ФРс

Что произошло?

В ночь с 3 на 4 января, после закрытия нью-йоркских торгов, на рынке валют произошли резкие кратковременные изменения. В том числе, в течение 15 минут относительно доллара США

• японская иена укрепилась на 4%,
• британский фунт упал на 1,1%,
• австралийский доллар упал на 2%,
• новозеландский доллар упал на 1%.

В течение дня все валюты, кроме иены, вернулись к прежним уровням.

Утром 3 января, на старте торгов на Московской бирже, рубль также падал к доллару США — на 2,9%, сразу восстановившись.

Михаил Дорофеев, глава аналитического департамента и управляющий портфелем DTI Algorithmic:

«На вершине сформированного на графике курса доллара США к рублю „шипа“ проходили сделки. Судя по ленте сделок, в тот день кто-то купил более 3700 контрактов USDRUB_TOM, что эквивалентно $3,7 млн.»

Предлагаю вашему вниманию новый пост о применении data mining к текстам, спарсенным из блогов Смартлаба.

Идея исследования: ежемесячно парсить все посты со Смартлаба и применять к ним метод из класса методов тематического моделирования.

В прошлый раз был применён метод BigARTM из класса методов тематического моделирования. Ряд темы оказались не вполне интерпретируемы. Кроме того этот метод — несмотря на всю его прогрессивность (детальное описание: Воронцов К.В. Вероятностное тематическое моделирование: обзор моделей и аддитивная регуляризация) по сравнению со, скажем, методом LDA - не лишён существенных недостатков. Так, он не позволяет юзеру автоматически выбирать число тем, а также не предлагает метрики для выяснения, какую долю исходной информации позволяет сохранить модель в целом и отдельные темы — в частности

Поэтому моя команда разработала собственный оригинальный метод тематического моделирования. Он позволяет группировать слова («термы», «токены») из множества документов по темам. При этом — в отличие от большинства аналогов — он позволяет автоматически выбирать число тем, а также включает простые и понятные метрики, которые позволяют выяснить, какую долю исходной информации позволяет сохранить модель в целом и отдельные темы — в частности.

Спрос на долговые бумаги США опустился до минимума 2008 г., подсчитали в Bloomberg.

За весь прошлый год Министерство финансов США разместило облигаций на 2,4 трлн долларов, тогда как спрос на них составил 6,24 трлн долларов. Таким образом, объем подтвержденных заявок превысил предложение в 2,6 раза, что является самым низким показателем с 2008 г., сообщило агентство Bloomberg.

Начало текущего года не вселило оптимизма — на первом аукционе предложение превысило спрос лишь в 2,4 раза.

Также стоит отметить, что среднесуточный объем торгов американскими гособлигациями в 2018 г. составил 547,8 млрд долларов, что ниже чем в 2011 г. на 20 млрд долларов. Но за это же время сумма госдолга страны выросла в 1,5 раза.