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 4 похожих постов

Поиск: #embedding

当前筛选 #embedding清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15053 · 12.08.2025, 14:00

#typescript#embedding#visualization Embedding Atlas is a powerful tool that helps you easily visualize and explore large sets of data points called embeddings. It automatically groups and labels data, shows dense areas and outliers clearly, and lets you search for similar items in real time. It works fast even with millions of points using modern web technology and can be used in Python, Jupyter notebooks, or web apps. This means you can better understand complex data, find patterns, and make decisions faster without complicated setup or slow performance. It’s open source and privacy-friendly since your data stays on your device. https://github.com/apple/embedding-atlas

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8262 · 13.08.2025, 13:04

🌟Embedding Atlas: визуализация структуры эмбедингов прямо в браузере. Embedding Atlas — опенсорсный инструмент от Apple для интерактивной визуализации больших наборов векторных представлений, который позволяет не просто смотреть на облако точек, а полноценно с ним работать. И что самое приятное, он способен отрисовывать до нескольких миллионов точек благодаря реализации на WebGPU. 🟡Автоматическая кластеризация и разметка данных. Embedding Atlas сам находит скопления в данных и подписывает их, позволяя мгновенно сориентироваться в общей структуре датасета. Чтобы отделить реальные кластеры от случайных выбросов, используется оценка плотности ядра с отрисовкой контуров плотности. Решена и вечная проблема визуализаций - "каша" из перекрывающихся точек. Embedding Atlas использует технологию order-independent transparency, так что даже при большом наложении точек картинка остаётся четкой и информативной. 🟡Интерактивность. В инструменте есть поиск в реальном времени и нахождение ближайших соседей. Можно ввести текстовый запрос или просто кликнуть на любую точку в облаке, и Embedding Atlas мгновенно подсветит наиболее похожие на нее данные. Еще есть интерактивный фильтр по метаданным. Например, можно выбрать на гистограмме определенный класс объектов, и визуализация тут же отфильтрует эмбединги, оставив только соответствующие ему точки. 🟡Embedding Atlas поставляется в виде 2 пакетов: 🟢Python-пакет Дает три варианта интеграции: утилиту командной строки для быстрой визуализации датафреймов, виджет для Jupyter, позволяющий встраивать атлас прямо в ноутбуки, и компонент для Streamlit, если вы создаете полноценные веб-приложения. 🟢Npm-пакет Этот пакет для тех, кто хочет встроить визуализацию в собственные веб-приложения. Он предоставляет готовые UI-компоненты в виде API: Table, EmbeddingView, EmbeddingViewMosaic и EmbeddingAtlas. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Страница проекта 🟡Документация 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Embedding#Visualisation#Apple

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14750 · 25.05.2025, 13:00

#typescript#embedding#mcp#telegram#telegram_bot This tool helps you search through Telegram chat records using advanced technology like vector search and semantic matching. It uses OpenAI's semantic vector technology to make your searches smarter and more accurate. This means you can find messages more easily and quickly. It's beneficial because it saves time and helps you find important information in your chats. To use it, you need to install it on your computer by following some steps, and then you can access it through a local website. https://github.com/groupultra/telegram-search

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026, 14:30

#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG