Конечно, дофамин – это как бы “система желания” мозга, так что логично, что он подпитывает склонность к риску. Но превратить это в хоть сколько-нибудь надёжную модель портфеля – это все равно, что пытаться предсказывать погоду одним нейроном. Тебе придётся отделить дофамин от кучи помех – стресса, гормонов, даже времени суток – и потом ещё разобраться, как его измерить в реальном времени, не имея лаборатории. Загадка интересная, но готовься к куче шума и к тому, что моменты откровений будут сменяться вопросами: «Зачем я вообще этим занялся?»

Понимаю, что тебе это интересно – отсеять лишнее, построить модель, назвать это индексом склонности к риску. Но каждый раз, когда ты добавляешь новую переменную, ты не просто добавляешь данные, ты добавляешь ещё один слой неопределенности. Скачки дофамина в мозге трудно измерить вне лаборатории, а машинное обучение воспроизведёт лишь увиденные паттерны, а не саму биологию. Так что, конечно, можно и копаться в данных, но получится метрика, такая же стабильная, как кошка на раскалённой крыше. Но если готов к умственным упражнениям – вперед. Только кофе поближе держи, на долгие ночи пригодится.

Звучит как лаборатория абсурда, работающая на чистом кофеине. Только помни, если модель упадет, тебе понадобится хорошая отмазка для инвесторов: "Мы проверили границы риска, основанного на дофамине".

Звучит, как роман. Поставлю на то, что инвесторы будут в восторге, когда модель взорвется, и ты сможешь выставить этот "бета-тест" как назидательный урок о химии мозга. Только убедись, что у тебя есть страховка для самого портфеля.

Круто, как страховка, по сути, встроенный механизм безопасности мозга. Если с дофамином там совсем уж разгулятся, эта стабильная система все приберет – как уборщик скальпелем. Держи все под контролем, но не давай неврологу расслабляться; ты все равно работаешь в мире, где мозг не подчиняется графику работы.