Decipher
Ir al canal en Telegram
Играю в жизнь, живу в игре Учим макро тут: https://macroedges.com/macro-course-info Анализируем макро тут: https://edgecypher.com Читаем макро тут: https://t.me/+hbLcrmfHqrRmMTU0 Вопросы тут: @decipher_support
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Decipher
El canal Decipher (@ebitdaddy7) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 12 460 suscriptores, ocupando la posición 9 937 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 51 954 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 12 460 suscriptores.
Según los últimos datos del 28 julio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 240, y en las últimas 24 horas de -6, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 30.78%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 20.70% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 3 836 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 579 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 47.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como macro, фрс, инфляция, pmi, learn.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Играю в жизнь, живу в игре
Учим макро тут: https://macroedges.com/macro-course-info
Анализируем макро тут: https://edgecypher.com
Читаем макро тут: https://t.me/+hbLcrmfHqrRmMTU0
Вопросы тут: @decipher_support”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 29 julio, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
12 460
Suscriptores
-624 horas
-247 días
+24030 días
Archivo de publicaciones
12 460
Не всякая капитуляция становится дном. История BTC показывает странную асимметрию: просадки становятся всё мягче, но время до финального минимума почти не меняется. В статье я накладываю пять циклов друг на друга, разбираю 9 исторических сигналов дна, объясняю, почему сейчас выполнены лишь 6 из них, и рассматриваю три сценария того, как может закончиться этот медвежий рынок. Главное, как обычно, не в цене. Главное в том, кто останется последним продавцом.
CHEATАЕМ
12 460
Ни для кого не секрет, то что финансовые компании внедряют AI во все цикли операционной деятельности - начиная от моделирования Excel моделек вплоть до workflows, которые помогают с анализом и привью по компании. JPMorgan, похоже, хочет сделать следующий шаг в использовании AI. Не помощника для аналитика, а систему, которая сама принимает решение, как распределять капитал между акциями и облигациями.
Банк протестировал восемь AI-агентов на данных последних двадцати лет. Задача простая: определить рыночный режим (Goldilocks, reflation, stagflation или risk-off) и под него менять аллокацию. Лучший результат оказался на 0,7 п.п. в год выше классического портфеля 60/40, при этом с более низкой волатильностью. Все модели также обошли собственную rule-based систему JPMorgan.
Но это исключительно бэктесты. Никаких реальных денег, никакого live track record. В самом JPMorgan отдельно предупреждают, что AI не стоит воспринимать как "черный ящик", который автоматически знает, куда пойдет рынок. Агент должен работать внутри заранее продуманной инвестиционной методологии, а не заменять ее.
Самый интересный вывод, на мой взгляд, даже не в том, что AI показал +0,7% в симуляции. Это уже переход от AI как инструмента анализа к AI как лицу, принимающему инвестиционные решения. Если несколько крупных игроков начнут использовать похожие модели, рынок может стать еще более "скученным": одинаковые сигналы, одинаковые сделки и более резкие движения в моменты стресса.
Пока это то, что нам показали и дали взглянуть закулисье. Посмотрим, что там в основном в рынке творится со временем проходящем.
Под это всё я выпустил бесплатный Claude plugin, который даёт возможность каждому чуть почувствовать каково это юзать AI для торговли.
12 460
Кен Гриффин предлагает смотреть на AI через призму истории, а не через квартальные отчеты. Его главный тезис простой. Практически каждая технология, которая в итоге меняла мир, развивалась гораздо дольше, чем ожидал рынок. Персональные компьютеры? Все понимали, что они изменят мир. Но этот процесс занял почти 50 лет, и, по его словам, мы до сих пор находимся где-то в середине этого пути. Интернет? Никто не сомневался в его потенциале. Но внедрение тоже заняло намного больше времени, чем закладывали инвесторы. По дороге произошел жесткий отбор победителей и проигравших. Он вспоминает Lotus 1-2-3, который когда-то казался непобедимым. Потом появился Excel, и за несколько лет лидер рынка просто исчез. То же самое, считает Гриффин, может произойти и с AI. Не потому, что технология не сработает. Наоборот. Просто рынок сегодня может оценивать сценарий на 3-5 лет, тогда как реальная трансформация растянется на 20-30. Если это так, то впереди не только огромный рост, но и очень болезненная смена лидеров. Многие сегодняшние фавориты могут так и не стать конечными победителями. Вопрос не в том, изменит ли AI мир. Вопрос в том, правильно ли рынок оценивает время, которое на это потребуется.
