Десять лет ставок на Cerebras: как чип ИИ размером с вафлю покорил Nasdaq

marsbitОпубликовано 2026-05-15Обновлено 2026-05-15

Введение

14 мая 2026 года компания Cerebras Systems, разработчик революционных AI-чипов в масштабе целой кремниевой пластины (wafer-scale), успешно провела IPO на NASDAQ (CBRS), показав рост на 68% в первый день. Эта статья, написанная ранним инвестором Стивом Вассалло, рассказывает историю 19-летнего партнерства с основателем Эндрю Фельдманом — от компании SeaMicro до Cerebras. Идея Cerebras родилась в 2014-2015 годах, когда Фельдман и его сооснователи (Гэри Лаутербах, Шон Либ, Майкл Джеймс и JP) увидели фундаментальную проблему: GPU, ставшие стандартом для AI, были неоптимальны из-за ограниченной пропускной способности памяти. Они решили заново изобрести компьютер для искусственного интеллекта с нуля, создав единый чип размером с целую пластину (в 58 раз больше традиционного). Это потребовало решения беспрецедентных инженерных задач: питания, охлаждения и обеспечения электрической целостности на огромной площади. В 2016 году, несмотря на скептицизм в индустрии и среди некоторых партнеров, Вассалло, уверенный в видении команды, инвестировал в компанию. Путь к успеху был трудным: первый прототип «задымился», каждые 6-8 недель приходилось преодолевать новые системные проблемы. Ключом к прорыву стала глубокая техническая экспертиза команды, их дисциплина в работе с законами физики и неуклонная настойчивость. Первый работающий компьютер Cerebras был запущен в августе 2019 года. История IPO — это кульминация десятилетия упорной работы команды, построенной на доверии, взаимном уважении ...

Вступление редактора: 14 мая Cerebras официально вышла на Nasdaq с тикером CBRS. В первый день котировки выросли примерно на 68% по сравнению с ценой размещения, сделав это IPO одним из самых заметных событий на рынке аппаратного обеспечения ИИ с 2026 года.

Эта статья написана Стивом Вассалло, одним из первых инвесторов Cerebras. В ней он вспоминает свои отношения с Эндрю Фельдманом, которые длились девятнадцать лет — от SeaMicro до Cerebras. Внешне это история венчурных инвестиций — от term sheet до IPO. На самом деле, это запись о том, как компания на переднем крае аппаратного обеспечения, вопреки общему мнению, пошла ва-банк на фундаментальную реконструкцию архитектуры вычислений для ИИ: проблемы, связанные с чипом размером с вафлю, узким местом пропускной способности памяти, питанием, охлаждением, электрической целостностью, — все это не отдельные технические вызовы, а целостное переизобретение современной вычислительной системы.

Самое примечательное не в том, что Cerebras в итоге создала чип размером с вафлю, который в 58 раз больше традиционного чипа, а в том, что компания с самого начала выбрала направление, противоположное инерции отрасли: когда GPU стали ответом по умолчанию для обучения ИИ, она попыталась переопределить, «что такое компьютер, созданный для ИИ». За этим стоят не только техническая проницательность, но и терпение капитала, а главное — долгосрочные, нетранзакционные отношения доверия между инвесторами и командой основателей.

Для сегодняшней конкуренции в аппаратном обеспечении ИИ значение Cerebras заключается в том, что она напоминает рынку: революция в вычислительной мощности заключается не только в добавлении большего количества GPU, но также может прийти из нового взгляда на саму архитектуру вычислений.

Далее следует оригинальный текст:

1 апреля 2016 года, в пятницу, я отправил Эндрю Фельдману письмо, в котором сообщил, что перелезу через забор на его заднем дворе и лично вручу ему term sheet для инвестиций в Cerebras.

Это был День смеха, но я не шутил.

Строго говоря, это не стандартная процедура для венчурной фирмы. Но к тому моменту я знал Эндрю уже девять лет и почти два года вместе с ним обсуждал его следующую компанию. Я не мог пропустить эту сделку из-за предложения, которое еще дорабатывалось в субботу днем.

Впервые я встретил Эндрю в октябре 2007 года. Тогда он и Гэри Лаутербах только что основали SeaMicro. Я не инвестировал в тот раунд, но мы очень хорошо сошлись характерами, особенно мне понравился их подход к решению проблем с нуля. С тех пор я следил за ними.

По-настоящему ценные отношения требуют времени. Как и по-настоящему ценная компания. Сегодня, снаружи, Cerebras — это компания, существующая десять лет и готовящаяся к IPO. Но для меня это отношения, которые длились девятнадцать лет, и наконец настал момент бить в колокол.

Глубокие отношения и неразумные амбиции

Когда в 2012 году AMD приобрела SeaMicro, у меня было предчувствие: Эндрю не задержится надолго в крупной компании. В нем сильны дух непокорности и мятежное сердце. К началу 2014 года он уже искал возможность уйти, и мы стали часто встречаться, обсуждая, что делать дальше.

В то время две вещи еще не стали консенсусом. Во-первых, что ИИ действительно станет полезным. Во-вторых, что GPU — не самая подходящая архитектура для ИИ.

По первому вопросу даже многие умные люди, которых я знал, расходились во мнениях. После появления AlexNet в 2012 году в некоторых уголках исследовательского сообщества с помощью сверточных нейронных сетей уже добивались почти волшебных результатов. Но в более широкой индустрии программного обеспечения ИИ все еще балансировал между маркетинговым хайпом и научно-исследовательским проектом.

Второй вопрос, аппаратный, почти еще не поднимался серьезно. GPU стали выбором по умолчанию для обучения нейронных сетей в основном потому, что исследователи случайно обнаружили, что они «менее плохи» по сравнению с CPU. Создание новой вычислительной системы, специально предназначенной для рабочих нагрузок ИИ, означало бросить вызов доминирующей архитектуре, которую в то время использовало большинство исследователей мира.

Но Эндрю, Гэри и их соучредители Шон, Майкл и JP видели другое направление. У каждого из них за плечами были десятилетия опыта в области чипов и систем: у Гэри — фундаментальная работа в области потоков данных и неупорядоченного исполнения еще в 1980-х; Шон специализировался на передовых серверных архитектурах; Майкл отвечал за программное обеспечение и компиляторы; JP глубоко занимался аппаратным инжинирингом. Это была чрезвычайно редкая группа людей: каждый по отдельности был выдающимся, но вместе их способности умножились. Они могли представить себе совершенно новый компьютер.

Они верили, что если ИИ действительно раскроет свой потенциал, размер рынка, который он создаст, намного превысит сумму всех существующих вычислительных форм.

Они также ясно видели суть GPU: это был чип, изначально созданный для обработки графики, лишь временно «повышенный» до инструмента обучения ИИ на новом поле боя. Он действительно был лучше CPU в параллельной обработке, но если бы кто-то проектировал с нуля для рабочих нагрузок ИИ, никто бы не создал такую архитектуру, как у GPU. Истинным ограничителем возможностей нейронных сетей была не производительность вычислений, а пропускная способность памяти. Это означало, что чип, который им нужно было создать, должен был оптимизировать не матричные умножения в изолированных ядрах, а эффективность потока данных во всей вычислительной структуре.

Внутри фирмы инвестиции в Cerebras отнюдь не были решением, принятым по консенсусу. Некоторые из моих партнеров, видевшие, как предыдущий раунд полупроводниковых инвестиций принес почти одни убытки, очень откровенно высказали свои опасения. Но в итоге мы, как команда, пришли к согласию. В тот уикенд в апреле 2016 года мы четко сказали Эндрю: мы хотим стать первыми инвесторами, вручившими ему term sheet.

Несколько недель спустя Эндрю, Гэри, Шон, Майкл и JP переехали в наш EIR-офис на втором этаже по адресу 250 Middlefield. У меня до сих пор сохранился план этажа, нарисованный тогдашним офис-менеджером. На этом плане Cerebras располагалась рядом с одним из основателей Foundation, в нескольких дверях от Бхавина Шаха, позже основавшего Moveworks. Это был отличный этаж для роста стартапа.

Знать, какие правила можно согнуть, а какие — сломать

До Cerebras крупнейший чип в истории вычислений имел площадь около 840 квадратных миллиметров — примерно как кусочек кремния размером с почтовую марку. Чип Cerebras имеет площадь 46 000 квадратных миллиметров, что в 58 раз больше.

Выбор чипа размером с вафлю означал выбор всех связанных с этим сложных задач проектирования. За почти 80 лет истории вычислительной техники никто по-настоящему не делал этого раньше. А значит, никто системно не решал этих проблем: как питать такой огромный чип? Как его охлаждать? Как поддерживать электрическую целостность между десятками тысяч точек соединения?

Чтобы реализовать вычисления на уровне вафли, Cerebras практически должна была одновременно заново изобрести каждый аспект современных вычислений: полупроводники, системы, структуры данных, программное обеспечение и алгоритмы. Каждое из этих направлений само по себе могло бы стать стартапом. Эндрю и его команда решили начать с решения самых сложных технических проблем. Благодаря их интенсивной, почти неутомимой работе, эти проблемы решались одна за другой.

Каждые шесть-восемь недель у нас проходило заседание совета директоров. Они рассказывали нам о том, что пробовали с момента прошлой встречи: новый вариант системного дизайна, новая схема электропитания или доработка системы теплосъема. Из-за постоянного столкновения с системными проблемами со всех сторон они выработали редкую способность ясно выражать свои мысли. Они объясняли, что, по их мнению, пошло не так, и что они собираются попробовать в следующий раз.

Мы задавали вопросы, а затем углублялись вместе с командой, привлекая необходимых людей, ресурсы и связи, чтобы помочь им найти новые пути. Через шесть-восемь недель, когда мы снова собирались, история повторялась уже на другой технической проблеме: еще одна граница, которую нужно было исследовать. Каждое решение выявляло следующую проблему, которую необходимо было решить.

Их первый прототип вафли задымился при первом же включении. Команда назвала это «тепловым событием» — именно так обычно называют пожар, когда не хотят пугать совет директоров или арендодателя.

Я все время подсчитывал энергопотребление на квадратный миллиметр, отчасти из любопытства, отчасти потому, что цифры казались нереально высокими. Тогда мы пригласили инженеров из Exponent. Эта компания занимается анализом отказов, а ее прежнее название было как раз Failure Analysis. Они подтвердили, что цифры энергопотребления действительно были такими же смелыми, как и казалось, и помогли нам продумать ряд решений, не бросающих вызов второму закону термодинамики. В конце концов, это был закон, против которого даже Эндрю, при всей его проницательности, спорить бы не стал.

Дисциплина инженера заключается в том, чтобы знать, какие правила можно сломать, какие — согнуть, а какие — нужно уважать. У Эндрю и его команды было практическое чутье на эту разницу. Они знали, когда они бросают вызов устоявшейся практике — это именно то, чем они хотели заниматься; а когда они бросают вызов законам физики — этим они заниматься не собирались.

Когда вы создаете передовые технологии, неудачи неизбежны. Единственный способ пройти через них — дисциплина, настойчивость и, что самое важное, доверие: доверие к миссии, доверие друг к другу и вера в то, что после того, как первый прототип самоуничтожится, вы на следующее утро вернетесь в лабораторию, чтобы начать следующую итерацию.

У такой работы нет транзакционной версии. Есть только долгосрочная: оставаться в комнате, среди еще не завершенных решений и терпеливых объяснений. Чтобы, когда она наконец увенчается успехом, вы были там и видели это своими глазами.

Этот момент наступил в августе 2019 года. Эндрю, Шон и их команда стояли в лаборатории и наблюдали, как впервые запускается новый компьютер, который они сами спроектировали. Для непосвященного внешне он не делал ничего интересного. По словам Эндрю, это зрелище было примерно таким же захватывающим, как наблюдение за высыхающей краской. Но разница была в том, что раньше такая «краска» никогда не высыхала. Они вместе постояли там минут тридцать, а потом вернулись к работе.

С кем строить — это очень важно

Некоторые выбирают проблемы, исходя из того, что, как они знают, могут решить. Эндрю выбирает проблемы, исходя из того, какие, по его мнению, заслуживают решения. Постепенные улучшения его не вдохновляют, он хочет скачка в 1000 раз. С первого дня он хотел сделать Cerebras компанией поколения, уникальной.

Эта движущая сила частично исходит от его характера. Эндрю описывает это как «болезнь» архитектора компьютеров — десятилетиями быть одержимым одной идеей. Но, на мой взгляд, это в более широком смысле «болезнь» основателя. Он смотрит на проблему и сначала спрашивает себя: могу ли я создать что-то, что даст скачкообразное улучшение? Затем он спрашивает: если у меня получится, будет ли это кому-то нужно? Если оба ответа утвердительные, он посвящает этому следующие десять лет своей жизни.

Другая часть этой движущей силы происходит из его среды воспитания. Эндрю вырос в окружении гениев так же естественно, как большинство детей растут перед телевизором. Его отец был новаторским профессором эволюционной биологии и каждое воскресенье играл в парный теннис по очереди с шестью людьми. Трое из них позже получили Нобелевскую премию, а один — Филдсовскую премию.

По словам Эндрю, эти титаны терпеливо объясняли ему свою работу в области физики, математики и молекулярной биологии на языке, понятном ребенку. У него сложилось глубокое впечатление о том, как выглядит настоящий ум; и он также понял, как сказала его мать, что быть умным не означает быть негодяем.

Позже я осознал, что это одна из самых ключевых черт Эндрю — наравне с его мятежными амбициями и почти инстинктивным чутьем на действительно стоящие проблемы. Он глубоко убежден, что самые выдающиеся люди, которых он встречал, часто оказываются и самыми добрыми.

Это убеждение сформировало то, как его команда собирается вместе, чтобы выполнять невероятно сложные задачи. Первые 30 человек, нанятых в Cerebras, уже работали с ним раньше; некоторые были с ним с 1996 года. Сейчас в Cerebras около 700 сотрудников, и примерно 100 из них прошли с ним через несколько компаний.

Важно то, что доброта и дух соперничества не противоречат друг другу. Эндрю страстно жаждет победы. Он любит говорить, что он профессиональная версия Давида, сражающегося с Голиафом. Голиаф медлителен и всегда готов к лобовой атаке, что оставляет пространство для всех остальных тактик. Преимущество Давида в том, чтобы появляться там и таким образом, где и как Голиаф не может.

Во времена SeaMicro основным партнером Эндрю по каналам сбыта в Японии была NetOne. Основным поставщиком NetOne был Cisco, который развлекал партнеров частными самолетами и яхтами стоимостью выше, чем большинство домов в Пало-Альто. Бюджет Эндрю был куда скромнее, поэтому он пригласил генерального директора NetOne на барбекю к себе во двор. Позже тот генеральный директор сказал ему, что он десятилетиями вел дела с Cisco, но никогда не был приглашен к кому-нибудь домой. Этот небольшой, но очень человечный жест — то, о чем Голиаф даже не подумал бы, — укрепил их отношения.

От первого term sheet до IPO

Сегодня утром Эндрю ударил в колокол, открывая торги на Nasdaq. Я стоял рядом с ним. Прошло десять лет и 2600 миль с тех пор, как все началось в нашем офисе на 250 Middlefield.

Сегодня все еще есть редкие основатели, которые делают то же, что делал Эндрю тогда: рисуют схемы на доске в три часа ночи, сражаясь с еще не решенными техническими задачами. Они так же обладают сильным духом непокорности и мятежным сердцем. Они пытаются найти партнера, который действительно готов сражаться бок о бок: залезть и помочь решить проблему, когда первый прототип не включается; и оставаться рядом, пока он наконец не заработает.

Именно таких основателей я хочу поддерживать: тех, кто выбирает проблемы, стоящие решения, представляет решения, которые в 1000 раз лучше нынешнего положения дел, и оттачивает, настаивает, доводит до конца, несмотря на неизбежные вызовы на этом пути.

Для таких основателей, как Эндрю, Гэри, Шон, Майкл и JP, я готов в субботу днем перелезть через забор на заднем дворе и лично вручить им term sheet.

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QКакой был основной технологический вызов, с которым столкнулась компания Cerebras при создании чипа на основе целой пластины?

AОсновным технологическим вызовом было не просто создание крупнейшего в мире чипа (в 58 раз больше стандартного), а комплексное решение сопутствующих системных проблем: обеспечение электропитания такой огромной площади кремния, эффективный отвод тепла и поддержание электрической целостности между десятками тысяч точек соединения. Это потребовало практически полного переизобретения современной вычислительной системы от полупроводников до программного обеспечения.

QКак сооснователь Cerebras Эндрю Фельдман (Andrew Feldman) определял свою стратегию конкуренции с крупными игроками индустрии?

AЭндрю Фельдман описывал себя как "профессиональную версию Давида", сражающегося с Голиафом. Его стратегия заключалась в том, чтобы действовать там и так, где и как крупные, неповоротливые конкуренты ("Голиафы") не могут или не думают действовать, используя скорость, гибкость и нестандартные, человечные подходы к построению отношений, недоступные большим корпорациям.

QКакое ключевое отличие архитектуры чипа Cerebras от традиционных GPU, по мнению его создателей, делает её более подходящей для ИИ?

AСоздатели Cerebras считали, что GPU изначально были разработаны для обработки графики и стали инструментом для ИИ по стечению обстоятельств. Главным ограничивающим фактором для нейронных сетей является не сырая вычислительная мощность, а пропускная способность памяти. Поэтому чип Cerebras был спроектирован с нуля для рабочих нагрузок ИИ, оптимизируя не изолированные матричные умножения в ядрах, а эффективный поток данных через всю вычислительную структуру.

QКакую роль сыграли долгосрочные доверительные отношения между инвестором и командой основателей в истории успеха Cerebras?

AДолгосрочные, нетранзакционные доверительные отношения были критически важны. История началась за девять лет до официального основания Cerebras и продолжалась 19 лет. Инвестор Стив Вассалло поддерживал команду через неизбежные неудачи (вроде "теплового события" — возгорания первого прототипа), оставаясь в процессе, помогая находить ресурсы и экспертов. Такая работа не имеет краткосрочной, транзакционной версии — только долгосрочное партнёрство, основанное на взаимном доверии к миссии и друг к другу.

QЧто, по мнению автора статьи, является главным вкладом Cerebras в современную конкуренцию в сфере аппаратного обеспечения для ИИ?

AГлавный вклад Cerebras, по мнению автора, — это напоминание рынку, что революция в вычислительной мощности может исходить не только из наращивания количества GPU, но и из фундаментального переосмысления самой вычислительной архитектуры. Компания с самого начала пошла против отраслевой инерции, пытаясь заново определить, каким должен быть компьютер, созданный специально для искусственного интеллекта.

Похожее

От золота к биткойну: фиксированное предложение + институциональная лихорадка — повторится ли история «взрывного» роста цен?

Аналитики проводят параллели между биткоином и золотом, отмечая схожие черты: фиксированное предложение, статус негенерирующих доход активов-убежищ и зависимость цены от настроений инвесторов. Эксперт Bloomberg Intelligence Эрик Бальчунас указывает, что история золотых ETF за 22 года может служить дорожной картой для биткоин-ETF. После запуска в 2004 году золотые ETF пережили взлёты, болезненные коррекции и долгое восстановление, но каждый цикл устанавливал новые максимумы. Биткоин-ETF, одобренные в 2024 году, стали одними из самых быстрорастущих в истории, открыв криптоактив для институциональных инвесторов. Однако это привело к повышенной волатильности: крупные оттоки средств из ETF, как у BlackRock IBIT, могут оказывать значительное давление на рынок. Несмотря на падение цены более чем на 50% с октября 2025 года, многие остаются оптимистичны в долгосрочной перспективе, видя в биткоине "цифровое золото". Устойчивый институциональный спрос на ETF и растущее включение биткоина в инвестиционные портфели компаний помогают смягчать продажи. Если биткоин сможет занять даже небольшую часть рыночной капитализации золота (около $28 трлн), это откроет огромный потенциал для роста. Путь, вероятно, будет сопряжён с высокой волатильностью, но фиксированное предложение в сочетании с волнами институционального спроса может вновь привести к взрывному росту цены.

Foresight News14 мин. назад

От золота к биткойну: фиксированное предложение + институциональная лихорадка — повторится ли история «взрывного» роста цен?

Foresight News14 мин. назад

Почему AI-агенты для покупок не так широко распространены?

**Почему AI-агенты для покупок не получили широкого распространения?** Идея о том, что AI-агент с кошельком может полностью заменить человека в совершении покупок, кажется простой, но содержит логические изъяны. Она смешивает два ключевых аспекта шопинга: **информационный поиск** (сбор, фильтрация, сравнение) и **ценностную оценку** (субъективное суждение о качестве, уместности, доверии к продавцу). Машинный поиск данных успешно автоматизируется. Однако ценностная оценка, особенно **определение потребностей** (что важно для меня и почему), остается прерогативой человека. Исследования показывают, что предпочтения нестабильны и формируются в процессе выбора, поэтому взаимодействие с AI должно быть итеративным, а не разовым. Критическое разграничение — является ли сам процесс выбора **рутиной или удовольствием**. * **Стандартные товары** (бумага, батарейки): выбор не имеет ценности, идеальны для полной автоматизации. * **Товары для удовольствия** (вино, книги, одежда): сам выбор — часть наслаждения. Здесь AI должен выступать как помощник, сужая опции для финального решения человека. Схема **«дать AI кошелек»** решает лишь самую простую проблему — проведение платежа, и только в сценарии, где AI обладает полной автономией. Отраслевые решения (Stripe, Mastercard, Google, Visa) уже разделяют **авторизацию** и **хранение средств**, предоставляя AI ограниченные, одноразовые платежные токены, а не полный контроль над кошельком. Истинные сценарии для автономных AI-кошельков лежат не в розничной торговле, а в **B2B-закупках** и **межмашинных расчетах (M2M)**, где процессы стандартизированы, а решения лишены субъективизма. Таким образом, главными препятствиями для повсеместного внедрения AI2C-покупок являются не технологии платежей, а: 1. **Недостаток достоверных данных** (фальшивые отзывы, поддельные товары), без которых любая автоматизация опасна. 2. **Принципиальная невозможность автоматизировать определение человеческих потребностей и ценностей**. Итог: будущее AI в шопинге — не в полном замещении, а в усилении. AI должен взять на себя утомительный поиск и анализ, оставляя человеку ключевые права: **определять критерии выбора** и **получать удовольствие от самого акта выбора**. Платформам следует сосредоточиться на улучшении именно этого опыта.

Foresight News1 ч. назад

Почему AI-агенты для покупок не так широко распространены?

Foresight News1 ч. назад

После девяти месяцев шортинга полный переход в лонг: известный трейдер открывает позицию по биткоину около 64 000 долларов, расхождения между быками и медведями на крипторынке усиливаются

Популярный трейдер Doctor Profit закрыл все короткие позиции по биткойну после девяти месяцев успешного шортинга и начал покупать на уровне около $64 000, заявив, что фундаментальные изменения — такие как возможное принятие закона CLARITY и институциональный спрос — могут привести к досрочному достижению дна рыночного цикла. Тем временем, аналитик on-chain gumsays отмечает, что бычье расхождение на недельном графике биткойна длится уже 147 дней, что близко к 161 дню перед минимумом 2022 года. Однако исследователь циклов Джейк Пахор указывает, что три ключевых условия для рыночного дна, наблюдавшихся с 2014 года, пока не выполнены: с момента пика октября 2025 года прошло лишь 9 месяцев (вместо типичных 12), индекс страха CSH ни разу не опускался ниже 20, а цена не пробивала реализованную цену (~$53 000). Рынок разделён: одни считают, что институциональный спрос через ETF и регулирование изменили правила игры, другие ждут классических сигналов капитуляции. Стратегия Пахора отражает этот раскол — он продолжает периодические покупки, но сохраняет крупный капитал для более низких цен, если историческая модель повторится.

marsbit1 ч. назад

После девяти месяцев шортинга полный переход в лонг: известный трейдер открывает позицию по биткоину около 64 000 долларов, расхождения между быками и медведями на крипторынке усиливаются

marsbit1 ч. назад

Опытный трейдер рассказывает: Как торговать на ошибочных ожиданиях рынка?

Опытный трейдер делится историей успешной сделки, построенной на торговле против ошибочных рыночных ожиданий. В основе его метода — анализ не самих данных (например, слабого CPI), а того, как рынок *ожидает*, что эти данные повлияют на цены, и проверка, остаётся ли этот механизм влияния (функция реакции) в силе. На примере сделки с Nasdaq (NQ) он показывает: после слабых данных CPI рынок ожидал общего снижения ставок и роста акций, особенно технологических. Однако долгосрочные реальные ставки (10-30 лет) достигли многолетних максимумов, отказавшись подтверждать этот сценарий. Это означало, что «дешёвых» долгосрочных денег для роста дорогих tech-акций не будет. Рост NQ на фоне слабого CPI стал ошибочным定价ованием. Трейдер выявил несоответствие: рынок предполагал цепочку «слабый CPI → смягчение политики → падение долгосрочных ставок → рост оценки NQ», но ключевое звено (падение долгосрочных ставок) не сработало. Это создало возможность для short-позиций по NQ, наиболее уязвимому к дорогим долгосрочным деньгам индексу. В статье изложена структура для поиска подобных возможностей: 1. Определить текущую рыночную причинно-следственную цепочку. 2. Найти в ней ключевую переменную с «правом вето». 3. Проверить, отказывается ли эта переменная подтверждать цепочку. 4. Дождаться, пока цена по инерции продолжит двигаться по старому сценарию. 5. Выбрать наиболее чистый актив для выражения этой ошибки. 6. Заранее определить условия для выхода (опровержение гипотезы или реализация логики). Главный вывод: альфа часто возникает не из-за информпреимущества, а из-за разницы в функциях реакции. Когда макрорежим меняется, рынок может по привычке реагировать на данные по-старому, создавая ошибку в цене. Ключевой вопрос: «На какую причинно-следственную цепочку опирается первая рыночная реакция, и остаётся ли она справедливой сегодня?».

marsbit2 ч. назад

Опытный трейдер рассказывает: Как торговать на ошибочных ожиданиях рынка?

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Как купить S

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Sonic (S) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Sonic (S).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Sonic (S)После приобретения вами Sonic (S) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Sonic (S)С легкостью торгуйте Sonic (S) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

1.6k просмотров всегоОпубликовано 2025.01.15Обновлено 2026.06.02

Как купить S

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

Он решает проблемы масштабируемости, совместимости между блокчейнами и стимулов для разработчиков с помощью технологических инноваций.

2.4k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.09Обновлено 2025.04.09

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

HTX Learn — ваш проводник в мир перспективных проектов, и мы запускаем специальное мероприятие "Учитесь и Зарабатывайте", посвящённое этим проектам. Наше новое направление .

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.10Обновлено 2025.04.10

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на S (S) представлены ниже.

活动图片