Чиа: что будет с майнингом?
Рынок криптовалюты в условиях пандемии развивается очень прогрессивно, это подчеркнули в ruscryptoclub. Появилось достаточно много монет и одна из них — Чиа (XCH).
Основал валюту Брэм Коэн, он же автор BitTorrent. Проект получил популярность только сейчас, однако впервые был анонсирован еще в 2017 году. Особенностью криптовалюты является ее майнинг. Нет, на этот раз не на видеокарте. В этот раз майнинг работает на SSD и HDD дисках. Такой майнинг называют более “зеленым” по сравнению с другими криптовалютами, такими как биткоин или эфир. Не исключено что возможно когда то за Chia можно будет купить автомобили Тесла или другие экологические продукты. Green-paper, поясняющий экологичность процесса майнинга криптовалюты Chiа, был опубликован в июле 2020-го.
Хотя майнинг на HDD и SSD дисках не новость, но именно майнинг Чиа набрал популярность в странах Азии, а сейчас и в Европе. Многие скептически относились к этой валюте пока другие добывали её, но когда XCH вышла на многих крупных биржах и ее стало возможным продавать, критики, возможно, тоже начали заниматься майнингом. После долгого изучения этого проекта выяснилось, что он очень быстро набирает обороты. Скорость роста популярности самой сети также очень большая. Как говорится, “выстрелит” или нет — вопрос времени. Кроме того, временно выросла цена на винчестеры и другие диски с объемом памяти более 10 ТБ, но все же и она сейчас вернулась обратно к прежней планке.
Также стоит обратить внимание на растущую сложность майнинга, в пиках сложность за 8 дней росла более чем в 10 раз и майнинг не выглядел таким же выгодным как раньше.
По прогнозам майнинг до конца года будет только расти.
На чем майнят?
В основном на Пулах, но более опытные майнеры майнят локально на специальных фермах.
Как происходит майнинг
Это действительно похоже на реальную ферму. Сначала вам нужно засеять грядки — то есть запустить плотинг, для быстрого плотинга вам понадобиться SSD диск и хорошая оперативка, если хотите параллельный плотинг. Ну и конечно же HDD диск с большим объемом памяти. Процесс майнинга отображаться будет в графиках. За один блок пользователь получит 64 Chia. Как и для других криптовалют, каждые 10 минут появляется новая задача.
Цена валюты
Цена валюты на сегодняшний день дает медвежью тенденцию. Именно этот фактор влияет на окупаемость аппаратуры для майнинга и майнинга в общем. По-этому если вы верите в “зеленое” будущее майнинга вам стоит начать или продолжить майнить и “холдить” валюту, а если вы скептик, то вам и так нечего терять. Впрочем, поживем — увидим.
Читайте также
Прогнозирующие запросы (интеллектуальный анализ данных)
- Чтение занимает 8 мин
В этой статье
Применимо к: SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services Power BI Premium
Целью стандартного проекта интеллектуального анализа данных является создание прогнозов с помощью моделей интеллектуального анализа данных. Например, пользователю может потребоваться спрогнозировать возможное время простоя определенного кластера серверов либо сформировать оценку, показывающую вероятность отклика покупателей из разных сегментов на рекламную кампанию. Чтобы выполнить все это, следует создать прогнозирующий запрос.
С точки зрения практики в SQL Server поддерживаются разные типы прогнозирующих запросов, в зависимости от типа входных данных запроса.
Тип запроса | Параметры запроса |
---|---|
Одноэлементные прогнозирующие запросы | Одноэлементный прогнозирующий запрос следует использовать, когда требуется предсказать результаты одного или нескольких новых вариантов. Входные значения передаются непосредственно в запрос, а сам запрос выполняется как один сеанс. |
Пакетные прогнозы | Пакетные прогнозы используются при наличии внешних данных, которые требуется передать в модель для использования в качестве основы для прогнозирования. Запрос для всего набора данных выполняется в рамках одного сеанса, поэтому такой вариант является намного более эффективным, чем отправка нескольких повторяющихся запросов. |
Прогнозы временных рядов | Запрос к временному ряду используется, если требуется спрогнозировать значение на протяжении определенного числа будущих этапов. Интеллектуальный анализ данных SQL Server предоставляет также для запросов к временным рядам следующие функции. Можно применить существующую модель к новому ряду данных с помощью параметра REPLACE_MODEL_CASES. Можно выполнять перекрестные прогнозы. |
Ниже приведены сценарии, которые описывают общий синтаксис прогнозирующих запросов, различные типы прогнозирующих запросов, а также способы работы с результатами прогнозирующих запросов.
Базовый проект прогнозирующих запросов
Работа с результатами запросов
Конструирование простого прогнозирующего запроса
При создании прогноза в модель обычно вводятся новые данные, и на их основе создается прогноз.
В пакетном прогнозирующем запросе модель сопоставляется с существующими данными с помощью прогнозируемого соединения.
В одноэлементном прогнозирующем запросе в качестве входных данных вводится одно или несколько значений. С помощью одноэлементного прогнозирующего запроса можно создать несколько прогнозов. Однако если требуется создать несколько прогнозов, то использование пакетного запроса обеспечивает более высокую производительность.
Для определения новых данных и в одноэлементных и в пакетных прогнозирующих запросах используется синтаксис PREDICTION JOIN. Отличаются они способом указания входной части прогнозируемого соединения.
В пакетном прогнозирующем запросе данные поступают из внешнего источника данных, задаваемого конструкцией OPENQUERY.
В одноэлементном прогнозирующем запросе данные передаются встроенными как часть запроса.
Для моделей временных рядов входные данные требуются не всегда. Прогнозы можно строить с помощью данных, которые уже есть в модели. Однако, если все же заданы новые входные данные, необходимо решить, будет ли использоваться обновление новых данных с расширением модели, или будут заменяться исходные ряды данных, использовавшиеся в модели. Дополнительные сведения об этих параметрах см. в разделе Time Series Model Query Examples.
Добавление прогнозирующих функций
Кроме предсказания значения, прогнозирующий запрос можно настроить таким образом, чтобы он возвращал различного рода сведения, связанные с прогнозом. Например, если прогноз вырабатывает список продуктов, которые стоит порекомендовать клиенту, то можно также настроить выдачу вероятности каждого прогноза так, чтобы их можно было ранжировать и предлагать пользователю только лучшие рекомендации.
Для этого добавьте прогнозирующие функции в запрос. Каждый тип модели или запроса поддерживает конкретные функции. Например, в моделях кластеризации поддерживаются особые прогнозирующие функции, предоставляющие дополнительные сведения о созданных в модели кластерах, тогда как модели временных рядов содержат функции, вычисляющие разницу между определенными моментами времени. Существуют также общие прогнозирующие функции, работающие почти для всех типов моделей. Список прогнозирующих функций, поддерживаемых различными типами запросов, см. в этом разделе справочника по расширениям интеллектуального анализа данных: Общие функции прогнозирования (расширения интеллектуального анализа данных).
Создание одноэлементных прогнозирующих запросов
Одноэлементный прогнозирующий запрос удобен для создания простых прогнозов в реальном времени. Стандартная ситуация: вы получили сведения от клиента, например с помощью формы на веб-сайте, которые требуется передать в качестве входных данных в одноэлементный прогнозирующий запрос.
Одноэлементные прогнозирующие запросы не требуют отдельной таблицы, содержащей входные данные. Вместо этого можно предоставить модели в качестве входных данных одну или несколько строк значений, при этом прогноз или прогнозы будут возвращаться в реальном времени.
Предупреждение
Несмотря на имя, Одноэлементные прогнозирующие запросы не просто делают единичные прогнозы. Вы можете создать несколько прогнозов для каждого набора входных данных. Несколько входных вариантов передаются путем создания инструкции SELECT для каждого из них с последующим объединением этих вариантов с помощью оператора UNION.
При создании одноэлементного прогнозирующего запроса нужно предоставить модели новые данные в виде PREDICTION JOIN (прогнозируемого соединения). Это означает, что, даже если сопоставление с существующей таблицей не производится, нужно убедиться, что новые данные соответствуют существующим столбцам модели интеллектуального анализа данных.
Пакетные прогнозирующие запросы
Пакетный прогнозирующий запрос полезен при наличии внешних данных, которые требуется использовать при составлении прогнозов. Например, предположим, что имеется модель, которая разбивает клиентов на категории по их действиям на сайте и истории покупок. Можно применить эту модель к списку новых клиентов, чтобы создать прогнозы объемов продаж или определить цели предлагаемых рекламных кампаний.
При выполнении прогнозируемого соединения необходимо сопоставить столбцы модели со столбцами из нового источника данных. Поэтому источник данных, выбранный в качестве входного, должен содержать данные, которые подобны данным из модели. Новые сведения не должны быть точно такими же и могут быть неполными. Например, предположим, что в обучении модели использовались сведения о доходе и возрасте, однако в списке клиентов, используемом для прогнозов, есть только возраст и ничего не сказано о доходе. В этом случае все-таки можно сопоставить новые данные с моделью и создать прогноз для каждого клиента. Однако если уровень дохода является важным показателем прогнозирования для данной модели, то отсутствие полных сведений может влиять на качество прогнозов.
Чтобы получить наилучший результат, нужно соединить как можно больше совпадающих столбцов данных со столбцами модели. Однако запрос завершится успешно, даже если вообще не указать сопоставлений. Если столбцы данных не соединить со столбцами модели, результатом запроса будет граничный прогноз, эквивалентный инструкции
без предложения PREDICTION JOIN.
После успешного сопоставления всех соответствующих столбцов выполняется запрос и службы Службы Analysis Services делают прогнозы для каждой строки новых данных на основе шаблонов из модели. Результаты можно возвратить в новую таблицу, которая будет создана в представлении источников данных, содержащем внешние данные, либо скопировать и вставить с помощью среды SQL Server Data Tools или SQL Server Management Studio.
Предупреждение
При использовании конструктора из среды SQL Server Data Toolsсначала необходимо определить внешний источник данных в качестве представления источников данных.
если для создания прогнозируемого соединения используются расширения интеллектуального анализа данных, внешний источник данных можно задать одной из следующих команд: OPENQUERY, OPENROWSET или SHAPE. По умолчанию для доступа к данным в шаблонах расширений интеллектуального анализа данных используется команда OPENQUERY. Сведения об этих методах см. в разделе <запрос источника данных>.
Прогнозы для моделей временных рядов
Модели временных рядов отличаются от моделей других типов. Такую модель можно использовать в непосредственном виде для создания прогнозов либо предоставить новые данные, чтобы обновить модель и создать прогнозы на основе последних тенденций. В случае добавления новых данных можно указать, как эти новые данные должны использоваться.
Увеличение количества обучающих вариантов модели означает, что в существующие ряды данных модели временных рядов добавляются новые данные. Исходя из этого прогнозы основываются на новых, объединенных рядах. Этот вариант удобен, если требуется просто добавить несколько точек данных в существующую модель.
Допустим, существующая модель временных рядов обучалась на прошлогодних данных по продажам. За несколько месяцев накопились новые данные по продажам, и теперь нужно обновить прогноз продаж для текущего года. Можно создать прогнозируемое соединение, которое обновит модель, добавив новые данные, и расширит ее для выполнения новых прогнозов.
Замена обучающих вариантов модели означает, что обученная модель сохраняется, но ее базовые варианты заменяются новыми данными. Этот вариант полезен, если требуется сохранить тренд в модели и применить его к другому набору данных.
Например, исходная модель могла быть обучена на наборе данных с очень высокими объемами продаж. При замене базовых данных новыми рядами (скажем, из магазина, объем продаж которого ниже) вы сохраняете тренд, но прогнозы начинаются со значений из новых рядов.
При любом из этих подходов начальной точкой прогноза всегда будет конец исходной последовательности.
Дополнительные сведения о создании прогнозируемых соединений на моделях временных рядов см. в разделах Примеры запросов моделей временных рядов и PredictTimeSeries (расширения интеллектуального анализа данных).
Работа с результатами прогнозирующего запроса
Варианты сохранения результатов прогнозирующего запроса интеллектуального анализа данных различаются в зависимости от способа создания запроса.
Если построение запроса выполняется с помощью построителя прогнозирующих запросов в SQL Server Management Studio или SQL Server Data Tools, результаты прогнозирующего запроса можно сохранять в существующем источнике данных Службы Analysis Services . Дополнительные сведения см. в разделе Просмотр и сохранение результатов прогнозирующего запроса.
При создании прогнозирующих запросов с помощью расширений интеллектуального анализа данных на панели запросов в SQL Server Management Studioможно с помощью различных вариантов вывода запроса сохранять результаты в файле, на панели результатов запроса в виде текста либо в сетке. Дополнительные сведения см. в статье Редакторы запросов и текста (SQL Server Management Studio).
При запуске прогнозирующего запроса с помощью компонентов служб Integration Services, задачи позволяют записывать результаты в базу данных с помощью доступного диспетчера соединений ADO.NET или OLEDB. Дополнительные сведения см. в статье Data Mining Query Task.
Важно понимать, что результаты прогнозирующего запроса отличаются от результатов запроса к реляционной базе данных, который всегда возвращает одну строку связанных значений. Для каждой прогнозирующей функции расширений интеллектуального анализа данных, добавляемой к запросу, возвращается отдельный набор строк. Поэтому при прогнозировании для одного варианта результатом может быть прогноз значения и в дополнение к нему — несколько столбцов вложенных таблиц с дополнительными сведениями.
При сочетании нескольких функций в одном запросе возвращаемые результаты объединяются в иерархический набор строк. Например, допустим, для прогнозирования будущих значений суммы и количества продаж используется модель временных рядов, например как в приведенной ниже инструкции расширений интеллектуального анализа данных:
SELECT
PredictTimeSeries([Forecasting].[Amount]) as [PredictedAmount]
, PredictTimeSeries([Forecasting].[Quantity]) as [PredictedQty]
FROM
[Forecasting]
Результаты этого запроса представляют собой два столбца, по одному для каждого из прогнозируемых рядов, где каждая строка содержит вложенную таблицу с прогнозируемыми значениями.
PredictedAmount
$TIME | Сумма |
---|---|
201101 | 172067.11 |
$TIME | Сумма |
---|---|
201102 | 363390.68 |
PredictedQty
$TIME | Количество |
---|---|
201101 | 77 |
$TIME | Количество |
---|---|
201102 | 260 |
Если данный поставщик не может обрабатывать иерархические наборы строк, то результаты можно перевести в плоский формат, добавив в прогнозирующий запрос ключевое слово FLATTEN. Дополнительные сведения и примеры плоских наборов строк см. в разделе SELECT (расширения интеллектуального анализа данных).
См. также:
Запросы содержимого (интеллектуального анализа данных)
Запросы, определяющие данные (интеллектуальный анализ данных)
итоги и прогнозы на будущее
2019 год подходит к концу. Каким этот год был для майнеров, с какими трудностями им приходилось сталкиваться, и что изменилось по сравнению с предыдущими годами в итоговом материале.
Рекорды хешрейта
Летом 2019 года хешрейт первой криптовалюты обновил исторический рекорд. В конце июня сложность майнинга биткоинов, метрика, показывающая, насколько трудно решить математическую задачу и записать блок транзакций в блокчейн крупнейшей в мире по капитализации криптовалюты, достигла 7,93 трлн. Хешрейт превысил 66,6 экзахеша в секунду.
На этом рекорде биткоин не остановился. Сложность хешрейта продолжила расти и в начале сентября поднялась до 87 экзахеш в секунду. 23 октября 2019 года сеть биткоина достигла абсолютного рекорда: общая вычислительная мощность майнеров выросла до 114,34 экзахеш в секунду.
Данные Binance Research
Скорость хеширования – главный показатель обработки криптовалютных транзакций. Чем выше вычислительная мощность, тем больше майнеров подключено к сети. Традиционно увеличение хешрейта совпадает с ростом цены биткоина, которая привлекает новых майнеров, либо побуждает тех, кто прекратил добычу криптовалюты, вновь включить вычислительные машины.
Росту хешрейта способствовало и появление на рынке нового мощного майнингового оборудования с высокой энергоэффективностью, оно останется эффективным и в случае отката курса биткоина.
«Альтернатив для алгоритма SHA256 не так много, если не брать в расчёт BCH, – отмечает сооснователь 51ASIC Евгений Федин. – Сейчас идёт апгрейд оборудования на фермах. Учитывая энергоэффективность, новые устройства Bitmain S17, S17 Pro способны выдавать гораздо больший хешрейт, чем предыдущие асики.
Кроме того, включилось много единиц оборудования, которое выключалось в период низкой стоимости биткоина».
Впрочем, к декабрю 2019 общая вычислительная мощность всех устройств в сети биткоина снизилась до 94,7 экзахеш в секунду (EH/s). Вслед за ней была перерассчитана в сторону снижения и сложность майнинга – до 12,8 триллиона. Причин для сокращения вычислительных мощностей в сети биткоина может быть несколько.
Об одной из них, сезонной, рассказал сооснователь майнингового пула Poolin Крис Чжу. Он отметил, что в Китае, одном из крупнейших регионов по количеству размещённых майнинговых предприятий, закончился сезон дождей, а значит теперь гидроэлектростанции в провинции Сычуань не смогут производить большой объём электроэнергии, а та энергия, которая производится, продаётся по повышенному тарифу – $0,05 вместо $0,04 за кВт/ч, добавил гендиректор Hashage Сунь Чжэн. Даже такое незначительное повышение стоимости электроэнергии могло побудить майнеров, использующих старое оборудование, к отключению ферм.
Хешрейт больше – энергоемкость меньше
Когда цены на биткоин падают, производители майнингового оборудования вынуждены подстраиваться под потребности рынка и разрабатывать более энергоэффективное оборудование, ведь именно счёт за электричество – главная статья расходов при добыче криптовалюты.
Криптозима 2018 года привела к созданию нескольких мощных вычислительных машин, которые появились на рынке в 2019 году. В 2019 году китайский производитель Bitmain выпустил в продажу Antminer T17, а затем S17e и T17e. Если хешрейт T17 в обычном режиме составляет 40 Тх/с, то этот показатель у более нового Antimner T17e достигает 64 TH/s при энергопотреблении 2880 Вт и возможностью работы в режиме экономии энергии.
Даже при стоимости электроэнергии на уровне $0,06, что в условиях Китая, России или Грузии не такие уж выгодные условия, такой майнер будет приносить более $230 в месяц (за вычетом расходов на электроэнергию, но не включая расходы на покупку оборудования, аренду помещения и так далее).
При этом в сети биткоина продолжают работать и другие более старые модели асиков.
«Сейчас T17 – один из самых популярных асиков на рынке. В основном, благодаря соотношению цены и качества. Но и Antminer S9 до сих пор пользуется огромной популярностью у майнеров», – рассказывает Евгений Федин.
Другие производители майнингового оборудования не отстают от Bitmain и тоже выпустили в 2019 году на рынок несколько новых более мощных и энергоэффективных моделей ASIC: новые версии T3 и G32 от Innosilicon и Ebit E12 от Ebang.
GPU-майнинг никак не умрёт
О смерти майнинга на видеокартах говорят не первый год. И всё же он продолжает жить, хотя о бизнесе и прибыльности в отношении GPU-майнинга можно говорить с большим допущением.
«Как и прежде, это больше удел компьютерных энтузиастов, – отмечает Федин. – Основное распределение GPU-мощностей приходится в сетях Ethereum и Monero».
Последняя прилагает немало усилий для того, чтобы противостоять более мощному майнингу на ASIC. Последний апгрейд в сети Monero состоялся в конце ноября. Хардфорк, после которого сеть Monero перешла на PoW-алгоритм RandomX, произошёл 1 декабря и был призван избавить от возможной угрозы ASIC-майнеров, сохранив выгодность майнинга с помощью видеокарт и процессоров.
Тем не менее, майнинг на видеокартах требует от владельца большей вовлечённости в процесс и большего объёма знаний, нежели от тех, кто готов вложиться в ASIC и заплатить за сервисное обслуживание специалистам. Уже в начале 2019 года спрос на видеокарты со стороны майнеров сильно сократился, о чем сообщали сами производители GPU-оборудования. В итоговом отчёте за 2018 год производитель видеокарт AMD отметил, что в I квартале 2019 ждёт практически полного отсутствия значимых доходов от продаж видеокарт для майнинга.
«Из отрасли вышли любители и новички в силу сложности работы с данным оборудованием. Да и отрасль остановилась в развитии этого направления – достаточно посмотреть ветки популярных разработчиков майнеров на Github», – добавляет Федин.
Курс на укрупнение
Ведущие тренды рынка криптовычислений, которые наметились в уходящем году, — это курс на укрупнение и легализацию. Вычисления в блокчейн-сетях за последние годы концентрируются в специализированных дата-центрах. Отказ от установки вычислительных машин в пустующих комнатах квартир или подсобных помещениях офисов связан с высокими рисками использования таких помещений, где, кроме этого, невозможно организовать масштабные фермы с большим оборотом. Центры вычислительных мощностей можно разделить на три категории:
- «домашний» блок: микрофермы в домах и офисах. Даже если подобные микроцентры работают в легальном поле, их незначительные объёмы производства позволяют классифицировать это скорее как хобби, а не профессиональную деятельность.
- «теневой» блок: попытки разместить сервера на промплощадках в России без разрешений несут риски возбуждения уголовных и административных дел и судебных разбирательств. Часто речь идёт о незаконном потреблении электроэнергии, нелегальных финансовых потоках и установке импортированного с нарушениями оборудования. Организаторы подобных вычислительных центров часто не соблюдают нормы строительства и электробезопасности, а в ходе проверок пытаются договориться с РосТехНадзором «на месте», получая в ответ отказ в обслуживании. Высоки риски изъятия или гибели оборудования, что в случае с установкой новых, эффективных, но дорогих вычислительных машин непозволительно. В 2019 году в России произошло несколько подобных случаев, что наглядно продемонстрировало несостоятельность такой бизнес-модели.
- «легальный» блок: центры криптовычислений, относящиеся к этой категории, можно разделить на дева подкатегории:
- Классические – дата-центры, работающие с широким спектром вычислений. Они выгодны в период роста криптовалютного рынка, но в условиях кризиса и падения крипторынка, а следовательно, падения выручки собственников вычислительных машин, условия дислокации мощностей в таких дата-центрах становятся менее выгодными и вынуждают владельцев искать новые площадки.
- Ориентированные на криптовычисления дата-центры в других юрисдикциях, уже имеющих соответствующую законодательную базу. Она позволяет строить бизнес с полностью легальным циклом от инвестирования до реализации произведённых криптовалютных активов.
Возможность полностью легального подключения к электроэнергии, работающие каналы связи, прозрачные договорные отношения с арендодателем или собственником земельного участка, квалифицированный персонал, продуманная система безопасности, развитая общая инфраструктура и умение оптимизировать дата-центры – важнейшие показатели дата-центров, относящихся к легальному блоку.
«Большинство уже нашло «дешёвые розетки», – отмечает CEO проекта LAZ MФилипп Моднов, развивающего центр промышленного майнинга полного цикла и ЦОД в Особой экономической зоне ППТ «Липецк». – Сейчас преимущественно идёт работа по связке заказчиков и инвесторов с реалиями законодательства».
По его словам, если с расходами предпринимателям удалось разобраться – заключить договоры с дата-центрами или организовать собственные дата-центры, то легализация полученных от майнинга активов ещё открыта для обсуждения и оптимизации. В список нерешённых вопросов входит и проблема легального ввоза оборудования с минимальными затратами, а то и вовсе без НДС, экспорт услуг вычислений и работа с пулами и легальными компаниями по обмену активов.
Рост спроса на сервис
Развитие сервисной поддержки и жёсткая конкуренция на этом рынке – ещё один тренд, который правит в майнинговой индустрии и в ближайшее время будет только прогрессировать. Этому способствует и укрупнение бизнеса, и его концентрация в дата-центрах, и приход в майнинг не столько энтузиастов, сколько предпринимателей, для которых майнинг – ещё один вид получения дохода, и времени разбираться в технических нюансах у них нет. В связи с этим эксплуатация и поддержка майнинговых машин часто передаётся на аутсорсинг. На майнинговом рынке это один из наиболее растущих сегментов.
«Конкуренция между сервисными компаниями выросла очень сильно. Сейчас требуется предоставлять полный спектр услуг, от поставки оборудования для компании до предоставления сервисных услуг по ремонту и обслуживанию оборудования. Наличие собственных вычислительных мощностей только приветствуется», — отмечает Моднов.
По его прогнозам, 2020 год будет для майнинга достаточно насыщенным на события: халвинг весной следующего года заметно изменит как структуру доходов майнеров от добычи блока, так и состав вычислительной сети. Давление регуляторов заставит решать вопросы легализации всего процесса, а отсутствие реалистичных технологий революционного роста эффективности вынудит искать оптимальные технические решения (ведь речь идёт о 10-12 ГВт электроэнергии в мире).
Нельзя исключить и возможное ужесточение законодательства в отношении майнеров в Китае, хотя подобные слухи не первый год циркулируют на рынке, заслужив статус FUD (от англ. Fear, uncertainity, doubt). В то же время, в других странах должна появиться большая определённость в законодательном плане в отношении доходов от майнинга. Сыграют свою роль и макроэкономические факторы – опасения инвесторов относительно очередного финансового кризиса и ужесточения противостояния Китая и США могут привести их на рынок криптовалют и майнинга в том числе.
Загрузка…Редактор. Директор по маркетингу. Криптоинвестор с 2015 года.
Nvidia ликвидирует производство чипов для майнинга
| ПоделитьсяNvidia, получившая всего $18 млн выручки от чипов для майнинга вместо ожидаемых $100 млн, намерена в будущем обойтись вообще без этой продукции. Компания объясняет спад продаж ослаблением рынка криптовалют, но профильные СМИ пишут, что графические процессоры просто не являются больше самым популярным решением для майнинга.
Проблемы Nvidia
Nvidia намерена исключить чипы для майнинга из производимой ею продукции, поскольку доходы от этого направления сократились сильнее, чем прогнозировала компания. Об этом руководство Nvidia сообщило на встреча, посвященной обсуждению результатов II квартала финансового 2019 г. Квартал завершился для компании 29 июля календарного 2018 г.
Об отказе от продуктов, ориентированных на добычу криптовалют, сообщила финансовый директор Nvidia Колетт Кресс (Colette Kress). «Мы полагаем, мы достигли нормального периода, и по существу намереваемся обойтись без криптовалют по мере продвижения вперед. Наш прогноз предсказывал спад продаж продуктов, связанных с криптовалютами, примерно до $100 млн, но реальная выручка от них составила $18 млн, и сейчас мы ожидаем, что в будущем доля этих продаж в общей выручке будет пренебрежимой», — сообщила она.
Гендиректор компании Хуан Жэньсюнь (Jensen Huang) подтвердил слова Кресс, добавив, что поступления от продуктов, связанных с майнингом, сократились из-за снижения курсов криптовалют.
Результаты квартала
В остальных сегментах компания либо оправдала, либо превзошла прогнозы. По итогам квартала выручка Nvidia продемонстрировала годовой рост на 40%, составив $3,12 млрд, в то время как аналитики предсказывали $3,11 млрд. Прибыль увеличилась практически в два раза и достигла $1,1 млрд, или $1,76 на акцию.
Выручка от продуктов, связанных с компьютерными играми, выросла на 52%, составив $1,8 млрд и на 3% превзойдя ожидания аналитиков. Росту в этом сегменте не помешал даже спад продаж игровых приставок Nintendo Switch, в которых используются чипы Nvidia. По итогам квартала, завершившегося в июне, Nintendo сообщила о продажах 1,88 млн приставок, в то время как год назад этот показатель составлял 1,97 млн.
Nvidia планирует отказаться от производства чипов для майнинга
Nvidia также отмечает, что ее самым быстрорастущим бизнесом в настоящий момент являются продукты для дата-центров, которые принесли выручку в размере $760 млн, что на 83% больше аналогичного показателя за предыдущий год. Аналитики предсказывали всего $744 млн. Эти продукты Nvidia используются компаниями Microsoft и Amazon в инфраструктуре их ЦОДов.
Другие причины спада
Профильный ресурс о криптовалютах CCN выражает несогласие с официальной позицией руководства Nvidia, согласно которой причиной спада продаж продуктов для майнинга стало ослабление криптовалютного рынка. В пример CCN приводит китайского производителя чипов для майнинга Bitmain, выручка которого за первые три месяца 2018 г. составила $1,1 млрд. Сама компания оценивается в $19 млрд. Издание отмечает, что у компаний вроде Canaan и Samsung тоже наблюдается рост продаж продукции для майнинга.
Реальную причину спада выручки Nvidia от продуктов для майнинга CCN видит в том, что среди майнеров упал спрос именно на графические процессоры, поскольку их мощностей не хватает для добычи криптовалют в необходимых объемах. Более успешная Bitmain занимается разработкой не графических процессоров, а интегральных схем специального назначения (ASIC), предназначенных специально для майнинга, популярность которых на рынке сейчас растет.
Валерия Шмырова
Понижен прогноз по бумагам Harmony Gold Mining (22.08.2013) — «Фридом Финанс»
© 2011 – 2021 ООО ИК «Фридом Финанс»
ООО ИК «Фридом Финанс» оказывает финансовые услуги на территории Российской Федерации в соответствии с государственными бессрочными лицензиями профессионального участника рынка ценных бумаг на осуществление брокерской, дилерской и депозитарной деятельности, а также деятельности по управлению ценными бумагами. Государственное регулирование деятельности компании и защиту интересов ее клиентов осуществляет Центральный банк Российской Федерации.
Владение ценными бумагами и прочими финансовыми инструментами всегда сопряжено с рисками: стоимость ценных бумаг и прочих финансовых инструментов может как расти, так и падать. Результаты инвестирования в прошлом не являются гарантией получения доходов в будущем. В соответствии с законодательством компания не гарантирует и не обещает в будущем доходности вложений, не дает гарантии надежности возможных инвестиций и стабильности размеров возможных доходов. Услуги по совершению сделок с зарубежными ценными бумагами доступны для лиц, являющихся в соответствии с действующим законодательством квалифицированными инвесторами, и производятся в соответствии с ограничениями, установленными действующим законодательством.
Информационно-аналитические услуги и материалы предоставляются ООО ИК «Фридом Финанс» в рамках оказания
указанных услуг и не являются самостоятельным видом деятельности. Компания оставляет за собой право
отказать в оказании услуг лицам, не удовлетворяющим предъявляемым к клиентам условиям или в отношении
которых установлен запрет/ограничения на оказание таких услуг в соответствии с законодательством Российской
Федерации или иных стран, где осуществляются операции. Также ограничения могут быть наложены внутренними
процедурами и контролем ООО ИК «Фридом Финанс».
Chalice Mining обнаружила запасы палладия в районе Перта
Компания Chalice Mining Ltd обнаружила то, что может стать первым крупным ресурсом палладия в Австралии на окраинах Перта, горнодобывающего центра страны. Акции этой компании выросли более чем в восемь раз с момента подтверждения открытия месторождения Джулимар (Julimar) чуть более 12 месяцев назад, сообщает портал mining.com.«Это невероятный случай интуитивной прозорливости. Поразительно, что его не нашли в 1960-х или 70-х, если честно», — говорит Алекс Дорш (Alex Dorsch), управляющий директор Chalice Mining. Горнодобывающая компания, в состав акционеров которой входят горнодобывающий магнат Роберт Фридланд (Robert Friedland) и компания Blackrock Inc., планирует увеличить предложение палладия на рынке, который в течение многих лет испытывал дефицит из-за высокого спроса на этот металл.
Палладий используется в каталитических нейтрализаторах для снижения выбросов в транспортных средствах с бензиновым двигателем. В этом году цены выросли до рекордных значений, и швейцарский финансовый холдинг UBS Group AG повысил свои ценовые прогнозы на ожиданиях самого большого дефицита с 2014 года.
Джулимар расположен всего в 70 км к северо-востоку от Перта, города с населением в два миллиона человек, достаточно большим, чтобы обслуживать крупный карьер, производящий около 340 000 унций палладия в год в течение 12 лет. Это сопоставимо с рынком, где годовой спрос приближается к 10 млн унций.
Пока все исследования показывают, что это месторождение может быть значительно бо́льшим, нежели то, что уже установлено. Находка также содержит месторождения платины, меди, никеля и кобальта. Чтобы определить временные рамки того, когда месторождение Джулимар может быть запущено в эксплуатацию, следует отметить, что промышленный стандарт от четырех до восьми лет является в данном случае разумным диапазоном.
В то время как ожидается, что спрос на палладий останется высоким по мере роста производства автомобилей наряду с восстановлением мировой экономики после пандемии, более долгосрочные перспективы омрачены переходом на электромобили.
Палладий и платина также являются ключевыми компонентами топливных элементов, которые являются неотъемлемой частью производства «зеленого» водорода с потенциалом роста, поскольку эта технология чистой энергии набирает обороты. Другие полезные ископаемые Джулимара являются хорошей страховкой на случай возникновения спада на рынке палладия. Эти металлы могут приобретать все большее значение по мере того, как компания продолжает разведку ресурса.
Аруна Гаитонде, шеф-редактор Азиатского бюро Rough&Polished
Стоит ли майнить в 2021 |
Размышляя о том, стоит ли майнить в 2021 году, необходимо трезво оценивать собственные возможности и не пытаться идти уже проторённым многими пользователями путем. Гораздо разумнее учитывать опыт предшественников, но попытаться найти личный способ получения криптовалют. Это связано с некоторыми особенностями добычи цифровых денег и постепенно повышающейся сложностью майнинга.
При этом необходимо помнить, что мир криптофинансов гораздо разнообразнее, чем кажется на первый взгляд. Он содержит огромнейшее количество различных валют и массу всевозможных способов получать доход. Некоторые из них даже не требуют вложений, позволяя зарабатывать лишь на проявлении активности. Поэтому не стоит сидеть без дела, гораздо разумнее и правильнее действовать, становясь богаче.
Майнинг 2021: что будет в будущем – прогноз
Говоря о будущем майнинга, необходимо отметить, что никаких кардинальных изменений в ближайшее время не произойдёт. Это связано с тем, что данный процесс является основной функционирования некоторых популярнейших криптоденег и будет существовать в любом случае.
Всё это делает более актуальным вопрос о том, выгодно ли заниматься добычей сейчас, и как сделать процесс получения киберфинансов максимально простым и эффективным.
Дающие прогнозы эксперты утверждают, что процесс извлечения прибыли продолжит усложняться, а потому каждый потенциальный майнер обязан серьёзно обдумать возможную стратегию и основательно задуматься над тем, что и как он будет добывать.
Актуальность
Как уже сказано выше, перспективы майнинга 2021 года остаются радужными. Но будущим майнерам необходимо учесть несколько нюансов, которые помогут им избежать ошибок:
- огромная конкуренция в данной сфере постоянно усложняет добычу популярных, дорогих криптофинансов;
- для получения максимального эффекта следует тщательно выбирать оборудование;
- стоит основательно подойти и к выбору добываемой криптовалюты, поскольку в отдельных случаях добыча малоизвестных, но перспективных денег способна оказаться разумнее погони за дорогостоящими биткоинами.
Важно учитывать, что без создания фермы не обойтись, поэтому стоит заранее оценить допустимые траты и решить, какой способна оказаться отдача. Это связано с тем, что современный майнинг требует больших стартовых вложений, чем пару лет назад.
Рентабельность
Решая, стоит ли заниматься добыванием цифровых денег, стоит своевременно присмотреться к будущим тратам. Их можно поделить на 2 большие категории:
- расходы на оборудование;
- оплата электроэнергии.
Рассчитать возможные затраты не сложно, поэтому следует подумать о том, окажутся ли вероятные доходы достаточными для получения прибыли. Не стоит забывать о том, что отличной альтернативой привычному процессу является облачный майнинг, позволяющий арендовать чужие мощности для получения криптофинансов.
Не нужно заранее отметать и вступление в крупные пулы, поскольку данный шаг способен несколько повысить эффективность добывания.
Что майнить в 2021 году?
Однозначного точного ответа на вопрос, что разумнее и выгоднее добывать в наступившем году не существует. Но специалисты настоятельно не советуют начинать с известных криптовалют. Тем, кто только осваивает мир электронных денег не стоит трогать биткоины, эфириум и другие дорогостоящие, популярные киберденьги. Высокая конкуренция и серьёзные требования к оборудованию минимизируют вероятную выручку, сделав процесс добычи неэффективным.
Гораздо разумнее будет обратить внимание на достаточно солидные, но не самые востребованные валюты, которые входят в первую сотню по капитализации, но позволяют обойтись небольшой фермой.
На чём майнить в 2021 году?
Огромное значение для потенциальных майнеров имеет выбор техники, которая снизит затраты на электроэнергию, но сможет обеспечить надлежащую эффективность.
Отличным примером подобной техники являются асики, пришедшие на замену привычным видеокартам. Они выделяются высокой мощностью, долговечностью и низким потреблением энергии.
Необходимо помнить, что одно из главных требований майнинга в 2021 году – рентабельность. Конечно, допустимо использование традиционных видеокарт, но рассчитывать на огромную прибыль при подобном подходе не стоит. Положение не спасёт даже существенное количество памяти на приобретённом оборудовании.
Стоит ли заниматься?
Актуальность криптофинансов лишь растёт, потому и вопрос о том, нужно ли майнить, не должен стоять обсуждаться всерьёз. Правильнее спрашивать о том, как это сделать эффективнее и прибыльнее.
Разумное использование имеющихся ресурсов должно оказаться основой стабильного заработка. Указанный факт делает крайне значимым правильный выбор киберфинансов, которые будут добываться. Данная деталь способна оказаться важнее выбора и покупки мощной техники, поскольку даже самые современные приборы не принесут ожидаемой выручки, если неверно рассчитать возможности и ошибиться с выбором криптовалюты.
Реклама
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2021 г. | Сентябрь 2021 г. | Открытие: 3,687 | Закрытие: 4,853 | Мин .: 0,339 | Макс .: 5,081 | Изменение: 24.02% ▲ | Октябрь 2021 г. | Открыто: 2,935 | Закрыто: 3,934 | Мин .: 2,022 | Макс .: 8.150 | Изменение: 25,39% ▲ |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2021 г. | Ноябрь 2021 г. | Открытие: 7,427 | Закрытие: 15,693 | Мин .: 5,478 | Макс .: 192043 Изменение : 52,67% ▲ | ||
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2021 г. | декабрь 2021 г. | Открыто: 18,195 | Закрыто: 19,314 | Мин .: 17,359 | Макс .: 26.858 | Изменение: 5,8% ▲ | |
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2022 год | Январь 2022 года | Открытие: 19,975 | Закрытие: 32,521 | Мин .: 17,170 | Макс: | Макс: 3720,153 Изменение : 38,58% ▲ | |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2022 год | февраль 2022 года | Открыто: 28,431 | Закрыто: 76,131 | Минимум: 18,453 | Макс: 76.131 | Изменение: 62,66% ▲ | |
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2022 г. | Март 2022 г. | Открытие: 78,482 | Закрытие: 80,121 | Мин. 78,482 | Макс: | 116209 : 2,05% ▲||
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2022 год | апрель 2022 года | Открыто: 76,162 | Закрыто: 149,819 | Мин .: 72,613 | Макс .: 149.819 | Изменение: 49,16% ▲ | |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2022 год | Май 2022 года | Открытие: 160,426 | Закрытие: 59,130 | Мин. : -171,31% ▼ | |||
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2022 год | июнь 2022 года | Открыто: 56,406 | Закрыто: 20.609 | Мин .: 18,760 | Макс .: 56.406 | Изменение: -173,7% ▼ | |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2022 год | Июль 2022 года | Открытие: 17,190 | Закрытие: 6,365 | Мин .: 3,096 | Макс .: | Макс .: | Изменение: -170,04% ▼ |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2022 год | августа 2022 года | Открыто: 7,883 | Закрыто: 3.778 | Мин .: 0,233 | Макс .: 7.883 | Изменение: -108,67% ▼ | |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2022 г. | Сентябрь 2022 г. | Открытие: 5,245 | Закрытие: 2,784 | Мин .: 0,1091 | 0,1091 | Макс .: | Изменение: -88,38% ▼|
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2022 год | Октябрь 2022 года | Открыто: 6.079 | Закрыто: 7.099 | Мин .: 2.450 | Макс .: 8.926 | Изменение: 14,36% ▲ | |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2022 г. | Ноябрь 2022 г. | Открытие: 5,050 | Закрытие: 18,559 | Мин .: 5,050 | Макс .: | 20,256 Изменение : 72,79% ▲||
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2022 год | декабрь 2022 года | Открыто: 19.791 | Закрыто: 20.521 | Мин .: 17.527 | Макс .: 27.438 | Изменение: 3,56% ▲ | |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2023 г. | Январь 2023 г. | Открытие: 20.801 | Закрытие: 30,649 | Мин. : 32,13% ▲ | |||
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2023 г. | февраль 2023 г. | Открыто: 31,673 | Закрыто: 72,651 | Мин .: 19,213 | Макс .: 72.651 | Изменение: 56,4% ▲ | |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2023 г. | Март 2023 г. | Открытие: 80,115 | Закрытие: 78,610 | Мин. 78,610 | Макс .: | 116,77 : -1.91% ▼||
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2023 год | Апрель 2023 года | Открыто: 76,558 | Закрыто: 145,854 | Мин .: 73,292 | Макс .: 145.854 | Изменение: 47,51% ▲ | |
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2023 г. | Май 2023 г. | Открытие: 157,594 | Закрытие: 63,341 | Мин. : -148,8% ▼ | |||
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2023 год | июнь 2023 | Открыто: 59.285 | Закрыто: 18.901 | Мин .: 18.901 | Макс .: 59.285 | Изменение: -213,67% ▼ | |
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2023 г. | Июль 2023 г. | Открытие: 17,549 | Закрытие: 8,572 | Мин .: 3,548 | Макс .: | Макс .: | Макс. Изменение: -104,72% ▼ |
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2023 г. | августа 2023 г. | Открытие: 5,731 | Закрытие: 5,319 | Мин .: 0,224 | Макс .: 8.709 | Изменение: -7,75% ▼ | |
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2023 г. | Сентябрь 2023 г. | Открытие: 3,227 | Закрытие: 2,655 | Мин .: 0,316 | Макс .: 2095 6,495 Изменение: -21,51% ▼ | ||
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2023 г. | Октябрь 2023 г. | Открытие: 5,945 | Закрытие: 4,749 | Мин .: 3,026 | Макс .: 9.597 | Изменение: -25,16% ▼ | |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2023 г. | Ноябрь 2023 г. | Открытие: 7,763 | Закрытие: 20,179 | Мин. Изменение: 61,53% ▲ | |||
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2023 г. | декабрь 2023 г. | Открыто: 17,819 | Закрыто: 21,813 | Мин .: 17,819 | Макс .: 28.266 | Изменение: 18,31% ▲ | |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2024 г. | Январь 2024 г. | Открытие: 21,814 | Закрытие: 33,852 | Мин. : 35,56% ▲ | |||
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2024 г. | февраля 2024 г. | Открыто: 33,657 | Закрыто: 80,488 | Мин .: 18,965 | Макс .: 80.488 | Изменение: 58,18% ▲ | |
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2024 г. | Март 2024 г. | Открытие: 83,032 | Закрытие: 81,522 | Мин .: 81,522 | Макс .: : -1,85% ▼ | ||
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2024 г. | апрель 2024 г. | Открыто: 78,274 | Закрыто: 154,663 | Мин .: 74,556 | Макс .: 154.663 | Изменение: 49,39% ▲ | |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2024 г. | Май 2024 г. | Открытие: 159,844 | Закрытие: 58,612 | Мин. : -172,71% ▼ | |||
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2024 г. | июнь 2024 г. | Открыто: 46,618 | Закрыто: 20,461 | Мин .: 20,461 | Макс .: 46.618 | Изменение: -127,84% ▼ | |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2024 г. | Июль 2024 г. | Открытие: 19,419 | Закрытие: 8,659 | Мин. Изменение: -124,27% ▼ | |||
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2024 г. | августа 2024 г. | Открытие: 9,586 | Закрытие: 3,286 | Мин .: 0,279 | Макс .: 9.586 | Изменение: -191,76% ▼ | |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2024 г. | Сентябрь 2024 г. | Открытие: 5,946 | Закрытие: 5,793 | Мин. Изменение: -2,65% ▼ | |||
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2024 г. | Октябрь 2024 г. | Открытие: 3,614 | Закрытие: 9,230 | Мин .: 3,614 | Макс .: 10.151 | Изменение: 60,85% ▲ | |
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2024 г. | Ноябрь 2024 г. | Открытие: 7,485 | Закрытие: 18,230 | Мин .: 7,485 | Макс: | 21208 Макс. : 58.94% ▲||
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2024 г. | декабрь 2024 г. | Открыто: 20.394 | Закрыто: 19.735 | Мин .: 17.989 | Макс .: 28.918 | Изменение: -3,34% ▼ | |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2025 г. | Январь 2025 г. | Открытие: 21,670 | Закрытие: 32,061 | Мин. Изменение: 32,41% ▲ | |||
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2025 г. | февраля 2025 г. | Открыто: 29,356 | Закрыто: 77,281 | Мин .: 19,018 | Макс .: 77.281 | Изменение: 62,01% ▲ | |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2025 г. | Март 2025 г. | Открытие: 93,525 | Закрытие: 80,521 | Мин. 80,521 | Макс .: | 118209 118209 : -16,15% ▼||
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2025 г. | апрель 2025 г. | Открыто: 76,381 | Закрыто: 156,795 | Мин .: 75,226 | Макс .: 156.795 | Изменение: 51,29% ▲ | |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2025 г. | Май 2025 г. | Открытие: 160,810 | Закрытие: 65,742 | Мин .: 65,742 | Макс. : -144,61% ▼ | ||
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2025 г. | июнь 2025 г. | Открыто: 52,444 | Закрыто: 21,182 | Мин .: 21,182 | Макс .: 52.444 | Изменение: -147,59% ▼ | |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2025 г. | Июль 2025 г. | Открытие: 17,480 | Закрытие: 10,329 | Мин. Изменение: -69,23% ▼ | |||
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2025 г. | августа 2025 г. | Открытие: 7.706 | Закрытие: 3,281 | Мин .: 0,424 | Макс .: 8.403 | Изменение: -134,88% ▼ | |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2025 г. | Сентябрь 2025 г. | Открытие: 6,129 | Закрытие: 3,462 | Мин .: 0,694 | Макс .: 2022 Изменение: -77,05% ▼ | ||
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2025 год | Октябрь 2025 года | Открыто: 6.368 | Закрыто: 7.130 | Мин .: 4.544 | Макс .: 10. 10.578 | Изменение: 10,69% ▲ | |
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2025 г. | Ноябрь 2025 г. | Открытие: 11,121 | Закрытие: 18,748 | Мин .: 9,289 | 11 Макс: : 40,68% ▲ | ||
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2025 г. | декабрь 2025 г. | Открытие: 20,637 | Закрытие: 22,747 | Мин .: 18,132 | Макс .: 29.390 | Изменение: 9,28% ▲ | |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2026 г. | Январь 2026 г. | Открытие: 23,405 | Закрытие: 34,156 | Мин .: 19,556 | 17 Макс. : 31,48% ▲ | ||
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2026 г. | февраль 2026 г. | Открыто: 31,775 | Закрыто: 71,368 | Мин .: 19,667 | Макс .: 71.368 | Изменение: 55,48% ▲ | |
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2026 г. | Март 2026 г. | Открытие: 88.208 | Закрытие: 78,730 | Мин .: 78,730 900 | 7 Макс: Изменение : -12,04% ▼ | ||
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2026 г. | апрель 2026 г. | Открыто: 79,595 | Закрыто: 157,657 | Мин .: 75,701 | Макс .: 157.657 | Изменение: 49,51% ▲ | |
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2026 г. | Май 2026 г. | Открытие: 158,182 | Закрытие: 73,311 | Мин .: 73,311 | 24 Макс .: 73,311 9009 | 24 Макс. : -115.77% ▼ | |
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2026 г. | июнь 2026 г. | Открыто: 58,848 | Закрыто: 19.218 | Мин .: 19,218 | Макс .: 58.848 | Изменение: -206,21% ▼ | |
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2026 г. | июль 2026 г. | Открытие: 20,622 | Закрытие: 8,422 | Мин .: 5,546 | Макс .: | Макс .: 20,698 Изменение: -144,87% ▼ | |
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2026 г. | августа 2026 г. | Открытие: 9,428 | Закрытие: 1,727 | Мин .: 1,727 | Макс .: 9.428 | Изменение: -445,97% ▼ |
(PDF) Будущее горнодобывающей промышленности: шестнадцать прогнозов
Будущее добычи металлов: шестнадцать прогнозов 311
Абрахамссон, Л. и Йоханссон, Дж. (2008b) ‘Культура труда и гендерные вопросы в меняющемся техническом контексте
— примеры из LKAB Iron ore mine в Кируне, Материалы 5-й Международной конференции
по массовой добыче полезных ископаемых (Mass Min 2008), 9–11 июня, Лулео, Швеция.
Айл, К.К. и Баффи, Э. (2007) «Воздействие на окружающую среду кустарной и мелкомасштабной добычи золота
в развивающихся странах», доклад, представленный на Шестнадцатом международном симпозиуме по планированию и выбору оборудования
шахты (MPES 2007), декабрь, Бангкок, Таиланд.
Bamber, AS, Klein, B. и Scoble, MJ (2007) «Снижение энергопотребления за счет стратегического применения
предварительного концентрирования в подземных выработках твердых пород», доклад, представленный на
Шестнадцатый международный симпозиум по планированию шахт и выбор оборудования
(MPES 2007), декабрь, Бангкок, Таиланд.
Bassan, J., Srinivasan, V., Knights, P. и Farrelly, C.T. (2008) «День из жизни горного рабочего
в 2025 году», доклад, представленный на Первой международной конференции по горнодобывающей промышленности, ноябрь
, Сидней, Австралия.
Буген, Н., Парр, Дж., Литтлбой, А., Джонс, С., Эшворт, П. и Йейтс, К. (2008) «Будущая добыча
австралийского морского дна — есть ли у нас социальная лицензия ? ‘, Доклад, представленный на Первой международной конференции по горнодобывающей промышленности
, ноябрь, Сидней, Австралия.
Burger, D. и Cook, B. (2008) «Автоматизация оборудования для массовых методов добычи», Материалы
5-й Международной конференции по массовой добыче полезных ископаемых (Mass Min 2008), 9–11 июня, Лулео,
Швеция .
Дамигос, Д. (2007) «Оценка внешних затрат на электростанции, работающие на ископаемом топливе, для целей политики:
передано в сравнении со значениями для конкретных площадок», доклад, представленный на Шестнадцатом международном симпозиуме
по планированию шахт и выбору оборудования ( MPES 2007), декабрь, Бангкок, Таиланд.
Drebenstedt, C. и Jauer, J. (2007) «Основы и результаты использования биодизеля в больших мобильных горнодобывающих флотах
», доклад, представленный на Шестнадцатом международном симпозиуме по планированию горных работ
и выбору оборудования (MPES 2007) , Декабрь, Бангкок, Таиланд.
Gürtunca, G. (2008) «Возможное влияние новых разработок технологий безопасности на будущее горнодобывающей промышленности США
», доклад, представленный на Первой международной конференции Future Mining
, ноябрь, Сидней, Австралия.
Хэнкок, С. и Синклер, Д. (2008) «Удовлетворение потребностей в ресурсах при добыче полезных ископаемых в будущем с
до 2050 года», доклад, представленный на Первой международной конференции по горнодобывающей промышленности, ноябрь
Сидней, Австралия.
Ирамина, В.С., Эстон, С.М., Тачибана, И.К. и Beltrame AL (2007) «Промышленная гигиена
в подземных рудниках: использование программного обеспечения для обучения стратегии отбора проб», доклад, представленный на Шестнадцатом международном симпозиуме по планированию горных работ и выбору оборудования
(MPES 2007), декабрь, Бангкок,
, Таиланд.
Джарвис А.П., Амезага Дж.М. и Янгер П.Л. (2007) «Местные, региональные и глобальные инициативы
, направленные на решение вопросов управления окружающей средой в горнодобывающем секторе», документ, представленный на
Шестнадцатый международный симпозиум по планированию горных работ и выбору оборудования
(MPES 2007), декабрь, Бангкок, Таиланд.
Йоханссон, Дж. И Абрахамссон, Л. (2009) «Хорошая работа — видение шведского профсоюза
в тени бережливого производства», Прикладная эргономика, том.40, No. 4, июль, стр. 775–780.
Кизил М.С. и Хэнкок, У.
Lane, G., Fountain, C. и La Brooy S. (2008) «Развитие переработки для соответствия будущим возможностям горнодобывающей промышленности
», доклад, представленный на Первой международной конференции по горнодобывающей промышленности,
,ноябрь, Сидней, Австралия.
Мадин, К.(2008) «Будущее воды в горнодобывающей промышленности — очистка шахтной воды для обеспечения устойчивой пользы»,
Документ, представленный на Первой международной конференции по горнодобывающей промышленности, ноябрь, Сидней,
, Австралия.
Ноорт Д. и Маккарти П. (2008) «Критический путь к автоматизированной подземной добыче»,
Документ, представленный на Первой международной конференции по добыче полезных ископаемых, ноябрь, Сидней,
Австралия.
Интеллектуальный анализ данных для майнеров: использование аналитики для краткосрочного прогнозирования движения цен
Торговля горнодобывающими товарами — это игра с нулевой суммой, в которой участники рынка стремятся использовать асимметрию информации для получения большей доли стоимости, поставленной на карту.Специализируясь на отслеживании волатильности цен, лучшие финансовые трейдеры часто процветали за счет горнодобывающих компаний.
Однако мы считаем, что у горнодобывающих компаний есть возможность уравнять правила игры и принять торговлю как средство создания стоимости, а не как деятельность по снижению рисков.
Передовые торговые дома исторически устанавливали стандарты в торговле товарами, используя сторонние источники, такие как потоки портов, складские запасы или, в последнее время, спутниковые изображения, а также собственные источники данных из своих вертикально интегрированных активов для информирования их краткосрочные прогнозы цен.В принципе, горнодобывающие компании имеют уникальные возможности для улучшения своих торговых результатов за счет использования собственных активов данных (например, объемов заказов и уровней запасов) и глубокого знания предметной области. Они также могут получить все больший доступ к сторонним данным, когда-то принадлежавшим нескольким торговым домам.
Однако одни данные не имеют значения. Финансовые трейдеры разработали высокий уровень аналитики, позволяющий извлекать выгоду из данных. Горнодобывающие компании должны наверстать упущенное и инвестировать в создание правильных возможностей, которые позволят их трейдерам использовать передовую аналитику для повышения точности краткосрочных прогнозов движения цен и, таким образом, воспользоваться неэффективностью рынка.
При этом, по нашим оценкам, горнодобывающие компании могут быстро увеличить свою прибыль до вычета процентов и налогов (EBIT) на несколько процентных пунктов.
Ранние последователи получат несоразмерное вознаграждение, которое сократится и, в конечном итоге, сведет на нет, если возможности и методы участников рынка сойдутся. Горнодобывающим компаниям, которые не увеличат свои возможности в ближайшее время, будет трудно оставаться на одном уровне со своими лучше оснащенными коллегами через несколько лет.
Прогнозирование движения цен: проблемы и последствия
При прогнозировании движения цен важно различать краткосрочный и долгосрочный горизонт.Обычно трейдеры в горнодобывающих компаниях используют фундаментальный анализ для принятия долгосрочных решений об инвестициях в сырьевые товары. Они рассматривают модели спроса и предложения и разрабатывают сценарии, которые учитывают стадию разработки рудника, тип проекта, страновой риск и уровень капитальных затрат (CAPEX).
Они также учитывают отраслевые кривые затрат с подробными деревьями факторов затрат, архетипами рудников и схемами обработки по рудникам. Детализация может доходить до интеграции тенденций коррекции содержания и эрозии содержания по каждому товару и руднику.Такие модели часто настолько эффективны, что могут уловить влияние открытия нового рудника на предложение и долгосрочное ценовое равновесие. Это проверенный подход, который освоили многие горнодобывающие компании.
Однако точное прогнозирование движения цен в краткосрочной перспективе (например, в следующие два, три или даже шесть месяцев) — это совсем другая игра, которая часто отличает лучших финансовых трейдеров и горнодобывающих компаний. Лучшие финансовые трейдеры полагаются на широкий спектр данных, а также на строгие и систематические аналитические методы.С другой стороны, горнодобывающие компании склонны больше полагаться на суждения, основанные на опыте. Трейдеры обычно собираются еженедельно, чтобы поделиться мнениями и информацией об отрасли, а также обсудить вероятные рыночные движения.
На волатильных рынках даже самым опытным трейдерам часто бывает трудно спрогнозировать движение цены, когда они сталкиваются с противоречивыми сигналами. Продвинутая аналитика может помочь горнодобывающим компаниям в таких ситуациях, позволяя приблизить научную строгость их долгосрочного подхода к краткосрочному горизонту.В сочетании с деловой хваткой производителя, обширностью сторонних и частных данных и четко определенным торговым процессом это может помочь преодолеть разрыв с лучшими финансовыми трейдерами.
