🧠 А что, если нейросеть рассказывает вам не всё? Недавно поймал себя на интересной мысли. Мы задаём нейросети вопрос — она подробно отвечает, и нам кажется, что тема разобрана. Но на самом деле нейросеть отвечает на тот вопрос, который мы задали. А что, если мы сами не знали, какой вопрос нужно было задать? Например, я спрашиваю: «Составь мне рацион правильного питания». Нейросеть прекрасно справляется. Она может рассказать: 🍗 сколько белка нужно получать; 🥦 какие овощи есть; 🍚 какие углеводы выбрать; 🥑 сколько жиров; 💧 сколько пить воды; ⏰ как распределить питание в течение дня. Выглядит убедительно. Тема вроде бы закрыта. Но я мог вообще не подумать спросить: «А какие распространённые заблуждения о правильном питании могут быть вредными?» И это уже совсем другой уровень разговора. Например: — действительно ли всем необходимо пить определённое количество воды; — нужно ли полностью исключать какие-то продукты; — всегда ли «натуральное» означает полезное; — могут ли популярные диеты иметь противопоказания; — какие рекомендации подходят не всем; — какие утверждения о питании популярны, но научно не подтверждены. То есть проблема может быть не в том, что нейросеть не умеет отвечать. Проблема в том, что мы не попросили её посмотреть на вопрос с другой стороны. И тут я попробовал одну интересную штуку. После получения обычного ответа можно попросить нейросеть: «А теперь проанализируй нашу беседу и найди важные аспекты этой проблемы, которые мы ещё не рассмотрели. Найди слепые зоны, риски, исключения, альтернативы и вопросы, о которых я, возможно, даже не догадался спросить. Предложи мне следующие вопросы для продолжения исследования темы. Не повторяй уже рассмотренное». И результат получается совершенно другим. Нейросеть перестаёт быть просто «ответчиком». Она становится своеобразным навигатором по теме. Я пошёл ещё дальше и сделал для себя специальную команду: 🔎 «РАСШИРЬ ТЕМУ» Её смысл очень простой: Не просто ответь мне. Покажи, что я ещё не подумал спросить. Причём можно попросить нейросеть отдельно искать: 🔹 слепые зоны; 🔹 риски; 🔹 распространённые заблуждения; 🔹 исключения; 🔹 альтернативные решения; 🔹 возможные последствия; 🔹 информацию, которая способна изменить первоначальный вывод; 🔹 вопросы, которые обычно забывают задать. А затем попросить выбрать 3 самых важных вопроса, с которых стоит продолжить. Мне кажется, это довольно полезный приём. Потому что хороший диалог с нейросетью — это не всегда: Вопрос → Ответ → Конец. Иногда гораздо полезнее: Вопрос → Ответ → «Что я упустил?» → Новые вопросы → Более глубокий анализ. И, возможно, самое интересное применение ИИ — не в том, чтобы получить готовый ответ, а в том, чтобы обнаружить вопросы, которые мы сами не додумались задать. Короткая версия промпта Можно просто сохранить себе: «Проанализируй свой предыдущий ответ и найди слепые зоны моей задачи. Что важного мы ещё не рассмотрели? Какие есть риски, исключения, альтернативы, заблуждения и последствия? Какие вопросы я, скорее всего, не догадался бы задать самостоятельно? Предложи 5–10 наиболее важных вопросов для дальнейшего исследования темы. Не повторяй уже рассмотренное и не отвечай на новые вопросы». Вот такую команду я теперь считаю одной из самых полезных при работе с нейросетями. #промт‑инжиниринг

📈 Получил прогноз от нейросети. А достаточно ли этого? Представим обычную ситуацию. Загружаем в нейросеть график акции или другого актива и пишем: «Ты профессиональный технический аналитик. Проанализируй график и спрогнозируй дальнейшее движение цены». Нейросеть смотрит на график и выдаёт вполне приличный разбор: 📊 тренд; 📈 уровни поддержки и сопротивления; 📉 индикаторы; 🎯 возможные цели; ⚠️ сценарий роста и падения. Возможно, даже говорит: «Вероятен рост до такого-то уровня, но при пробое поддержки сценарий станет негативным». Отлично. Но достаточно ли этого? И вот здесь я обнаружил интересный приём. Проблема не обязательно в том, что нейросеть плохо проанализировала график. Она просто ответила на поставленный вопрос. Я попросил технический анализ — она сделала технический анализ. Но я не попросил её подумать: «А что ещё может повлиять на этот актив, кроме того, что видно на графике?» А ведь это уже совсем другой вопрос. 🔎 Что можно спросить у нейросети после технического анализа? Например: Какие новости в ближайшее время могут существенно повлиять на этот актив? Потому что на графике будущую новость не видно. Какие риски есть у данного технического прогноза? Например, что если текущая фигура окажется ложным сигналом? Какие факторы фундаментального характера могут противоречить техническому анализу? То есть не просто «куда смотрит график», а почему цена вообще может пойти в другую сторону. Как можно захеджировать позицию, если прогноз окажется неправильным? И тут уже появляется совершенно другой пласт анализа: фьючерсы, опционы, коррелирующие инструменты и другие способы управления риском. В каких условиях предложенное хеджирование перестанет работать или окажется неэффективным? Вот этот вопрос мне особенно нравится. Потому что недостаточно спросить: «Как захеджировать позицию?» Полезно спросить ещё: «А когда мой хедж может меня подвести?» 🧠 И тут я понял одну важную вещь Мы часто используем нейросеть как оракул: «Вот данные. Скажи мне, что будет». А гораздо полезнее использовать её как оппонента. Не: «Подтверди мой прогноз». А: «Попробуй найти причины, по которым мой прогноз может оказаться неправильным». Не: «Как заработать на этой идее?» А: «Какие риски я не учёл?» Не: «Дай стратегию». А: «В каких условиях эта стратегия перестанет работать?» 🔥 И я нашёл способ делать это системно После получения основного ответа можно дать нейросети специальную команду: «РАСШИРЬ ТЕМУ» И попросить её самостоятельно поискать: 🔹 что мы упустили; 🔹 какие есть слепые зоны; 🔹 какие новости могут изменить сценарий; 🔹 какие риски не учитывает текущий анализ; 🔹 какие есть альтернативные стратегии; 🔹 что может пойти не так; 🔹 при каких условиях первоначальный вывод становится недействительным; 🔹 какие вопросы я сам не догадался бы задать. А затем попросить её расставить эти вопросы по приоритету. Получается уже не: График → прогноз → решение. А: График → прогноз → поиск слабых мест → новости → риски → альтернативы → хеджирование → проверка сценария → решение. И мне кажется, это гораздо более правильный подход к использованию ИИ в трейдинге и инвестициях. 💡 Причём этот принцип работает не только с техническим анализом Например, можно спросить: «Стоит ли покупать эти облигации?» Нейросеть ответит про доходность, срок и риски. А потом: «РАСШИРЬ ТЕМУ. Какие риски и обстоятельства я не учёл? Что может произойти с этой облигацией при изменении ставки, ухудшении финансового положения эмитента или проблемах с ликвидностью?» Или: «Стоит ли покупать эту акцию?» После анализа спросить: «Какие факторы могут сделать мой инвестиционный тезис ошибочным?» Или: «Я хочу держать позицию несколько месяцев». Следующий вопрос: «Какие события в течение этого периода могут полностью изменить первоначальный сценарий?» #новичку #мнение #промт‑инжиниринг