Курсы криптовалют

🚀 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


  • XRP под давлением: Анализ аномальных продаж на Upbit и перспективы актива (18.02.2026 12:15)

    Позитивные драйверы включают в себя растущее признание криптовалют в качестве альтернативных инвестиций, потенциал роста рынка, и развитие инфраструктуры для хранения и использования цифровых активов. Мы видим, как институциональные инвесторы начинают включать криптовалюты в свои портфели, что свидетельствует о долгосрочном потенциале этого класса активов. Развитие технологий, таких как блокчейн и смарт-контракты, открывает новые возможности для инноваций и создания ценности.

  • Тень над рынком: тарифы и предупреждения

    Недавние исследования, словно голоса предков, шепчут о том, что тарифы президента Трампа замедляют рост экономики, вопреки уверениям, что бремя ложится на плечи других. Высокая оценка акций сама по себе может привести к падению, но если тарифы станут настоящим препятствием, рынок может рухнуть, как старый дом под напором бури.

  • Нвидия: Падение после 25 февраля?

    Как правило, после таких отчетов акции взлетают. И в данном случае, безусловно, результаты будут впечатляющими. Однако, позвольте мне высказать точку зрения, отличающуюся от общепринятой. Я полагаю, что акции Nvidia упадут после 25 февраля. Ведь, как известно, рынок всегда находит способ разочаровать тех, кто ожидает слишком многого.

  • Российский рынок: в ожидании триггеров роста и под давлением санкций (18.02.2026 10:33)

    А вот и «Дом.РФ» вынырнул с отчётом. Чистая прибыль выросла до 88,8 миллиардов рублей. Звучит неплохо, да? Но рынок, как назло, никак не реагирует. Видимо, все уже заложили эти цифры в котировки. Знаете, как с хорошим фильмом: когда все знают сюжет, то смотреть его уже неинтересно. Чистые процентные доходы тоже подросли, до 161,9 миллиардов. Ну, что тут скажешь? Работают, не перерабатывают. Но, опять же, рынок как будто говорит: «Да, мы знаем, и что с того?».

  • Молекулярный дизайн за пределами данных: Квантовый искусственный интеллект открывает новые горизонты

    Новый подход сочетает квантовый отжиг с генеративными нейронными сетями для создания молекул с улучшенными свойствами, превосходящими характеристики исходных данных.

  • Искусственный интеллект и жажда капитала

    Капитальные затраты, особенно на серверы и центры обработки данных, необходимые для поддержки растущего спроса на ИИ, достигли рекордных уровней. И, судя по всему, эта тенденция сохранится. Однако, как гласит старая поговорка, не всё то золото, что блестит. За этим бурным ростом скрывается весьма любопытная тайна.

  • Выявление мошеннических схем в потоковых сетях: новый подход

    В статье представлен эффективный алгоритм для обнаружения подозрительной активности в транзакционных потоках, учитывающий временные зависимости и позволяющий быстро выявлять аномальные схемы.

  • Altria: Дым, Зеркала и Невероятная Вероятность

    В последние пять лет Altria демонстрировала годовую доходность, приближающуюся к 18%, с учетом реинвестирования дивидендов. Это, конечно, впечатляет. Но давайте задумаемся: если бы вместо инвестиций в Altria вы просто бросали деньги в случайные направления, вероятность получения аналогичного результата, возможно, не так уж и мала. (Это, конечно, шутка. Хотя, учитывая непредсказуемость рынка, кто знает?) Для сравнения, индекс S&P 500 за тот же период показал доходность около 13%. Разница есть, но насколько она значима, если учесть, что мы говорим о компании, которая зарабатывает деньги на привычке, которая, как известно, сокращает жизнь? (Это риторический вопрос.)

  • Искусственный интеллект: тренировка в виртуальном мире
    Данная схема иллюстрирует процесс генерации обучающих данных для искусственного интеллекта посредством симуляции, позволяя создавать размеченные наборы данных без необходимости физического взаимодействия с окружающей средой.

    В статье рассматривается, как симуляции и цифровые двойники помогают создавать данные для обучения ИИ, решая проблемы нехватки данных и адаптации к реальному миру.