@spydell_finance - о том, каким образом аналитику преодолевать "ловушку нейросетей"

Очень важный, на мой взгляд, текст. Особенно в конце - где говорится о том, каким образом аналитику преодолевать "ловушку нейросетей".
Полагаю, что нынешняя опора многих на нейросети как истину в последней инстанции, усугубит дефицит качественных аналитиков, умеющих докопаться до скрытой сути процессов, стартовав с внешних проявлений - и как следствие, приведет к повышению их гонораров.

Цитата:

@spydell_finance
Особенность современного медиа бизнеса заключается в том, что все нацелены на быстрый и яркий результат, а это значит «горячие заголовки», кликбейт, поверхностный анализ.

Никто даже не пытается докопаться до сути. Из примеров: аналитика в ведущих англоязычных бизнес СМИ настолько сильно деградировала, что вся глубина «анализа» сводится к мере отклонения корпоративного или макроэкономического индикатора от прогноза и ожиданий. Это же полный абсурд.

На протяжении многих лет замечаю, что их вообще не интересует декомпозиция факторов и причинно-следственные связи.

Логично, если читатель заходит на Bloomberg, Reuters, FT или WSJ (далее "мировые СМИ") в попытке понять насколько хорошими или плохими вышли данные по инфляции в США, первое что интересует – это оценка краткосрочной и среднесрочной тенденции, чтобы выстроить «систему координат» в ретроспективе (не каждый имеет под рукой исторические ряды, чтобы проверить меру отклонения данных от исторических средних), далее интересует декомпозиция структуры инфляции с оценкой вклада проинфляционных и дезинфляционных компонентов.

В новостных заметках от мировых СМИ вы прочитаете, как прекрасны данные по инфляции, т.к. вышли лучше прогнозов, обязательные комментарии придурка Хассета о том, что инфляции в США нет, далее 2-3 никому не интересных комментарий от хэдж фондов, которые также не разбираются в макроэкономике и на этот сошлись, что хватит.

Часто ли вы в мировых бизнес СМИ видели структурную декомпозицию американского рынка по секторам с оценкой мультипликаторов и меркой перекупленности? Хотя бы статике. А так, чтобы оценить, какие компании или сектора оказали наибольшее влияние на отклонение рынка от равновесных показателей?

Максимум, на что их хватает – репост исторического графика P/S или P/E из терминала Bloomberg без понимания структуры формирования и оценки меры дисбаланса. То, чем я занимался последние два года.

Вот так во всем. Ни на один действительно важный вопрос 2025 года они не смогли ответить.

Если «ведущие умы аналитической мысли» не смогли адекватно покрыть исторический и крайней редкий перекос на американском рынке в 35 трлн, о чем вообще можно говорить? Что еще важнее может быть для СМИ, ежедневно пишущих об американском рынке, но не осиливших оценку меры перекупленности и масштаба накопления дисбалансов? Даже не пытались.

Они «добивали» меня своей ленью и бездарным управлением ресурсами 5-7 последних лет, но в этом году вышли на рубеж терпимости.

Если на профильных СМИ я не могу получить профильную информацию в адекватном и удобном виде – нахрен они вообще нужны, если все приходится делать самому?

Пришло время сказать – хватит. Утомили, просто жалко время впустую, когда эффективнее время потратить на работу с первоисточниками.
Осознал, что они просто не соответствуют моим стандартам качества и запросам.

Но при этом все равно надо понимать, чем дышит финансовая индустрия.

Для этого я на протяжении 2.5 лет (начал еще в 2023) адаптировал LLMs для верифицированного и качественного среза нарративов в ведущих англоязычных бизнес СМИ. От эффективности в 5% в 2023 удалось достичь эффективности 50-55% (до идеала далеко, но работать уже можно).

Учитывая, что информационная ценность значительной части материалов около нуля, нет проблемы «точности воспроизведения», т.к. там просто нечего точно воспроизводить (типичный медиа скам), а LLMs в своей основе как раз заточена на усреднение больших массивов неструктрированной информации (обобщение, конспектирование, поиск нарративов).

Чтобы не допустить ситуацию при которой LLMs формировала бы «информационную повестку», скрининг происходит по заданным темам и направлениях с точной верификацией источника, плюс скрининг главных тем дня. Это если очень кратко.

По работе с информацией все по-старому: акцент исключительно на ручном анализе первоисточников, сырых данных, академических источников и фундаментальных исследований от более традиционных организацией (аналитические и научные работы от мировых ЦБ, МВФ, Всемирный банк, ОЭСР и других). Да, долго и сложно, но других вариантов нет.

• Теги:
• нейросеть,
• llm,
• аналиика,
• отчет разведки.