Регистрация

Aistocks

BIDU 1D: пробой фигуры + запуск аренды робо-каровBIDU 1D: пробой фигуры + запуск аренды робо-каров усиливает бычий сценарий На дневном графике Baidu (BIDU) цена пробила границу симметричного треугольника вверх, сформированного внутри нисходящего канала. Прорыв произошёл раньше соприкосновения с верхней границей канала, что подтверждает инициативу покупателей. Позитивный объём на пробое, закрепление выше MA50 и попытка пробить MA200 усиливают сценарий выхода вверх. Ключевая зона $90.09 (0.5 Fibo). Технически ближайшие цели расположены на уровнях: $105.47 (1.0 Fibo), $113.68 (1.272), $124.06 (1.618). Поддержка — зона $82.02–$90.09. Вход по рынку или на ретесте $90 с коротким стопом под $82. Фундаментально: Baidu остаётся флагманом китайских технологий, а новости о запуске Car Inc сервиса аренды автономных автомобилей на базе Baidu Apollo значительно усиливают долгосрочный бычий кейс. Речь идёт о полностью автономных авто, уже доступных для бронирования, — от 4 часов до 7 дней аренды. Это прямое масштабируемое применение технологий Baidu в реальной экономике, подтверждающее потенциал её бизнеса в AI и автономном вождении. При капитализации $32.6B и P/E около 12, BIDU может быть серьёзно недооценён на фоне восстановления интереса к китайским технологическим компаниям. Тактический план: — Вход: рынок / ретест $90 — Цели: $105.47 / $113.68 / $124.06 — Стоп: под $82 Когда робот берёт тебя на работу, а не наоборот — время покупать Baidu.
NASDAQ:BIDUДлинная
от TotoshkaTrades
3
ARKK: когда пробой — это не просто пробой, а билет до уровня $91На недельном графике ARKK вышел из затяжного восходящего канала, завершив консолидацию, которая длилась более года. Пробой верхней границы и уверенное закрепление над уровнем $71.40 дают сигнал о смене фазы — от накопления к импульсному росту. Вход произошёл после «золотого креста» (пересечения MA50 и MA200), а объёмы заметно выросли, подтверждая интерес институциональных игроков. Цена преодолела ключевые уровни 0.5 и 0.618 по Фибоначчи, а следующий ориентир — расширение 1.618 на уровне $91.40. Техническая картина дополнительно усилена показателями стахастика и MACD — оба индикатора в фазе бычьего импульса без признаков перегретости. Объёмный профиль показывает, что выше $75 нет существенных зон предложения — это может ускорить движение к целям. Фундаментально ARKK остаётся спорным, но интересным активом: несмотря на слабые финансовые метрики отдельных компаний в портфеле, сам ETF фокусируется на передовых темах — AI, инновации, автоматизация, биотех. Под управлением более $9.3 млрд, приток капитала в 2025 году — +$1.1 млрд. Средняя доходность YTD составляет 37%, а доля ключевых активов (TSLA, NVDA, COIN) снова растёт. Это делает ARKK не просто ставкой на одну идею, а диверсифицированным инструментом для участия в технологическом ралли. Тактический план: — Вход: маркет $69.50 или на ретесте уровня — Цель: $80.21 (1.272), $91.40 (1.618 Fibo) Иногда пробой канала — это просто пробой. Но когда за ним стоит объём, золотой крест и миллиарды под управлением — это уже сигнал повнимательнее пристегнуть ремни.
CBOE:ARKKДлинная
от TotoshkaTrades
3
Инвестор видит перспективы дохода в технологиях Машинного обучен❄️ Всем добрый день и позитивного настроения! Уверены, что многие уже читали и знают про технологии Машинного обучения (ML). Данному сектору рынка аналитики уже сейчас пророчат рост в геометрической прогрессии💸 Машинное обучение (ML) - одна из базовый подотраслей, входящее в сферу искусственного интеллекта (AI). Это мощный инструмент анализа данных, который заставляет компьютеры обучаться на основе алгоритмов и данных, имитируя процессы обучения, наблюдаемые у человека. Резкий рост внедрения ML и AI в различных отраслях – здравоохранении, автомобилестроении, розничной торговле, производстве и других – является ключевым фактором, стимулирующим развитие рынка. Если углубиться в основы машинного обучения, то можно выделить два основных типа: контролируемое и неконтролируемое: В первом случае наборы данных маркируются, что позволяет программному обеспечению прийти к заранее определенным выводам. Во втором случае программное обеспечение самостоятельно выявляет закономерности в данных, что подтверждается такими методами, как анализ главных компонент, выявляющий ключевые объясняющие факторы. Рынок сегодня Технологии ML обладают множеством преимуществ, стимулирующих рост рынка. Однако проблемы сохраняются, и одним из основных препятствий являются неточные и недостаточно разработанные алгоритмы. Необходимость точности в Больших Данных и машинном обучении подчеркивает важность отточенных алгоритмов, чтобы предотвратить получение ошибочных результатов. Прогнозы Fortune Business Insights и Market Research Future рисуют картину необычайного роста: по оценкам, к 2029 году объем отрасли достигнет $210 млрд, а к 2030 году - $ 106 млрд соответственно. По сути, путь машинного обучения отмечен метеоритным взлетом, преобразующим отрасли и катализирующим достижения, которые раньше считались футуристическими. По мере продвижения по этой траектории ландшафт возможностей продолжает расширяться благодаря инновациям и неутолимому аппетиту к использованию возможностей машинного обучения. Перспективные компании из сферы ML В динамичном ландшафте 2023 года в центре внимания оказываются компании, которые не просто внедряют машинное обучение, но и завоевывают свою нишу в этом преобразующем секторе. Хотя эти компании не занимаются исключительно машинным обучением, они добились значительных успехов в этой области: 1 Nvidia Компания Nvidia, некогда синоним высококлассной графики для видеоигр, успешно диверсифицировалась в сферу ИИ и машинного обучения. Аппаратное обеспечение Nvidia, известное своими графическими процессорами (GPU), помогает обрабатывать огромные массивы данных, необходимые для приложений машинного обучения. Став технологическим лидером в полупроводниковой отрасли, графические процессоры Nvidia способствуют развитию высокопроизводительных вычислений, быстрому развитию центров обработки данных и ускорению обучения моделей ИИ. Компания не ограничивается аппаратным обеспечением и предлагает обширную библиотеку программного обеспечения для поддержки внедрения технологий машинного обучения. Клиенты компании работают в самых разных отраслях, включая разработку автономных транспортных средств, биотехнологические исследования и оптимизацию цепочек поставок для розничной торговли. Благодаря высоким показателям операционной прибыли и значительным инвестициям в исследования и разработки, Nvidia является силой, с которой стоит считаться на арене машинного обучения. 2 Tesla Компания Tesla - синоним передовых электромобилей, делает успехи в области машинного обучения благодаря своей работе над созданием самоуправляемых автомобилей. Автопилот Tesla и развивающаяся система полного самообучения с легкостью справляются со сложностью принятия решений человеком в доли секунды. Регулярные облачные обновления программного обеспечения расширяют возможности машинного обучения в автомобилях Tesla. Компания стратегически собирает данные от широкой сети владельцев автомобилей, постоянно совершенствуя алгоритмы машинного обучения. Приверженность Tesla искусственному интеллекту распространяется и на Dojo - суперкомпьютер, предназначенный для обучения программного обеспечения для настоящего самообучения. Помимо автомобилей, Tesla использует свой опыт в области искусственного интеллекта для управления и автоматизации хранения электроэнергии по всему миру, изменяя энергетический ландшафт. Благодаря стремительному росту прибыльности и амбициозным планам по внедрению новых технологий компания Tesla является не только новатором в области автомобилестроения, но и ведущей компанией в сфере ИИ и машинного обучения. 3 Accenture Accenture, глобальная консалтинговая и технологическая компания, становится стабильным, но влиятельным игроком на арене машинного обучения. Известная своими технологическими решениями по преобразованию операций, компания Accenture имеет опыт в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Имея специальные исследовательские лаборатории, занимающиеся различными направлениями искусственного интеллекта, Accenture активно участвует в применении машинного обучения для решения реальных задач. Компания консультирует клиентов по вопросам использования машинного обучения для повышения производительности труда и оптимизации эффективности облачных вычислений. Учитывая тенденции распространения машинного обучения в бизнесе, компания готова сыграть ключевую роль во внедрении и развитии этой преобразующей технологии.
NASDAQ:BOTZДлинная
от UnknownUnicorn9864718