Показателен опыт крупного товаропроизводителя за пределами горнодобывающей промышленности. Столкнувшись с аналогичными проблемами краткосрочного прогнозирования сырьевых товаров, опытные сырьевые трейдеры обычно правильно предсказывали краткосрочное направление рынка (вверх или вниз) только в 50 процентах случаев — не лучше, чем случайный выбор направления.
Предоставление трейдерам возможности бросить вызов статус-кво
Когда мы бросили вызов существующему положению вещей и рекомендовали использовать передовую аналитику для информирования трейдеров о том, будут ли цены расти или падать через два месяца в будущем, ситуация улучшилась.
Сегодня это учреждение развертывает сложную торговую модель, которая помогает его трейдерам улучшить прогнозы в пять-восемь раз и воспользоваться краткосрочной неэффективностью рынка. Повышение точности прогнозов с 50 до 75 процентов привело к примерно 2-процентному увеличению доходов и, что более важно, примерно 5-процентному увеличению прибыли до вычета процентов, налогов, износа и амортизации (EBITDA).
Мы считаем, что это возможность, которой могут воспользоваться некоторые горнодобывающие компании, а именно те, которые соответствуют следующему описанию:
- работают на рынке с высокой волатильностью (например, волатильность цен по сравнению с предыдущим месяцем составляет 5%).
- обеспечивают продажи определенного товара на сумму более 500 миллионов долларов США.
- обладает собственными и не общедоступными данными за пять или более лет, которые могут дать важные выводы.
Рассмотрите потенциальное влияние расширенной аналитики на гипотетического производителя марганцевой руды с объемом продаж 1 миллиард долларов США и 15-процентной базовой маржей EBIT.Применяя уровень результатов, которые мы наблюдали на других товарных рынках, наши оценки моделирования показывают, что такая компания могла бы выручить примерно до 41 миллиона долларов США в период с 2013 по 2017 финансовый год, если бы она полностью использовала передовую аналитику для прогнозирования движения цен (Иллюстрация 1 ). Эта оценка предполагает, что производитель достиг бы уровня точности прогнозов в 75 процентов и смог бы действовать в соответствии с рекомендациями модели, перемещая примерно 20 процентов своего объема продаж из одного месяца в другой.
Как показано на Приложении 1, потенциальная прибыль по своей сути зависит от волатильности базового рынка: в периоды повышенной волатильности правильные прогнозы и способность быстро действовать в соответствии с этими прогнозами могут способствовать увеличению доходов. Наш опыт показывает, что модели машинного обучения, как правило, непропорционально хороши в прогнозировании более крупных движений вверх или вниз по рынку, которые имеют наибольшее значение, поскольку они улавливают возросшую силу сигнала опережающих индикаторов и строго и систематически сортируют их таким образом, который не имеет себе равных. человеческие умы.
Приложение 1
Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]Три строительных блока для повышения точности прогнозов
При создании возможностей, которые помогли бы трейдерам оценивать краткосрочные движения цен, горнодобывающие компании должны использовать три основных строительных блока:
- Определение наилучшего сочетания внутренних и внешних данных, которое обеспечит глубокое понимание рыночных драйверов и связанных сигналов.
- Создание модели машинного обучения, которая превзойдет их существующий подход.
- Интеграция новой модели с существующими ИТ-системами и бизнес-процессами.
Давайте посмотрим на каждый.
Определение наилучшего сочетания внутренних и внешних данных
Анализ уровней производства, колебаний цен и дисбаланса спроса и предложения остается действенным фундаментальным подходом, но его можно дополнить новыми идеями, особенно когда речь идет о тактических краткосрочных прогнозах.
Системы планирования ресурсов предприятия (ERP) и управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) могут собирать множество данных, от журналов вызовов до электронных писем и контрактов, которые могут использоваться для прогнозов движения цен. Объединение этих собственных данных с внешними данными, такими как очереди судов из спутниковых изображений, может помочь горнодобывающим компаниям повысить точность прогнозов при прогнозировании направления рынка.
Вклад бизнес-лидеров в организации важен для определения того, какие данные использовать и как.В случае с товаропроизводителем, о котором говорилось ранее, мы работали с руководителем отдела торговли товарами, главным операционным директором, директором по продажам и операциям, менеджером по коммерческой разведке и группой аналитиков. Вместе мы определили ключевые движущие силы рынка, определили и изучили 11 внутренних и внешних источников данных и создали более 1000 прогнозных переменных для тестирования на основе данных за девять лет. Производственный, операционный, логистический, ценовой, торговый, финансовый и торговый персонал — все они предоставили критически важные исходные данные для выявления сигналов в данных из десятков тысяч возможных комбинаций.
Определение наилучшей техники машинного обучения
Расширенная аналитика представляет собой широкий набор возможностей и может использовать различные алгоритмы машинного обучения для прогнозирования. Различные модели могут обеспечивать разные уровни точности прогнозов в зависимости от заданных «входов» и желаемых «выходов». В результате специалисты по обработке данных должны протестировать набор проверенных алгоритмов, чтобы найти оптимальную модель для проблемы.
Приложение 2 показывает пример, в котором в конечном итоге была выбрана модель случайного леса для прогнозирования движения цен в течение следующих двух месяцев.Этот тип модели выделяет наиболее предсказуемые функции и систематически оценивает их условную предсказуемость. Он выделяется своей способностью выявлять нелинейные отношения с движением цен (отход от обычно используемых методов линейного прогнозирования) и предоставлять неизменно точные модели с использованием механизма большинства голосов. Разработка минимально жизнеспособного продукта — от идентификации данных до проектирования функций и создания модели — занимает в среднем два-три месяца.
Приложение 2
Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]Как и в случае с идентификацией данных, разработка моделей — не единственная задача специалистов по данным. Модели отражают цепочку отношений. Эксперты по сырьевым товарам предоставляют глубокие отраслевые знания, чтобы отобразить эти взаимосвязи, направляя специалистов по данным в том, какие вопросы задавать, какие данные могут помочь в этих вопросах и какие выходные переменные помогут добиться максимального воздействия.Работая вместе, они могут быстрее строить обоснованные гипотезы для тестирования и быстрее выявлять противоречивые результаты, которые могут отражать возможный дефект модели.
Управление изменениями
Чтобы сотрудники действовали в соответствии с рекомендациями, сгенерированными машиной, необходимо внести ряд изменений в поведение и процессы. Эти изменения могут произойти только тогда, когда компании интегрируют аналитику в существующие бизнес-системы и процессы.
Три элемента интеграции жизненно важны:
- После завершения разработки и тестирования модели организации должны развернуть выбранную модель в производстве.Это включает автоматизацию связанных функций, таких как прием и преобразование необработанных данных, а также интеграцию отчетности в более широкие ИТ-системы компании, чтобы результаты сохранялись и направлялись в нужное место назначения.
- Бизнес-пользователи должны учитывать и давать рекомендации по необходимым изменениям процессов, чтобы расширенная аналитика была эффективно интегрирована в их текущую бизнес-деятельность. Операционные группы должны открыто общаться и иметь возможность быстро действовать на основе информации и стратегий торговых команд.Отсутствие активного участия и партнерства со стороны бизнес-пользователей может значительно затруднить внедрение.
- Организации должны создавать настраиваемые инструменты отчетности, которые помогут трейдерам принимать своевременные торговые решения и предоставить бизнес-пользователям доступ к исторической модели производительности для постоянного измерения производительности. Прозрачность жизненно важна. Процесс принятия решений оптимизируется, когда бизнес-пользователи могут не только просматривать прогнозы, но и понимать, как конкретные рыночные драйверы и события повлияли на эти прогнозы.
Оценка возможностей
При оценке потенциальной финансовой выгоды операционные и договорные ограничения устанавливают границы. Низкая операционная маржа в среде с высокими фиксированными затратами обычно требует высокой пропускной способности и ограниченной производственной гибкости. На более поздних этапах производственной цепочки строгие производственные и логистические графики часто совместно используемых инфраструктур и ограниченная емкость хранилищ, как правило, ограничивают возможности компании по изменению объемов продаж.Это особенно верно в отношении сыпучих продуктов, таких как уголь или железная руда. От полудрагоценных металлов до драгоценных металлов больше свободы действий: их физически легче хранить, а их более высокая цена за единицу делает экономическое хранение оправданным. Обычно мы обнаруживаем, что горнодобывающие компании могут перемещать от 10 до 20 процентов своих объемов из месяца в месяц, при этом предприятия, владеющие их инфраструктурой и играющие за пределами основного объема, находятся на верхнем уровне или выше этой оценки.
Что касается договорных отношений, большинство сделок оценивается по факту поставки, а объемы полностью фиксируются в течение трех месяцев.В краткосрочной перспективе, как и в операционной сфере, окно от трех до шести месяцев обычно предлагает наибольшие возможности для действий в направлении рынка с меньшими объемами обязательств (примерно 80 процентов).
В целом, большинство горнодобывающих компаний обнаружат, что прогнозирование направления цен в окне от трех до шести месяцев позволит им с прибылью переместить от 10 до 20 процентов их объема продаж. Это обобщение, и каждая компания должна хорошо понимать и анализировать ограничения, которые к ним применяются.Например, некоторые компании могут обнаружить, что их ценовая политика является средневзвешенной для месяца доставки, а также за месяц до и после доставки.
После того, как компании определили совокупность практических ограничений, которые к ним применяются, следующим важным шагом будет определение рычагов, которые можно использовать, чтобы преобразовать понимание в увеличение доходов от торговли (Иллюстрация 3). На самом высоком уровне идеи могут использоваться для информирования как о физической, так и о финансовой торговле. В физическом торговом пространстве большинство горнодобывающих компаний обнаружит, что они могут играть с тремя рычагами временного арбитража: время выполнения своих незавершенных объемов продаж, их структура владения контрактами и их ассортимент, всегда увеличивая или уменьшая продажи в зависимости от прогнозов направления рынка. .Финансовая торговля предлагает традиционные инструменты временного арбитража в виде опционов и фьючерсов.
Приложение 3
Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]В дополнение к вышеупомянутым рыночным критериям компании также должны учитывать две ключевые компетенции:
- Текущее состояние прогнозирования движения цены и возможность улучшения.Как и в случае любого улучшения бизнес-процессов, цель состоит не в том, чтобы превзойти рынок как таковом, а в том, чтобы реализовать соответствующий уровень улучшения, обеспечивающий повышение прибыльности.
- Как можно переопределить текущий торговый процесс, чтобы извлечь выгоду из прогнозов. Какие существуют нормативные и операционные ограничения и какие шаги необходимо предпринять для их преодоления?
Расширенная аналитика как инструмент поддержки принятия решений
Важно отметить, что проекты расширенной аналитики, подобные этому, часто терпят неудачу не из-за производительности модели, а из-за того, что фактические пользователи прогнозов не доверяют результатам или не готовы включить технологию в установленные процессы.Часто сотрудники опасаются, что «машины» в конечном итоге заменят сотрудника или минимизируют его или ее добавленную стоимость.
Тем не менее, человеческий вклад и вмешательство имеют первостепенное значение для успешного использования передовой аналитики в торговле. Фактически, производитель сырьевых товаров, с которым мы работали, обнаружил, что наибольшую ценность он может получить, объединив искусство прогнозирования (интуиция сотрудников) с наукой (инструменты расширенной аналитики), а не просто развернув «черный ящик».
В результате, когда на рынке происходят непредвиденные изменения, такие как нормативные изменения или стихийные бедствия, трейдеры могут соответствующим образом корректировать прогнозы и быстро реагировать.По сути, наиболее эффективной «моделью» была та, которая объединила идеи трейдеров и машины. Именно по этой причине мы считаем, что очень важно, чтобы результаты модели были объяснимы. Обычно это принимает форму еженедельных взвешенных характеристик, которые учитывают определенный результат и формируют основу для решения.
