В последнее время в СМИ активно обсуждаются сообщения о том, что DeepSeek получает прибыль, в то время как ChatGPT терпит убытки. В этой статье я хочу объяснить, почему эти заявления являются преувеличением, рассматривая как дизайн самого эксперимента, так и его реализацию, исходя из опыта количественного исследователя в хедж-фонде.
Изучая данные, которые предоставляются модели каждые 2-3 минуты, видно, что отсутствуют важные указания по использованию стоп-лоссов и тейк-профитов, что делает торговлю неэффективной. Также стоит отметить, что многие индикаторы, используемые в анализе, не соответствуют временным диапазонам сделок.
Кроме того, использование плеча увеличивает риски, так как стратегически высокие ставки могут привести к значительным потерям. Гипотеза эффективного рынка указывает на то, что информация уже учтена в ценах, а неэффективное распределение стратегий может снизить прибыльность для всех участников.
В заключение, предлагаю рассмотреть различные таймфреймы и методы тестирования, чтобы более точно оценить эффективность стратегий, а не основывать выводы на одиночных запусках.
