Спрашиваем у молодого трейдера Сергея Тимонина.
Точные цели мотивируют меня. Когда срок поджимает, появляется дополнительная мотивация бежать к результату, даже если приходится преодолевать страхи и контролировать эмоции.
Например, недавно я поставил цель – достичь 100 000 рублей до Нового года. С приближением 31 декабря надежда на шестизначную сумму начала пропадать, но мысль о том, что у меня есть задача помогла мне торговать интенсивнее, а где-то даже агрессивнее. Я активнее писал знакомым трейдерам, следил за ситуациями, и в итоге добился желаемого.
Безусловно. Но важно не гнаться за мелкими ежедневными цифрами, которые стимулируют азарт и нервозность, если их не достигаешь. Я стараюсь сосредоточиться не на конкретных суммах, а на качестве торговых ситуаций, которые приведут меня к желаемому результату. Если эмоции берут верх, я переключаюсь на анализ ситуации.
🗂️ Без паники, расшифровка
RAG — Retrieval-Augmented Generation, в переводе: генерация с дополнением из поиска.
Это способ сделать большие языковые модели — такие как GPT — умнее. Они не просто отвечают по памяти, а сначала ищут информацию в базе, а уже потом формируют ответ. Как умный помощник с отличным поиском и вежливой речью.
📚 Почему без этого уже никуда
Обычные языковые модели обучены на огромных объёмах текста. Но они не знают всего. Например, не знают, что у тебя в компании отпуск оформляется через портал HR, а отчёты сдаются не по шаблону, а по внутренней инструкции.
Вот здесь и включается RAG: он ищет нужную информацию внутри твоих документов, знаний и баз, а потом выдает связный, понятный ответ. И не фантазирует, как это бывает у LLM «из коробки».
📌 Пример — на пальцах
Представим, что ты работаешь в компании, где есть внутренняя база знаний: инструкции, шаблоны, памятки. Сотрудник спрашивает: «Как оформить командировку?»
Обычный бот может начать путаться. А модель с RAG найдет нужный документ, вытащит оттуда нужный пункт и сформулирует ответ человеческим языком. Быстро, точно, без ошибок.
Подготовила для вас методические материалы, которые ранее публиковала в канале. Сообщение будет обновляться по мере появления новых полезностей.
Авторские материалы:
🔹Как заработать на падении рынка
Готовые книги:
🔸Д.Том. Применение тех.анализа
💬 Представь: ты пишешь вопрос в чат — и получаешь не ссылку на форум 2007 года, а чёткий, понятный ответ. Будто с тобой говорит умный собеседник, который читал всё на свете.
Познакомься: это LLM.
🤖 LLM — это большая языковая модель. Искусственный интеллект, обученный на миллиардах слов и текстов, чтобы понимать и говорить с людьми. Не по шаблону, а по смыслу. Отвечать, писать, объяснять, советовать.
🧩 А теперь расшифруем:
LLM — это аббревиатура от Large Language Model, что по-русски значит «большая языковая модель».
— Large (большая) — потому что модель обучена на гигантских массивах данных и имеет миллиарды параметров, словно «нейроны», которые учатся понимать язык.
— Language (языковая) — потому что она работает с человеческой речью: распознаёт вопросы, команды, описания.
— Model (модель) — потому что это математическая структура, созданная на основе машинного обучения, которая находит закономерности и применяет их для генерации текста.
Продолжаем еженедельные стримы для начинающих скальперов Мосбиржи!
Сегодня у микрофона Ришат Мазитов — без воды и мотивационных речей, только рабочие подходы!
Если вы начинаете изучать скальпинг или уже пытались торговать, но пока результат оставляет желать лучшего — обязательно приходите.
Начинаем в 11:00.
Открываешь интернет — и тебе предлагают:
«Вот тебе паттерн, вот тебе схема — открывай сделку». Но на практике эторедко работает.
Причина не в сетапе. А в том, что вы не знаете, откуда он взялся.
0️⃣Он проверен на 3 графиках или на 3-х тысячах?
0️⃣Где его границы применимости?
0️⃣На каком рынке он работает: на нефти, на валютах, на фьючерсах или акциях?
0️⃣Работает в импульсе или в коррекции?
0️⃣Он даёт преимущество или просто красиво смотрится на истории?
Эти вопросы — и есть путь к рабочей системе.
⸻
🔍 Что я делаю перед тем, как использовать паттерн в торговле:
1️⃣Беру паттерн и тестирую его на истории: смотрю, где он срабатывает, а где даёт ложные сигналы.
2️⃣ Отбираю только те условия, где его результат повторяется.
3️⃣ Тестирую на своём депозите — с риском, прибылью, сопровождением.
4️⃣ И только потом, если всё подтверждается, — включаю его в рабочую систему и начинаю использовать постоянно.
📌 Только так появляются настоящие авторские сетапы. Это не “схемы с картинки”, это инструменты, за каждым из которых стоит анализ, статистика и риск.