🚀 Готовы к криптовалютным новостям? Присоединяйтесь к Telegram-каналу @Cryptomoonru прямо сейчас! Получайте обновления в режиме реального времени, анализ рынка и советы инсайдеров. Не пропустите! Нажмите здесь: 👇
☞CryptoMoon Telegram
- Российский рынок акций: Рост на фоне смягчения ДКП и геополитической стабильности (28.01.2026 11:32)
Геополитика? А что геополитика? Пока все относительно спокойно, и это, конечно, позитив. Но давайте не забывать, что мир — место непредсказуемое. В любой момент может что-нибудь случиться, и тогда все наши графики и прогнозы пойдут прахом. Доллар, кстати, тоже живет своей жизнью. Разговоры о его стабильности – это, конечно, хорошо, но посмотрим на реальные цифры. Пока что, похоже, он пытается найти свою точку равновесия.
- Искусственный интеллект и рынок квот: Стимулирование эффективности и устойчивости
Новая система, основанная на принципах торговли квотами, может стать инструментом для оптимизации использования вычислительных ресурсов и снижения экологического следа искусственного интеллекта.
- Рынки прогнозов: извлечение знаний из истории торгов
Новый подход позволяет оценить вероятность исходов событий, анализируя данные о ценах и объемах сделок на рынках прогнозов.
- Тень Кремния: Оценка и Безысходность
Предлагаю вашему вниманию три объекта для инвестиций в 2026 году, выбранные по принципу, скорее, экзистенциальной необходимости, чем рыночной конъюнктуры. Сумма в 50 000 единиц, распределенная между этими тремя сущностями, может, конечно, принести прибыль. Но, скорее, она лишь позволит вам ощутить свою незначительность в масштабах надвигающейся технологической сингулярности.
- Этот MSTR ETF… Что вообще происходит?
Этот ETF, как я понимаю, пытается выжать прибыль из акций Strategy (MSTR), которые, в свою очередь, связаны с биткоином. Ну, прекрасно. Но если компания не зарабатывает деньги, откуда берутся эти дивиденды? Это как если бы я решил раздавать деньги соседям, не имея при этом никакого дохода. Просто нелогично, понимаете?
- Искусственный интеллект на бирже: адаптивная стратегия для роста капитала
В статье представлена гибридная система алгоритмической торговли, использующая искусственный интеллект для анализа рыночных данных и оптимизации инвестиционных стратегий.
- Ripple Treasury: Институциональные деньги в XRP и RLUSD – новый этап развития DeFi? (28.01.2026 04:45)
Запуск Ripple Treasury – это не просто еще один проект в сфере DeFi. Это, черт возьми, революция! Долгое время корпоративные финансы были застрявшими в прошлом, скованными устаревшими технологиями и бюрократией. Ripple Treasury призвана изменить это, объединив традиционные корпоративные финансы с блокчейн-инфраструктурой. Представьте себе: мгновенные международные платежи, прозрачные транзакции, снижение затрат и повышение эффективности. Это не просто мечта, это реальность, которую Ripple приближает с каждым днем. Ripple не просто строит платформу, она создает экосистему, в которой предприятия могут легко и безопасно управлять своими финансами. Это как построить автостраду для капитала, которая соединяет предприятия по всему миру. И это, черт возьми, впечатляет! Стратегическое видение Ripple очевидно: стать ключевым игроком в сфере институциональных криптовалютных решений. Они не просто хотят, чтобы XRP и RLUSD использовались в качестве спекулятивных активов, они хотят, чтобы они стали основой мировой финансовой системы. И это, черт возьми, амбициозно!
- Приложенные Цифры и Замок Эквиникс: Сказка о Данных
На первый взгляд, все выглядит разумно: строят огромные залы, наполняют их гудящими машинами, сдают в аренду тем, кто хочет заставить эти машины думать. Даже попытались создать свой собственный облачный разум в 2023 году, но быстро поняли, что это как пытаться обучить попугая философии – забавно, но непрактично. Разум этот, естественно, собираются отдать на откуп другим, чтобы не мешался под ногами и не оттягивал прибыль. Ведь зачем заниматься тем, что не приносит денег, когда можно просто сдавать в аренду место для чужих мозгов?
- Геометрия спектров: новый взгляд на надежность и эффективность нейросетей
Исследование предлагает оригинальный подход к повышению устойчивости и снижению вычислительных затрат глубокого обучения, используя инструменты теории случайных матриц.