Избранное трейдера Ольга

Восемь лет прошло с момента публикации цикла этих статей на смартлабе:
Начало: Письмо моему юному другу о здоровье.
Продолжение: Второе письмо моему юному другу о здоровье
Продолжение:Третье письмо моему юному другу о здоровье
Заключение: Заключительное письмо моему юному другу о здоровье
Было достаточно активное обсуждение, кому интересно, можете перечитать.
В дискуссии я там отметил, что организм — система нелинейная. Легко попасть в состояние с необратимыми последствиями, обратного пути из которого нет. Точно так же, небольшими корректирующими воздействиями, можно перевести его (организм) в состояние с более высоким запасом прочности. И хотя все там будем, но ползти к кладбищу комфортнее без болезней.
Мне тогда было 65, был полон сил и энергии. Сейчас 73, запал немного не тот.
Коротко поделюсь опытом прошедших восьми лет.
Были старые проблемы с мозговым кровообращением. Проблема большинства гипертоников. Худо-бедно их решал, насколько это возможно. Но в принципе ничего особо серьезного.
Последние пару месяцев рынок недвижимости стоит на ушах: все боятся демонических бабушек-собственниц, которые по суду отжимают квартиры у ничего не подозревающих покупателей. В этом большом гайде мы разберем с профессиональным судебным юристом все аспекты этой проблемы: от леденящих душу историй из судов до самых надежных способов защититься от таких рисков. В общем, будет весело!

Сам я финансист и суды стараюсь обходить стороной, поэтому я попросил судебного юриста Александра Малютина (автора отличного блога «Прочёл в законе», как раз посвященного оспариванию сделок в суде) помочь мне разобраться с юридической стороной вопроса. В общем, вся экспертиза в здоровенном материале ниже именно от Александра – огромное ему спасибо за то, что он потратил многие часы, отвечая на мои вопросы и делая подборки из судебных дел!


Перепись тех не читает дальше заголовка, т.к нужно срочно поделится своим ценным мнением в комментарий, открыта)))
Вчера пошумел пост Алексея Майтрейда https://smart-lab.ru/blog/1124836.php Видно, тема живая, цепляет. Ахтунг! Опять лонгрид
То, что написано в посте — результат нашей переписки. Мне понравилось выступление Алексея на конференции. Простите, Лёхой называть из уважения мне трудно
Как и Алексей, я стал трейдоголиком в 2007 году. Путь прошли по времени похожий. Дай-ка напишу, обменяемся опытом. Да и накопилась у меня грустинка — уже который год ученики гораздо лучше меня торгуют. Честно, торговать не тянуло от слова «совсем». Себя успокаивал тем, что так и надо — ученики должны превосходить учителя. Лучше инвестировать в них… Просчитался, но где?
В комментах к посту многие упрекали Майтрейда в высокомерии/гордыне. Высокомерный человек бы не ответил какому-то малоизвестному человеку, не посмотрел бы часть уроков. Не вел бы беседу конструктивно и интеллигентно. А наша беседа были именно такой.
Алексей сначала написал статью и прежде чем ее публиковать, спросил моего разрешения. Поступок, говорящий многое. Добро я дал, так как написано всё верно
Эксперимент DeepSeek-R1-Zero показал нечто замечательное: используя чистое обучение с подкреплением с тщательно продуманными функциями вознаграждения, им удалось заставить модели развивать сложные способности рассуждения полностью автономно. Речь шла не только о решении проблем — модель органически научилась генерировать длинные цепочки мыслей, самостоятельно проверять свою работу и выделять больше вычислительного времени для более сложных задач.
Техническим прорывом здесь стал их новый подход к моделированию вознаграждения. Вместо того чтобы использовать сложные нейронные модели вознаграждения, которые могут привести к «взлому вознаграждения» (когда модель находит фиктивные способы увеличить свои вознаграждения, которые на самом деле не приводят к лучшей производительности модели в реальном мире), они разработали умную систему на основе правил, которая сочетает вознаграждения за точность (проверку окончательных ответов) с вознаграждениями за формат (поощрение структурированного мышления). Этот более простой подход оказался более надежным и масштабируемым, чем модели вознаграждения на основе процесса, которые пробовали другие.