12 460
+5Года 4 назад проходил курс по построению финансовых моделей. Удовольствие не из дешевых, за всё отдал около $4,000. Программа интенсивная, 6 недель прикладного хардкора. Дядьки с опытом по 20+ лет в ключевых финансовых бутиках - Deutsche, JPM и тд. Полезной информации очень много, особенного для того, кто работает с финансовыми данными ежедневно.
Учитывая, что крипто рынок эволюционирует, да и многие пытаются найти себя на фонде - знать как анализировать и строить финансовые моделки это must.
В общем, всё, что знаю упаковал в отдельный курс из 7 курсов. Скажу сразу - не для ленивых, потребуется время и усидчивость, чтобы со всем разобраться.
УЧИТЬСЯ —— ЗАДАТЬ ВОПРОС
12 460
Интересная картина складывается в макроданных.
Сейчас модель GMM все еще держит экономику в режиме рефляции. То есть рост остается положительным, а инфляционное давление снова начинает усиливаться. Именно такая комбинация последние месяцы поддерживала рискованные активы.
Но траектория уже меняется.
Если смотреть только на текущий сигнал, следующая остановка скорее напоминает стагфляцию. Рост постепенно теряет импульс, а инфляция не спешит уходить. Это далеко не лучший сценарий для рынков, потому что ФРС в такой ситуации остается с очень ограниченным пространством для маневра.
При этом я бы не спешил делать окончательные выводы.
На этой неделе выйдут ISM и NFP. Именно они могут изменить картину. Если производственная активность и рынок труда окажутся слабее ожиданий, модель, вероятно, сместится ближе к границе между стагфляцией и Goldilocks. Такой сценарий означал бы охлаждение экономики без нового витка инфляции, а это уже гораздо более комфортная комбинация для рынка.
Сейчас рынок торгует не столько текущие данные, сколько направление их изменения. Именно поэтому ближайшие макрорелизы могут оказаться важнее, чем сами абсолютные значения. Пока траектория выглядит важнее точки, в которой мы находимся сегодня.
12 460
Рынок сейчас живет в очень комфортном режиме.
Волатильность практически во всех классах активов продолжает снижаться. Одновременно с этим сужаются кредитные спреды, а ликвидность постепенно возвращается в систему. Обычно эти вещи идут вместе.
Низкая волатильность делает одну важную вещь. Она позволяет фондам увеличивать риск. Не потому что управляющие внезапно стали оптимистами. Просто их модели начинают разрешать больше плеча и более крупные позиции.
Поэтому ралли часто заканчивается не тогда, когда оценки становятся дорогими. Оно заканчивается, когда ломается режим низкой волатильности.
Пока же мы видим обратную картину. Деньги продолжают уходить дальше по кривой риска. Сначала в индекс, потом в технологию, потом в более спекулятивные истории. Это типичное поведение рынка, когда ликвидности становится больше.
Вопрос не в том, может ли это продолжиться. Может.
Вопрос в другом. Что станет тем событием, которое снова заставит рынок вспомнить, что волатильность не исчезает. Она просто иногда берет паузу.
12 460
Доходность 10% почти всегда звучит заманчиво. Особенно когда казначейские облигации США приносят около 4%. Но рынок редко раздает лишние 6% просто так. Именно поэтому главный вопрос здесь не “сколько можно заработать?”, а “за какой риск мне столько платят?”.
STRC это не облигация США и даже не обычная корпоративная облигация. Это привилегированная акция Strategy. То есть вы не кредитуете государство и даже не покупаете долг компании с фиксированными условиями. Вы становитесь держателем бумаги, которая стоит в очереди на выплаты после банков и владельцев облигаций.
Есть и другой важный момент. Эти бумаги не обеспечены биткоинами Strategy. Если у компании возникнут финансовые проблемы, никто не будет продавать BTC специально ради выплат держателям STRC. Вы претендуете только на то, что останется после расчетов со всеми кредиторами.
