мозговой штурм

Сергей, менеджер по инновациям в одной средней компании (около 1000 человек), пялился в экран ноутбука, пролистывая очередной ролик про DeepSeek и ChatGPT. «Два месяца, а толку ноль», — пробормотал он, закрывая вкладку. В голове крутились фразы из видео: «революция в бизнесе», «автоматизация рутины»… Но как это все применить — совершенно непонятно!

Спасением стала курилка. Там он наткнулся на начальника контакт-центра, Игоря, который, выпуская клубы дыма, бубнил: 

— Мои ребята уже роботы! Одни шаблонные ответы, а клиенты злые. Да и сам чёрт ногу сломит — кто из них реально старается, а кто просто кнопки тыкает. Проверять каждую переписку — мне жизни не хватит!  

Сергей замер. В голове щёлкнуло: «LLM… А что, если не только клиентам помогать, но и сотрудников контролировать?» Мысль горела, как искра, но тут же накатил страх: он же в контакт-центре как инопланетянин — процессов не знает, метрик не понимает. 

Если коротко перечислить наиболее распространённые причины, по которым трейдер торгует в убыток, то получится примерно следующий список.

1. Низкий уровень знаний.

2. Неопытность.

3. Отсутствие контроля над собой.

4. Необучаемость.

5. Гордость. 

6. Страх.

Может быть сюда можно добавить ещё что-то, но это основное. Эти причины сплетаются воедино и создают интересное для изучения явление «сливающего трейдера». Они образуют прочную железную клетку, запирающего такого трейдера внутри себя и держащую его на расстоянии от тех возможностей для заработка. которые предоставляет рынок.

Интересно было бы поставить следующий эксперимент: «Что будет, если заставить постоянно сливающего трейдера играть в игру, где ставкой будут не его деньги, а его жизнь?»

Подобный эксперимент можно было бы назвать «Жёсткая школа трейдинга». 

Важные данные будут нам помогать 5 января:

11-55 (EUR) Изменение количества безработных в Германии (дек)
12-30 (GBP) Индекс деловой активности в строительном секторе (дек)
13-00 (EUR) Индекс потребительских цен

(Господа нужны лайки и оценки, хорошо постить система не дает!)