TGViewer
Мысли вслух Мысли вслух @maxvotek · 6.41K subscribers
Post #526 4.2K
Модель даёт понимание. Цифра даёт опору.

Продолжаю собирать свой виртуальный хедж-фонд, где решения по сделкам принимают AI-агенты.

Торгую по стратегии колеса опционов, а я в этой конструкции одновременно и директор, и главный инвестор.

Один из агентов автоматически читает транскрипты квартальных звонков компаний с инвесторами (earnings calls).

Вопрос простой: стал ли менеджмент говорить осторожнее, чем квартал назад?

Логика такая, что сначала меняется язык, потом режут прогноз, потом акция падает на 20%.

Сначала оценку тональности делала LLM. Она хорошо понимает контекст, но есть большая проблема: LLM недетерминированы.

Завтра на том же тексте модель поставит другую оценку. Другая модель даст третью. Через месяц провайдер обновит модель и результат снова изменится.

Для финансов это плохо. Если оценка риска выросла с 1.0 до 2.0, я хочу понимать, что компания правда заговорила тревожнее, или просто поменялась модель?

Оказалось, эту задачу в академических финансах начали решать ещё в 2011 году. Есть специальный словарь для финансовых текстов - Loughran-McDonald.

Внутри 2355 негативных слов, 297 слов, выражающих неопределённость, 903 юридических.

Так почему нужен именно финансовый словарь, а не обычный анализ тональности?

Обычный алгоритм считает liability или cost негативными, а в отчётности это просто "обязательства" и "затраты", нейтральные термины.

Метод простой до примитивности, мы считаем количество негативных и неопределённых слов на тысячу слов текста.

В этой простоте и вся сила. Было 8 слов неопределённости на тысячу, стало 14? Это факт.

Через год на том же тексте будет ровно то же число. Можно сравнивать кварталы, компании, руками перечитать какое хочешь слово.

Теперь у меня работают оба подхода параллельно. LLM понимает смысл и контекст. Словарь даёт цифру, которая не меняется.

Если LLM говорит, что риск резко вырос, а словарные показатели стоят на месте - это сигнал, что стоит перечитать транскрипт самому.

Для себя я понял, там, где AI участвует в решении о деньгах, рядом с его оценкой должна быть цифра, которую можно проверить руками.

@maxvotek | linkedin | substack
  • 🔥 38
  • 👍 30
  • ❤ 12
  • 😁 5
More from @maxvotek
  1. Sep 18, 2026Кто будет чинить то, что накодили агенты McKinsey в State of AI 2026: 32% компаний отказал…
  2. Sep 17, 2026Об AI-грамотности и обучении Получил от бухгалтера версию отчёта для возврата налога. Прос…
  3. Sep 16, 2026Лучшие в 16 и лучшие в 30, обычно разные люди Прочитал в Science обзор траекторий более че…
  4. Sep 15, 2026О часах, которые измеряют старение, и лекарствах, которые его замедляют Представьте, что у…
  5. Sep 10, 2026Про идеи, которые вы отдаёте моделям. OpenAI заявила, что её внутренняя модель решила зада…
  6. Sep 9, 2026Индекс или отдельные акции? Обсуждали с другом: покупать S&P 500 или выбирать акции самому…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →