Интерактивная база знаний: как работать с NotebookLM

Первый принцип состоит в том, что вы не должны обманывать самого себя — а себя обмануть легче всего. Так что тут нужно быть очень осторожным.

— Ричард Фейнман «Cargo Cult Science», речь на выпускной церемонии Калифорнийского технологического института, июнь 1974. Engineering and Science, т. 37, № 7, с. 10–13 Перевод редакции

Зачем журналу открытая база знаний

Главная проблема большинства финансовых медиа и образовательных курсов — непроверяемость утверждений. Авторы называют зарплаты «с потолка», приводят упрощённые формулы без граничных условий и пересказывают трейдерские мифы полувековой давности.

Журнал КУЛИЧ построен на инженерном принципе: нулевое доверие на слово — 100% проверяемость.

Для каждого сезона мы создаём публичную интерактивную лабораторию в Google NotebookLM. Все регламенты Московской биржи, оригинальные научные статьи, оглавления классических учебников и реальные тексты вакансий загружаются в единый блокнот сезона.

Вы не обязаны верить автору на слово. Каждый читатель может открыть блокнот сезона, задать вопрос напрямую первоисточникам, сверить цитату и продолжить собственное исследование за рамками статьи.

Grounded RAG — почему блокнот не выдумывает

Большинство людей привыкли к универсальным чат-ботам (ChatGPT, Claude, стандартный Gemini). У обычных LLM есть критический недостаток — галлюцинации: при отсутствии точной информации модель придумывает правдоподобно звучащие небылицы.

NotebookLM работает принципиально иначе благодаря технологии Grounded RAG (Retrieval-Augmented Generation с жёстким заземлением на источники):

Рис. 1 Архитектура проверки фактов: обычная LLM против Grounded RAG в NotebookLM

Строгое заземление (Grounding): Нейросеть Gemini 2.5 отвечает исключительно на базе загруженных файлов. Если вы спросите о том, чего нет в первоисточниках сезона, система не станет сочинять ответ.
Интерактивные сноски: Каждое утверждение в ответе снабжено интерактивной цифрой-сноской (например, [1]). Клик по ней открывает оригинальный PDF-документ или спецификацию ровно на той странице и строке, откуда взят факт.

Что загружено в базу знаний Сезона 0

База знаний Сезона 0 содержит более 20 верифицированных первоисточников, разбитых по 4 тематическим блокам:

Российская инфраструктура, биржа и клиринг

Спецификации срочного рынка Московской Биржи (MOEX FORTS): параметры фьючерсов и опционов, шаг цены, стоимость шага, регламент торгов.
Регламенты Национального Клирингового Центра (НКЦ): методики расчёта риск-параметров, гарантийного обеспечения (ГО) и стресс-тестирования.
Инженерные статьи российских HFT-разработчиков: реализация алгоритмических роботов на аппаратных устройствах (FPGA/CEP) с микросекундными задержками.

Карьера, вакансии и зарплаты в РФ и мире

Официальные профили вакансий: требования к Quantitative Researcher в Т-Банк / Т-Инвестиции, HFT-исследователям в Wunder Fund, количественным разработчикам в Bloomberg.
Аналитические исследования компенсаций: срезы зарплат C++ и Python специалистов от Хабр Карьеры, отчёты WallStreetQuants и карьерные гайды Millennium Management и Jane Street.

Академическая математика и деривативы

John Hull — «Options, Futures, and Other Derivatives»: золотой стандарт ценообразования деривативов, греков ( $\Delta, \Gamma, \Theta, \mathcal{V}$ ) и биномиальных моделей.
Marcos López de Prado — «Advances in Financial Machine Learning»: методология валидации торговых стратегий, борьба с переобучением бэктестов (Backtest Overfitting) и дробное дифференцирование.

Подготовка к техническим собеседованиям

Xinfeng Zhou — «A Practical Guide To Quantitative Finance Interviews» (Green Book): главный мировой задачник по теории вероятностей, стохастике, линейной алгебре и логическим парадоксам.
Timothy Crack — «Heard on the Street»: классический сборник задач с количественных интервью на Уолл-стрит и в Лондонском Сити.

Пошаговый алгоритм работы с блокнотом

Рис. 2 Интерфейс Google NotebookLM: выбор источников, чат и верификация по сноскам

Шаг 1: Перейдите в блокнот. Нажмите на карточку блокнота на странице Сезона 0 или воспользуйтесь прямой ссылкой: notebook.google.com/notebook/c9ba8930….
Шаг 2: Выберите фокус. В левой колонке вы можете оставить включёнными все источники или выбрать галочками только интересующие (например, только спецификации MOEX или только задачи из Green Book).
Шаг 3: Задайте вопрос на русском языке. Спросите формулу, попросите сравнить зарплаты или объяснить механику биржевого стакана.
Шаг 4: Кликайте по сноскам. Нажимайте на всплывающие номера [1], чтобы видеть точный абзац оригинального документа.

Топ-10 готовых промптов для исследования Сезона 0

Скопируйте любой из этих запросов и вставьте в чат блокнота:

1. Сравни профиль и стек требований к Quantitative Researcher в Т-Банке и в Wunder Fund. В чем ключевая разница задач?

2. Как Национальный Клиринговый Центр (НКЦ) пересчитывает гарантийное обеспечение (ГО) и риск-параметры на срочном рынке Московской биржи?

3. Какие главные ошибки при бэктестинге торговых стратегий выделяет Маркос Лопес де Прадо в книге «Advances in Financial Machine Learning»?

4. Приведи 3 классические математические задачи на теорию вероятностей из книги Xinfeng Zhou (Green Book) с кратким решением.

5. В чем фундаментальная разница между Buy-side (хедж-фонды, проп-трейдинг) и Sell-side (инвестбанки) для квант-специалиста?

6. Какова структура компенсации (базовый оклад vs годовой бонус от PnL) у квантов согласно отчётам WallStreetQuants и карьерным материалам?

7. Какие формулы чувствительности «Греков» (Дельта, Гамма, Тета, Вега) приводятся в конспекте Джона Халла, и как они используются для хеджирования?

8. Как устроен рабочий процесс HFT-разработчика при работе со шлюзами биржи и устройствами CEP/FPGA?

9. Какие темы по высшей математике и стохастике являются обязательными для прохождения технического скрининга в топовые квант-фонды?

10. Составь пошаговый недельный план подготовки к интервью на позицию Junior Quant Researcher на основе загруженных источников.

База знаний Сезона 0 открыта для всех читателей. Исследуйте первоисточники параллельно с чтением выпусков журнала:
Открыть блокнот Сезона 0 в Google NotebookLM

Принцип нулевого доверия — КУЛИЧ предоставляет прямой доступ ко всем первоисточникам, на которых строятся статьи журнала.
Grounded RAG исключает галлюцинации — NotebookLM отвечает строго по загруженным документам с интерактивными сносками на страницы.
20+ верифицированных источников — спецификации MOEX, регламенты НКЦ, вакансии Т-Банка и Wunder Fund, учебники Халла, Де Прадо и Чжоу.
Сквозная база на весь сезон — один блокнот сопровождает все 12 выпусков Сезона 0, обеспечивая непрерывный контекст.
В следующем выпуске мы перейдем к фундаментальной истории: как математика стала главным инструментом рынков — от Башелье до Саймонса.

Источники

[1] Cargo Cult Science Richard P. Feynman — речь на выпускной церемонии Caltech; Engineering and Science, т. 37, № 7 · июнь 1974, с. 10–13 Полный текст речи в архиве библиотеки Калтеха — источник цитаты из эпиграфа.
[2] Advances in Financial Machine Learning Marcos López de Prado, Wiley · февраль 2018, ISBN 978-1-119-48208-6 Один из первоисточников, загруженных в блокнот сезона.
[3] Методика определения риск-параметров срочного рынка ПАО Московская Биржа НКО НКЦ (АО) · редакция от 13 июля 2026 Пример регламентного документа, к которому в блокноте задаются вопросы вместо пересказов.

Ссылки сверены 4 сентября 2026

КВИЗ

10 вопросов по материалу статьи.
Для прохождения — 10 из 10.