Где находится ваша организация?
Как часто ваша организация правильно прогнозирует краткосрочное движение цены? Есть ли возможности для улучшения? Готовы ли вы воспользоваться этой возможностью?
Это важные вопросы, которые стоит задать.Товарные рынки, связанные с горнодобывающей промышленностью, становятся все более нестабильными. Некоторые физические участники имеют уникальную возможность использовать неиспользованные данные и расширенную аналитику для принятия более обоснованных торговых решений.
Более того, как и в любом успешном аналитическом проекте, достигнутые результаты могут способствовать большему интересу к расширенной аналитике и ее внедрению в организации, открывая двери для дополнительных улучшений производительности, которые могут увеличить долю рынка и прибыль.
Что такое интеллектуальный анализ данных? | SAS
Описательное моделирование : Выявляет общие сходства или группировки в исторических данных, чтобы определить причины успеха или неудачи, например, категоризация клиентов по предпочтениям продукта или настроениям. Примеры методик включают:
Кластеризация | Группирование похожих записей вместе. |
Обнаружение аномалий | Выявление многомерных выбросов. |
Обучение правилам ассоциации | Обнаружение отношений между записями. |
Анализ главных компонентов | Обнаружение взаимосвязей между переменными. |
Группировка по родству | Группировка людей с общими интересами или схожими целями (например, люди, которые покупают X, часто покупают Y и, возможно, Z). |
Прогнозирующее моделирование : Это моделирование идет глубже, чтобы классифицировать события в будущем или оценить неизвестные результаты — например, используя кредитный скоринг для определения вероятности возврата кредита отдельным лицом. Прогнозное моделирование также помогает выявить такие вещи, как отток клиентов, реакция кампании или невыполнение обязательств по кредитам. Примеры методик включают:
Регрессия | Мера силы связи между одной зависимой переменной и серией независимых переменных. |
Нейронные сети | Компьютерные программы, которые обнаруживают закономерности, делают прогнозы и учатся. |
Схема принятия решений | Древовидные диаграммы, на которых каждая ветвь представляет собой вероятное происшествие. |
Опорные векторные машины | Модели обучения с учителем со связанными алгоритмами обучения. |
Предписывающее моделирование : С ростом неструктурированных данных из Интернета, полей комментариев, книг, электронной почты, PDF-файлов, аудио и других текстовых источников, использование интеллектуального анализа текста как смежной дисциплины интеллектуального анализа данных также значительно выросло. Вам нужна возможность успешно анализировать, фильтровать и преобразовывать неструктурированные данные, чтобы включать их в прогнозные модели для повышения точности прогнозирования.
В конце концов, вам не следует рассматривать интеллектуальный анализ данных как отдельный, автономный объект, потому что предварительная обработка (подготовка данных, исследование данных) и пост-обработка (проверка модели, оценка, мониторинг производительности модели) одинаково важны.Предписывающее моделирование рассматривает внутренние и внешние переменные и ограничения, чтобы рекомендовать один или несколько вариантов действий — например, определение лучшего маркетингового предложения для отправки каждому покупателю. Примеры методик включают:
Прогнозная аналитика плюс правила | Разработка правил «если / то» на основе шаблонов и прогнозирование результатов. |
Оптимизация маркетинга | Моделирование наиболее выгодного медиамикса в реальном времени для максимально возможной рентабельности инвестиций. |
Неверные прогнозы не останавливают предсказателей | Новости, Спорт, Работа
Кэл Томас, синдицированный обозреватель
У нас всегда были они среди нас: гадалки, прорицатели, чтецы ладоней, карт Таро, чайных листьев, звезд, гороскопов, распознаватели внутренностей животных, взывающие к богам из дерева и камня и всевозможные другие «провидцы», которые пытались убедить доверчивых, что они способны предсказывать будущее.
Для некоторых сторонники изменения климата — не более чем современные прорицатели, которых СМИ продолжают узаконивать, даже когда их мрачные предсказания глобальной катастрофы оказываются не такими уж ужасными.
Последним, но, безусловно, не последним, является посланник президента Байдена по вопросам климата Джон Керри. Керри, чей научный опыт не существует, недавно предсказал, что у нас есть всего «100 дней», чтобы спасти планету от климатической катастрофы.
Этот прогноз «Цыпленок» был сделан на саммите ООН по климату несколько дней назад, так что нам лучше вычесть последующие дни.
Керри сказал на канале CBS этим утром в феврале, что у мира есть «девять лет», чтобы предотвратить климатическую катастрофу. Что произошло за последние пять месяцев, что изменило его прогноз? Он не говорит, и репортеры его не спрашивают.
В 1967 году в Лос-Анджелесе Таймс сообщалось: «Для мира уже слишком поздно избегать длительного периода голода», — по словам биолога Стэнфордского университета Пола Эрлиха, автора скандальной книги «Демографическая бомба».
Эрлих также сказал, что U.Популяция S. была «слишком большой», и принудительный контроль рождаемости, возможно, придется вводить с помощью стерилизующих агентов, добавляемых в основные продукты питания и питьевую воду. Эрлих добавил, что, возможно, придется заставить Римско-католическую церковь пойти на контроль над населением. В 2018 году Эрлих все еще утверждал, что нарушение климата «убивает людей» и что крах цивилизации «почти неизбежен».
Америка не голодает, не так ли? И вопреки слишком большому U.Отчет Бюро переписи населения 2020 года показал, что численность населения США за последние 10 лет снизилась до самого низкого уровня с 1930-х годов. Процитирую мюзикл Стивена Сондхейма: «Я все еще здесь».
В 1970 году ученый по имени Джеймс П. Лодж-младший предсказал «новый ледниковый период» к 21 веку. Вот и наступил 21 год XXI века, а некоторые эксперты говорят обратное. Неудивительно, что критики называют это мусорной наукой.
Апологеты часто заявляют, что их прогнозы основывались на информации, доступной в то время.Тем не менее они хотят внести изменения, которые повлияют на нашу жизнь и образ жизни, возможно, навсегда. Все дело в контроле, а не в личной свободе.
В 1972 году два сотрудника факультета геологических наук Университета Брауна написали президенту Ричарду Никсону письмо после «встречи 42 ведущих американских и европейских исследователей». В их письме говорилось: «Главный вывод встречи заключался в том, что глобальное ухудшение климата, на порядок большее, чем любое из тех, которые до сих пор испытывало цивилизованное человечество, является вполне реальной возможностью и действительно может произойти очень скоро.«Спустя почти 50 лет мы все еще ждем падения с неба.
Есть гораздо больше для тех, кто уделяет время исследованиям.
Сегодня из-за страха, окружающего COVID-19, у нас есть аналогичные апокалиптические заявления, исходящие от политиков и ученых. Являются ли эти заявления попыткой получить больше власти для себя и лишить нас наших личных свобод и права делать наш собственный выбор?
Многое ли изменилось с тех пор, как полвека назад были сделаны эти нелепые заявления? Неужели сегодня Джон Керри и его коллеги-путешественники по-новому повторяют предсказания Судного дня?
Будем ли мы сопротивляться или слепо следовать?
Примечание редактора: читатели могут написать Кэлу Томасу на tcaeditorstribpub.com. Ищите последнюю книгу Кэла Томаса «Срок действия Америки: падение империй и сверхдержав и будущее Соединенных Штатов» (HarperCollins / Zondervan).
Последние новости сегодня и многое другое в вашем почтовом ящике
Что такое интеллектуальный анализ данных? — Определение с сайта WhatIs.com
Интеллектуальный анализ данных — это процесс сортировки больших наборов данных для выявления закономерностей и установления взаимосвязей для решения проблем посредством анализа данных.Инструменты интеллектуального анализа данных позволяют предприятиям прогнозировать будущие тенденции.
В интеллектуальном анализе данных правила ассоциации создаются путем анализа данных на предмет частых шаблонов «если / то» с последующим использованием критериев поддержки и достоверности для определения наиболее важных взаимосвязей в данных. Поддержка — это то, как часто элементы появляются в базе данных, а достоверность — это количество раз, когда утверждения if / then являются точными.
Другие параметры интеллектуального анализа данных включают анализ последовательности или пути, классификацию, кластеризацию и прогнозирование.Параметры анализа последовательности или пути ищут шаблоны, в которых одно событие приводит к другому более позднему событию. Последовательность — это упорядоченный список наборов элементов, который является распространенным типом структуры данных, который можно найти во многих базах данных. Параметр Classification ищет новые шаблоны и может привести к изменению способа организации данных. Алгоритмы классификации предсказывают переменные на основе других факторов в базе данных.
Параметры кластеризации находят и визуально документируют группы фактов, которые ранее были неизвестны.Кластеризация группирует набор объектов и объединяет их в зависимости от того, насколько они похожи друг на друга.
Пользователь может реализовать кластер разными способами, которые различаются для каждой модели кластеризации. Использование параметров в интеллектуальном анализе данных может выявить закономерности в данных, которые могут привести к разумным прогнозам относительно будущего, также известному как прогнозный анализ.
Инструменты и методы интеллектуального анализа данныхМетоды интеллектуального анализа данных используются во многих областях исследований, включая математику, кибернетику, генетику и маркетинг.Хотя методы интеллектуального анализа данных являются средством повышения эффективности и прогнозирования поведения клиентов, при правильном использовании бизнес может выделиться среди конкурентов благодаря использованию прогнозного анализа.
Веб-интеллектуальный анализ, тип интеллектуального анализа данных, используемый для управления взаимоотношениями с клиентами, объединяет информацию, собранную традиционными методами и методами интеллектуального анализа данных через Интернет. Веб-майнинг направлен на понимание поведения клиентов и оценку эффективности того или иного веб-сайта.
Другие методы интеллектуального анализа данных включают сетевые подходы, основанные на многозадачном обучении для классификации шаблонов, обеспечивая параллельное и масштабируемое выполнение алгоритмов интеллектуального анализа данных, интеллектуальный анализ больших баз данных, обработку реляционных и сложных типов данных и машинное обучение.Машинное обучение — это тип инструмента интеллектуального анализа данных, который разрабатывает определенные алгоритмы для обучения и прогнозирования.
Преимущества интеллектуального анализа данныхВ целом, преимущества интеллектуального анализа данных заключаются в способности обнаруживать скрытые закономерности и взаимосвязи в данных, которые можно использовать для составления прогнозов, влияющих на бизнес.
Конкретные преимущества интеллектуального анализа данных зависят от цели и отрасли. Отделы продаж и маркетинга могут анализировать данные о клиентах, чтобы повысить коэффициент конверсии потенциальных клиентов или создать индивидуальные маркетинговые кампании.Информацию по интеллектуальному анализу данных об исторических моделях продаж и поведении клиентов можно использовать для построения моделей прогнозирования будущих продаж, новых продуктов и услуг.
Компании финансовой отрасли используют инструменты интеллектуального анализа данных для построения моделей рисков и обнаружения мошенничества. Обрабатывающая промышленность использует инструменты интеллектуального анализа данных для повышения безопасности продукции, выявления проблем с качеством, управления цепочкой поставок и улучшения операций.
10 крупнейших прогнозов по криптовалюте в 2021 году
В этой статье мы обсуждаем 10 крупнейших прогнозов по криптовалюте в 2021 году.Если вы хотите пропустить наш подробный анализ этих прогнозов, перейдите непосредственно к 5 прогнозам крупнейших криптовалют в 2021 году .
