#исследования — посты и обсуждения

Наконец добрались руки до моего эксперимента, который первоначально я окрестил кодовым названием "Определяем роль случайности в инвестициях". Но уже к текущему моменту стало очевидно, что это будет не только про случайность, но и про поведенческие аспекты в инвестициях. Поэтому вижу смысл изменить рабочее название на "Случайность и поведенческие аспекты в инвестициях".

В начале года в рамках данного эксперимента было запущено три стратегии:

Абсолютный топчик (ATOPCHIK) - цель стратегии (портфеля) показать ЛУЧШИЙ результат по итогам года. Первый портфель стратегии был сформирован 16 марта 2026 года, в общей сложности в голосовании приняло участие более 750 человек.

Лудоман (LUDOMAN) - цель стратегии (портфеля) показать ХУДШИЙ результат по итогам года. Первый портфель стратегии был сформирован 19 января 2026 года, в общей сложности в голосовании приняло участие более 200 человек.

Обезьяна с дротиком (MONKEY) - стратегия (портфель) плацебо, появился как антипод стратегиям ATOPCHIK и LUDOMAN. Его формирование происходит путем случайного выбора ценных бумаг. Первый портфель стратегии сформирован 18 февраля 2026. Своим названием обязан шутке и большому 20-ти летнему исследованию Филиппа Тетлока, подробно описанного в книге "Думай медленно - предсказывай точно": "Шимпанзе с дротиком выбирает акции лучше экспертов".

Во всех трёх стратегиях по условию эксперимента отбираются 10 ценных бумаг, входящих в состав индекса IMOEX Московской биржи, а веса акций на дату формирования принимаются равными, то есть составляют 10%.

Ещё я добавил к эксперименту стратегию IRTRUST. В ней формирование портфеля, не имеет ничего общего с фундаментальными исследованиями, портфельными подходами или применением технического анализа. В портфель стратегии входят акции тех эмитентов, чьи IR директора и специалисты глубоко симпатичны лично мне. Добавление IRTRUST к эксперименту я считаю обоснованным, так как данная стратегия имеет ярко-выраженный поведенческий аспект.

Поскольку стратегии запускались в разное время, датой синхронизации я выбрал 31 марта. На сайте FO ABTRUST открылся раздел "Эксперименты", в котором можно отслеживать общую статистику по всем четырём портфелям их сравнение с бенчмарком - по сути биржевым фондом, копирующем индекс MCFTR. Также можно будет смотреть струкуры портфелей на дату их изменений.

Конечно, пока делать какие-то существенные выводы рано, но давайте пробежимся по тем результатам, что получились к текущему моменту. Самое сложное в этом эксперименте будет разработать методику оценки, так как сравнивать только итоговые доходности некорректно. Если же взять показатели, которые я считаю для всех своих стратегий и применить "светофор", то получается, что лидером является стратегия Абсолютный топчик (ATOPCHIK), второе место у бенчмарка, третье и четвертое делят Обезьяна с дротиком (MONKEY) и IRTRUST и замыкает Лудоман (LUDOMAN). Если бы было накоплено много статистики, можно было бы говорить, что во многом оказались правы и последователи пассивных инвестиций, и Бартон Бигс, со своей идеей коллективного разума, и Шиллер с Кросби со своими идеями случайности. Но не буду бежать впереди паровоза, а продолжу набирать статистику и думать над комплексной методологией оценки.

OpenAI сообщила, что её внутренняя модель с роем примерно из 10 000 ИИ-агентов решила задачу Навье — Стокса за 88 часов. Компания не претендует на приз в $1 млн, однако, по её собственному описанию, срочная вычислительная кампания стоила миллионы долларов. Это показывает новый экономический разрыв: крупная лаборатория может быстро направить дорогие ресурсы на идею, с которой независимый исследователь или маленькая команда не способны конкурировать по масштабу.

Для B2B-заказчиков практическое последствие конкретно: при выборе ИИ-сервиса условия использования запросов и обезличенных данных становятся фактором стоимости и риска, особенно если сотрудники загружают черновики исследований, стратегии или продуктовые гипотезы.

Возможная утечка конкурентного преимущества может оказаться дороже удобства подписки, поэтому бизнесу нужны разграничение данных, внутренние правила и проверяемые гарантии поставщика.

Разбираем спор и список вопросов для команд: https://ai-digest.ru/go/finbazar/3221/

#ИИ #OpenAI #бизнес #исследования

📌 Когда говорят о стратегиях развития искусственного интеллекта, обычно вспоминают три модели: американскую (инновации и рынок), европейскую (регулирование и этика) и китайскую (государственное планирование).

Но реальность оказалась гораздо сложнее. Чтобы выяснить, как страны на самом деле расставляют приоритеты в сфере ИИ, специалисты Лондонской школы экономики (LSE) изучили тексты национальных стратегий.

Их главное открытие: Китай, Индия, Япония и Аргентина объединены общей целью — внедрение ИИ в экономику и государственный сектор без сильного акцента на этику и регулирование.

Они не копируют американскую или европейскую модель — они строят свои стратегии под собственные вызовы. И это разрушает привычную картину геополитических блоков в сфере ИИ.

🔍 Неожиданные результаты

Каждый документ оценивался специалистами  LSE по восьми темам: этика, регулирование, экономический рост, инновации, государственные услуги, данные, кадры и климат. Затем они построили две комплексные шкалы: ориентацию управления (баланс между этикой и ростом) и функциональный акцент (ориентация на практические результаты).

Анализ показал, что Китай, Индия, Япония и Аргентина, несмотря на кардинальные различия в политических системах и уровнях экономического развития, образовали единую группу — «Balanced (Economic + Public)».

Исследователи прямо отмечают: «Индию и Японию никогда бы не описали как следующих китайской модели. Однако их стратегии ИИ разделяют схожий набор приоритетов — акцент на экономических и государственно-сервисных темах без сильного этико-регуляторного уклона».

Иными словами, все четыре страны отвечают на вопрос «зачем нужен ИИ?» примерно одинаково — для экономики и государства, а не для этических дискуссий.

Аргентина — самый неожиданный участник этого альянса. Как страна полуиндустриальная, она не пытается конкурировать с лидерами по масштабу инвестиций. Вместо этого Аргентина фокусируется на государственных услугах и адаптации ИИ под специфику развивающейся экономики.

Интересно, что привычные геополитические блоки в этом анализе не сложились. Китай оказался в одной группе с Индией, Японией и Аргентиной не потому, что они геополитические союзники, а потому что их стратегии решают схожие внутренние задачи. Это означает, что страны выбирают приоритеты, исходя из собственных вызовов, а не из геополитической принадлежности.

🧐 Что их объединяет

У каждой из этих стран — свои мотивы для выбора такой стратегии.

Китай. В его стратегии этические вопросы не являются центральной темой. Однако это не значит, что они отсутствуют вовсе. Исследование LSE показывает: Китай оказался в кластере с акцентом на экономику и госуслуги, потому что его основная стратегия «ИИ Плюс» действительно нацелена на внедрение и развитие. Но этические нормы и стандарты безопасности прописаны в других документах, которые просто не вошли в анализ как «основная стратегия».

Индия. Страна с колоссальным IT-сектором делает ставку на развитие собственной инфраструктуры: создание вычислительных мощностей, собственных моделей и центров компетенций. Приоритет — масштаб и доступность. Индийская стратегия прагматична: сначала построить инфраструктуру, потом думать об ограничениях.

Япония. Уникальный случай. Страна делает ставку на вертикальный и физический ИИ — робототехнику, производство, здравоохранение. Вместо изоляции Япония создаёт стратегические альянсы с США и другими странами. В её основной стратегии этика и регулирование не являются доминирующими темами — приоритет отдан практическому применению.

Аргентина. Эта страна выбрала нестандартный путь. Вместо того чтобы вкладывать миллиарды в гонку суперкомпьютеров, страна делает ставку на практические решения, которые можно внедрить здесь и сейчас.

Запуск государственного ИИ-агента MIA, планы по созданию «социального цифрового двойника» и даже законопроект о «налоговом рае для роботов» — всё это попытки найти свою нишу в мире, где лидеры уже заняли места за большим столом. Аргентина не догоняет — она ищет обходные пути.

✍️ Это открытие LSE заставило меня по-новому взглянуть на глобальную ИИ-гонку. Оказывается, страны не обязаны следовать привычному шаблону: «Восток — план, Запад — рынок, Европа — регулирование». Реальность сложнее.

Четыре страны с абсолютно разными политическими системами и экономическими условиями оказались в одной группе не из-за геополитических союзов, а из-за схожих внутренних проблем.

Это доказывает: приоритеты в ИИ диктуются не идеологией, а практическими нуждами — демографией, структурой экономики, инфраструктурными ограничениями.

Особенно показателен пример Китая. Мы привыкли называть его модель «государственным планированием», но это упрощение. Китайская стратегия развития и китайские этические нормы существуют в разных документах.

Это не значит, что Китай игнорирует этику — просто он вынес её за скобки основной стратегии. И в этом он не уникален: Индия, Япония и Аргентина делают то же самое.

Для меня главный вывод этого анализа — геополитические блоки в сфере ИИ — это иллюзия. Страны не делятся на «регуляторов» и «инноваторов», на «Восток» и «Запад». Они просто решают свои задачи. И именно это, на мой взгляд, должно стать отправной точкой для понимания будущего ИИ.

AI ускоряет собственную разработку

Модели уже берут на себя гипотезы, код экспериментов и черновики работ. Лаборатории могут проверять больше идей на тех же вычислительных мощностях, ускоряя гонку капитала и новых моделей.

Одновременно растут расходы на контроль и риск дорогих ошибочных циклов. 20 из 25 опрошенных исследователей считают этот сценарий одним из самых серьёзных.

Какие этапы уже автоматизированы и где остаётся человек — в разборе: https://ai-digest.ru/go/finbazar/2695/

#AI #исследования #рынок

🏋️ Новое исследование международной группы учёных, опубликованное в British Journal of Sports Medicine, переворачивает представление о том, сколько нужно тренироваться для долголетия. Оказывается, всего 30 минут силовых упражнений в неделю — это оптимальная нагрузка, которая снижает риск смерти от рака, диабета и сердечно-сосудистых заболеваний. Причём достаточно одного-двух занятий в неделю по 15–20 минут, чтобы получить защитный эффект. Длительные тренировки, вопреки ожиданиям, не показали дополнительных преимуществ — увеличение времени не снижало смертность ещё больше, а в некоторых случаях даже приводило к обратному результату из-за риска перетренированности и микротравм суставов. Учёные проанализировали данные более 400 тысяч человек за 10 лет и пришли к выводу, что именно короткие, но регулярные занятия с отягощениями дают максимальную пользу для здоровья, при этом затраты времени минимальны — всего 0,3% от недельного бюджета времени

🩺 Механизм действия связан с несколькими физиологическими процессами. Силовые тренировки улучшают чувствительность к инсулину, что критично для профилактики диабета второго типа, а также снижают уровень воспалительных маркеров в крови, которые часто становятся триггерами онкологических заболеваний. Кроме того, укрепление мышечного корсета положительно влияет на сердечно-сосудистую систему: снижается артериальное давление, улучшается липидный профиль и уменьшается нагрузка на сосуды. При этом интенсивность не должна быть максимальной — достаточно использовать вес, при котором вы можете выполнить 8–12 повторений в подходе, без фанатизма и болевых ощущений. Удивительно, но даже занятия с эспандерами, гантелями до 5 кг или с собственным весом (отжимания, приседания) показали аналогичный эффект, если выполнялись технически правильно и с минимальной нагрузкой на суставы. Учёные подчёркивают, что любая физическая активность лучше, чем её отсутствие, но именно силовая имеет уникальное преимущество в профилактике возрастных заболеваний, которых не дают аэробные упражнения вроде бега или ходьбы