Проект сток: Сток – РТ-300 type, 911Л design — FleetPhoto
О проекте СТОК МИР
«Сток Мир» — это площадка для поставщиков, производителей, оптовиков, ритейлеров товаров народного потребления по сниженным ценам, а также одежды и обуви категорий сток.
Добро пожаловать, друзья! Здесь можно зарегистрировать компанию, опубликовать новости и пресс-релизы, найти выгодных поставщиков, разместить информацию о товарных лотах и, конечно, привлечь новых оптовых покупателей.
Важным достоинством портала являются рейтинги компаний, специализирующихся на оптовой реализации товаров различных категорий.
«Сток Мир» — это отраслевая платформа для встречи профессиональных операторов оптового рынка в эконом-сегменте.
На портале представлены следующие разделы:
Зарегистрировав компанию, вы можете разместить информацию о ваших товарах.
Карточки товаров ранжируются в каталоге по дате обновления. Последние размещенные/обновленные карточки товаров транслируются на главную страницу портала.
По категориям: все миксыверхняя одеждамужская одеждаженская одеждадетская одежда и обувьбелье и купальникифутболкиобувьсумки, кожгалантереяаксессуарыдомашний текстильмебельвелотренажерыдругое
По новизне: все стокsecond handновое
Наиболее популярные пользовательские запросы мы вынесли в отдельные категории для облегчения навигации.
Открытые рейтинги представлены по странам, регионам и городам.
Мы убеждены, что открытые рейтинги оптовиков помогут вам найти полезную информацию, и ответить на ряд вопросов, возникающих при выборе партнерской компании в области оптовых поставок одежды, обуви, аксессуаров и пр. Удобные формы представления данных позволят сократить время поиска необходимой информации.
По завершении каждого календарного года «Сток Мир» представляет итоговые рейтинги оптовых компаний, специализирующихся на реализации товаров категории сток и секонд хенд.
Лидеры каждой из номинаций получают по праву принадлежащие им знаки отличия «Лучшие сток поставщики».
В этом разделе представлены обзоры, статьи, аналитические материалы, темами которых являются розничная и оптовая торговля.
В новостной ленте вы найдете актуальные новости мира торговли.
Информация поступает от крупных информационных агентств, компаний-операторов оптовых и розничных рынков, а также собственных корреспондентов. У Вас есть возможность подписаться на рассылку свежих новостей.
В разделе публикуются новости и пресс-релизы от зарегистрированных на портале компаний. Публикация пресс-релиза — платная услуга. Информация о том как разместить и опубликовать пресс-релиз.
Интервью с первыми лицами отрасли. Формат спецпроекта.
Участники рынка могут разместить свои информационные и рекламные материалы на сайте.
На странице размещена контактная информация, график работы и реквизиты предприятия и профили СТОК МИР в социальных сетях. Подписаться на новости можно тут.
В разделе представлены Правил размещения информации на портале СТОК МИР.
Правила оказания услуг регламентируются такими документами как:
Публичная Оферта (Договор) на оказание услуг;
Пользовательское соглашение;
Политика конфиденциальности.
Политика в отношении обработки персональных данных и сведения о реализуемых требованиях к защите персональных данных.
КОМАНДА ПРОЕКТА:
Оформить подписку на новости
Отправить сообщение онлайн
Чистый сток: Минстрой привлечет $354 млн на спасение Байкала | Статьи
На спасение Байкала от загрязнения планируется выделить $354 млн. Эти средства Минстрой намерен направить на модернизацию систем водоотведения и очистных сооружений населенных пунктов Байкальской природной территории, сообщили «Известиям» в ведомстве. Государство возьмет заем у международной финансовой организации «Новый банк развития» (НБР, создан странами-членами БРИКС) в рамках программы госзаимствований на 2021–2022 годы. Проект уже согласован с Минфином и Минэкономразвития, отметили в ведомстве. В числе его целей — максимальная очистка бытовых и ливневых стоков, которые сбрасываются в Байкал и другие водные объекты.
Спасти жемчужинуСистемы водоотведения и комплексы очистных сооружений на Байкальской природной территории нуждаются в комплексной модернизации, сообщили «Известиям» в Минстрое.
Это требует значительных средств, но муниципальные образования не располагают ими, подчеркнули в ведомстве.
