Вот уже третий год, как я копаюсь в графиках, как шахтёр в угольной лаве. Перепробовал всё: свечи, RSI, стохастик, индикатор чая по утрам — но в итоге понял, что настоящая магия в скользящих средних! Да‑да, те самые линии, что едва успеваешь заметить, как они уже куда‑то поползли.
Чтобы понять, круто ли моя торговая стратегия, нужен бенчмарк. Раньше я сравнивал себя с «индексом полной доходности» — бред, если честно. Представьте: ты только вложился, а он тебе: «Эй, парень, у меня и так уже три процента за квартал». Ну а мне пришлось перейти на MA50 и MA200, чтобы хоть как‑то выровнять свою кривую доходности. И знаете что? Пересечение короткой MA с длинной сразу дало мне повод назвать себя гением.
Раньше я расстраивался, если MA не дала сигнал. «Ну где светлое будущее?», — думал я, глядя на красные свечи. А теперь я смотрю на свою SMA (Simple Moving Average) и EMA (Exponential Moving Average) и говорю: «Расслабься, чувак — я с тобой надолго». Ведь MA сглаживает все твои слёзы от стоп‑лоссов и внезапных гэпов.
Знали ли вы, что у ChatGPT есть рабочие команды через слэш? Типа /help
Если вы спросите его об этом, он ответит:
Первая команда — /reset — позволяет сбросить текущий контекст общения.
ChatGPT буквально забудет всё, что знал до этой команды в рамках текущего чата.По работе мне постоянно приходится быть в курсе разных нейросетей и простых решений на них, чтобы подсмотреть часть идей для использования в компании. В феврале я наткнулся на исследование OpenAI под названием SWE-Lancer, в котором ИИ должен был заработать $1 млн .
Что такое SWE-Lancer? Если коротко, то
Опытные специалисты из OpenAI (разработчик ChatGPT) выгрузили с фриланс-биржи Upwork кучу задач. Далее отобрали только те, где в описании есть все данные для решения задачи. Осталось 1488 штуки. После этого начали тестировать как с ними справятся нейросети.
Сколько «заработали» нейросети (в теории)?
Самая лучшая на тот момент, Claude 3.5 Sonnet, успешно справилась с 26,2% задач кодирования и 44,9% решений по управлению проектами (например: выбор подрядчиков, оценка рисков, распределение бюджета).
Что меня особенно заинтересовало в этом исследовании: ИИ оказался сильнее в принятии решений, чем в написании кода, при том, что в СМИ рассуждают о программистах, копирайтерах и дизайнерах. У меня на работе больше менеджеров, чем программистов, но есть вероятность, что они не очень будут рады новым возможностям по использованию нейросетей.
Софтлайн объявляет о планах приобрести 51% долю в компании DreamDocs — это разработчик платформы для интеллектуальной обработки документов. Сейчас планируем подписать рамочное соглашение о приобретении компании.
Что умеет DreamDocs?
✔ Распознает текст и извлекает ключевые данные
✔ Классифицирует, анализирует и сравнивает документы
✔ Генерирует контент (договоры, отчеты)
✔ Встроенный ИИ-ассистент консультирует сотрудников
✔ Поддерживает интеграцию с ЭДО, CRM и другими системами
DreamDocs войдет в AI-направление SL Soft (дочка SOFL) и будет интегрирована с другими продуктами компании.
Самое интересное — как всегда, цифры:
в 2024 году размер полученных DreamDocs контрактов превысил 400 млн рублей;
после приобретения доли DreamDocs объединенный прогноз по выручке AI направления SL Soft на 2025 год превысит 1 млрд рублей при уровне рентабельности по EBITDA порядка 35%;
такой финансовый результат позволит обеспечить рост оборота данного направления более чем в два раза;
💫 Данная публикация является инвестиционным пророчеством
Понимая, что значительная часть людей, а именно более 90% всех находящихся в точке макротренда, сочтут эту публикацию провокационной, мы заранее готовы к любой критике.
— Почему мы находимся в макротренде?
— Что такое макротренд?
🫴 Вопросов много. Всё очень интересно, но ничего не понятно, верно?
🎧 Включаем — Paul Sabin 711.
🔽 Подгружаем базу
Макротренд — это долгосрочная, масштабная тенденция, оказывающая глобальное влияние на общество, экономику, технологии или культуру. Средний цикл макротренда в технологической отрасли составляет ~4 года. Смена макротрендов происходит на фоне разочарования, переосмысления, негативных новостей и даже под влиянием медиакультуры или политики.
Макротренды создают как возможности (новые рынки, технологии), так и риски (социальные дисбалансы, экологические кризисы). Их анализ помогает прогнозировать будущее и адаптироваться к изменениям.
😮 С базой всё понятно. Впитали. Уловили. Записали в блокнотик. 🚶♂️ Идём дальше.
GigaChat 2.0 Сбера стал доступен каждому пользователю. Благодаря новому подходу к обучению существенно повысился уровень всех навыков модели. Искусственный интеллект научился распознавать голосовые аудиофайлы, глубже анализировать запросы пользователя, обрабатывать больший объём текста и распознавать изображения. Все возможности GigaChat доступны в одном продукте и на любой поверхности — таким образом пользователю не нужно переключаться между разными сервисами.