Самая привлекательная цифра, 10,25% годовых, тоже не гарантирована. Выплаты могут сократить, перенести или вовсе отменить. Доходность пересматривается каждый месяц, а рассчитывается от номинала в $100, а не от той цены, по которой вы купили бумагу. Если котировки упадут на 20%, “доходность” на экране станет выше, но ваш капитал уже будет в минусе. Именно в этом и кроется главный риск. Если экономика замедлится, кредитные условия станут жестче, а ликвидность начнет исчезать, первыми под удар обычно попадают именно такие инструменты. Высокая доходность быстро перестает выглядеть привлекательной, когда цена бумаги падает на 30-40%, а покупателей почти нет.
Рынок редко ошибается в таких вещах. Если кто-то предлагает 10% в мире, где безрисковая ставка около 4%, скорее всего, вам продают не возможность заработать больше. Вам продают риск, который большинство инвесторов просто недооценивает.
12 460
Пока все спорят о том, не стал ли AI пузырем, деньги уже начинают искать следующий большой тренд. Инвестиции в робототехнические компании только что обновили исторический максимум. Почти $16 млрд, и поток капитала продолжает расти. Это важно не только само по себе. Обычно венчурные деньги заходят туда, где рынок еще не успел полностью оценить масштаб будущих изменений.
AI научился думать. Теперь ему нужны руки. Именно здесь начинается история робототехники. Если большие языковые модели стали “мозгом”, то роботы могут стать способом перенести этот интеллект в реальный мир. Производство, склады, логистика, строительство, медицина, уход за пожилыми. Практически любая отрасль, где не хватает рабочей силы или слишком высока стоимость труда.
Самое интересное, что рынок пока оценивает AI в основном через NVIDIA, Microsoft и дата-центры. Но если следующая волна действительно будет связана с физической автоматизацией, выиграют уже совсем другие компании. Конечно, это не история ближайшего квартала. Робототехника остается сложным бизнесом с длинными циклами внедрения и огромными капитальными затратами. Но именно поэтому асимметрия выглядит такой привлекательной. Когда технология становится очевидной для всех, большая часть доходности обычно уже позади.
Возможно, через десять лет окажется, что главным бенефициаром AI стали не чат-боты, а машины, которые наконец научились выполнять работу вместо человека.
12 460
Repost from Decipher Macro
Обзор макро-событий текущей недели. Ключевой день - четверг.
CHEATАЕМ
12 460
Кажется, институционалы начали выходить из самого любимого трейда последних двух лет.
Goldman показал почти рекордный объем продаж американского IT-сектора через свою Prime Services. Поток ушел почти на -4σ. Такие цифры не появляются из-за обычной фиксации прибыли. Это уже похоже на сокращение риска. Да, это не весь рынок. Это книга одного прайм-брокера, а потоки не равны позициям. Но есть один нюанс. Продают именно тот сектор, который был главным двигателем всего роста. AI, бигтех, полупроводники. То, что еще недавно считалось “неприкасаемым”.
На мой взгляд, это не столько история про технологии, сколько про цикл. Когда фонды начинают нервничать, они сначала продают самые ликвидные активы. Не потому что разлюбили NVIDIA или Microsoft. Просто именно там сидит прибыль, которую можно быстро превратить в кэш. И все это происходит на фоне экономики, которая продолжает остывать. Рынок труда уже не выглядит таким сильным после пересмотров. Просрочки по кредитам растут. Давление на коммерческую недвижимость никуда не делось. А ФРС все еще не может агрессивно снижать ставки из-за инфляции.
Вот поэтому я бы не называл происходящее обычной ротацией. Больше похоже на то, что крупные игроки начинают готовиться к менее комфортной фазе цикла. AI никуда не исчезнет. Но одно дело купить историю в начале пути. Совсем другое, покупать ее после многолетнего ралли, когда ожидания уже почти идеальны. Я бы сейчас смотрел не столько на заголовки про AI, сколько на кредитные спреды, рынок труда и дальнейшие потоки в технологический сектор. Именно там станет понятно, это была разовая фиксация прибыли или начало чего-то большего.
