить идеи, основанные на общих принципах прогнозирования и качества исследований. В целом, качество прогнозов можно оценить, рассмотрев такие факторы, как точность прошлых предсказаний, используемые методологии, источники данных и опыт команды.


2
— this is their website mozgovik.com/#comanda
— это их сайт mozgovik.com/#comanda
— It looks like you've shared a link to a website. However, I can't access external websites. If you need help with specific information from the site or have questions about its content, feel free to provide details, and I'll do my best to assist you!
— Похоже, вы поделились ссылкой на сайт. Однако я не могу получить доступ к внешним сайтам. Если вам нужна помощь с конкретной информацией с сайта или у вас есть вопросы по его содержанию, не стесняйтесь сообщать подробности, и я сделаю все возможное, чтобы вам помочь!

3
— they say they can predict the stock market and their ideas work
— они говорят, что могут предсказать фондовый рынок и их идеи работают

Predicting the stock market is a complex and often controversial topic. While some analysts and traders use various methods—such as technical analysis, fundamental analysis, and quantitative models—to make informed predictions, there is no guaranteed way to predict market movements with accuracy.

Some reasons why people might claim their ideas work include:

1. Statistical Success: They may have had a streak of successful predictions that gives the appearance of reliability, even if it's due to chance.

2. Backtesting: Some strategies might look successful when applied to historical data but may not perform as well in real-time markets.

3. Market Psychology: Understanding investor behavior can lead to accurate predictions in certain situations, particularly in the short term.

4. Niche Expertise: Some predictors specialize in specific sectors or types of assets where they have developed insights that can yield better-than-average results.

5. Adaptation: Successful traders often adapt their strategies based on changing market conditions, which can lead to periods of success.

6. Confirmation Bias: People may remember their successful predictions more than their failures, leading to a skewed perception of their predictive abilities.

It's important to approach stock market predictions with caution and to conduct thorough research before making investment decisions. Diversification and risk management are key to navigating the uncertainties of the market.

Прогнозирование фондового рынка — сложная и часто спорная тема. Хотя некоторые аналитики и трейдеры используют различные методы, такие как технический анализ, фундаментальный анализ и количественные модели, для составления обоснованных прогнозов, не существует гарантированного способа точно предсказать движения рынка.

Некоторые причины, по которым люди могут утверждать, что их идеи работают, включают:

Статистический успех: у них могла быть полоса успешных прогнозов, которая создает видимость надежности, даже если это случайно.

Тестирование на исторических данных: некоторые стратегии могут выглядеть успешными при применении к историческим данным, но могут не так хорошо работать на рынках в реальном времени.

Психология рынка: понимание поведения инвесторов может привести к точным прогнозам в определенных ситуациях, особенно в краткосрочной перспективе.

Нишевая экспертиза: некоторые предсказатели специализируются на определенных секторах или типах активов, где они разработали идеи, которые могут дать результаты выше среднего.

Адаптация: успешные трейдеры часто адаптируют свои стратегии на основе меняющихся рыночных условий, что может привести к периодам успеха.

Предвзятость подтверждения: люди могут помнить свои успешные прогнозы больше, чем неудачи, что приводит к искаженному восприятию своих предсказательных способностей.

Важно подходить к прогнозам фондового рынка с осторожностью и проводить тщательное исследование перед принятием инвестиционных решений. Диверсификация и управление рисками являются ключом к навигации в условиях неопределенности рынка.

4
— do you trust smart-lab? Please try your intuituion if data is not available?
— доверяете ли вы smart-lab? Попробуйте свою интуицию, если данные недоступны?

As an AI language model, I don't have personal feelings or intuition, so I don't have the capacity to trust or distrust any entity, including Smart-Lab. However, I can provide some general guidance on evaluating the reliability of financial platforms or data sources.

When assessing the trustworthiness of a financial platform like Smart-Lab, consider the following:

1. Reputation: Look for reviews and feedback from other users to gauge the platform's reputation in the financial community.

2. Transparency: Reliable platforms usually provide clear information about their data sources, methodologies, and any potential conflicts of interest.

3. Regulatory Compliance: Check if the platform complies with relevant regulations and standards in the financial industry.

4. Data Accuracy: Evaluate the accuracy of the data provided by the platform. Cross-reference with other reputable sources if possible.

5. Security Measures: Ensure that the platform has robust security measures in place to protect user data and financial transactions.

6. User Experience: A well-designed, user-friendly interface can also be an indicator of a reliable service.

Always do your own research and due diligence before relying on any financial platform.
Как модель языка ИИ, я не обладаю личными чувствами или интуицией, поэтому я не могу доверять или не доверять какой-либо организации, включая Smart-Lab. Однако я могу дать некоторые общие рекомендации по оценке надежности финансовых платформ или источников данных.

