9 миллиардов мутаций ДНК от Google: зачем ученым понадобилась карта всего человеческого генома

Когда говоришь «я анализирую данные бирж»/Quantitative Analyst, собеседник представляет нейросеть, которая видит будущее, и ключи от спорткара. Реальность скромнее: квант-исследователь большую часть времени ловит за руку самого себя. Это разбор одного большого исследования данных криптовалюты только для одной валюты ADA: 9 лет минутной истории, стаканы с 16 бирж, своя нода блокчейна и около 3 000 гипотез. Мы переведём график цены в «текст» и скормим его трансформеру, устроим эволюцию формул, проверим RSI, уровни Фибоначчи, Луну и ретроградный Меркурий, попадём в три статистические ловушки, которые рисуют сигнал из ничего, и выберемся из них. Внутри: почему модель, угадывающая 92 % случаев, теряет 80 % денег в год; почему лучшая из миллиона формул всегда выглядит гениальной; откуда у топ-копитрейдеров ×60 за год и чем они отличаются от монетки с плечом.

«А нам точно нужен Open Source? Мы же вайбкодим вообще всё!» Это спросил друг, который делает небольшие проекты, и такой вопрос я теперь слышу постоянно. Зачем брать чужую библиотеку или сервис, если за вечер можно навайбкодить своё? Ровно под свою задачу, без лишних фич, без чужой документации и чужих багов. Вопрос честный, и короткого ответа «потому что так правильно» на него нет. Попробую ответить развёрнуто, на своих проектах.

В документе, выложенным в открытый доступ (Антон Субчев, Сбербанк VibePPM), попались занятные цифры: классическая норма офисного работника, — это 3-5 одновременных проектов без ИИ, норма с ИИ, и целевой ориентир — 15-25 проектов (зрелый уровень Vibe PPM).