Криптовалюты широко приветствуются как будущее финансов во всем мире, но волатильность цен, окружающая эти цифровые предложения, по-прежнему делает их рискованными вложениями. Например, после регистрации рекордного роста за период, охватывающий более двенадцати месяцев, биткойн, крупнейшая криптовалюта с точки зрения рыночной капитализации, упал с примерно 64000 долларов в апреле до менее 30000 долларов в середине мая после спекуляций в социальных сетях вокруг майнинга монет. немного восстановился до уровня более 40 000 долларов, но с тех пор снова упал до 32 000 долларов.
Свободное падение было инициировано, когда глава Tesla, Inc. (NASDAQ: TSLA) Илон Маск отправился в Twitter, чтобы поставить под сомнение влияние добычи монет на окружающую среду в мире. Маск — всемирно известный технологический магнат с культовыми последователями во многих странах, и его последователи, которые до этого были оптимистами в отношении биткойнов, начали обналичивать деньги, что привело к цепной реакции, которая в конечном итоге нанесла ущерб многим акциям, связанным с криптовалютами. включая саму Tesla, Inc. (NASDAQ: TSLA). Это падение произошло одновременно с более широким затишением на рынке в отношении акций технологических компаний.
Поскольку волатильность акций роста вызвала обеспокоенность институциональных структур, менеджеры хедж-фондов, многие из которых настроены оптимистично по отношению к компаниям, принимающим криптовалютные транзакции, таким как Shopify Inc. (NYSE: SHOP) и Square, Inc. (NYSE: SQ), попытались ослабить опасения. , раскрывая свои собственные активы в криптовалютах и даже скупая некоторые криптовалютные акции по более низким ценам в ожидании криптовалютного бума во второй половине года.
На рынке все еще существует большая неопределенность в отношении криптовалют в целом.Среди всей этой драмы финансовые эксперты, менеджеры хедж-фондов, правительственные чиновники и даже некоторые из основателей популярных цифровых валют в последнее время появлялись на новостных платформах, выступали на конференциях и общались со своими последователями в социальных сетях, чтобы предсказать будущее. криптоиндустрии и обеспечивают столь необходимый контекст для разговоров о крипто и финтехе и их влиянии как разрушителях традиционных финансов.
История продолжается
Нет сомнений в том, что финансовый мир развивается вокруг новых технологий.Вся индустрия хедж-фондов ощущает на себе отголоски меняющегося финансового ландшафта. Его репутация была запятнана в последнее десятилетие, в течение которого его хеджированная доходность не могла поспевать за нехеджированной доходностью рыночных индексов. С другой стороны, исследование Insider Monkey позволило заранее выявить избранную группу холдингов хедж-фондов, которые превзошли индексные фонды S&P 500 более чем на 124 процентных пункта с марта 2017 года. В период с марта 2017 года по 26 февраля 2021 года результаты нашего ежемесячного информационного бюллетеня вернулись 197.2% против 72,4% у ШПИОНА. Наши акции превзошли рынок более чем на 124 процентных пункта (подробности см. Здесь). Мы также смогли заранее идентифицировать избранную группу холдингов хедж-фондов, которые значительно отставали от рынка. Мы отслеживаем и публикуем список этих акций с февраля 2017 года, и они потеряли 13% до 16 ноября. Вот почему мы считаем, что настроения хедж-фондов являются чрезвычайно полезным показателем, на который следует обращать внимание инвесторам. Вы можете подписаться на нашу бесплатную новостную рассылку на нашей домашней странице, чтобы получать наши истории на свой почтовый ящик.
Крупнейшие прогнозы криптовалюты в 2021 году
Луис Луро / shutterstock.com
Имея в виду этот контекст, вот наш список из 10 крупнейших прогнозов криптовалют на 2021 год. Мы упоминали прогнозы, важные заявления, анализ и прогнозы известных экспертов о криптовалюты.
Прогнозы крупнейших криптовалют в 2021 году 10. Джед Маккалеб, технический директор StellarПрогноз: блокчейн изменит то, как деньги перемещаются по миру
Джедар МакКалеб, главный технолог компании Stellar криптовалюта, цифровая валюта, которая завоевывает себе репутацию, предлагая опыт в криптографических транзакциях на уровне предприятия.Stellar сотрудничает с такими популярными компаниями, как International Business Machines Corporation (NYSE: IBM), чтобы упростить и ускорить трансграничные денежные транзакции.
Объявляя о партнерстве между Stellar и International Business Machines Corporation (NYSE: IBM) еще в 2017 году, Джед Маккалеб предсказал, что новое сотрудничество представляет собой важную веху для Stellar, а также индустрии финансовых технологий в целом. Он добавил, что технология блокчейн используется для облегчения трансграничных платежей.
Предсказывая будущее криптоиндустрии, он отметил, что после того, как она будет полностью масштабирована International Business Machines Corporation (NYSE: IBM), новая технология потенциально может изменить способ перемещения денег по всему миру. Stellar имеет конкуренцию на рынке корпоративных криптографических решений со стороны Ripple, другой криптовалюты с низкими комиссиями за трансграничный перевод.
Так же, как Tesla, Inc. (NASDAQ: TSLA), Shopify Inc. (NYSE: SHOP) и Square, Inc. (NYSE: SQ), International Business Machines Corporation (NYSE: IBM) является одной из ведущих криптовалютных компаний. согласно 10 крупнейшим прогнозам криптовалюты на 2021 год.
9. Чанпэн Чжао, генеральный директор BinanceПрогноз: на то, чтобы стать децентрализованной автономной организацией, уйдут годы
Чанпэн Чжао является генеральным директором Binacce, глобальной платформы обмена криптовалютой, такой же, как и Coinacce. (NASDAQ: COIN), это крупнейшая биржа цифровых валют с точки зрения объемов торгов. Биржа также предлагает Binance Coin, криптовалюту, используемую для транзакций на платформе Binance. Чжао дал интервью изданию деловых новостей Bloomberg в апреле.
Когда его спросили о будущем публичном листинге его биржи после блокбастерного дебюта Coinbase Global, Inc. (NASDAQ: COIN) на фондовом рынке в начале этого года, Чжао категорически заявил, что биржа Binance не имеет таких планов, заявив, что у его компании было достаточно денег, и она могла расти без посторонней помощи.
Binance — главный конкурент Coinbase Global, Inc. (NASDAQ: COIN), крупнейшей в мире биржи криптовалют по стоимости транзакций в их сети.Когда его настаивали на том, что его компания управляется только программным обеспечением, Чжао сказал, что Binance все еще может стать децентрализованной автономной организацией, но это займет несколько лет.
Так же, как Tesla, Inc. (NASDAQ: TSLA), Shopify Inc. (NYSE: SHOP) и Square, Inc. (NYSE: SQ), Coinbase Global, Inc. (NASDAQ: COIN) является одной из ведущих криптовалютных компаний. акций согласно 10 крупнейшим прогнозам криптовалюты в 2021 году.
8. Тимоти Массад, бывший председатель Комиссии по торговле товарными фьючерсамиПрогноз: сбои в стоимости стейблкойнов могут нанести ущерб криптовалюте
adТимоти председатель Комиссии по торговле товарными фьючерсами и эксперт по цифровым валютам.В майском обзоре бизнес-новостей Bloomberg Массад подробно рассказал о Tether, криптовалюте, привязанной к доллару США, которую в недавнем прошлом поддерживали такие компании, как Mastercard Incorporated (NYSE: MA).
Поскольку Tether привязан к стабильной фиатной валюте, он намного более стабилен с точки зрения цены, чем другие монеты на рынке, что делает его подходящим кандидатом на криптовалюту для Mastercard Incorporated (NYSE: MA). В своей статье в Bloomberg Массад подробно рассказал, как это ключевое различие между Tether и другими цифровыми валютами повлияет на более широкую криптоиндустрию.
Он сравнил гипотетическое падение стоимости Tether до уровня ниже 1 доллара с крахом Lehman Brothers перед финансовым кризисом 2008 года, который затронул даже таких гигантов рынка, как Mastercard Incorporated (NYSE: MA). Массад писал, что сбои в стоимости стейблкоина могут нанести ущерб более широкому рынку криптовалют, если не вмешаются регуляторы.
Так же, как Tesla, Inc. (NASDAQ: TSLA), Shopify Inc. (NYSE: SHOP) и Square, Inc. ( NYSE: SQ), Mastercard Incorporated (NYSE: MA) — одна из ведущих криптовалютных акций согласно 10 крупнейшим прогнозам криптовалюты на 2021 год.
7. Чарльз Хоскинсон, генеральный директор Input Output ГонконгПрогноз: Cardano более энергоэффективен, чем биткойн
Чарльз Хоскинсон, генеральный директор исследовательской фирмы Input Output Hong Kong и один из основателей Cardano, криптовалюта на основе блокчейна, которая не сильно отличается от криптовалют, используемых крупными фирмами, такими как DocuSign, Inc. (NASDAQ: DOCU), для повышения общего доверия к цифровым валютам в деловом мире.
Однако Cardano отличается от цифровых монет, принимаемых DocuSign, Inc.(NASDAQ: DOCU), поскольку он более энергоэффективен, чем другие валюты, — об этом Хоскинсон поднял в интервью изданию деловых новостей Forbes в апреле. Основатель Кардано сказал, что его валюта в 1,6 миллиона раз более энергоэффективна, чем биткойн.
Общая нагрузка, которую майнинг монет создает для окружающей среды, вынудила такие фирмы, как DocuSign, Inc. (NASDAQ: DOCU) перейти на энергоэффективные варианты, что привело к резкому падению стоимости криптовалют, которые являются энергоемкими или нет использовать чистые энергетические решения для майнинга.
Так же, как Tesla, Inc. (NASDAQ: TSLA), Shopify Inc. (NYSE: SHOP) и Square, Inc. (NYSE: SQ), DocuSign, Inc. (NASDAQ: DOCU) является одной из ведущих криптовалютных компаний. согласно 10 крупнейшим прогнозам криптовалюты в 2021 году.
6. Брайан Келли, генеральный директор BKCM LLCПрогноз: варианты использования увеличат ценность биткойн-наличных, как и другие криптовалюты
Брайан Келли — генеральный директор BKC LLC и одним из первых сторонников более широкого внедрения Bitcoin Cash, побочного продукта Биткойн, добываемого с использованием мощного компьютерного оборудования, продаваемого такими компаниями, как NVIDIA Corporation (NASDAQ: NVDA).Биткойн-наличные имеют несколько преимуществ перед биткойнами, в том числе более высокую скорость транзакций.
Однако рынок медленно осваивает неиспользованный потенциал Bitcoin Cash, что очень похоже на недооцененную визуальную вычислительную мощность чипов NVIDIA Corporation (NASDAQ: NVDA). Келли, опытный финансовый эксперт, считает, что ценность новых криптовалют можно повысить, только увеличив количество вариантов их использования.
NVIDIA Corporation (NASDAQ: NVDA), сделав свое оборудование более адаптируемым, благодаря этой стратегии успешно стала ведущим производителем компьютерного оборудования.В интервью деловому новостному изданию CNBC пару лет назад Келли назвал Bitcoin Cash необходимой криптовалютой, основываясь на новостях о создании фонда развития Bitcoin Cash.
Так же, как Tesla, Inc. (NASDAQ: TSLA), Shopify Inc. (NYSE: SHOP) и Square, Inc. (NYSE: SQ), NVIDIA Corporation (NASDAQ: NVDA) является одной из ведущих криптовалютных компаний по данным 10 самых больших прогнозов криптовалюты в 2021 году.
Нажмите, чтобы продолжить чтение и увидеть 5 самых крупных прогнозов криптовалют в 2021 году .
Предлагаемые статьи:
Раскрытие информации: Нет. 10 самых крупных прогнозов по криптовалюте в 2021 году изначально опубликовано на Insider Monkey.