"Согласно исследованиям" = Скам.

Иногда кажется, что исследования делаются только ради исследований или прям вот откровенного распила.

По итогам 2024 года доходы домохозяйств, по замерам — кого? кого? правильно! — ЦБ выросли на 27% с 2022 года. До «космических» 27,8 тысячи рублей на человека. Откуда-то взялись вот такие цифры там.

Теперь считаем инфляцию. 11,76%, 7,44%, 9,92%. В сложном проценте дает 32%. То есть доходы не выросли?

Можно же было написать на 35% до 29,6 тысячи. Тогда рост получился бы хотя бы чуть больше вашей же росстатовской инфляции. Но тупануть надо было даже здесь.

Браво.

Скепсис даже к глобальным лидерам вроде Bloomberg, Fitch, BlackRock оправдан, их процессы тоже подвержены ключевым искажениям (в DataScience их называют «биасами»).

1. Институционалки:
Например, BlackRock — крупнейший портфель активов с 10 трлн $+ АПУ/AUM (активами под управлением). Они напрямую заинтересованы в том, чтобы поддерживать оптимистичный взгляд на рынки, иначе клиенты паникуют. Они сами создают рынки с помощью повестки и нарративов, лоббируют ESG, где у них своя «миссия» и интересы. Также «обделяют вниманием» определённые регионы и отрасли, в которые они сами вложены.

2. Когнитивные, поведенческие, человеческие:
Внутри этих структур — живые иррациональные люди. Они подвержены херду (стадному инстинкту), карьерным рискам, искажениям, желанием прийти к консенсусу с авторитетами и тд и тп. Опросы, отчёты, консенсусы — строятся любьми на основании мнений людей. Я проводил такие эксперименты среди экспертов анонимно в одной среде, когда они не знают мнения «коллег», разброс их оценок абсурден. Проблема в том, что свои допущения они выстреливают с запредельным уровнем самоувернности, ведь они — лидеры сферы.

3. «Истинность» через повторения и нарратив:
Bloomberg, Reuters и тд — это часть медиасреды, которая фильтрует инфу под политический и культурный контекст Запада, усиливает доминирующие тенденции, делая из них якобы «факты». DeepSearch, элементарный факт-чекинг или просто минимальная экспертность в области обнуляет 70% их информации, которая рассылается в ссылках между СМИ как знаки свыше.

4. Качество данных, фиктивные метрики и ориентация на KPI:
Многие исследования — просто красивые PDF-ки ради метрик, просмотров, цитируемости, PR и эффекта «ничего не понятно, но очень интересно». Внутренние закрытые модели часто не проверяются в реалиях, могут жить в вакууме предположений. Ключевая проблема — нельзя сразу же проверить и опровергуть, а через 5 лет никто почти не вспоминает как предсказали 7 кризисов из 2 случившихся. Графики подбираются под месседж. Цифры отбираются, а неудобные исключаются. Примеры из прошлого искажаются, чтоб подтвердить текущий тезис.

5. Обычная глупость:
Советую каждому исследования Майкла Льюиса, почти документальный фильм «Игра на Понижение», «Как лгать при помощи статистики» Дарелла Хаффа, «Предсказуемую иррациональность» Дэна Ариели.

Что с этим делать?
1. Тексты могут врать, а денежные потоки ликвидности — никогда. Смотрим, откуда и куда течёт капитал, пытаемся предположить причины, но рынок всегда прав.
2. Настраиваем ИИ-ассистента (в канале объяснял как) и делаем биас-фильтр, даже на основе 5 пунктов выше. Пробиваем исследования через фильтр, ориентируемся на фактические данные, например та же динамика объёмов вложений TVL в DeFi.

Большой эфир с разбором экономики, рынка, акций, облигаций, фондов, крипто, ЦБ и инфляции. 

Большой эфир про «экспертов», «прогнозы», «топы активов» и прочую чушь.