TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← 🍯 Горшочек, вари! | Ковтун Александр

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @willberich · Post #708 · 29 мар.

Что происходит? Рассуждения об инвестициях в ОФЗ по текущим ценам Итак, с депозитами разобрались, с накопительными счетами (НС) – тоже. А что насчет ОФЗ? Ожидания высокой доходности ОФЗ не оправдались. Пока. Взамен в моменте сложилась дилемма: короткие ОФЗ по текущим ценам не так выгодны, как короткие вклады, но на сроки >9 месяцев ОФЗ по текущим ценам выгоднее вкладов. Что делать? ⚠️ Прежде чем рассуждать дальше, напомню: наши личные финансовые и инвестиционные решения должны основываться на наших личных убеждениях, отношению к риску и его оценке. Базовые допущения: ▪️рассуждения приводятся в контексте текущих санкций и ответных мер ▪️речь идет о сохранении денег или об инвестициях, а не о спекуляциях ▪️есть налог на купоны по ОФЗ, но нет налога на %% по депозитам 📍До 1 года Коротких выпусков ОФЗ не так много: на 4, 8 и 10 месяцев. В моменте доходность по ним составляет ок.16-17%, а с учетом налога ок.14-15%. Что ниже коротких депозитов со ставками около 20+%. Кто их тогда покупает (кроме спекулянтов, рассчитывающих на колебания цен)? Например, те, у кого: ▪️нет доверия к банкам/АСВ ▪️есть потребность в подобной диверсификации (например, не получается соблюдать страхуемый лимит в ₽1,4 млн) ▪️есть желание дождаться хороших цен на фондовом рынке, но не сидеть при этом в депозите/НС; ▪️есть уверенность в падении ключевой ставки до 17% или ниже в ближайшее время Для остальных, по идее, депозиты или НС остаются более привлекательными. 📍До 3 лет Вариантов больше – 8 выпусков со сроками от 1 года 5 месяцев до 2 лет 10 месяцев. Доходности где-то 14-15% (после налога 12-13%). В моменте это выше депозитов – там предлагают ниже 12% (хотя есть и редкие исключения). Среднесрочные ОФЗ могут быть интересны тем, кто хочет зафиксировать доходность на этот срок на уровне выше текущих депозитов и уверен в снижении ключевой ниже 15% на горизонте 6-9 месяцев. Или рассчитывает на резкий рост цен на ОФЗ в течение года для их последующей перепродажи. Однако на этом горизонте ОФЗ скорее нужны для диверсификации из-за необходимости учитывать высокую инфляцию и альтернативные доходности (по фондовому рынку). Ведь из-за текущих санкций и макроэкономики деньгам просто некуда выходить из России, а значит они могут в конце концов стимулировать инфляцию и/или перетекать на фондовый рынок. Как это происходит в Иране, который сейчас часто вспоминают как ближайший пример изолированной экономики. 📍От 3 лет Самый широкий выбор и наиболее низкие ставки, в районе 13% и ниже. Из-за ЛДВ налог влияет только на купоны (если держать до погашения), а вкладов на такие сроки чаще всего просто нет. Покупателей ОФЗ заметно меньше, а их ожидания могут быть дополнительно связаны с надеждой на получение долгосрочной доходности на уровне исторической среднерыночной (если все вернется на круги своя). Однако высокая неопределенность, инфляция и слишком длинная «срочность» служат существенными ограничениями для их покупки. Что в итоге делать с ОФЗ, каждый решает самостоятельно. Но в происходящем нам стоит учитывать еще 2 момента: 1️⃣ Клиенты брокера «Универ Капитал» потеряли свои вложения в ОФЗ: их активы были принудительно проданы Национальным клиринговым центром (НКЦ) на открытии рынка в счет погашения задолженности брокера перед НКЦ. Объем безвозвратных убытков составил ок.173,8 млн рублей. Если кратко – это неприятно и неожиданно для тех инвесторов, но законно. Если подробно, то вся история здесь. Сейчас лучше пользоваться крупными брокерами, аффилированными с банками из перечня системно-значимых. Подобные риски от этого не исчезнут, но уменьшатся хотя бы в теории. 2️⃣ Нерезидентов рано или поздно все-таки должны «выпустить» из ОФЗ. Как и когда именно это произойдет, неизвестно. Но этот выход, когда он случится, однозначно повлияет на цену и будет толкать ее вниз (а доходности - вверх). Вероятность получения более высоких доходностей сохраняется, поэтому для тех, кто готов подождать, вклады и НС по-прежнему остаются интересными. А вы сейчас покупаете/купили ОФЗ?👇🏻 #чтопроисходит#инвестиции P.S. Берегите себя и своих близких, а также свои финансы🕊

Результаты

Найдено 7 похожих постов

Поиск: #datasets

当前筛选 #datasets清除筛选
О городах и данных

@datainthecity · Post #138 · 29.12.2022, 09:36

47.8 миллионов километров дорог распознано в картах Bing и выложено Microsoft онлайн в виде открытых данных под лицензией ODbl [1]. В данных совсем нет Китая, Японии, Кореи, Папуа Новая-Гвинея. Но Россия есть, и обитаемая зона её не так велика как географическая. Все данные в формате TSV, сжатый объём около 10GB. Ссылки։ [1] https://github.com/microsoft/RoadDetections #opendata#datasets#microsoft

Город на карте

@geomapers · Post #564 · 07.04.2026, 12:34

В рубрике как это устроено у них могу сказать что для меня открытие этого года в том сколько спешно-успешно распространяются сервисы для доступа к геоданным на базе спецификации STAC (SpatioTemporal Asset Catalogs). Я как раз обновляю реестр каталогов данных Dateno и у меня сервисов поддерживающих спецификацию STAC накопилось уже 168. Скорее будет больше. При этом изначально я их классифицировал как отдельное ПО, потому что большая часть сервисов были на базе референсных реализаций, а правильнее классифицировать как протокол, а ПО определять иначе. Например, после появления расширения STAC для Geoserver (ПО с открытым кодом для создания OGC совместимых API, используется по всему миру) Особенность спецификации STAC в том что из нее сложно преобразовывать в другие спецификации и отсюда сложность в индексации в Dateno. То что обычно называют датасетом в STAC называется каталогом, в рамках этого каталога публикуются ресурсы охватывающие территорию заданную этим каталогом, но в разные промежутки времени (еженедельно, ежедневно, ежечасно и тд). В результате внутри одного набора данных могут быть тысячи и миллионы файлов. Рассматривать ресурсы как отдельные наборы данных будет некорректно, а как отображать карточки с таким числом файлов непонятно. И, кстати, перечень каталогов STAC сервисов на StacIndex неполон, у нас в реестре Dateno полнее будет, а в живой природе их сильно больше потому что, как я упоминал, он теперь поддерживается расширением GeoServer'а, а этих инсталляций в мире очень много. P.S. Кстати, у Роскосмоса тоже есть открытый STAC каталог, с декларируемыми примерно 200ТБ данными. Явление необычное при нынешнем тренде в РФ на закрытость. #opendata#geodata#datasets

Город на карте

@geomapers · Post #450 · 30.09.2025, 13:00

GlobalBuildingAtlas набор данных по всем зданиям в мире, общим объёмом в 36 терабайт. Опубликован в апреле 2025 г. , доступен для полной выгрузки и как сервис WFS. Под лицензией CC-BY-NC 3.0 (свободное использование для некоммерческих целей) #opendata#datasets#geodata

Город на карте

@geomapers · Post #316 · 23.04.2025, 06:09

Ещё одна важная находка, оказывается облачные LLM'ки вполне неплохо научились восстанавливать данные из графиков. Причём в разных формах и разных стилях. Это даёт довольно существенные возможности по превращению PDF отчетов и презентаций в таблицы с данными. Слишком многие данные вот таким образом закопаны в официальных отчётах. А теперь можно их "выковыривать" гораздо более универсальными способами. #data#datasets#llm

Город на карте

@geomapers · Post #72 · 19.08.2024, 09:48

В рубрике интересных проектов на данныхGeoSeer [1], поисковая система по геоданным, а конкретнее по точкам API по стандартам WFS, WMC, WCS по всему миру. Я писал о нём год назад [2] и в течение года ни раз обращал внимание. Из интересного: 1. 3.5 миллиона проиндексированных георесурсов/геоданных 2. За деньги доступно API для поиска 3. Любопытная статистика по охвату [3] 4. Дают расширенное описание георесурсов с учётом его геохарактеристик (области, атрибутов WFC/WMS и др.) [4] Из особенностей: - более 60%, примерно 2 миллиона записей - это геоданные Германии. Для сравнения в Dateno 4.4 миллиона георесурсов из которых к Германии относятся 1.89, это около 43%. - реестр источников не публикуют, вернее обещают доступность только через API при платном тарифе - фасетного поиска нет, только достаточно простой язык запросов - поскольку индексируются WMS, WFC, WCS и WMTS то охватывает гораздо больше точек подключения в этих стандартах, но не охватывает все остальные геоданные, на порталах открытых данных и в каталогах ArcGIS и не только. Разницу между GeoSeer и Dateno можно описать так: 1. ✅В Dateno есть публичный реестр всех источников, он не скрывается, любой желающий может скачать его как датасет [4]. 2. ✅В Dateno есть много открытой статистики [5]. Она пока мало визуализируется, но с ней можно работать. 3. ✅В Dateno есть быстрый фасетный поиск и фильтрация по странам/территориям и другим критериям 4. ✅Dateno агрегирует геоданные из порталов неохваченных GeoSeer поскольку они не по стандартам OGC. 5. ❌Пока в Dateno нет охвата любых источников геоданным по стандартам OGC 6. ❌Пока в Dateno нет расширенного вывода метаданных для георесурсов В целом пересечение индексов GeoSeer и Dateno в части геоданных около 60-80%. GeoSeer для проекта выглядит как хороший референсный проект для проверки полноты собственной базы. Ссылки: [1] https://www.geoseer.net [2] https://t.me/begtin/5071 [3] https://www.geoseer.net/stats/ [4] https://github.com/commondataio/dataportals-registry/ [5] https://github.com/commondataio/dateno-stats #opendata#datasearch#datasets#geodata#spatial

djangoproject

@djangoproject · Post #153 · 03.09.2016, 20:20

http://wla.berkeley.edu/~cs61a/fa11/lectures/streams.html In this chapter, we continue our discussion of real-world applications by developing new tools to process #sequential#data. In Chapter 2, we introduced a sequence interface, implemented in Python by built-in data types such as #tuple and #list. #Sequences supported two operations: querying their length and accessing an element by index. In Chapter 3, we developed a user-defined implementations of the sequence interface, the Rlist class for representing recursive lists. These sequence types proved effective for representing and accessing a wide variety of sequential #datasets.

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14661 · 02.05.2025, 11:30

#typescript#ai#analytics#datasets#dspy#evaluation#gpt#llm#llmops#low_code#observability#openai#prompt_engineering LangWatch helps you monitor, test, and improve AI applications by tracking performance, comparing different setups, and optimizing prompts automatically. It works with any AI tool or framework, keeps your data secure, and lets you collaborate with experts to fix issues quickly, making your AI more reliable and efficient. https://github.com/langwatch/langwatch