nassim taleb

Nassim Nicholas Taleb — riskin, qeyri-müəyyənliyin və ehtimalların filosofudur.
Maliyyə aləmində milyonlarla insanın rəqəmlərlə yatıb-durduğu bir dövrdə o, ortaya çıxdı və dedi:

“Ən böyük risk, görmədiyin risqdir.”

Qısaca Taleb kimdir?
Livan mənşəli amerikalı esseçi, statistikçi, keçmiş treyder.

"The Black Swan", "Antifragile", "Fooled by Randomness" kimi kitabların müəllifi.

Fikirlərinin mərkəzində təsadüf, dayanıqlıq, proqnozların qeyri-müəyyənliyi və sistemlərin çöküşü dayanır.

Taleb-ə görə, dünya riyazi modellərlə idarə edilə bilməz. Real həyat – xaotikdir və nadir hadisələr (“Qara qu quşları”) hər şeyi dəyişə bilər.

Barbell Strategiyası nədir?
Ən praktik və real tətbiq olunan nəzəriyyələrindən biri — Barbell Strategydir.
Bu, həm maliyyədə, həm də həyat seçimlərində istifadə edilə biləcək bir düşüncə modelidir.

Necə işləyir?
“Riskin ortasında durma. Ən az və ən çox riskli sahələrdə ol. Ortanı sil.” — Taleb

Barbell strategiyası əsasən iki ekstrem nöqtəyə fokuslanır:

90% vəsaiti — tam təhlükəsiz, riskdən uzaq (məsələn: dövlət istiqrazları, fiziki qızıl)

10% vəsaiti — tam riskli, yüksək qazanclı (startuplar, crypto, kəskin dəyişən bazarlar)

Bu struktur riskin zərərini məhdudlaşdırır, amma qeyri-adi qazancları əldən buraxmır.
Orta riskli və güvənli görünən sahələr Taleb-ə görə daha təhlükəlidir, çünki orada gizli fəlakətlər olur.

Həyatda necə tətbiq olunur?
Karyera: Sən 9–5 sabit işdə çalışırsan (təhlükəsiz 90%), amma paralel olaraq axşamlar çox riskli yeni bir sahə (məsələn: yeni texnologiya, yazıçılıq) üzərində çalışırsan (riskli 10%).

Sağlamlıq: Əsas vaxtını balanslı qidalanmaya verirsən, amma bəzən 24 saat oruc tutursan və ya ekstrem idmanla məşğul olursan.

Öyrənmək: Sən sabit klassik bilikləri öyrənirsən, amma paralel olaraq anarxik sahələrə də girirsən – məsələn: felsefə və ya neuromarketinq.

Talebin digər məşhur anlayışları:
Antifragile (Antiqırılqanlıq): Sındıqca güclənən sistemlər. (Misal: əzələ, tənqidə məruz qalan fikir, sərt bazar təcrübəsi)

Black Swan (Qara qu): Nadir, proqnozlaşdırıla bilməyən və hər şeyi dəyişən hadisə.

Skin in the Game: Risk almadan rəy bildirənlərə qarşı sərt tənqid. “Söz deyirsənsə, onun bədəlinə də qatlanmalısan.”

Entry formatında yekun:
Nassim Taleb — müasir dünyanın “rəqəmlərlə aldadılmış ağıllarına” qarşı yazılmış bir intellektual reaksiya kimi çıxır.
Ona görə həyat bir Excel cədvəli deyil. Təsadüflər, fəlakətlər və xaos — real dünyanın əsas oyunçularıdır.

Barbell Strategiyası ilə isə Taleb sənə deyir:

“Ortada durma. Ya tam təhlükəsizlik, ya da sərt risklər. Amma ikisinin də ağırlığını özün daşı.”

işini sevmək

Video linki: https://youtube.com/shorts/Pp_a2RBX8Z8?si=4QnHWaefAtfE5inN
Amma bu dəfə diqqət videoya yox, o kadra — Pierre Cardin’in baxışına yönəlməlidir. Orada zaman dayanır. Orada bir insanın öz işinə aşiq olduğu an var.

Bu video sadəcə bir moda dizaynerinin kaftana baxdığı görüntü deyil. Bu, sevdiyi işlə nəfəs alan bir insanın tarixi parçanın ruhuna toxunmağa çalışmasıdır. Cardin kaftana baxmır, sanki onunla danışır. O baxışda maraq var, hörmət var, heyranlıq var.

işinə vurğun olmaq — sadəcə peşəkarlıq deyil, estetik bir möcüzədir.

Pierre Cardin — modanı yalnız geyim kimi görməyən, ona həyat verən nadir insanlardan biri olub. Bu cür insanlar uğur qazanmaq üçün çox zaman özlərini belə unudurlar. Onlar üçün iş — ibadətdir, məhsul — məbəd.

Bu videoda onun sadəcə tarixi bir parçaya deyil, estetik zamana toxunduğunu görürsən. Bu, artıq iş deyil. Bu, varoluşun özüdür.

Tarix, imperiya, incə sənət

incelədiyi geyim — Osmanlı Sultanı III. Murad’a aid olan bir kaftandır.
Sultanların geyimi sıradan bir parça olmaz. Onlar siyasi simvol, estetik göstərici, böyük bir imperiyanın gözəllik anlayışıdır.

Cardin bu geyimə baxarkən:
• bir mədəniyyətə baş əyir
• imperiya incəliyini oxuyur
• və Qərb modasının şərq ruhuna susadığı bir çağda estetik körpü qurur.

Bu sadə video kadrında Avropa ilə Şərq, estetika ilə siyasət, moda ilə tarix çarpazlaşır.

Diqqət videoya yox, bir kadrdakı ruha

izləmək şərt deyil. Sadəcə Cardin’in baxışını hiss et.
O baxış sənə deyir ki:
“insan öz işinə vurulanda zaman itir. Amma məna qazanır.”

Hər kəs üçün “iş” sadəcə bir gəlir mənbəyidir. Amma bəzi insanlar üçün iş — yaşamaq tərzidir.

Yekun

Bu video:
• bir uğur hekayəsinin səssiz şahididir
• bir insanın işinə ruhani bağlanmasının sübutudur
• və böyük mədəniyyətlərin estetik dialoqunun kiçik xatirəsidir.

Pierre Cardin bugün moda tarixinə damğa vurubsa, bu — kaftan qarşısında dayanarkən göstərdiyi hörmətin sayəsindədir.

Bəzən uğur sadəcə çox işləmək deyil — həqiqətən sevməkdir.

claude code

Eyni anda 3 böyük layihəm var. Hamısnın üzərində istifadə edirəm. Məhsuldarlığımı 100 qat artırıb. Bu iddiamı commit sayı və Done etdiyim böyük task sayı ilə gücləndirə bilərəm. Əvvəl böyük task gələndə aybləəə deyirdim, indi böyük task gələndə təmkinli oluram. Çünki sistaksis yazmaq gözümə durmur, arxitekturanı qururam. Hətta bəzən arxitekturada belə kömək ala bilirəm.

Lahiyənin böyüyə bilməsi üçün, halusunasiyaların qarşısına keçmək üçün əsas olaraq texniki sənədləşməyə çox fokuslanıram. Texniki sənədi də deyirəm o yazır. Təxniki sənəd böyüyəndə görsəm ki oxumaq çətin olur, deyirəm ki bu sənədi folderlərə və mövzulara görə ayır. Hətta folderlər və texniki sənəd faylları çoxaldıqda Ui əsaslı texniki sənəd səhifəsi də düzəldirəm. bunun üçün mkdocs istifadə etməsini tapşırıram. mkdocs veb sehifə daxilində texniki sənədlərin menularını, alt menularını və ümümi axtarış imkanlarını təmin edir. elə bil ki tailwindcss, bootstrap, react kimi alətlərin doc-ları kimi olur.

hər hansı texniki sənədi necə yazdırıam?
ilk öncə özüm qısa sadə izah ilə yazıram .md faylına. sonra deyirəm ki test_task.md faylını oxu və icra et. oxuyur başa düşdüyü qədər kodu yazır. kod ürəyimcə olmasa deyirəm filan filan yerləri deyiş, filan şey filan cür olmalıdır səhv başa düşdün. təzədən kodu yazır tam okey olana qədər bu prosesi davam etdiriəm və sonda deyirəm ki bu düzəlişlərə görə həmin texniki sənədi yenilə. daha detallı şəkildə yeniləyir. sonra deyirəm ki bu texniki sənədi və ya pomptu sənə əvvəldən necə izah etsəydim birədəfyə başa düşərdin? bax bunu da ayrıca olaraq həmin sənədə yaz. və nəticədə gözəl nəticə yaraır.

təkcə tapşırıqlar üçün texniki sənəd yaradıram?
əlbəttə yox. texniki tapşırıqlar, struktur, planlama, todo kimi texniki sənədlərim ayrı ayrılıqda işimə yarayır. hətta bəzən kompleks problemləri həll etdiyim zaman onlar üçün də texniki sənədləşmə tərtib etirəm.

Bu əslində mənim yeni yaşmam deyil. əvvəl də belə işləyirdim. lakin əvvəl bu sənədləşməni evernote, google, keep kimi note proqramlarında saxlayırdim. indi isə bu imkan mənə bu sənələri layihənin daxilində saxlamağa imkan verir. digər komanda yoldaşları da codebase-i və legaci codları anlamağı asand olur.

opendata.az

Innovation and Digital Development Agency olaraq Açıq Məlumatlar Portalını yaratdıq və burada 12 kateqoriya üzrə 400+ məlumat dəsti var:

iqtisadiyyat - 239 məlumat dəsti (GDP, ticarət, investisiya statistikaları)
Nəqliyyat - 47 məlumat dəsti (mobil tətbiqlər üçün idealdır)
Ətraf mühit - 34 məlumat dəsti (GreenTech startapları diqqət)
Təhsil - 34 məlumat dəsti (EdTech startapları üçün əvəzsiz)
Səhiyyə - 29 məlumat dəsti (HealthTech üçün)

Yaxşı bəs, sual versəniz ki, necə istifadə edək? - Deyim:

Bazar araşdırması - Sahənizin real rəqəmləri ilə işləyin, müqayisə edin.
Biznes plan - Faktlara əsaslanan proqnozlar hazırlayın.
Pitch Deck - Rəsmi statistika ilə iddialarınızı dəstəkləyin
Rəqib analizi - Bazarın ümumi vəziyyətini təhlil edin
MVP, ideya və ya həll validasiyası - Problemin həqiqiliyini rəqəmlərlə sübut edin

Məsləhət: Platform tamamilə ödənişsiz və hər kəsə açıqdır. CSV, JSON, Excel formatlarında datalar mövcuddur. Və əlbəttə ən sevdiyiniz şey, API-lər də mövcuddur.

@
https://www.linkedin.com/posts/jamalaghayev_open-data-pdf-activity-7349297643845533699-LL9Q?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAAAxzXqcBpBEPD9FPbFVmuUAgRLUx4sU4W3E

ai alətləri və materialları

bu sahə çox sürətli inkişaf edir.
dünən tapıb necə də cool dediyimiz alət bügün artıq köhnə olur. çünki ondan da qəşəngi yaranmışdır.
buna görə, həm öyrənmək həm bilgi paylaşmaq üçün ai haqda offtopic bilgiləri başlıq altında toplayaq.

agent olaraq favorim.
claude code

chatgpt isə köhnə və chat əsasında hələ ki ən güclülərdəndir.

(baxma: manus.im) bunu isə təzə gördüm, tövsiyyə etdilər. hələ ki sınamamışam, vaxt edəndə baxacam.

google tərəfindən notebooklm də maraqlıdır.

dual state mention mapping

Proqramlaşdırmada bəzən elə obyektlər olur ki, onların eyni anda həm keçmişi, həm də gələcəyi daşıdıqlarını sezirsən. Bir class, bir dəyişən, bir funksiya — iki fərqli anda, iki fərqli rolda səhnəyə çıxır, amma eyni varlıq olaraq qalır.

Dual state mention mapping — məhz bu identitetin zaman içindəki ikiləşməsini tutmaq cəhdidir.

Məsələn:
Bir istək (request) əvvəlcə yaradılır, sonra icra olunur, daha sonra isə loglanır.
Eyni obyekt – fərqli statuslarda, fərqli davranışlarda.
Kod isə bunları fərqli sözlərlə çağırır, fərqli kontekslərdə göstərir.

Bu anlayış bir növ sistem daxilində xatirə xəritəsi qurmaq kimidir.
Hər dəfə obyektin bir mərhələdəki halını işarələyirsən.
Sonra digər halını.
Və sonra bu ikisinin eyni varlıq olduğunu anlayırsan.

Dual state mention mapping – obyektin “bu idi” və “bu oldu” halları arasında şəxsiyyət körpüsü qurmaqdır.

claude code

bir dostumun tövsiyəsi üzərinə alıb yoxlayıb çox bəyəndiyim ai alət.
#391370

terminal üzərindən layihənin hər tərəfli işlənməsini təmin edən Ai əsaslı agentdir.
qısaca, sizin layihənin kodlarını tam oxuyub başa düşür, onun əsasında texniki sənəd hazırlayır, daha sonra istəsəniz onun üzərindən davam edə bilirsizniz. kodu özünüz yox ona yazdırırsız lazım olanda müdaxilə edirsiz və ya yönləndirirsiz.
mən claude pro planı alıb elə işlədirəm.

(youtube: )

back-end developer materialları

Günümüzdə artıq kodu özün yox süni intellekt alətləri ilə yazmalısan.
Alətlər çoxdur hərəsinin öz detalı və faydası ola bilər.

Claude code və ya Codex - terminal üzərindən proyekti seçib kod yazdırsız.
Cursor və ya Vs Code - ide və ya editor üzərindən kod yazdırırsız.

çox adam istifadə etmir və ya edə bilmir. amma günümüzün aktual məsələlərinə çevrilir. önəmi odur ki bunları öyrənməklə texniki işinizin sürətini bəlkə də 100 dəfə artıra bilərsiz və ya ai komandasının team lead-i ola bilərsiz. qənaət etdiyniz vaxtda isə daha dərin məsələləri araşdırıb öyrənə bilərsiz.

(youtube: )

xoşbəxt və bədbəxt həyat

dünyanın ən bədbəxt inslanları tətil zonalarında yaşayan insanlardır. tətilə ehtiyacı olan insanlar, hər gün partilərə qatılan, hər gün dostlarla əylənməyə ehtiyacı olanlar, hər gün içən, çəkən.
1 milyonum olsa necə xoşbəxt olardım deyənlər.
kaş ki hər gün işləmək məcburiyyətində olmasam, kaş ki hər gün balığ tutsam, səyahət etsəm, hər gün bazdığ etsəm dünyanın ən möhtəşəm insanı olardım deyənlər var.

amma onlar həyatı bilmirlər. çünki həyata məna qatan şey, bir məqsəd, bir hədəf, mücadilə etmək, səy göstərməkdir. Alınmasa belə, qalib olmasan belə dirəşməkdir.
çətinliklərə meydan oxumaq, challenge-lara girmək.

black box

"Black box" (qara qutu) termini, texnologiya və xüsusilə süni intellekt sahəsində içində nə baş verdiyi tam olaraq izah edilə bilməyən sistemlər üçün istifadə olunur.

Sadə izahla:
Input verirsən → Output alırsan
Amma içəridə nə cür qərar verdiyini, hansı qayda ilə işlədiyini başa düşmək olmur

Nümunə:
Deyək ki, bir neural network modelinə qiymət qrafikini verdin və o da dedi:

“Bu nöqtədə al, bu nöqtədə sat.”

Sən soruşursan: “Niyə belə qərar verdin?”
Amma cavab yoxdur. Çünki model öz içində milyonlarla parametrə əsaslanıb, onları izah etmir — sadəcə nəticəni verir.

AI sahəsində niyə önəmlidir?
Çünki çox güclü model belə olsa:

Nəticə doğru ola bilər

Amma nə üçün doğru olduğunu izah edə bilmirsə, bu:

Risklidir (xüsusilə maliyyə, səhiyyə, hüquq sahələrində)

insan etibarını azaldır

Black box – ağıllı, amma susqun bir dost kimidir. Sənə düzgün cavab verir, amma niyə belə dediyini soruşanda, çiyinlərini çəkir.


Sam Altman nə deyir?
Sam Altman, OpenAI CEO, açıq şəkildə qəbul edir ki, bu günkü süni intellekt sistemləri — xüsusilə böyük dil modelləri (LLM) — hələ də bir qara qutu olaraq qalır: onlar necə işləyir və nəticələrə hansı yolla çatırlar, tam mənası ilə anlaşılmır .

We certainly have not solved interpretability – Yəni, təfsir edilmə bacarığını (XAI – explainable AI) hələ həll edə bilməmişik
https://futurism.com/sam-altman-admits-openai-understand-ai?utm_source=chatgpt.com


Nə üçün bu problem ciddi sayılır?
Etibarın olmaması
Həkimlik, hüquq, maliyyə kimi həyati sahələrdə qərarların səbəbini açıqca izah etmək olmazsa, güvən davam etməz .

Qanuni tələblər
AB-nin "AI Aktı" kimi yeni qanunlar şəffaflıq tələb edir – amma qara qutu modellər buna uyğun deyil .

Altman etiraf edir: Model nə üçün belə hərəkət edir, hələ anlamırıq.

Bu, hələ başa çatmamış elmi və mühəndislik problemi kimi qalır.

Təfsirli AI (XAI) sahəsi gələcəkdə texnologiyanın etibarlı, təhlükəsiz və qanuni olması üçün vacibdir

neural trade

Ticarətin sinirlərini süni sinir şəbəkələri ilə tutmaq istəyirsənsə, xoş gəldin – bu, neural tradedir.
Əsas ideya: maliyyə bazarlarını öyrənən və alqoritmlərlə ticarət edən süni intellekt sistemləri yaratmaqdır.

Neural Trade – süni intellektin (xüsusilə neural networks və deep learning) istifadə edildiyi alqo-treydinq metodudur.
Bu sistemlər:

Tarixi qiymətləri, həcmləri və indikatorları öyrənir

Gələcəkdə hansı səviyyədə alış-satış etmək lazım olduğunu təhmin edir

Bəzən heç insan əli dəymədən öz-özünə əməliyyat açır, bağlayır, öyrənir

Nə üçün istifadə olunur?
Scalping, swing trading, arbitrage kimi strategiyalar üçün istifadə olunur

insan emosionallığını aradan qaldırmaq və daha obyektiv qərarlar almaq üçün

Çoxlu məlumat axınını (1000+ simvol, indikator, xəbər, zaman aralığı) eyni anda analiz etmək üçün

Kimlər istifadə edir?
istifadəçi tipi izah
Hedge fondlar Milyard dollarlıq strategiyalar üçün özlərinə məxsus AI sistemləri qururlar
Retail treyderlər MT5 və Python/MQL5 ilə qurulmuş sadə modelerlə backtest edirlər
Fintech startuplar Trading bots və “AI investor” tətbiqləri yaradırlar
Akademiklər Maliyyə + AI arasında araşdırma aparır, araşdırma və məqalə yazır

Üstünlükləri nələrdir?
Sürət: milisaniyələrlə qərar verə bilər

Adaptivlik: öyrəndikcə daha da təkmilləşir

Backtest & Optimization: tarixə dayalı nəticələrlə sınaq imkanı

Psixoloji təsirdən uzaq: qorxu, acgözlük, panika – bu alətlərdə yoxdur

Paralel multi-market analizi: bir anda 50 bazarda analiz etmək mümkün olur

Neural trade — sanki bazarın kodunu oxuyan, hər impulsu eşidən rəqəmsal intellektdir.
insanlar hələ “burdan düşəcəkmi?” deyə soruşarkən, o artıq 5 versiyada ehtimal hesablayıb ticarəti bağlayıb.
Yəni, gələcəkdə ticarətin dili süni zəkadır – qazanmaq istəyirsənsə, sinirlərini maşına təhvil ver.

Algo Trade vs neural trade

Algo Trade – qaydalara əsaslanan strategiyalar: məsələn, “Əgər RSI < 30 olarsa, al”

Burada sən özün qaydanı yazırsan

Mantiqi sadədir, backtest üçün əlverişlidir

Neural Trade – maşın öyrənməsi ilə qaydanı özü “kəşf edir”

Tarixi datanı alır, nümunələri araşdırır və gizli əlaqələri öyrənir

Qaydanı sən yazmırsan – model öyrənir, sən sadəcə nəzarət edirsən

Zəka səviyyəsi və öyrənmə qabiliyyəti
Algo trade – “qayda əsaslıdır”, öyrənmir. Necə yazmısansa, elə işləyir.

Neural trade – “data əsaslıdır”, davamlı öyrənir.
Məsələn, bazar şəraiti dəyişsə, neural trade yeni nümunələrə uyğunlaşa bilər. Algo trade isə dəyişmir, sabitdir.

Performans və risk
Algo trade daha sabit və izah ediləndir.
Nəticələr asan təhlil olunur, səbəb-nəticə açıqdır.

Neural trade daha güclü ola bilər, amma “black box” xarakterlidir.
Qazanc böyük ola bilər, amma niyə qazandığını və ya itirdiyini izah etmək çətindir.

Adaptasiya və yenilənmə
Algo trade dəyişiklik üçün insan müdaxiləsi tələb edir.

Neural trade isə autonom şəkildə yenilənə bilər.
Texniki və inkişaf fərqləri
| Faktor | Algo Trade | Neural Trade |
|------------------|----------------------|-----------------------|
| Dil / Kitabxana | MQL5, Python | PyTorch, TensorFlow |
| Hesablama | Aşağı (CPU yetərli) | Yüksək (GPU lazım) |
| Real-time | Bəli | Gecikmə mümkündür |
| Debug etmək | Asan | Çətin ("black box") |


Ümumi müqayisə
| Metrika | Algo Trade | Neural Trade |
|---------------------|---------------------|--------------------------|
| Aydınlıq | (Yüksək) | (Az) |
| Zəka səviyyəsi | Orta | Yüksək |
| Mürəkkəblik | Aşağı | Yüksək |
| inkişaf müddəti | Qısa | Uzun |
| Təhlil asanlığı | Yüksək | Aşağı |
| Potensial gəlir | Orta | Yüksək (amma riskli) |


https://www.youtube.com/watch?v=nqXIgv_AYuQ