Российский рынок акций: Рост на фоне нефти и золота, риски инфляции и геополитики (28.01.2026 17:32)

от

Нефть и золото – это всегда надежные активы, особенно в периоды неопределенности. Когда мир входит в цикл смягчения денежно-кредитной политики, а центральные банки начинают скупать золото, это сигнал к действию. И российский рынок, будучи экспортером энергоносителей и имея значительные запасы драгоценных металлов, не может оставаться в стороне. Но важно помнить, что это не значит, что можно слепо покупать все подряд. Нужен анализ, нужен здравый смысл.

UnitedHealth: Эхо перемен и зимние ветры

от

Однако, будто бы зимние ветры, два новых фактора обрушились на компанию, вызвав резкое падение акций на двадцать процентов за один день. Неужели оттепель, казавшаяся такой близкой, вновь сменилась лютым морозом? Попробуем разобраться.

ExxonMobil и Chevron: Дивидендные стратегии в волатильном секторе

от

В случае наличия свободных инвестиционных средств в размере 500 долларов США, не предназначенных для текущих расходов или погашения краткосрочных долгов, акции этих двух компаний могут представлять интерес для формирования диверсифицированного портфеля.

Двойная справедливость в обучении политик: баланс между действиями и результатами

от

На основе анализа трех типов фреймворков, включая ASF и OSF, а также предложенный метод двойного обучения справедливости DFL, демонстрируется, что оценка по критериям справедливости действий (AF) и справедливости результатов (OF) варьируется в зависимости от выбранного подхода, выявляя различия в их способности обеспечивать сбалансированность в различных аспектах.

Новый подход позволяет одновременно оптимизировать ценность, справедливость действий и справедливость результатов при принятии решений с помощью многоцелевой оптимизации.

Рекомендации будущего: как нейросети управляют взаимодействием агентов

от

Архитектура DualAgent-Rec представляет собой трехэтапный процесс, в котором история пользователя, каталог товаров и бизнес-ограничения кодируются, а затем ресурсы динамически распределяются между агентом эксплуатации, основанным на CDP, и агентом исследования с повышенной скоростью мутации, при этом элитные решения обмениваются посредством двунаправленного переноса знаний и адаптивной релаксации ε, что в конечном итоге позволяет отфильтровать парето-оптимальные осуществимые решения для формирования итогового списка рекомендаций.

Новый подход к построению рекомендательных систем использует возможности больших языковых моделей для координации нескольких интеллектуальных агентов, обеспечивая более качественные и соответствующие требованиям результаты.