Главные уроки из предыдущей главы см. тут
Джесси Ливермор — легенда Уолл-стрит, который мог заработать $250 000 на одной интуитивной сделке, но вовремя понял: слепое доверие «чутью» ведет к краху. Вот ключевые события, которые изменили его подход:

📉 История двух сделок
В предыдущей главе Джесси Ливермор оправился от потери своего капитала и вернулся на Уолл-Стрит, чтобы попытаться уже в третий раз обыграть рынок.

В начале своей карьеры Ливермор сосредотачивался на краткосрочных сделках, пытаясь извлечь выгоду из небольших колебаний цен. Он описывает это как попытку взять «пункт или два» прибыли, что было характерно для его торговли в «Bucket shops». Однако, перейдя к работе в брокерской конторе Фуллертона, он осознал необходимость смотреть на рынок шире.
Вот цитата из книги, которая наиболее точно передает эту мысль:
«Изучая свои выигрышные комбинации в офисе Фуллертона, я обнаружил, что хотя я часто оказывался на 100% прав в оценке рынка, то есть в своей оценке условий и общей тенденции, я не зарабатывал столько денег, на сколько мне позволяла моя рыночная “правота”.
Там, где я должен был заработать двадцать тысяч долларов, я заработал две тысячи. Вот что сделал со мной мой консерватизм.»
Проиграв в прошлой главе $50,000 (≈$800,000 сегодня), Ливермор не сдался. Вместо этого он разработал тактику, которая позволила ему вернуться на Уолл-стрит. Мне кажется, что его действия актуальны и сейчас.
3 шага Ливермора после слива депозита
1. Еще раз определил, что он хочет зарабатывать именно на бирже.
Из книги:
«Уолл-стрит — единственное место, где я могу реализовать свой потенциал».
👉 Важно: Честный взгляд на этот вопрос — фундамент для дальнейших действий. Без осознанной цели и упертости даже лучшие стратегии обречены.
2. «Разбор ошибок: как Ливермор превратил потери в систему»
Цитата:
«Я начал учиться тому, как зарабатывать, поняв, чего НЕ делать».
👉 Важно: Не обязательно ждать проигрыша, чтобы внедрить этот совет:
— Исследования показывают, что Успешные спекулянты и инвесторы гораздо чаще ведут дневник трейдера и анализируют каждую сделку
(Barber and Odean (2000)* трейдеры, ведущие дневник, демонстрировали на 25% меньшую волатильность доходности и на 18% более высокий Sharpe Ratio по сравнению с теми, кто игнорировал эту практику. — **Сокращение убытков**: Анализ 3000 сделок на фьючерсном рынке (*Futures Industry Association, 2018).

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.
Дневник трейдера (журнал сделок) — это ваш личный «детектор ошибок». Он фиксирует не только цифры и факты, но и эмоции, которые управляют решениями. Это инструмент, который помогает превращать хаотичную торговлю в системный процесс, где каждая сделка — шаг к пониманию своих слабостей и сильных сторон.
Так как я активно работаю с LLM (нейросети — языковые модели), то подумал: почему бы не приспособить для этого ChatGPT?
Ведь я же общаюсь в голосовом режиме с «GPT-психологом» — а здесь в чем принципиальная разница?
Я нашел подходящие вопросы, адаптировал их под себя и загрузил в промпт (инструкцию для ИИ).
Депутаты решили в очередной раз «спасти» россиян простым решением — «запретить рекламу эзотерических, а также блокировать ресурсы с такими предложениями», но:
Кстати, список обширный, но техническим аналитикам пока можно выдохнуть — их там нет )
Зато есть нутрициологи и игропрактики.
Чтобы глубже понять рынок, я пошёл искать информацию через Groq и DeepSeek — нейросети, которые за минуты анализируют сотни источников.


Мне хотелось бы получить простую табличку:
| Компания | Полный текст комментария | Статус | Объяснение |
|---|---|---|---|
| Schlumberger | Сервисмены Schlumberger начали предлагать свои услуги нефтяникам... | Пытается вернуться | Комментарий упоминает активные шаги по возвращению. |
| YouTube | Ролик заканчивается, и теперь нет антирусской повестки... | Пытается вернуться | Комментатор отмечает изменения в алгоритме. |
| General Electric | Мне на днях звонил один из директоров GE в Москве... | Пытается вернуться | Упоминается контакт с московским филиалом компании. |
| Boeing | Boeing хочет продавать детали и самолеты в РФ... | Пытается вернуться | Комментатор утверждает, что Boeing интересуется рынком. |
Реальный ответ: если важна точность, то никак. Но я решил проверить, можно ли быстро вытащить данные с помощью LLM.