От миллионов к долгам: как американец заработал, а затем потерял $415 000 000 на акциях Tesla

cryptonews.ruPublished on 2023-04-04Last updated on 2024-10-04

Кристофер ДеВохт (Christopher DeVocht) сколотил состояние на опционах Tesla, но когда акции компании рухнули в 2022 году, это запустило целый каскад проблем. И теперь он подал в суд на своих горе-консультантов, которые, по его мнению, не смогли уберечь его от финансового краха.

Представьте себе: вы превращаете $88 000 в $415 000 000, а потом — бац! — и все исчезает, как мираж в пустыне. Именно такая история приключилась с нашим героем, который теперь пытается найти виноватых в лице инвестиционной компании и своих незадачливых советников.

ДеВохт утверждает, что RBC Dominion Securities открыли ему маржинальный счет и выдали солидные кредиты, которые в итоге сыграли с ним злую шутку, уничтожив весь его инвестиционный портфель. Об этом сообщил Stockwatch 3 октября.

Как же наш герой сколотил такое состояние? А все благодаря акциям и опционам Tesla. Видимо, решил оседлать электромобильную волну, да так лихо, что чуть не взлетел до небес.

Но потом случилось то, что обычно случается после головокружительного взлета — не менее впечатляющее падение. Портфель ДеВохта достиг пика в $415 000 000 30 ноября 2021 года, а затем начал стремительно таять в 2022 году, когда акции Tesla и весь фондовый рынок решили устроить «распродажу века».

  • ДеВохту пришлось продавать акции Tesla и погашать кредиты по маржинальному счету, что только усугубило ситуацию.
  • Он нанял RBC, которые приставили к нему консультантов. По словам ДеВохта, они должны были помочь ему сохранить богатство, рекомендуя стратегии минимизации рисков.
  • В команду вошли налоговый консультант из Grant Thornton LLP и сотрудник RBC в роли «тренера» по финансовому планированию.

Теперь ДеВохт видит ситуацию так: его потери частично вызваны некомпетентностью RBC и Grant Thornton LLP. В иске, поданном в Верховный суд Британской Колумбии в Канаде, он заявляет:

«Если бы не неадекватные советы ответчиков… истец сохранил бы значительную часть своего состояния и реализовал финансовый план, который не привел бы к потере всего его капитала».

Пользователь X под ником Kun обратил внимание своих подписчиков на то, что подобные истории — не прерогатива криптовалютного рынка. Мол, и в мире традиционных финансов случаются такие драмы, что хоть кино снимай.

ДеВохт требует возмещения ущерба по решению суда, плюс судебные издержки и проценты. В качестве ответчиков также названы RBC Wealth Management Financial Services и Thornton.

Ответчики пока не предоставили своего ответа на иск. Видимо, тоже в шоке от такого поворота событий и лихорадочно ищут объяснения, как можно было профукать $415 000 000.

История ДеВохта — яркая иллюстрация того, как быстро фортуна может отвернуться от тебя на финансовых рынках. Сегодня ты на коне, а завтра — в долговой яме. И никакие консультанты не спасут, если ты решил поиграть в финансовую рулетку по-крупному.

Related Reads

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

DeepSeek has updated its DeepSeek V4 model with the DSpark speculative decoding framework, achieving a significant 60-85% speedup in generation for Flash models and 57-78% for Pro models while maintaining the same overall throughput. This engineering-focused update, rather than a core architectural change, introduces DSpark to address latency and throughput bottlenecks in high-concurrency production environments. DSpark combines high-throughput parallel generation with adaptive load-aware verification. Its key innovations include a semi-autoregressive generation architecture to model dependencies within token blocks and a hardware-aware confidence-scheduled verification system. This system uses a confidence head to predict token acceptance probabilities, allowing it to dynamically optimize verification length per request and allocate compute only to tokens with the highest expected payoff. The asynchronous scheduler is designed for real-world deployment, ensuring zero-overhead scheduling and continuous CUDA graph replay while preserving the target model's output distribution. In tests across mathematical reasoning, code generation, and daily dialogue, DSpark outperformed state-of-the-art models like Eagle3 and DFlash, increasing average acceptance length by 26.7%-30.9% and 16.3%-18.4% respectively on Qwen3 target models. DeepSeek also open-sourced DeepSpec, a full-stack codebase for training and evaluating speculative decoding draft models, providing a standardized toolkit that includes data preparation tools, model implementations, training code, and evaluation scripts.

marsbit2h ago

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

marsbit2h ago

BIT Research: The 2028 Halving Is Not the End, the Real Shake-Up of the Bitcoin Mining Industry Is Just Beginning

The Bitcoin mining industry is undergoing its most complex structural adjustment since inception. Despite Bitcoin's price holding near $61,000 and the network hash rate approaching a record 1 ZH/s, miner profitability is deteriorating. The industry is operating close to its breakeven point, with the 2028 halving expected to accelerate consolidation. The challenges extend beyond the halving's subsidy reduction; the industry's revenue model has yet to successfully transition towards a fee-driven structure. Increasingly, mining companies are evolving from simple Bitcoin producers into infrastructure and energy operators, including providers of AI/HPC computing power. Competition is shifting from pure hash rate expansion to business model upgrades. Economic pressure is evident. The theoretical daily mining revenue at current prices is around $78 million, yet the actual figure is only about $33 million—a 136% gap. Transaction fees remain low at roughly $220k daily, far below historical implied levels. With a current estimated industry-wide breakeven price near $65,000, mining alone is struggling to generate ideal profits. The 2028 halving is projected to push the fundamental production cost floor to approximately $93,289. This will likely accelerate a shift towards consolidation among larger, well-capitalized miners with diversified revenue streams. Competitive advantage will belong to institutionalized players with access to low-cost energy, AI/HPC hosting operations, and stronger balance sheets. In essence, Bitcoin mining is transitioning from a "mining business" to an "infrastructure business." Future profitability and resilience will depend less on block rewards and more on diversified income sources like energy management and computational infrastructure services. For investors, the key question is not the halving itself, but which miners can successfully navigate this business model transformation.

marsbit3h ago

BIT Research: The 2028 Halving Is Not the End, the Real Shake-Up of the Bitcoin Mining Industry Is Just Beginning

marsbit3h ago

This is How God Karpathy Uses Claude?

Andrej Karpathy, a prominent figure in AI, has reportedly joined Anthropic, leading to a noticeable decrease in his open-source contributions and social media activity. A document claiming to be his personal "CLAUDE.md" file—a set of instructions for the Claude AI to follow within a specific codebase—has been circulating online. While its authenticity is unverified, the content aligns closely with Karpathy's publicly shared principles on effective AI-assisted programming. The document outlines key rules for AI coding assistants, emphasizing the importance of reading existing code thoroughly before writing new code to maintain consistency. It advises against over-engineering, advocating for simple, surgical modifications that match the project's existing style. Other guidelines include clarifying assumptions upfront, writing meaningful tests, thoughtful debugging, and carefully considering dependencies. The core message is that these principles help prevent common AI coding failures, such as introducing unnecessary abstractions, style drift, or making invisible architectural decisions. The community has noted that even experts like Karpathy require detailed instructions to guide AI effectively, akin to managing a junior developer. A related GitHub repository, "andrej-karpathy-skills," which encapsulates these ideas, is reported to significantly reduce Claude's code error rate. Ultimately, the advice stresses that the best CLAUDE.md is tailored to one's own tech stack and coding practices.

marsbit3h ago

This is How God Karpathy Uses Claude?

marsbit3h ago

Trading

Spot
活动图片