Фонд машина: Автомобиль фонда

Содержание

Поможем вытащить застрявшую машину из грязи и снега. Автопомошщь и внедорожная эвакуация

Всероссийское волонтерское движение взаимопомощи на дорогах

Джип Алерт

Больше 60 тысяч добровольцев, по всей России, готовы оказать помощь по спасению вашего застрявшего автомобиля из грязи, снега, в полях и на бездорожье. Автопомощь и помощь на дороге вашему автомобилю.

Вызвать помощь легко, 1 минута на заполнение заявки и помощь в пути.
Услуги предоставляются бесплатно или за компенсацию топлива нашим волонтерам.

Автоволонтеры — рядом с Вами, мы их моментально оповестим о вашей просьбе о помощи, нужно только заполнить заявку. Это очень быстро и просто.

Всего 2 минуты и помощь в пути!


Отправить заявку Online

Также мы размещаем ориентировки пропавших детей и уведомляем о ней всех добровольцев установивших приложение Джип Алерт в радиусе 150 км.

Россия — Беларусь

— подвезти бензин или нужна запчасть

— сменить колесо
— прикурить автомобиль, если сел аккумулятор
— требуются подготовленные внедорожники на поиск пропавших людей
— требуются перевозка людей с ограниченными возможностями или детей приехавших на лечение

Джиперский дух — дух взаимопомощи

Стань джипером

Установите приложение Джип Алерт и получайте уведомления о новых заявках в режиме реального времени. Присоединяйтесь к нам ! Давайте оказывать автопомощь вместе.


Мобильное приложение

Мобильное приложение Джип Алерт, для Android и IOS, обеспечивают моментальное получение уведомлений о новой заявке нашими добровольцами.

Google Play

Фонд Автоволонтеры

Мы зарегистрировали благотворительный фонд «Автоволонтеры», для аккумулирования средств и компенсации затрат на топлива нашим волонтерам.

Сайт фонда

Защита серверов

Защиту серверов обеспечивает лидер рынка, компания QRator, благодаря им, мы выдерживаем все атаки на наши ресурсы и защищаем персональные данные пользователей приложения.

QRator

Дата Центр

Один из лидеров российского рынка хостинга и регистрации доменных имён, предоставляет нам грант на бесплатное размещение серверов ИС Джип Алерт и сайтов БФ «Автоволонтеры».

Мастерхост

Для отправки заявки на поиск добровольца для вашей организации (доставка волонтеров, перевозка подопечных, участия в ПСР и т.д.), необходимо отправить письмо, от имени организации на [email protected] указав: ФИО и номер телефона представителя (предварительно зарегистрированного в приложении), название организации, тип помощи который обычно необходим.
После одобрения профиля (не более суток), ваш представитель получит возможность отправлять заявки на поиск автоволонтёров от имени вашей организации.

Если вам поступила заявка на помощь автолюбителю и нет возможности оперативно помочь — наши добровольцы готовы прийти на помощь.

Просто передайте номер телефона заявителю 8800 550 69 11

Также, наша система позволяет автоматически принимать заявки от Вашей CRM или АРМ. Информацию и настройки можно запросить по email

Мы всегда открыты к сотрудничеству с внедорожными клубами, вы можете как самостоятельно создать паблик в нашей Сети Х, или направить письмо и мы рассмотрим ваши варианты сотрудничества.


БФ «АВТОВОЛОНТЕРЫ»

Номер счета:

40703810940000004748

Банк: ПАО СБЕРБАНК

БИК: 044525225

Кор. Cчет: 30101810400000000225

ОГРН: 1185000004012

ИНН: 5047215177

КПП: 504701001



Голиневич Илья Александрович

руководитель Джип Алерт

учредитель и президент

БФ «Автоволонтеры»

Данченко Артем Сергеевич

исполнительный директор

Сайт фонда Автоволонтеры. org
ВКонтакте https://vk.com/x15ru



Телефон: 8 800 550 69 11
Юр. адрес:

141402, Московская обл, город Химки, улица Ленинградская, дом 29, офис 825/2

Фактический (почтовый) адрес:

155723 Ивановская обл., Савинский район, с. Алексино, д.8

Голиневичу Илье Александровичу



Поделитесь с друзьями или отправьте себе, чтобы не потерять.

Поджог машины директора фонда у театра Моссовета связали с соседскими разборками

Происшествия

3975

Поделиться

Стала известна одна из версий поджога автомобиля «Вольво» директора благотворительного фонда «Дар» Полины Левиной, случившегося 19 апреля возле театра Моссовета в центре Москвы. Возможно, поджигателем является один из соседей женщины.

Фото: АГН «Москва»

Как удалось выяснить “МК”, у Левиной, которая снимает неподалеку квартиру вместе с семьей и паркует машину у дома, длительный конфликт с соседями. Женщина даже собиралась писать заявление в полицию.

Дело в том, что жильцы несколько раз заливали квартиру общественного деятеля – последний раз это было около двух недель назад. Тогда соседи сильно повздорили.

Кроме того, Левиной доставляют беспокойство соседские собаки – из-за этого постоянно возникают споры.