При оценке надежности финансовой платформы, такой как Smart-Lab, примите во внимание следующее:

Репутация: ищите отзывы и отклики других пользователей, чтобы оценить репутацию платформы в финансовом сообществе.

Прозрачность: надежные платформы обычно предоставляют четкую информацию о своих источниках данных, методологиях и любых потенциальных конфликтах интересов.

Соответствие нормативным требованиям: проверьте, соответствует ли платформа соответствующим правилам и стандартам в финансовой отрасли.

Точность данных: оцените точность данных, предоставляемых платформой. По возможности сопоставляйте их с другими авторитетными источниками.

Меры безопасности: убедитесь, что на платформе предусмотрены надежные меры безопасности для защиты пользовательских данных и финансовых транзакций.

Пользовательский опыт: хорошо продуманный, удобный интерфейс также может быть показателем надежного сервиса.

Всегда проводите собственное исследование и проверку, прежде чем полагаться на какую-либо финансовую платформу.

5
Let's do it another way. That are the chances that what they suggest is true, statistically speaking?
Давайте сделаем это по-другому. Каковы шансы, что то, что они предлагают, является правдой, статистически говоря?

ChatGPT

To assess the statistical likelihood of a suggestion being true, you would typically need to consider several factors:

1. Data Quality: The reliability and validity of the data on which the suggestion is based.
2. Sample Size: Larger sample sizes generally provide more reliable estimates of true effects or outcomes.
3. Statistical Significance: The p-value associated with the results can indicate whether the findings are statistically significant.
4. Confidence Intervals: These provide a range of values that are likely to contain the true effect size; narrower intervals suggest more precision.
5. Bias and Confounding Variables: Consideration of potential biases in the data and whether confounding variables were controlled for.
6. Reproducibility: Whether the findings have been replicated in other studies adds to their credibility.
7. Expert Consensus: The level of agreement among experts in the field can also provide insight into the validity of a suggestion.

If you have a specific suggestion or scenario in mind, please provide more details, and I can help evaluate the statistical likelihood based on the available information.

ChatGPT

Чтобы оценить статистическую вероятность того, что предположение является истинным, вам обычно необходимо учитывать несколько факторов:

Качество данных: надежность и обоснованность данных, на которых основано предположение.
Размер выборки: большие размеры выборки, как правило, обеспечивают более надежные оценки истинных эффектов или результатов.
Статистическая значимость: p-значение, связанное с результатами, может указывать на то, являются ли результаты статистически значимыми.
Доверительные интервалы: они предоставляют диапазон значений, которые, вероятно, содержат истинный размер эффекта; более узкие интервалы предполагают большую точность.
Смещение и сопутствующие переменные: рассмотрение потенциальных смещений в данных и того, контролировались ли сопутствующие переменные.
Воспроизводимость: были ли результаты воспроизведены в других исследованиях, повышает их достоверность.
Экспертный консенсус: уровень согласия среди экспертов в данной области также может дать представление о обоснованности предположения.

Если у вас есть конкретное предложение или сценарий, предоставьте более подробную информацию, и я смогу помочь оценить статистическую вероятность на основе имеющейся информации.

6

they said that they made 296% p.a. on FLOT stock, is that true?
они сказали, что заработали 296% годовых на акциях FLOT, это правда?

Тут оно зависло

Погоди, говорит, не так быстро!

To verify the claim of a 296% annual return on FLOT (an ETF that typically invests in floating-rate bonds), you would need to check the historical price data and performance metrics for that specific stock or ETF over the relevant time period.

Such a high return is unusual and would likely involve a very specific time frame or market conditions, such as a significant market event or a short-term investment strategy. It's important to look at official financial statements, market reports, or credible financial news sources to validate this information.

If you have more context or specific dates in mind, you can perform further research or consult financial data platforms for accurate performance metrics.

Чтобы проверить заявление о годовой доходности 296% по FLOT (ETF, который обычно инвестирует в облигации с плавающей ставкой), вам нужно будет проверить исторические ценовые данные и показатели эффективности для этой конкретной акции или ETF за соответствующий период времени.

Такая высокая доходность необычна и, скорее всего, будет связана с очень конкретными временными рамками или рыночными условиями, такими как значимое рыночное событие или краткосрочная инвестиционная стратегия. Важно изучить официальные финансовые отчеты, рыночные отчеты или надежные источники финансовых новостей, чтобы подтвердить эту информацию.

Если у вас есть больше контекста или конкретные даты в голове, вы можете провести дополнительное исследование или обратиться к платформам финансовых данных для получения точных показателей эффективности.

