Нейросети часто дают размытые ответы про рынки, потому что обучены на разнородных текстах. Способ исправить это — дать модели чёткий словарь домена: определения терминов, ваши примеры, реальные цифры. Даже базовый глоссарий в промпте повышает качество на 40–60%. Рассказываем, как собрать словарь, отформатировать и какие сервисы это поддерживают.
Модели обучены на огромном количестве текстов разных стилей, поэтому один термин может означать для них несколько вещей. Например, «волатильность» в медицине — совсем другое понятие. Решение: явно дайте модели ваш словарь с примерами в контексте рынка. Это работает, потому что нейросети чувствительны к структурированной информации.
Структурированный список с определениями, синонимами и примерами на конкретных цифрах. Например: «Дивидендная доходность — годовой доход от дивидендов, делённый на цену акции. Пример: Сбер по 220 ₽, дивиденд 8 ₽ — доходность 3,6%». Модель ловит смысл быстрее, чем на размытых определениях из учебников.
ChatGPT, Claude и Gemini понимают контекст примерно одинаково, но Claude лучше работает со сложными структурами, ChatGPT быстрее на простых задачах. Словарь для всех один — убедитесь, что примеры понятны на русском языке и без технических ошибок.
Начните с 30–50 ключевых терминов (тикеры, виды ордеров, индикаторы). После проверьте модель на практических вопросах и добавьте термины, которые она путает. Обычно за месяц словарь расширяется до 100–150 терминов без потери скорости.
Задайте вопросы, где правильный ответ требует знания вашего словаря. Например: «Какой индекс волатильности на МосБирже?» или «В чём отличие маржинальной торговли от спотовой по закону РФ?». Если ответ точный — словарь работает. Если нет — добавьте уточняющие примеры.
Да, но бесплатная версия медленнее и забывает контекст в длинных разговорах. Для серьёзной аналитики лучше ChatGPT Plus или API.
Обычно 500–1000 терминов работают без задержек. На 2000+ модель может медлить. Если словарь вырос — разделите: основной (100 частых терминов) и специальный (редкие, подгружайте по запросу).
| Термин | Определение | Практический пример |
|---|---|---|
| Маржа | Гарантийное обеспечение при маржинальной торговле | Торговля фьючерсами на 100 ₽ требует маржи 10 ₽ на 1x плече |
| Спот | Немедленная сделка с реальным активом на физический расчёт | Покупка акции Газпрома на МосБирже с T+1 расчётом |
| Ликвидность | Способность быстро продать актив без снижения цены | СБЕР имеет высокую ликвидность: спред ≤ 0,1%, объём ≥ 1 млрд ₽ |
| Волатильность | Мера колебания цены актива за определённый период | VIX > 30 указывает на панику, волатильность выше нормы |
| Критерий | ChatGPT-4o | Claude 3.5 Sonnet |
|---|---|---|
| Скорость обработки словаря | Быстрая, ответ за 1–2 сек | Медленнее, но точнее, 2–4 сек |
| Точность на русском языке | 85–90% | 90–95% |
| Поддержка сложных структур (JSON, таблицы) | Хорошо | Отлично |
| Стабильность ответов при переформулировке | Хорошо | Отлично |
| Минимальная подписка для API | 20 USD/мес | 20 USD/мес |
Выпишите 30–50 слов: тикеры, индикаторы, типы ордеров, налоговые показатели. Сгруппируйте по категориям: валюты, акции, производные, налоги. Время: 1–2 часа.
Каждый термин — одно предложение плюс 1–2 конкретных примера. Не пишите «волатильность — это важный показатель». Пишите: «РСИ = (средний прирост за N периодов) / (средний убыток за N периодов) × 100. РСИ > 70 — перекупка, < 30 — перепродажа».
Начните диалог с инструкции: «Используй эти определения во всех ответах». Затем скопируйте таблицу. Модель подхватит контекст сразу.
Задавайте вопросы, которые требуют знания вашего словаря. Например: «Какое значение РСИ сигнализирует о продаже акции Сбер?» Если ответ точный — словарь работает.
Если ИИ ошибся, добавьте уточняющий пример. Словарь растёт органически, по запросам реальной практики, не с нуля.
Да, но бесплатная версия медленнее и забывает контекст в длинных разговорах. Для серьёзной аналитики лучше ChatGPT Plus или API.
Обычно 500–1000 терминов работают без задержек. На 2000+ модель может медлить. Если словарь вырос — разделите: основной (100 частых терминов) и специальный (редкие, подгружайте по запросу).
Нет. Если вставляете словарь в промпт каждый раз — просто обновите текст. Модель переиспользует новые определения со следующего диалога.
Да, принцип один. Локальные модели требуют больше примеров и медленнее на сложных терминах, но основная идея работает везде.
Конечно. Словарь — это просто текст с определениями. Экспортируйте в CSV или JSON и передайте. Каждый может адаптировать под свой стиль.
Реальные участники ИнвестКлуба Хомяк — с их слов и со ссылкой на первоисточник в Telegram.
Точка входазашла пробно на 1 месяц после рекламы
Что изменилосьосталась на 1,5 года — структурированные знания, прямые эфиры с экспертами, освоила ИИ-инструменты
«Когда-то я зашла пробно, на 1 месяц. Прошло 1,5 года, а я по-прежнему там. Один только искусственный интеллект чего стоит.»история в Telegram →
Точка входавозрастной скепсис, долго не решался зайти в закрытый клуб
Что изменилосьгора структурированных материалов, отзывчивое сообщество, которое помогает и подсказывает
«Возрастной скепсис мешал зайти — думал, всё как обычно. Но на деле оказалось совсем иначе: очень много отзывчивых ребят и гора информации.»история в Telegram →
«В Хомяке уже полтора года… кайфовое, живое сообщество. Люди настоящие, можно спокойно спрашивать, не чувствовать себя дураком.»
«Зашла пробно на 1 месяц. Прошло 1,5 года, а я по прежнему там… Тут комфортно и для инвесторов-новичков. Вся информация отлично структурирована.»
Ещё реальные отзывы участников — t.me/traderreviews
