Увидев GlintAnalytics, я считаю, что его идея довольно интересна: с помощью ИИ выделять скелет рыночных данных, показывать, действительно ли деньги движутся или это просто эмоциональный шторм. Но чем больше я размышляю, тем больше понимаю, что ключевым может быть не то, что он раскрывает, а то, что он не раскрывает.

┏━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ Мое нишевое мнение: ┃
┃ Возможно, это отличный ┃
┃ сигнализатор когнитивных ┃
┃ искажений, а не предсказатель рынка. ┃
┗━━━━━━━━━━━━━━━┛
Личный путь интерпретации:
Фильтр и реальность
Все модели ИИ — это фильтры обучающих данных.
Истина Glint — это истина его набора данных.
Когда на рынке появляется новая нарратив, как интерпретировать не обученные модели?
Ценность конфликта
Его главная польза, возможно, в случае, когда его выводы сильно противоречат вашей интуиции.
Этот конфликт заставляет вас глубже проверять, процесс важнее результата.
Он выступает в роли того, кто постоянно задает вопрос «Почему это не может быть другой возможностью?».
$GLNT потенциальная роль
Если использовать только как сигнал, его легко заменить.
Если он станет стандартной частью рабочего процесса принятия решений, его ценность возрастает.
Представьте: перед каждой операцией привычно просматривать с его помощью свои слепые зоны данных, которые вы не учли.
Короче говоря:
Когда все гонятся за ответом на Alpha, его долгосрочная ценность, возможно, в помощи управлять когнитивным долгом — разобраться с долговыми обязательствами, вызванными информационной перегрузкой, предвзятостью и эмоциями. Если эта идея верна, то он не входит в насыщенный сегмент аналитических инструментов, а формирует более фундаментальную привычку к принятию решений.

Он не сделает вас гениальным стратегом, но, возможно, поможет стать более ясным и устойчивым. В этом рынке именно это может быть более ценным.

@GlintAnalytics @cookiedotfun @cookiedotfuncn #Cookie