7
Can you dice in your artificial brain or just say in plain words what you do think of them?
Можете ли вы рассуждать в своем искусственном мозге или просто сказать простыми словами, что вы о них думаете?
I don't have feelings or personal opinions like a human does, but I can provide information or analysis based on the data I've been trained on. If you have a specific topic or question about dice, I'd be happy to help explain or discuss it!
У меня нет чувств или личных мнений, как у человека, но я могу предоставить информацию или анализ на основе данных, на которых я был обучен. Если у вас есть конкретная тема или вопрос о костях, я буду рад помочь объяснить или обсудить это!

8 ТУт оно меня сильно достало и я начал терять control, но вспомнил, чтоучил фортран в школе и продолжил в этом духе:
Ok. This is the input: profitablity of trades in the Russian stock market? i.e. 296%, 115%, 183%, 136%, 109%, 45%. Does this data seem to be true or achivable by a human team in a row?
Хорошо. Это вводные данные: прибыльность сделок на российском фондовом рынке? т.е. 296%, 115%, 183%, 136%, 109%, 45%. Кажется ли вам, что эти данные верны или достижимы для человеческой команды подряд?

The profitability percentages you've provided for trades in the Russian stock market—296%, 115%, 183%, 136%, 109%, and 45%—are extraordinarily high and suggest either an exceptional trading strategy or potentially unrealistic expectations.

In the realm of trading, particularly in stock markets, returns of such magnitudes are uncommon and typically not sustainable over the long term. Here are a few points to consider regarding the achievability of these numbers by a human team:

1. Market Conditions: While it's possible to achieve high returns during certain market conditions or through high-risk trading strategies (like options trading, leverage, or penny stocks), consistent high returns are rare.

2. Risk vs. Reward: High returns usually come with high risks. A human team achieving these returns might be taking on substantial risk, which could lead to significant losses as well.

3. Time Frame: If these percentages represent gains over a very short period (e.g., day trading), they might be more plausible, but still unlikely to be consistently replicable. For longer-term investments, such returns are highly suspicious.

4. Statistical Anomalies: It's essential to consider the possibility of statistical anomalies or outlier events that could inflate perceived profitability in a short time frame.

5. Realism: For most retail traders and even many professional traders, average annual returns in the range of 10-20% are considered good. Achieving returns in the hundreds of percent repeatedly indicates either a very unique situation or potential manipulation or misrepresentation of data.

In summary, while high returns can occasionally happen, consistently achieving the percentages you've listed is highly improbable for a human trading team. It's crucial to approach such claims with skepticism and consider the broader context of trading performance.
Проценты прибыльности, которые вы указали для сделок на российском фондовом рынке — 296%, 115%, 183%, 136%, 109% и 45% — необычайно высоки и предполагают либо исключительную торговую стратегию, либо потенциально нереалистичные ожидания.

В сфере торговли, особенно на фондовых рынках, доходность таких масштабов встречается редко и, как правило, не является устойчивой в долгосрочной перспективе. Вот несколько моментов, которые следует учитывать относительно достижимости этих цифр человеческой командой:

Рыночные условия: хотя возможно достичь высокой доходности при определенных рыночных условиях или с помощью высокорисковых торговых стратегий (таких как торговля опционами, кредитное плечо или дешевые акции), постоянно высокая доходность встречается редко.

Риск против вознаграждения: высокая доходность обычно сопряжена с высокими рисками. Человеческая команда, достигающая такой доходности, может взять на себя значительный риск, что также может привести к значительным потерям.

Временные рамки: если эти проценты представляют собой прибыль за очень короткий период (например, дневная торговля), они могут быть более правдоподобными, но все равно вряд ли будут последовательно воспроизводимыми. Для долгосрочных инвестиций такие доходы крайне подозрительны.

Статистические аномалии: важно учитывать возможность статистических аномалий или выпадающих событий, которые могут завышать воспринимаемую прибыльность за короткий промежуток времени.

Реализм: для большинства розничных трейдеров и даже многих профессиональных трейдеров средняя годовая прибыль в диапазоне 10–20 % считается хорошей. Достижение прибыли в сотни процентов неоднократно указывает либо на очень уникальную ситуацию, либо на потенциальную манипуляцию или искажение данных.

Подводя итог, можно сказать, что хотя высокие доходы иногда случаются, постоянное достижение указанных вами процентов крайне маловероятно для человеческой торговой команды. Крайне важно подходить к таким заявлениям скептически и рассматривать более широкий контекст эффективности торговли.

Вот эти слова!




Ну что я говорил, а? Доверяй, но проверяй, где снаряды статистика, Mozgovik?


Часть 2 smart-lab.ru/blog/1112753.php

Часть 3 smart-lab.ru/blog/offtop/1112750.php