Подписаться

Авторы:

Полиция
Москва

Опубликован в газете «Московский комсомолец» №29015 от 20 апреля 2023

Заголовок в газете:
Машина благотворителя сгорела в пламени соседских страстей?

Что еще почитать

Что почитать:Ещё материалы

В регионах

  • В Рязани из трудового рабства спасли 25-летнюю девушку с грудным ребёнком

    Фото

    48877

    Рязань

    Анастасия Батищева

  • В Новосибирске ученики третьего класса устроили забастовку и не пришли в школу

    28159

    Новосибирск

    Елена Балуева

  • Глава ЧВК «Вагнер» пожаловался на Ярославскую область

    Фото

    26224

    Ярославль

  • Севастополь снова атаковали дроны утром 24 апреля

    21961

    Крым

    фото: МК в Крыму

  • В США представили снаряд, который поможет Украине бить по Крыму

    14072

    Крым

    фото: МК в Крыму

  • В мае в Крым приедут народные дипломаты из Германии

    6270

    Крым

    фото: МК в Крыму

В регионах:Ещё материалы

Нумерай

Прогноз фондового рынка.


Начните с данных о качестве хедж-фондов.

Чистый и упорядоченный, предназначенный для немедленного использования. Запутан, так что это может быть
выдается бесплатно.

Каждый идентификатор соответствует акции в определенное время эпохи .
характеристики описывают различные количественные характеристики запаса в данный момент времени.
цель представляет собой абстрактную меру производительности за фиксированное количество недель до
будущее.

Применяйте машинное обучение для предсказания фондового рынка.

Создайте модель, используя примеры сценариев Python и R. Все, что вам нужно, чтобы начать
в одном пакете.

 #!/usr/bin/env Python
""" Пример классификатора данных Numerai с использованием регрессии xgboost. """
импортировать панд как pd
из xgboost импортировать XGBRegressor
# обучающие данные содержат функции и цели
training_data = pd. read_csv("numerai_training_data.csv").set_index("id")
Данные # турнира содержат только функции
Данные_турнира = pd.read_csv("numerai_tournament_data.csv").set_index("id")
feature_names = [f вместо f в training_data.columns, если «функция» в f]
# обучаем модель делать прогнозы на турнирных данных
модель = XGBRegressor (max_depth = 5, learning_rate = 0,01, \
                   n_estimators=2000, colsample_bytree=0,1)
model.fit(training_data[feature_names], training_data["цель"])
# отправлять прогнозы на numer.ai
прогнозы = model.predict (данные_турнира [названия_функций])
предсказания.to_csv("предсказания.csv") 

Пример полной модели Numerai, написанной на Python.

идентификатор предсказание
n60dffdaceb7e467 0,25
nadaeef0214b84a8 1,00
нб13883520а4344ф 0,25
n423766c5a4fa42a 0,75
н252б14301е46а31 0,25
н75а5баф93а624кк 0,00
н2фф91086716е413 1,00

Пример целевых прогнозов.

Делайте прогнозы, чтобы контролировать капитал хедж-фонда Numerai.

Повысьте репутацию, чтобы занять место в таблице лидеров. Ставьте на свою модель, чтобы заработать криптовалюту.
40 572 172 доллара США
в ЯМР было заплачено за данные
ученые.

Узнать больше

Узнайте, как Numerai объединяет тысячи моделей в одну метамодель для прогнозирования фондового рынка.

Специалисты по обработке данных Numerai делают ставки на свои лучшие модели с помощью нашей криптовалюты NMR. Посмотрите ознакомительное видео
ЯМР для нашего сообщества.

Введение в Numerai Signals, турнир для специалистов по данным, у которых есть собственные данные.

При поддержке Union Square Ventures, соучредителя Renaissance, и
соучредитель
Коинбейс.

Новости

BLOOMBERG

Краудсорсинговый квант при поддержке Пола Тюдора Джонса едет на крипто
Волна


Что касается Хейдена Бургойна, то выбор победителей фондового рынка вряд ли можно назвать ракетостроением. И он
должен
знать. Бургойн — инженер НАСА, который проводит дни, планируя миссию по исследованию спутников Земли.
Юпитер.
Но ночью 32-летний любитель квантов…

WIRED

7500 безликих программистов создали мозг хедж-фонда


Ричард Крейб — 29-летний южноафриканец, управляющий хедж-фондом в Сан-Франциско. Или, скорее, он
не
запустить его. Он оставляет это системе с искусственным интеллектом, созданной несколькими тысячами специалистов по данным.
чьи имена он не знает…

FORBES

Это первая в мире криптовалюта, выпущенная хедж-фондом


Из-за падения показателей, бегства инвесторов и закрытия офисов хедж-фонды пережили тяжелый 2016 год.
Но компания Numerai из Сан-Франциско только начинала.
Вместо того, чтобы полагаться на гениальность одного человека или небольшой команды, фирма использует зашифрованные наборы данных для
Краудсорсинговые модели прогнозирования фондового рынка. ..

FINANCIAL TIMES

Компания Numerai, ориентированная на искусственный интеллект, привлекает 1,5 млн долларов


Хедж-фонд, специализирующийся на искусственном интеллекте, привлек 1,5 миллиона долларов от группы инвесторов во главе с
основатель Renaissance Technologies, одного из крупнейших в мире управляющих капиталом, подчеркивая растущий
заинтересованность в применении передовых технологий на рынках…

Примечание. Numerai управляет количественным хедж-фондом, нейтральным к глобальному фондовому рынку, который не подходит для большинства
инвесторы. Фонд предназначен для институциональных инвесторов, хотя некоторые аккредитованные крупные активы
лица могут претендовать.

Использование машинного обучения для прогнозирования эффективности взаимных фондов

Дайджест:
№ 5, май 2022 г.

Подписаться

Делиться

Твиттер

LinkedIn

Электронная почта

В книге «Машинное обучение навыкам управляющих взаимными фондами» (рабочий документ NBER 29723) Рон Каниэль, Зихан Лин, Маркус Пелгер и Стейн Ван Ниувербург используют нейронную сеть для прогнозирования эффективности взаимных фондов. Они оценивают взаимосвязь между большим набором атрибутов фондов, чтобы определить взаимные фонды США с наилучшей относительной эффективностью. Они применяют свою модель для ежемесячного прогнозирования дециля фондов с наибольшей эффективностью и расчета весовых коэффициентов портфеля для различных фондов, которые принесут максимальную прибыль в верхнем дециле.

Инвестиции в соответствии с прогнозами модели дали кумулятивный аномальный доход в размере 72 процентов за период с 1980 по 2019 год. Дециль взаимных фондов, который, по прогнозам, будет демонстрировать наихудшую доходность каждый месяц, дал совокупную аномальную доходность в размере -119 процентов за тот же период. Разница между доходами в лучшем и худшем децилях, 191 процент, была как экономически большой, так и статистически значимой.

Модель, включающая эффекты взаимодействия между настроениями инвесторов, потоками средств и моментумом фондов, обладает существенной способностью прогнозировать лучшие и худшие фонды.

Среднему паевому фонду из выборки из 3275 фондов было почти 14 лет, его активы составляли 1,15 миллиарда долларов, а ежемесячный коэффициент расходов составлял около 0,1 процента. Ненормальная доходность — это доход, полученный сверх того, что инвестор ожидает, учитывая уровень риска фонда. Такая доходность оценивалась путем вычитания месячной доходности казначейских векселей из месячной доходности фонда до уплаты комиссий за вычетом расчетной компенсации за систематическое воздействие факторов риска. От 10 до 20 процентов фондов в выборке принесли положительную аномальную доходность после вычета комиссий, при этом большая часть прибыли была получена за счет ухода от фондов с наихудшими показателями. Средняя ненормальная доходность составляла -0,03 процента в месяц.

Исследователи пришли к выводу, что мало что можно узнать о деятельности фонда по характеристикам принадлежащих ему акций. Их альтернативный подход начался с 59 характеристик фонда и изучения того, как они были связаны с последующим доходом фонда. Модель машинного обучения, которую они применяют к этим данным, выявила существенные эффекты взаимодействия между настроениями инвесторов, потоком и моментом финансирования. Импульс фонда — это его средняя аномальная доходность за предыдущие 12 месяцев, за исключением самого последнего месяца. Поток – это изменение общих чистых активов за месяц. Аномальная доходность была почти идентична, когда характеристики фонда в модели сводились к этим трем атрибутам.

Периоды настроений инвесторов выше среднего приводили к сильной связи между импульсом фонда, потоком и ненормальной доходностью в следующем месяце. В сочетании с характеристиками фондов состояние макроэкономики, опосредованное индексом национальной активности Федерального резервного банка Чикаго (CFNAI), предсказало лучшие и худшие результаты, а также настроения инвесторов. Хотя модели, использующие настроения и CFNAI, помещают 78 процентов тех же фондов в нижний дециль и 74 процента тех же фондов в верхний дециль, модель с настроениями лучше справлялась с прогнозированием фактической аномальной доходности фондов. Настроения инвесторов также лучше прогнозировали относительную доходность в верхнем и нижнем децилях. Взвешенные по прогнозам портфели, созданные из верхнего дециля фондов, принесли кумулятивную аномальную доходность в размере 72 процентов. Инвестиции в портфели с одинаковым весом принесли всего 48%.

Результаты согласуются с тем, что инвесторы успешно обнаруживают квалифицированных менеджеров и перераспределяют свои инвестиции в их пользу. Они также согласуются с фондами и семьями фондов, успешно использующими маркетинг для привлечения инвесторов. Приток средств создает давление покупателей на имеющиеся акции, повышая их цены и доходность фондов. Это давление спроса еще больше увеличивает цены, создавая импульс для доходности фондов. Тот факт, что потоки и импульс фонда имеют гораздо более сильную связь с эффективностью фонда в периоды высоких настроений, придает дополнительное доверие этому каналу, ориентированному на маркетинг.

Back to top