Есть книги, которые читают один раз.
А есть книги, к которым возвращаются годами.
«Разумный инвестор» — это не просто классика, это фундамент и библия инвестирования одновременно.
Её автор — Бенджамин Грэм, человек, которого не зря называют отцом стоимостного инвестирования. Именно он был учителем Уоррена Баффета — инвестора, чьё имя стало синонимом долгосрочного успеха. Баффетт прямо говорил, что «Разумный инвестор» — лучшая книга об инвестициях всех времён, а главы 8 и 20 он считал обязательными к прочтению для любого, кто выходит на рынок.
Книга впервые вышла в 1949 году, затем переиздавалась в 1954, 1965 и 1973 годах, а современные версии дополнены комментариями Джейсона Цвейга и предисловиями Баффета. Да, ей больше 70 лет — и именно это делает её особенно ценной. Она прошла через крах 1929 года, войны, инфляции, пузыри и кризисы и не потеряла актуальности.
Грэм с первых страниц чётко отделяет инвестирование от спекуляций. Инвестор, по его мнению, — это не тот, кто угадывает движение цены, а тот, кто покупает бизнес с запасом прочности. Вся книга — это попытка научить читателя мыслить рационально в мире, где рынок большую часть времени ведёт себя иррационально.

Мы все порой «вангуем» — некоторые даже по долгу службы. Книга Филипа Тетлока «Думай медленно — предсказывай точно», на мой взгляд, действительно помогает улучшить результаты в этом важнейшем деле 🙂 Почему? Потому что прогнозирование — это навык, а не дар. Его можно развивать, если мыслить не спеша, критично и дисциплинированно. Собственно, об этом и книга.
Она учит осторожному мышлению и, как следствие, снижению количества ошибок при прогнозировании, а также принятию более взвешенных решений. Тетлок наглядно показывает, почему многие (если не большинство) экспертных прогнозов оказываются ошибочными и какие мыслительные стратегии действительно повышают точность предсказаний.
Скорее всего, книга понравится тем, кому «зашёл» Даниэль Канеман (а разве есть такие, кому он не понравился?). При этом она хорошо работает как мостик между последним и Нассимом Талебом. Канеман — Тетлок — Талеб: «смотри не перепутай!» © 🙂
***
“Здравствуйте. К какой вашей стратегии лучше сейчас подключиться?”
Вы про мой Комон? Который https://www.comon.ru/users/voldemort/? Да нет такого, что вот летом подключайтесь к стратегии А, а по зиме будет перформить стратегия Б, я это точно знаю, все сюда! Я сам не знаю, какая окажется лучше, и даю примерно равные шансы всем.
Однако с поправкой на: а). “Ленивцы” априори менее доходные, это фондовые портфели, там 50% годовых не бывает, там бывает лишь обгон индекса на долгой дистанции, б). стратежки на юань сейчас обгоняют такие же стратежки на доллар, в). на стратежке «Ахиллес на фьючах» сейчас сильно много народа, проскольз сильно больше, чем у других, выбирайте не ее, пожалуйста, все остальные можно, г). «Двойной размер» самая рискованная, если все будет плохо — там будет хуже всех, если будет хорошо — там будет лучше всех, решайте сами, нужен ли вам риск, д). по «Самураям» эквити выглядит жутковато, но если я их пока не отключил, значит, продолжаю считать, что все наладится, хоть и не факт…
Победа в конкурсе «Космотекст» — не просто награда. Это подтверждение: когда ты автоматизируешь рутину, ты освобождаешь ресурсы — даже для космических мечтаний.
Честно признаюсь: когда писал статью «Экологичное расставание с Алисой», то и представить себе не мог, что однажды именно она принесёт мне поездку на Байконур.
Но чудеса случаются.

Хабр совместно с RUVDS подвёл итоги конкурса «Космотекст», и моя публикация стала лучшей среди всех материалов, написанных за почти двадцать лет существования сообщества. И за это — огромная благодарность команде Хабра, жюри и, конечно, читателям, которые подталкивают меня писать лучше и глубже.
Для меня это не только большая честь, но и невероятный подарок.
Я поеду на Байконур, чтобы своими глазами увидеть стартовые площадки, по которым ходила космическая история. А может быть даже увижу запуск ракеты. Обязательно расскажу, как всё прошло — сделаю подробный отчёт и, возможно, небольшой технический разбор о том, как организована такая экскурсия.


Интересная книга. Центральным вопросом, рассматриваемый автором с разных сторон, — выбор между узкой специализацией, которую необходимо начинать как можно раньше (например, тренировки, чтобы стать спортсменом), или же многогранное развитие с последующим осознанным выбором той сферы деятельности, которая наиболее по душе человеку. Книга изобилует многими интересными примерами, которые показывают, что успеха добивались как одни, так и другие. Дружественные среды, то есть те в которых хорошо определены правила игры, такие как спортивные соревнования, конечно, благоприятствуют ранней специализации и развитию, в то время как агрессивные, в которых существует множественные выборы и нет однозначных правильных решений — несомненно за пользу развития широкого кругозора. Последних в нашей жизни гораздо больше. Автор явно за второй вариант, так как первый таит в себе очень много опасностей, если человек не сможет добраться до «высшей лиги». Да и сам мир сильно меняется в пользу второго.
Книга не в малой степени напутствие родителям, особенно тем, кто толкает своих детей с раннего возраста к узкой специализации, зачастую не задумываясь над ценой ошибки и лишая свободы выбора, а можно сказать и свободы воли своих чад.

Взгляд через призму стохастического анализа и теории меры
1. Аксиоматизация «сардин»
Автор вводит концепт «сардин» как компактное метрическое пространство S ⊂ L²(Ω, F, P), где:
Ω — множество элементарных исходов рынка
F — поток σ-алгебр, порожденный ценовым процессом {Pt}t≥0
P — мартингальная мера
Тезис: «Сардины» — класс предсказуемых процессов ξt, для которых выполняется условие сжатия волатильности:
lim[t→T] E^Q[|σt — σhist| | Ft] = 0
где σhist — историческая волатильность, Q — риск-нейтральная мера.
2. Теорема о невозможности арбитража
Если ∃ τ — момент остановки, такой что ∀ t ∈ [0,τ] процесс ξt удовлетворяет неравенству:
d⟨ξ, W⟩t ≤ ε dt P-п.н.
где W — винеровский процесс, то для любого допустимого портфеля π выполняется:
sup[t≤τ] E[U(πt)] < ∞
где U — функция полезности фонда.
3. Алгоритмическое извлечение «сардин»
Метод выделения ξt через сингулярное разложение матрицы ковариаций доходностей:

