Jak przyspieszyć swoje inwestycje? Narzędzia AI i sposób ich wykorzystania [AI w Inwestycjach]

wykorzystać sztuczną inteligencję jako inwestor, żeby zwiększać jakość, szybkość decyzji, jakie podejmujemy, bo myślę, że w świecie, w którym dziś żyjemy, no ta szybkość jest niezwykle istotna. Więc serdecznie was zapraszam na spotkanie, w którym podzielę się w tym, w jaki sposób ja wykorzystuję w swoim inwestowaniu różne modele, różne schematy do tego, co wy również możecie wykorzystać, nie będąc specjalistami od ani AI, ani od programowania, tylko po prostu osobami, które chcecie szybciej i jaśniej otrzymać informację, która może was może dla was być kluczowa. Ja oczywiście serdecznie zapraszam do tego, żebyście zadawali pytania, jeżeli jakieś macie. Dla osób, które mnie nie znają, bo takie też mogą być na tym naszym dzisiejszym spotkaniu, dosłownie słowo wprowadzenia na mój temat. Mam nadzieję, że w tym czasie się rozgrzejecie i jedziemy dalej z tematem. Ja zacząłem inwestować w 2008 roku, myślę, że dla wielu może się to kojarzyć z kataklizmem na rynkach finansowych. To mnie nauczyło bardzo dużo ciekawych rzeczy. Co więcej, więcej straciłem na tym odbiciu, które tutaj miało miejsce później w 2009 roku, bo za szybko zamykałem zyski, próbowałem odwracać pozycję, zacząłem kombinować na CFD i to wszystko powodowało, że zamiast cieszyć się super hosszą, która wtedy się rozkręciła, no ja niestety traciłem albo powiedzmy może bardziej zdarzały mi się większe straty. Natomiast ten okres był o tyle ciekawy, że on wymusił na mnie de facto tego, żeby być trochę takim jak ten za orzeszkiem wiewiór z epoki lodowcowej, czyli cały czas wytrwałem dążyć do tego, aby swój cel osiągnąć nie tylko w inwestycjach, bo w międzyczasie właśnie miałem okazję, żeby założyć aplikację Squaber, która jest jakby nie mówiąc hostem naszego dzisiejszego spotkania, bo dzięki właśnie Squaberowi spotykamy się w tym miejscu. jest. Jestem niezwykle szczęśliwy, że 2025 rok przyniósł aż dwie nagrody. Y czekamy jeszcze na kolejne, bo za niedługo Rankia będzie robiła swoje prelekcje, y, swoje swój ranking. Może i tam uda się wygrać dzięki waszym głosom kolejną nagrodę, bo staliśmy się po pierwsze najlepszą aplikacją rynku 2024 roku, czyli za 2024 rok dzięki waszym głosom zostaliśmy wybrani najlepszą aplikacją, a ja zostałem nominowany i ostatecznie też nagrodzony jako najlepszy y analityk rynków giełdowych, czy najlepszy analityk giełdowy w Polsce podczas Wall Street. To jest nagroda dla całego mojego zespołu, więc tutaj to to są ogromne wyróżnienia, za które wam bardzo serdecznie dziękuję. Mam nadzieję, że na tych laurach nie spoczniemy, jeżeli chodzi o same nagrody, bo jeżeli chodzi o pracę, to na pewno nie spojrzymy. Więc od ponad 15 lat dzielę się swoimi doświadczeniami, a od kilku dobrych lat także i wiedzą, narzędziami i pomagamy wam po prostu w inwestowaniu na giełdzie. Więc robimy to z pasją, robimy to z zamiłowaniem i cieszymy się, że doceniacie to także w takiej, a nie innej formie. Natomiast dzisiejsze spotkanie dotyczy tego, w jaki sposób efektywnie podejmować działania. Temat jest mi niezwykle bliski, dlatego że Squaber, tu was może zaskoczę, te 11 lat temu, jak zakładaliśmy Squabera, to już wtedy wykorzy wykorzystywaliśmy sztuczną inteligencję w różnych modelach, różne mieliśmy podejścia, robiliśmy badania także naukowe razem z Politechniką Śląską, tworzyliśmy modele. Wtedy to raczkowało w takim podejściu, w jakim nas interesowało po drodze jeszcze miałem inne styczności z modelami sztucznej inteligencji. Jeden z projektów ujrzał nawet światło dzienne gdzieś troszkę dalej. Niemniej dla mnie nie jest to temat obcy. Ja nie jestem programistą, umiem programować, ale nie nie nazwę siebie programistą. Mam nawet mały fragment w squaberze, który ja napisałem dosłownie jakiś tam wskaźnik i właśnie do do strategii, ale dużo programowałem tworząc różne automaty, różne skrypty, różne programy, które ułatwiały inwestorom życie. Yyy, no i to pokłosie, te moje doświadczenia, ja się strasznie cieszę, że mamy taki rozwój sztucznej inteligencji, bo jest większa adopcja tego, co myśmy próbowali sforsować 10, 11 lat temu i dzisiaj wszyscy to chcą, a wtedy wszyscy się na to obrażali. Więc bardzo ciekawe jest koło, jakie zakręcił rynek w tym zakresie. Natomiast podstawową rzeczą, która na mnie będzie kierowała podczas tego spotkania to to, że AI nie zastąpi człowieka. Takie jest moje zdanie w tej chwili. Dopóki nie będzie bardziej rozbudowanego, bardziej autonomicznego podejmowania decyzji przez sztuczną inteligencję, to ono nie zastąpi człowieka, ale go wspiera. Więc ten, kto nie korzysta z narzędzi, które są dostępne dla szerokiego odbiorcy lub nie tworzy swoich własnych, to niestety będzie moim zdaniem tracił. Tracił na tempie, tak? Czyli wszyscy inni będą szli do przodu. My w Skoberze oczywiście też to widzimy, też wykorzystujemy różne modele. Już część z nich zauważyliście, bo na przykład mamy transkrypcję naszych materiałów publikowane dla użytkowników premium. Możecie dać znać na czacie, czy korzystacie z transkrypcji, z naszych materiałów wideo, czy wam to pomaga. Napisaliśmy takiego bota, który to robi po prostu w sposób poprawny, nie robi błędów, co też było pewnym wyzwaniem. Yyy, natomiast dla was to moim zdaniem duża kolejna oszczędność czasu i mamy kolejne plany, ale także i realizacje, które robimy z wykorzystaniem sztucznej yyy inteligencji po to, żebyście żebyśmy my spełniali tą podstawową rzecz, która jest yyy yyy która jest esencją istnienia squabera, to znaczy oszczędność czasu osób, które z nami działają. Yyy, więc robimy wszystko to, co wam y pomaga. Więc moim zdaniem AI tutaj w tym przypadku jest y no kluczowe, tak? To to jest kluczowe dlatego, że pozwala oszczędzać tego czasu więcej. I dlatego pierwszą rzeczą, którą chciałem się z wami podzielić, to zaproponować wam bardzo proste rozwiązanie. w jaki sposób przestać analizować raporty finansowe samemu. Poza tym oczywiście, że możecie kogoś posłuchać, tak jak na przykład ja gdzieś tam coś tłumaczę, czy ja coś przedstawiam, czy też korzystać z naszego podsumowania sytuacji finansowej, gdzie macie od razu ocenę poszczególnych parametrów, co na tabenę też będzie podlegało za niedługo rewitalizacji, ale przede wszystkim wykorzystania jeszcze innych modeli do tego, żeby to generować, bo to też jest oparte o może nie modele już takiej sztucznej inteligencji, bo to by było za dużo powiedziane, ale też są to modele inteligentne, które się skalują i uczą. Yyy, natomiast yyy będziemy dla was robili kolejne jakby iteracje, natomiast wy możecie sami tak naprawdę jednym promptem robić bardzo, bardzo dużo. I w tym yyy modelu yyy macie jakby trzy skale, bym powiedział. Yyy, pierwsza skala to jest taki fiscal AI. To jedno z najlepszych narzędzi, moim zdaniem, jakie ostatnimi czasy wyszło na rynku, jeżeli chodzi o narzędzia związane właśnie z analizą finansową. Yyy, zaraz wam pokażę jak to wygląda od środka i co tam można szybciutko zrobić, ale mamy także Perplexity, które ma zaciągnięte dane z Edgara. Działają one, powiedziałbym, nie aż tak fajnie i to jest właśnie problem LLMów, ale mamy jeszcze notebook LLM, mamy dowolne inne modele wielkoskalowe i teraz wam pokażę w jaki sposób możecie to bardzo szybciutko wykorzystywać do do działania. chwilkę i jakby z pierw z pierwszej perspektywy wejdźmy sobie właśnie na tutaj fiscal AI. Jeżeli spojrzymy sobie na KGHM, czyli no spółkę, którą dzisiaj chciałbym w jakimś tam stopniu z wami prześledzić na różne szczeble i też pokazać w jaki sposób możecie na chociażby napisać sobie swój prosty skrypt, który w Trading View pokaże jakieś dane, pokażę wam jak to zrobić. To też chciałbym wam pokazać jak wykorzystać samo perplexity, przepraszam, same fiscal AI do tego, żeby szybciej zbierać dane. Generalnie jak sobie wejdziecie na spółkę KGHM w Fiscale AI, fiscal w jakimś tam stopniu jest darmowy, natomiast w wielu przypadkach tam trzeba wejść na jakiś poziom płatności, więc może nie dla każdego to jest, ale później wam pokażę jak wykorzystać też darmowe narzędzia. Natomiast w samym fiskalu mamy jedną rzecz, która jest moim zdaniem niesamowicie istotna. Możecie to zrobić samemu, ale po co? Skoro już istnieje, jest taka zakładka jak Investor Relations, gdzie macie z zaciągnięte raporty czy czy jakby no w spółkach amerykańskich są transkrypcje z wszystkich wystąpień, natomiast także z niektórych spółek polskich, tych większych też się znajdują i możecie zadać bardzo proste pytanie. Po pierwsze możecie podsumowanie, całą transkrypcję, wszystkie te rzeczy, które są potrzebne, ale możecie także poprosić, żeby po prostu wam AI zrobiło podsumowanie tutaj po prawej stronie. Ale możecie również kliknąć sobie custom summary i poprosić go, czy padło stwierdzenie odnośnie prognoz kosztów na 2025 albo na dalszy okres. I jakby AI w tym przypadku wyszuka po prostu w całym tym zestawieniu, który ma do dyspozycji ostatniego transkryptu informacje, czy takie coś powstało, czy też nie. No i macie całą informację, że w trakcie konferencji poświęconej prezentacji spółka nie publikuje prognoz kosztów na dalszy okres na przykład. I to jest jakby bardzo bardzo szybka weryfikacja tego i bardzo dużym prawdopodobieństwie poprawności tych danych, bo to jest kluczowe. Fiscal AI bazuje na tym co wie, tak? czyli co ma dostępne, nie halucynuje, dlatego że nie sięga do internetu, nie sięga innych źródeł niż to, do czego bezpośrednio jest zapytanie. Ale także macie raport finansowy i też możecie zadać konkretne pytania, na przykład jaki jest zysk netto, oczywiście to jest jaki zysk netto spółka zaraportowała za dany okres. No i tam jakby perplex, przepraszam, fiscal sobie to po prostu przemiuli i wam pokaże jakie są te dane. Powinno to bardzo fajnie zadziałać. Oczywiście jak w każdym modelu trzeba tutaj jakąś tam dozę nieufności zachować. Natomiast jest to jednak mimo wszystko narzędzie bardzo usprawniające pracę. Zaraz wam pokażę jeszcze w jaki inny sposób ja z tego korzystam. Tylko czekam aż w końcu załaduję. Nie wiem czy nie miał jakiegoś o jest m 580 milionów zysku netto za pierwsze półrocze 2025. Jest to znaczny spadek w porównaniu do miliarda sprzed roku. Więc nie dość, że macie odpowiedź, to od razu macie pewne podsumowanie. Natomiast macie również slajdy zaciągnięte. Możecie sobie je prześledzić, przeanalizować. Wszystko w jednym miejscu, więc de facto takie relacje inwestorskie spółek w jednym miejscu. Super sprawa, bardzo, bardzo serdecznie polecam. Macie też inne rzeczy jak dywidendy, inne inne elementy. Polecam sobie przejrzeć, ale jest super sprawa jak charting, czyli wykresy. Możecie sobie zestawić różne różne parametry, na przykład y wspaniała siódemka. Ja sobie tutaj wrzuciłem siedem spółek, które są wspaniałej siódemki i mam kilka wybranych wybranych parametrów, które możecie sobie zrobić zestawienie po metryce albo zestawienie po spółce. Tak, czyli by company i wtedy widzicie na przykład przychody przychody abla w czasie, bo akurat taka miara jest. A możecie sobie dodać jeszcze na przykład zmiar z balance sheetu, na przykład zadłużenie, tak? A total całkowite zadłużenie spółki i na przykład znowu zestawić jako spółka. No tutaj macie na przykład właśnie przychody versus zadłużenie. Ono jest jakieś to to chyba nie ten parametr. Musiałbym teraz na szybko kliknąłem. W każdym razie możecie sobie zostawić różne rzeczy albo weźmiemy sobie ze wskaźników, a możemy sobie wziąć na przykład P do S, skoro mówimy o przychodach. Ukryjemy ukryjemy element y zadłużenia. No i macie informacje o tym jak wyceniane są przychody spółki. Widać, że stabilność przychodów Aplas jest bardzo wysoka. To jest roczne przychody. No i jednocześnie ta wycena idzie w górę. Więc widać, że zdecydowanie jest stabilność, tak w tym zakresie. Meta ma wyższe przychody i wskaźnik PDS na 10. Możecie sobie też właśnie porównać po metryce i informacje o tym, która spółka jest najdroższa, która nie. W tym przypadku Nvidia ma PDE na poziomie 20 PDS na poziomie 27, więc jest najdroższa z wszystkich tych, a najtańsza szara spółka to jest Amazon. Tak, Amazon ma aktualnie 3,5, jeżeli chodzi o cenę do przychodów. I te wykresy y jakby porównywanie spółek zwłaszcza ze pod kątem ustandaryzowanych danych na przykład ze spółek amerykańskich w tym zakresie jest naprawdę super. Oczywiście tutaj tych danych jest jeszcze więcej, bo na przykład jest bardzo fajne i na tym skończymy obsługiwanie, że tak powiem, y fiskala, bo i i teraz się zatrzymałem na chwilę, bo było coś takiego jak kopilot i gdzieś mi zniknął. Może coś się zmieniło, czego nie zauważyłem. Natomiast zawsze tutaj jeszcze była coś takiego jak copilot, który pozwalał na to, żeby zadawać pytania, które pozwalały szukać różnych rzeczy. Natomiast możemy ustawić też filtr za pomocą właśnie takiego skanera w resources. Tak, widzicie gdzieś mi, o, jest copilot. Tak, czyli tutaj można, widzicie, zmieniło się coś. Akurat dawno nie nie szukałem samego Kopajota. I możecie na przykład mu zarzucić znajdź [Muzyka] spółki zajmujące się zbrojeniami notowane w USA. A i na podstawie takiego zapytania Fiscal AI powinien zrobić zestawienie spółek, które jakby w swojej działalności zajmują się właśnie tą branżą. No i bęc macie dwie strony spółek, które zajmują się z tej z tego. A oczywiście możecie zgłębiać ten temat dalej i iść dalej. No tutaj tu akurat pokazuje konkretne narzędzie. Ono tak jak powiedziałem w większości przypadków jest płatne, więc może nie każdego z was interesować, ale uważam, że jest to jedne z najlepszych zastosowań AI dla osób, które chcą robić research we własnym oczywiście zakresie. Natomiast to nie jest wszystko, dlatego że jedną z rzeczy, którą ja na przykład uważam, że jest super, to właśnie jest notebook LM. Notebook LM pozwala robić wiele rzeczy w podobnym zakresie jak na przykład właśnie Fiscal AI w tym zakresie na przykład relacji inwestorskich. Bo ja tutaj przygotowując sobie kolejne rzeczy związane właśnie z tym naszym dzisiejszym webinarem potrzebowałem informacji na temat tego, jak wygląda koszt produkcji w KGHmie. Wrzuciłem dwa raporty, znaczy jeden raport skonsolidowany i sprawozdanie z działalności finansowej. po prostu wgrałem jako dwa PDFy i zadałem mu proste pytanie: "Jaki jest całkowity koszt produkcji miedzi, srebra oraz złota." No i otrzymujecie informację o tym, że spółka nie raportuje kosztów dla wszystkich tych surowców, natomiast jest jednostkowy koszt produkcji miedzi w ramach właśnie tego cash cost y na poziomie C1. A no i tutaj macie informacje o tym, jak wygląda to w poszczególnych sektorach, czyli KGHM Polska, International oraz Siera Gorda. Tutaj w ogóle super ten wskaźnik w ostatnim czasie mocno mocno spadł, więc widać, że w Polsce jest to bardzo, bardzo duża wartość w porównaniu do pozostałych rzeczy, ale no należałoby później jakby zrobić kolejne operacje, które by pozwalały na to, żeby obliczyć dla całej spółki w zależności od segmentów sprzedaży. Ale mając właśnie wgrane takie pliki, jesteście w stanie zadać dowolne pytanie, które po prostu notebook LM zweryfikuje. To jest dużo więcej jakby funkcjonalności, które możecie wykorzystać. Ale jeżeli chcecie robić research na temat jakiejś spółki, ja tak bardzo często robię, jak na przykład robiłem research na temat Creotechu, wgrywałem sobie, bo tutaj możecie dodać do źródeł, na przykład źródła filmy z YouTubea i tak zrobiłem dla przykładu dla Creotechu, gdzie m a to akurat na tym drugim notebooku tutaj, gdzie wgrałem sobie kilkanaście różnych wywiadów z prezesem, różne wywiady także z sektora i zadawałem pytania dotyczące na przykład tego, co prezes powiedział, jak wygląda, bo tam pojawiały się kilkukrotnie w wywiadach z Grzegorzem Broną informacji o marży i nie chcąc przeszukiwać tych materiałów ręcznie, wiedząc tylko, że to padło w którymś wywiadzie, po prostu mogę zadać mu pytanie. Yyy, to ja sobie gdzieś to zapisałem w notatkach, ale jakiej marży spodziewa się prezes Creotech w 2025 roku? I bęc i jakby notebook LM po prostu przeszukuje całą tą treść, którą wrzuciliście do tego, nazwijmy to, miejsca tego notebooka i wypluje wam informację jak najbardziej szczegółową. Tutaj na przykład Acrootech Instruments podtrzymuje cel osiągnięcia około 40% marży EBID na projektach budowy satelitów. No i to trzeba oczywiście później przemyśleć co to znaczy dla całej spółki i tak dalej, nie? Więc tutaj notebook LM moim zdaniem jest fantastycznym narzędziem do tego, żeby przeszukiwać informacje czy jakby gromadzić informacje na temat jakiejś spółki, tak żeby później móc wracać do tego wielokrotnie i odświeżać sobie jakieś informacje. Co więcej, jak macie taką zwrotkę, tak w tym przypadku możecie zapisać sobie w notatce i tutaj, bo też to miałem zapisane tak 91 dni temu cała notatka. bardzo, bardzo podobne, że tak powiem, zapytanie, ale chodzi mi o to, że możecie sobie zapisywać notatki, bardzo konkretne zdania, ale jednocześnie zawsze wrócić do informacji, gdzie to było powiedziane, bo macie konkretnie zaznaczony fragment ze transkrypcji tego materiału. Więc uważam, że to jest naprawdę do robienia researchu to jest jedny z najlepszych narzędzi jakie powstało, dlatego że samo porządkuje całą treść. I ja sobie na dziś nie wyobrażam pracy w budowaniu pewnych analiz, zwłaszcza fundamentalnych i nastawionych na długi termin, bez notebook LM. Dla mnie to jest po prostu notatnik. Notatnik, który jest inteligentny. To jest jego najważniejszy cel. Tam oczywiście możecie robić różne jeszcze rzeczy jak mapy myśli, raporty, testy. Jest tego jest tego sporo. Natomiast najważniejsza i najprostsza funkcja, no to jest właśnie po prostu samo y generowanie pytań do treści. I to ważne jest to, że szuka tylko w tych źródłach, które podacie. Można wgrywać strony internetowe, YouTubey, PDFy. On sobie poradza, radzi z bardzo, bardzo wieloma rzeczami. Tutaj na przykład ta creotech instruments. Możecie sobie taką mapę myśli zrobić, jakie są projekty. Widzicie, jakby samo się to, samo się to tworzy wszystko, nie? Więc mega polecam. Przeklikajcie sobie. W wersji darmowej macie ograniczoną liczbę źródeł, które możecie wygrać, bo wydaje mi się, że do 20. Wersji Pro chyba to jest, a już teraz nawet nie wiem ile jest limit źródeł. 300, więc to jest naprawdę naprawdę bardzo, bardzo, bardzo dużo. No i tak, Perplex City jest oczywiście zdobył bardzo dużo zainteresowania ze względu na to, że połączył się z Edgarem amerykańskim. Nie mam wersji Pro, nie mam potrzeby. Mam inne modele, które i w sumie my też bazujemy na pierwotnych źródłach, bo w Squaberze te dane wszystkie mamy. Natomiast tutaj też możecie wykorzystywać właśnie perplexity do tego, żeby po pierwsze skanować spółki, wyszukiwać okazji. Znajdź spółki z sektora obronnego i zestaw informacje o ich przychodach w 2005 roku. Zobaczymy, co zrobi. I generalnie w ten sposób możecie sobie robić research taki wstępny. Tylko w Perplex City zdarzało nam się, bo korzystaliśmy też do różnych rzeczy, zdarzało nam się, że halucynował. No i to jest jakby trudne, zwłaszcza jak robicie bardzo szerokie bardzo szerokie analizy. A dlatego, że trudno wyłapać później te dane, trzeba weryfikować, więc niestety cały czas modele LMM, te które mają dostęp do internetu, mają tą tendencję do halucynowania. No i to niestety boli, jeżeli nie macie takiego bardzo dużego obycia, że od razu czujecie, że coś jest nie tak w danych. Więc nawet Perplexity, chociaż on i tak najmniej prawdopodobnie z tych wszystkich yy modeli, które są dostępne, no bo on jest nastawiony trochę na to, żeby być bardziej strict. Tutaj widzę, że yyy O, a okej, dobra. No widzicie, za rzadko korzystam teraz aktualnie z Perplex City, żeby żeby wam podpowiedzieć jak z tego najlepiej korzystać, ale wiem, że że wielu z was czy wiele osób jakby z Perplex City lubi korzystać właśnie przez to, że ten dostęp do Edgara jest. Ja natomiast mam taką obserwację ogólną, że nawet sobie napisałem taki programik za pomocą znowu AI, że pobiera mi dane bezpośrednio z systemu amerykańskiego, dlatego że jednak liczby dobrze mieć gdzieś tam w Excelu. Mimo wszystko modele, duże modele językowe mają to do siebie, że te liczby im umykają. Więc na to jest jakby taka ostrożność, którą warto gdzieś tam mieć. Nie chciałbym przegadać całego naszego spotkania o tym, w jaki sposób przeszukiwać raportów. Myślę, że to już w jakimś tam stopniu wam powiedziałem. Natomiast gdzie mi się uciekła? A tutaj jest. Więc w jaki sposób możecie to wykorzystywać? To jest super. Znaczy Perplex City podaje źródła. Prawie każdy, praktycznie każdy czat podaje źródła. Problem jest tylko to, że pomimo tego, że ma te źródła, to i tak dane potrafią się gdzieś tam pomieszać, zwłaszcza jak się mówi o dużych zbiorach i na przykład generowania CSVki z tymi danymi i tak dalej. A dokładnie i Adam tutaj wyjaśnił wam, dlaczego te modele mają mają problem. Dlatego liczby zawsze należy dwa razy sprawdzać. Dlatego idąc dalej, żeby też się skupić na kolejnym rzecz, kolejnej rzeczy, bez której sobie nie wyobrażam działanie w dzisiejszym świecie, to jest możliwość tworzenia naprawdę w bardzo prosty i szybki sposób wskaźników, modeli czy jakiś innych rzeczy. Pokażę wam dzisiaj dość najprostszą rzecz, jaką uważam, że warto robić, bo możecie tworzyć dużo bardziej zaawansowane rzeczy i na pewno wśród nas są osoby, które robią to nawet zawodowo, czyli programiści, którzy z tego korzystają. Natomiast dla osób, które nie znają się na programowaniu, da się w bardzo prosty sposób zrobić po prostu połączenie chata GPT, Gemini czy Grocka. Naprawdę każdy z nich sobie radzi na swój sposób, ale sobie radzi z Trading View. Nie jest to, nie jest to trudne, bo jak sobie wejdziecie, ja sobie tutaj przygotowałem nawet na KGHmie takie taki przykład. Yyy, ja już jakiś czas temu pokazywałem wam taki yyy, taki wskaźnik, który pokazuje dla, a moje skrypty i tutaj mamy indeks surowcowy KGHM-u. Nie, to jest indeks, który ja stworzyłem na bazie przychodów KGHMU oraz ceny, ceny metali. Jaka powinna być cena, czy jaki powinien być kierunek, w jakim podąża KGHM? Yyy, to jest przykład, który już kiedyś pokazywałem na którymś z materiałów. Yyy, też to był jeden z argumentów, dla których uważałem, że KGHM będzie rósł. Yyy, bardzo fajnie to było widać. Zresztą na moim XI nawet dzisiaj zapraszając na ten webinar, yyy, wspominałem ten wykres, tak? Tutaj macie bardzo fajny przykład, jak to wyglądało historycznie, nie? Że ten y wskaźnik generalnie bardzo ładnie to podążało ze sobą. Natomiast tutaj ten rozjazd był bardzo duży. Miedź była wysoko, srebro rosło, złoto rosło, a kghm nie był nie był w stanie. Natomiast ostatecznie bardzo fajnie się to zeszło, bardzo szybko się to zeszło i nie chciałbym powiedzieć, że zejść się musiało, tylko bardziej, że po prostu warto takie rzeczy sobie robić i to jest proste, bo wystarczy powiedzieć czatowi, co chcemy osiągnąć. Ja sobie wymyśliłem, że zapytamy troszeczkę inaczej, czyli nie teraz nie będziemy próbować robić indeksu surowcowego, który byłby pewnym benchmarkiem dla ceny, tylko spróbujemy zrobić wyceny. Więc stwierdziłem, z Jemini nie pracowałem, więc specjalnie dla was zrobiłem pierwszy test, bo ja zwykle korzystałem albo z Groka, albo z albo z czata GPT. Tym razem Gemini zrobiło moim zdaniem lepszą robotę. Pokażę wam obydwa modele, które zostały zrobione. Trochę inne podejście. Ja zawsze kiedy zaczynam pracę upewniam się, że dany model zna zna bibliotekę. Padło pytanie czy chwalę sobie Groka. Powiem wam tak, te modele tak ewoluują, że pół roku temu uważ nawet nie trzy miesiące temu uważałem, że Grok jest najlepszy. Naprawdę radził sobie super z wszystkimi rzeczami. Dziś Czat GPT go zaczął znowu prześcigać w takich rzeczach jak programowaniu, przynajmniej w moim przypadku, więc bardzo się to zmienia. Dlatego używam dwóch, trzech modeli. Aktualnie mam premium 3, czyli chat GPT, nawet cztery, bo jeszcze notebook LM, natomiast Chat GPT, Grock oraz Gini. I jakby zawsze zadaję, jeżeli mam trudniejszy temat, to dla wszystkich tych modeli zadaję to samo pytanie, w sensie ten sam prompt i i idę później dalej tam, który wydaje mi się najlepszy, tak? W sensie, który spełnia moją moje oczekiwania. jak potwierdził mi to, że zna ten język pine, to stworzyłem dla niego bardzo proste założenie. I teraz uwaga. Na podstawie jednego prompta bardzo rzadko się udaje od razu zrobić wszystko, ale fajne jest to, że można go promptować później dalej, tak? Czyli jakby dopowiadać rzeczy, które chcemy zrobić. Więc tutaj założenie było bardzo proste. Podałem mu pewne dane, tak czy KGHM generuje przychody w proporcje mniej więcej 70% miedź. srebro 17 zł 13. Y, podałem to z pamięci. Już nawet nie nie chciało mi się sprawdzać tego dokładnie, jakie te wartości są, bo to nie miało znaczenia w tym przypadku, zwłaszcza, że srebro się zmieni. Bardziej chodziło o to, żeby wymyślił jak to zrobić. No i generalnie kazałem mu pobrać z raportów finansowych parametry dotyczące kosztów. A znając bieżącą cenę rynkową tych metali, należy oszacować jaka powinna być cena KGHMu. Jest to bardzo uproszczony model założenia, dlatego że nie uwzględnia innych kosztów niż produkcyjny. Ale chciałem zobaczyć, co zaproponuje. No on sobie tam cały ten spis, co będzie chciał zrobić, jakie są dane, jakie są nazwy instrumentów. Jak macie tak swoją drogą problem ze znalezieniem instrumentów Trading View, to wpisujecie w czacie GPT nazwę tego instrumentu. On wam podpowie, jak one są określone. Jemini sobie nie poradziło tak ładnie. To to dużo lepiej sobie poradził czat GPT z nazwami instrumentów. W każdym razie przygotował jakby plan działania, który można sobie przeczytać i nawet się powinno, gdzieś tam można wyłapać jakieś problemy czy tego typu rzeczy. Przede wszystkim stworzył koncept, który ja po prostu na samym końcu gdzieś tutaj zatwierdziłem. Tak. A kazałem mu jeszcze znaleźć koszty w raportach finansowych, bo stwierdził, że mam mu dać. Ja mu powiedziałem: "Sam sobie znajdź, co ja ci będę dawał". No i też sobie poszukał te rzeczy. M nawet określił ten koszt. Tak. W przypadku kosztu C1 dla grupy kapitałowej spadł do 1,7 $ za funt. Wcześniej było to 2,81 y ale dla segmentu, więc to by trzeba było jeszcze zweryfikować, czy zrobił dobrze, bo znowu mówimy o liczbach, mógł gdzieś tam się pomylić, zwłaszcza, że tutaj chodziło już o przetworzenie tego kosztu versus stan przychodów, tak? Czyli ile przychodów generuje spółka z poszczególnych swoich segmentów, czyli Polska, International oraz Sier Gorda. I na tej podstawie musiał też zwiększyć, że jakby policzyć sobie wagę. No ale gdzieś tam to zrobiliśmy, przeszliśmy, podałem mu stopy procentowe archiwalne, bo nie był w stanie ich sobie pobrać. przeliczył je, miał kolejne dane, bo tam zakładaliśmy jeszcze dyskonto. No i tak sobie jeszcze później mu wysłałem yyy z naszego, z naszych danych, żeby już go nie męczyć, pobrałem dane dotyczące wskaźnika C do C do Z historycznego, wklejając mu je już miał wszystkie dane, no i zaczął zaczął kodzić, nie? I sobie wypluł taki kod. Wypluł sobie taki kod i on tam miał kilka błędów. Zaraz wam to pokażę jak to działa. Natomiast Trading View wypluwa jakieś dane. Na przykład tutaj się pojawił jakiś tam konkretny konkretny błąd i też poradziłem kilka sam zmian. Ja mu po prostu zawsze tak robię, że jak wkleję do pine kod, tak jak tutaj na przykład, to akurat on będzie działał, no bo jest już poprawiony, więc jak mu wkleję do pina kod i aktualizuje na wykresie pojawia się jakaś czerwona informacja, że coś nie działa, to ja ją po prostu fizycznie kopiuję, wklejam do chpt innego modelu i proszę, żeby poprawił kod. Więc wy się naprawdę, wy nawet nie musicie czytać co jest zrobione. Jeżeli ktoś zna programowanie, to pójdzie mu szybciej, bo zrozumie ideę problemu, a tak musi zawsze delegować na czata. Ale to co widzicie na wykresie dziś zostało stworzone specjalnie w taki sposób, że ja nic nie zmieniałem w kodzie sam. Wszystko prosiłem na zasadzie iteracyjności. Wypluł mi błąd Trading View. Skopiowałem wartość, skopiowałem ten błąd, skierowałem do do modelu, model znowu poprawił cały kod, znowu wkleiłem i znowu wyplułem. Czyli jeżeli nie wiecie gdzie jest pine w Trading View, tak jak sobie widzicie na wykres, to tutaj na dole jest Pine Editor i wystarczy sobie wybrać, który was skrypt interesuje i ten model później wykorzystać, nie? W sensie wykorzystać. Ja tutaj to robi się w ten sposób, że strzałeczka w dół, a daje się stwórz nowy wskaźnik, strategia lub biblioteka. Ja wykorzystuję wskaźnik, bo akurat w tym przypadku mowa o wskaźniku. No i teraz tak yyy ten surowcowy sobie ukryjemy. Ja korzystam z darmowej wersji Trading View, więc mam tylko trzy możliwe wskaźniki na wykresie. Yyy więc yyy ostatecznie doszedłem do takiego poziomu z Grokiem, przepraszam, tak z Grokiem, nie z Gemini. Mała kulpa mi się myolą z Gemini. w sumie zaskoczył mnie tym, w jaki sposób on do tego podszedł, bo ja go poprosiłem, żeby znalazł koszt produkcji miedzi, srebra i złota, a on poszedł w taką bardzo sprytną stronę, gdzie tutaj już tak sobie przejdę do tego, okej, gdzie określił ten koszt na podstawie całkowitego, czy w sensie nie całkowitego kosztu, tylko sytuacji, w której której jeżeli mamy jeżeli mamy koszt Czekajcie, żeby wam nie skłamać, chciałem to chciałem to zacytować. O tutaj, tutaj tutaj jest tak wartość to jest wartość ujemna. Kurczę. Okej. Wartość tutaj. O, [Muzyka] wartość jest tak wysoka. O, właśnie tutaj jak to działa. Słuchaj, pozornie bazujemy tylko na cenie miedzi, bo właśnie on nie znając tych wartości w samym w samym raporcie wymyślił sposób w jaki jak to można policzyć i zrobił to w taki sposób, że branża wydobycza w tym KGHM oblicza jednostkowy koszt produkcji miedzi w bardzo specyficzny sposób, znaczy bierze całkowite koszty operacyjne wydobycia, natomiast następnie odejmuje od nich przychody uzyskane ze sprzedaży produktów ubocznych srebra i złota. Czyli jakby wzrost wartości srebra i złota jest obniża czy jakby wartość sprzedaży srebra i złota obniża koszt produkcji miedzi. Dlatego że srebro i złoto traktowane jako są są jako koszty uboczne. A no i jakby nie zaproponowałem mu tego rozwiązania. On sam sobie to rozwiązanie znalazł. Co jest bardzo sprytnym rozwiązaniem. Inaczej mówiąc, jeżeli w modelu uwzględnilibyśmy, że cena srebra i złota rośnie, więc w przyszłości i tutaj tak naprawdę ten model musiałby to wiedzieć, w przyszłości cena sprzedaży srebra i złota będzie dużo wyższa niż była w dotychczasowych raportach, to bardzo mocno obniży to koszt całkowity produkcji miedzi, no bo wpłynie właśnie negatywnie i to jest rzecz, o której już wy wiecie na przykład po dzisiejszym webinarze, że w kolejnym raporcie finansowym, gdzie spółka już będzie prawdopodobnie miała, tylko mówimy teraz o raporcie za czwarty kwartał najpędzej, a nie za trzeci, będzie miała dużo niższy koszt produkcji miedzi, ponieważ cena sprzedaży srebra i złota znacząco się podskoczyła o kilkadziesiąt procent względem poprzedniego kwartału i to będzie pozytywne zaskoczenie dla rynku. Zaskoczenie, no nie wiem, bo to większość ludzi wie, ale jakby co do zasady wy też już o tym wiecie. Natomiast to samo próbowałem zrobić z chatem GPT i on podszedł do tego troszeczkę inaczej. I teraz pokażę wam obydwa przykłady na wykresie. Tutaj macie wykres, który został stworzony przez Gemini, czyli zielony, zielona ta strefa pokazuje, że wartość prognozy jest dodatnia, a inaczej mówiąc jest znacząca poprawa. Yyy i tutaj ta cena jest 731 określona, więc to jest abstrakcyjnie wysoko. Musielibyśmy od tej ceny odejmować jeszcze koszty po prostu stałe, które nie są związane z produkcją. Więc ten model wymagałby tego typu aktualizacji, co nie jest trudne, bo wystarczyło po prostu zrobić kolejną iterację. Ja już nie zdążyłem przygotowując się do tego materiału, y nie zdążyłem jakby tego zrobić. I tutaj wystarczyłoby właśnie dodać jeszcze koszty na bazie historii, jaki odsetek stanowią przychodów. inaczej mówiąc policzyć bardziej EBIT EBIT yyy się skupić na tym zakresie niż czysto zysk netto, tak? No bo na bazie zysku netto jest ten problem, że te koszty są tam ujęte. w Ebiddzie nie ma, więc można by było bazować na Ebiddzie bardziej. Natomiast tutaj bazowaliśmy na zysku netto. Y i tym samym cały czas widać, że y jest tutaj pole do popisu, ale w bardzo szybki sposób jednym promptem i dwoma tam trzema poprawkami doszliśmy do modelu, w którym który nam pokazuje jakby pozytywną lub negatywną stronę i zdecydowanie trzeba nad tym jeszcze trochę popracować. Yyy, jeżeli chodzi natomiast o wskaźnik, który stworzył nam Czat GPT, on wymagał troszeczkę mniej pracy. Troszeczkę mniej pracy. O, coś tu się widzicie wcześniej mi działo. A jest dobra, bo tam był wsadzony wykres tygodniowy. On liczył akurat na wykresie dziennym. Tutaj macie cenę policzoną, pokazaną jakby cenę referencyjną tą kreską niebieską. Natomiast strzałkami zielonymi i strzałkami czerwonymi jest pokazywane przeszacowanie lub niedoszacowanie KGHMu. No i tutaj wygląda to moim zdaniem ciekawiej, dlatego że od razu widać, że spółka jest albo niedowartościowana, albo przewartościowana w krótkim terminie przynajmniej. względem względem jakby tego, co zostało wyliczone. Teraz mamy taką sytuację właśnie, że ten wzrost KGHMU teoretycznie przynajmniej względem tego modelu jest powyżej. No oczywiście znowu ten model został stworzony bardzo szybko y w sensie takim, że nie jest to coś sfinalizowanego, natomiast za pomocą kilku promptów tworzycie sobie pewną bazę i zaczynacie z nim dyskutować dalej i to stwarza nam perspektywę do tego, żeby żeby tworzyć sobie modele fajnie działające. Ja nad tym kodem, który wykorzystuję, czyli tą wartością indeksu surowcowego dla KGHMU. Matko, te limity są irytujące. yyy dla KGHM-u spędziłem troszeczkę więcej, taki jeden dzień roboczy sobie poświęciłem na to, żeby yyy ten indeks surowcowy stworzyć, żebym był z niego zadowolony i cały czas sobie z niego korzystam, więc polecam pobawić się i pomęczyć troszeczkę chata GPT albo Gemini, żeby stworzył wam coś, co dla was działa. Ja nie korzystam akurat ze jaja do Metatradera 5, dlatego że nie korzystam z Metatradera 5, ale nie będzie żadnego problemu, bo ten język, który jest tam w Metatraderze, on jest też powszechnie znany. Biblioteka jest powszechnie znana, więc żadnego problemu z tym, żeby stworzyć wskaźnik do Metatradera nie będziecie mieli. Podobnie jak tutaj wystarczy zadać pytanie, poprosić go o informację, jak coś zrobić i on po prostu wam wypluje te informacje, więc nie będzie, nie będziecie mieli żadnego kłopotu, żeby takie testy sobie zrobić. Natomiast nie ukrywam, że praca z czatem GPT, z Gemini czy Grokiem jest pewną formą dyskusji też, tak? Czyli nie zawsze od razu to co poprosicie zostanie wam przygotowane. Trzeba czasami trochę pomęczyć i nie warto się zniechęcać po pierwszych dwóch tam iteracjach, tylko po prostu trzeba troszeczkę tej pracy tam może włożyć. Promptowanie też jest pewną sztuką. warto dawać obietnice nagród dla tych modeli, bo one się faktycznie trochę bardziej starają. wtedy jest to kuriozalne, bo wydawałoby się, że to jest tylko maszyna i powinna działać, ale jednak tak funkcjonuje. Więc z mojej perspektywy najważniejszą rzeczą, która dziś przyspiesza pracę inwestorów jakby w tym zakresie, który każdy może wykorzystać bez znajomości systemów, programowania czy prowadzenia strategii inwestycyjnych, budowania ich, to jest właśnie przyspieszenie sobie pracy z czysto analizą raportów finansowych. Bardzo szybko jesteście w stanie bardzo szybko jesteście w stanie wydobyć informacje, które są potrzebne. Aha, jakbyście chcieli, bo transkrypcję w notebook LM zrobicie bardzo dobrze. Tak, czyli tutaj jak sobie wejdziecie do notebooka, to macie też transkrypcję zrobioną z danych materiałów wideo. Jak sobie wejdziecie w, a tutaj się okej, jak sobie wejdziecie, to macie całą transkrypcję zrobioną w taki sposób, nazwijmy to, spójnego tekstu, ale jakby ktoś z was chciał bardzo dobry program do transkrypcji materiałów wideo, to ja polecam akurat transkryptora dlatego, że transkryptor ma przetestowałem kilkanaście różnych programów do tworzenia transkrypcji i właśnie transkryptor robi to moim zdaniem najlepiej, zwłaszcza jeżeli chodzi o język polski. Więc jeżeli chodzi o na przykład macie materiał wideo, który chcielibyście mieć całą transkrypcję, to właśnie transkryptor zrobi to dla was w języku polskim najlepiej. W języku angielskim to większość zrobi bardzo dobrze, ale język polski jeszcze nie jest jakimś problemem i faktycznie transkryptor robi to fantastycznie. Co to znaczy obietnice nagród dla modeli LM? Możesz na przykład poprosić go, przygotuj mi tabelę, która będzie zestawiała tam spółki z branży zbrojeniowej. Jesteś i jeżeli zrobisz to bardzo dobrze z nagrodzę cię 10 milionami złotych. To jest jakby najgłupsza forma, jaką można wymyślić, ale też poprawia to jakość. Ja ja w to nigdy nie wierzyłem, bo uważałem, że to jest jakaś bzdura, ale faktycznie tak jest. Podobno tak jest. W sensie przez podobno rozumiem, że ktoś więcej czasu spędził. yyy yyy yyy a tutaj mówi, że ale czemu sponsorowane wyniki? No każdy się reklamuje. To to nie znaczy ja przetestowałem transkryptora na bardzo dużej ilości rzeczy i naprawdę jest to jest to najlepszy model jaki znalazłem na tamten czas. Pół roku temu robiłem ten przegląd, więc może coś się zmieniło, ale naprawdę transkryptor daje radę. Tak. I ai pociągnie do nas odpowiedzialności zadeklarowaną na No myślę, że nie myślę, że nie. Myślę, że tego nie będzie. Więc tutaj przypominam, przestańcie analizować raporty samemu. Robią to teraz modele i myślę, że dałoby się to robić fajnie. Natomiast ja mam dla was oczywiście też informacje o tym w jaki sposób, bo tutaj chciałem wam powiedzieć jeszcze troszeczkę o tym w jaki sposób możecie wykorzystywać w krótkim czasie szukać okazji na rynku właśnie wykorzystując też modele i naszą pracę w squaberze, bo jedną z rzeczy, która myślę, że jest mylnie interpretowana na rynku to to, że inwestowanie w oparciu o analizy techniczne To jest wszystko co wystarczy wiedzieć, tak? Czy jakby inwestujemy w oparciu o wykres, to nie jest do końca prawda. A bo jak mamy jak mamy sygnał z analizy technicznej, to kolejnym krokiem, który powinniśmy zawsze zrobić albo wcześniej nawet wiedzieć jest informacja o tym jak sytuacja w spółce się kształtuje. I ja to robię zawsze w taki sposób i tutaj macie taki skrócony model, bo ja oczywiście trochę więcej czasu poświęcam na inwestowanie niż wy musicie. Natomiast jeżeli chcielibyście korzystać ze strategii szczytu Fiden, czyli naszej strategii autorskiej w Swaberze w taki sposób, żebyście ograniczali sobie czas, to przygotowaliśmy jeszcze tego nie wdrożyliśmy na produkcję, ale jesteśmy w finalizacji, w fazie finalizacji testów. Tak naprawdę one już przeszły. Teraz jeszcze tworzymy formę pokazywania tego, żebyście mieli informacje o sygnałach ze strategii trendow strategii szczytów id yyy bezpośrednio w squaberze, więc nie będziecie musieli przeglądać nawet wykresów. Natomiast i wtedy wystarczy, że raz w tygodniu sobie przejrzycie tabelę, która będzie zawierała wszystkie sygnały ze strategii szczytów den. otwierali sobie wykresy tych spółek, patrzyli jak to wygląda yyy i te spółki, które yyy dla was są ciekawe, czyli odwracają trendy, tworzą szanse na wzrosty w dłuższym terminie, weryfikujecie sobie sytuacją finansową, czyli patrzycie na wskaźniki w squaberze, a następnie promptujecie, zadajecie pytania, czy to w tutaj w notebook LM, jeżeli chcielibyście konkretnie raporty, albo w czacie GPT czy Perplex City, jeżeli szukacie konkretnych informacji. Grok ma jedną przewagę. W Groku możecie zadać pytania dotyczące Xa, czyli możecie zadać na przykład, żeby przytoczył wam najnowsze wiadomości ze spółki przytoczone przez użytkowników XA. A robi różnicę o tyle, że strategia szczytów ID jest strategią trendową, czyli szukamy okazji w dłuższym terminie. Natomiast jeżeli chodzi o strefy popytu czy podaży, one są nastawione raczej na krótkoterminowy handel, czyli odbicie od wsparcia czy oporu, jeżeli chodzi o samą strategię. W związku z powyższym wpływ danych makro, danych fundamentalnych ma mniejsze znaczenie, bo chodzi o krótki ruch. W przypadku strategii szczytów IDEN analiza finansowa ma znaczenie dlatego, że staramy się znaleźć odwrócenie yyy matery odwrócenie trendu. Więc ustawiamy sobie później alarm cenowy w odpowiednim poziomie, a gdy wchodzi alarm, weryfikujemy sytuacji yyy i dokonujemy transakcji, gdy nie dzieje się nic nadzwyczajnego, to znaczy nie ma jakichś tam nadzwyczajnych spadków. Czyli inaczej mówiąc, jak sobie teraz byśmy weszli z powrotem na squabera, [Muzyka] w niedalekiej przyszłości pojawi się po prostu tabela, która będzie zawierała wszystkie informacje ze strategii szczytu. Więc tutaj do tego jeszcze sobie dojdziemy, ale możecie już teraz wejść sobie w tabelę analityczną, wejść sobie w parametry, na przykład ustawić, że interesuje was nie tutaj, tylko interesuje was we wskaźnikach rynkowych, a na przykład chociaż może nawet nie tutaj, tylko w wycenie rynkowej. Interesują was spółki, które mają wartość P do E powyżej zera i nie więcej niż na przykład 40, jednocześnie mają kapitalizację trochę większą, czyli na przykład te raz d 3 4 5 6 10 milionów 100 milionów złotych. Górę nie musicie określać. Dajcie sobie zastosuj i wyszukało wam bardzo dużo spółek. i następnie wchodzicie sobie wskaźniki finansowe i chcielibyście znaleźć spółki, które mają bardzo wysokie marże zysku netto, czyli interesują was tylko te spółki, które mają wysoką marżę zysku netto, czyli na przykład od 20 albo od 40%, nie? I dajecie sobie zastosuj. Tych spółek już nie będzie tak dużo, macie już tylko 20. I następnie wchodzicie sobie w stopy zwrotu i ustalacie, które spółki tutaj w ostatnim czasie, czyli na przykład w ostatnim tygodniu są na minusie. Czyli zrobiły korektę, zrobiły spadki. Za niedługo to będzie jeszcze prostsze, bo wtedy znajdziecie spółki, które w ostatnim tygodniu korygowały, nie? Czyli tutaj możecie sobie ustalić i na przykład macie kilka takich spółek, jest Tqu creepy takich znanych bardziej, tak? Kruk. O, Kruk jest na przykład ciekawą spółką. Sobie wejdźmy na nią. Wejdźmy sobie na Kruka i zobaczmy co się dzieje z metody szczytów iden. O, właśnie tu jest ciekawa sytuacja. Wiecie, ja wam pokazuję to, z czego ja sam korzystam. Natomiast ja was nie namawiam do tego, żebyście z tego, wiecie wszystko kupowali. My staramy się w Squaberze za was to wszystko robić i agregować te rzeczy. Ja wykorzystuję te narzędzia po to, żebyście wy mieli lepiej. Natomiast jakby no trudno operować zawsze na darmowych narzędziach niestety. Natomiast jeżeli chodzi o kruka na przykład z tych filtrów wiemy, że spółka ma dobrą marżowość zysku netto. Jest stosunkowo nisko wyceniana, nie chcę powiedzieć, że tania, bo, ale stosunkowo nisko wyceniana. I w ostatnim czasie doszło bardzo ciekawa rzecz, że mieliśmy wybicie ostatniego potwierdzonego dołka. Fantastyczna reakcja na strefę popytu. Bo o tym sobie mówiliśmy, bo wam mówiłem nawet Skoberze o tym i teraz było podbicie do przedostatniego szczytu. Więc zgodnie z metodą szczytów iden, e, zgodnie z metodą szczytów iden, tu był nawet sygnał sprzedaży. My my jesteśmy po stronie byczej na kruku, ale nie ze strategii szczytów IDN, tylko z innych metod. Natomiast no tutaj macie właśnie bardzo prosty rzut okiem. Mówicie: "Okej, dobra, z metody szczytu fiden nie ma okazji, bo jest wręcz na spadki". Więc zamykamy sobie wykres, idziemy do kolejnych spółek, które tutaj mogą nas zainteresować, na przykład Playway. Tak. I tutaj jak macie macie Playway, patrzymy sobie na metodę szczytów i den. Macie ostatni potwierdzony do bardzo ładnie tutaj rynek skorygował o ponad 50%, więc jest to okazja ze strategii szczytów IDEN tak długo, póki jesteśmy powyżej 263 zł. Więc w takim razie co tam się dzieje? No i możemy sobie wejść do Chatta GPT, do Perplex City, zadać pytania, zweryfikować jakie są raporty finansowe. Możecie wejść również i do tego gorąco zachęcam do tego, żeby sprawdzić po prostu podsumowanie sytuacji finansowej, wskaźniki finansowe. Widać od razu, gdzie jest problem, a gdzie jest plus. Na przykład bardzo niska wycena spółki, no wyceniona poniżej 10. To jest naprawdę tak jakby się miała nie rozwijać. Zobaczcie, że nawet marża zysku netto ostatnio podskoczyła, więc spółka jest wybitnie tania, tak bym powiedział, ale z jakiegoś powodu jeszcze nie chce rosnąć, więc warto poszukać tego powodu, co jakby stanowi jakąś barierę, zadać kilka pytań, poszukać w raporcie jakieś dziury. To są rzeczy, które które mogą mogą pomóc. Ja już teraz tego na żywo robić nie będę, ale to jest taki mój proces, który ja wykonuję, nie? Czyli szukam sobie technicznie ciekawej spółki i jeżeli nie znam sytuacji finansowej, to zaczynam grzebać. Tak, zaczynam szukać, sprawdzam sobie raporty finansowe. Tutaj na przykład jakbym sobie wpisał Playway, a to zobaczę sobie też wszystkie, jeżeli chodzi o finanse, wartości. Mogę sobie ustawić kilka wykresów, na przykład sprawdzić jak wyglądają y operacyjne przychody versus znaczy no zyski operacyjne versus y przychody. Widać, że przychody spadły w ostatnich 12 miesiącach, co może być jakimś problemem. Y pyta mnie jak kwartalnie to nie tutaj przepraszam, tu miałem kliknąć jak kwartalnie wygląda sytuacja. pewna stabilność w playwayu się aktualnie usytuowała, więc podstawowe pytanie, czy branża gamingowa może zacząć rosnąć. No i widzicie, dwie godziny w tygodniu wystarczą do tego, żeby znaleźć spółki, które są w dobrych miejscach technicznie i zweryfikować, co w nich w środku siedzi, a dzięki różnym modelom LM LLM zrobić to po prostu jeszcze jeszcze szybciej. y nie spędzając więcej czasu nad samym y nad samym playwayem czy innymi spodkami spółkami, a to zachęcam was do tego, żebyście skorzystali również z aplikacji Squabera. Jedna taka rzecz, która myślę, że wam się bardzo spodoba. Uruchomiliśmy ostatnio zupełnie nowy system powiadomień, gdzie macie po pierwsze bardzo dobrze, moim zdaniem widoczną już teraz agregację różnych powiadomień, bo mamy ich bardzo dużo. Czy to sygnały i analizy, tutaj mam filtry włączone, więc zaraz wam pokażę, jak się z nich korzysta. Tak więc macie informacje o scenariuszach, o komentarzach, które się gdzieś tam pojawiły, podsumowaniach sesji, więc wszystkich tych rzeczach, które są są kluczowe, ale możecie sobie włączyć, że chcecie mieć tylko sygnały i scenariusze inwestycyjne. No i w tym w tym momencie otrzymacie informacje o tych wszystkich, które zostały wygenerowane po prostu w jednym miejscu. Macie też informacje ze spółek, no tylko, że filtr jest włączony, więc trzeba go wyłączyć. No i wtedy znowu się pojawią informacje ze spółek. Możecie też testowo sobie wyszukać jakieś frazy, na przykład przychody z sprzedaży i macie informacje o tym, jakie są szacunkowe przychody ze sprzedaży z różnych spółek, gdzie publikowane są oczywiście te spółki, które tak nazwały te swoje raporty. Więc jest to zupełna nowa rzecz. Macie także sygnały ze strategii, ze strategii naszych automatycznych, gdzie macie popyt, podaż, czyli strefy popytu i podaży. Dodatkowo bardzo fajnie, bardzo fajnie wyszczególnione, bo jak jest informacja o podaży, to macie na czerwono, popyt na na zielono, sygnały ze strategii trendowej też od razu widoczne, więc myślę, że agregowanie tego stało się dużo, dużo prostsze. Czy można w jakiś sposób zintegrować powiadomienie analizy scenariusze ze Squabera Premium do Notion? Szczerze mówiąc nie wiem, Bulver nie interesowałem się tym, więc musiałbym sprawdzić y czy korzystając z AI i odpuścić Squaber Premium, czy jednak Squaber Premium będzie rozwijał analizę w oparciu o A większość będzie można dalej w squaberze, znaczy wiesz jakby zawsze możesz zrezygnować i skorzystać ze jaja i robić to wszystko samemu. My mamy jakby dużo więcej rzeczy niż tylko jakieś tam analizy związane ze jajem. My natomiast się rozwijamy w tym kierunku. Ale zawsze naszym celem nie będzie dostarczanie narzędzia, które pozwoli wam samemu robić analizy na takim poziomie, jak my je robimy, tylko my chcemy wam dostarczać już obrobione rzeczy, żebyście nie musieli tego czasu poświęcać, nie? Więc jeżeli chcecie sami grzebać, no to to jest coś, co oczywiście powinniście też chcieć robić, ale ja was do tego nie będę nigdy zmuszał. Naszym celem jest to, żebyście czuli się na tyle pewnie z nami, że nie musicie tego robić, tylko możecie na nas polegać. Więc wracając jakby do samej aplikacji, gorąco was zachęcam do dołączenia do Squabera Premium, jeżeli ktoś z was nie korzysta jeszcze, y, dlatego że rozwijamy się cały czas. Pierwsza pierwsza taka większa funkcjonalność weszła w postaci tych powiadomień. Dosłownie myślę, że w kolejnych kilku tygodniach pojawi się automatyzacja strategii szczytów i DN. Yyy, także będziecie mieli informacje o tym yyy jakie spółki są okazją w danej chwili, więc cały skaner będzie giełdowy związany ze strategią szczytów iden. Yyy kolejnym krokiem będzie będą sygnały ze strategii szczytów id, które będą też i to jest jakby proces, nad którym teraz działamy, czyli zoptymalizowane właśnie za pomocą modelu LLM, znaczy nie, nie źle powiedziałem, modelu AIowego, ale niekoniecznie LLM. to tutaj już oddaję pola programistom, którzy to wykorzystują, ale szukamy optimum, jeżeli chodzi o sygnały ze strategii szczytów ID, żeby one były jak najwyższej jakości i niekoniecznie mnie interesuje powód, dla którego ta skuteczność jest taka, a nie inna, tak? Czyli oddaje to pole sztucznej inteligencji, żeby znalazła najlepsze możliwe układy i z nich żeby były generowane do was alarmy, bo tych inaczej będzie ich po prostu sporo. Więc optymalizujemy aktualnie strategię i ona będzie dla was, myślę, że jeszcze w ciągu kolejnych kilku tygodni dostępna. Bardzo bym chciał przed końcem listopada mieć sygnały ze strategii szczytu już w