— Минстрой подготовил и согласовал с Минфином и Минэкономразвития заявку на инициирование проекта и концепции инвестиционного проекта «Развитие комплексов очистных сооружений и систем водоотведения в населенных пунктах, расположенных на Байкальской природной территории РФ», — сообщили «Известиям» в Минстрое.
Фото: ИЗВЕСТИЯ/Артем Коротаев
Проект будет финансироваться на основании соглашения о займе между государством и международной финансовой организацией Новый банк развития (НБР, создан странами-членами БРИКС), сказали в ведомстве. Предполагаемая сумма кредита — $354 млн. Он будет дан в рамках программы государственных внешних заимствований РФ на 2021–2023 годы, добавили в Минстрое.
— На данный момент у Минфина есть предварительная договоренность о предоставлении займа. Его условия будут обсуждаться после выпуска распоряжения правительства о переговорах, где будут указаны все существенные условия договора.
Как сообщили «Известиям» в Минфине, согласование заявки и концепции — первый этап подготовки проекта. После этого следуют совместные согласования Минфином и Минэкономразвития списка документов, а также проведение определенного набора процедур (например, переговоров с банком). Поскольку сейчас завершен лишь первый этап согласования, инициатива еще не направлялась на рассмотрение НБР. Говорить об условиях займа преждевременно, сказали в ведомстве.
«Известия» направили запросы в НБР и Минэкономразвития. Там на момент публикации не ответили.
План помощиС 2012 года Минстрой ведет реконструкцию очистных сооружений Иркутской области, республики Бурятия и Забайкальского края. В 2020 году завершился годовой объем работ по реконструкции сооружений правого берега Иркутска. Эта программа реализуется с 2016 года и включает 10 этапов.
Сейчас досрочно закончены четвертый и пятый, отметили в ведомстве.
Новый проект по модернизации систем водоотведения Байкальской природной территории планируется реализовать за шесть лет. Соглашение о займе, которое в том числе определит его точные сроки, должно быть подписано в ноябре 2021 года, рассказали в Минстрое.
Фото: Depositphotos
Основная цель проекта — максимальная очистка бытовых и ливневых стоков, сбрасываемых в Байкал и другие водные объекты территории. В частности, предполагается комплексная модернизация и развитие систем водоотведения, создание или развитие систем сбора и очистки ливневых стоков, предотвращение загрязнения окружающей среды за счет сброса неочищенных сточных вод, рассказали в ведомстве.
В Минстрое добавили, что в рамках проекта планируются строительство и реконструкция современных объектов канализационных очистных сооружений и систем водоотведения для очистки сточных вод.
Миллионы кубометров отходов
Утверждение о том, что Байкал — самое чистое озеро в России, в последние годы вызывает все больше сомнений, отметил депутат Госдумы Александр Якубовский.
Фото: ИЗВЕСТИЯ/Константин Кокошкин
— Грязная вода в Байкал прибывает из рек, питающих озеро. Но у населенных пунктов, через которые они протекают, как правило, нет денег на постройку или модернизацию очистных сооружений, — подчеркнул эксперт по водным объектам, член экспертного совета при комитете СФ по аграрно-продовольственной политике и природопользованию Сергей Маликов.
Существующая сегодня система водоотведения и очистных сооружений территории не справляется, указала директор ассоциации НП «Национальный жилищный конгресс» Татьяна Вепрецкая. Большинство объектов построены в советское время, но жизнь с тех пор изменилась — например, появилось множество химических бытовых средств, которых не было раньше, отметила она.
Фото: Depositphotos
Ежегодно от 6 млн до 37 млн кубометров отходов попадает в Байкал из прибрежных населенных пунктов.
Откладывание решения проблем, связанных с модернизацией очистных сооружений на Байкальской природной территории, может привести к нарастанию критической массы необратимых последствий для озера, сказали «Известиям» в Минприроды.
Сегодня четко не установлены режимы природопользования для разных объектов на Байкальской природной территории, указал директор Института экологии НИУ ВШЭ Борис Моргунов. Так, существует объект всемирного природного наследия «Озеро Байкал», его площадь 88,6 тыс. кв. км. По карте ЮНЕСКО, в состав этого объекта входят акватория озера (31,476 тыс. кв. км), байкальские острова и прилегающая к озеру водоохранная зона (57,204 тыс. кв. км). Байкальская же природная территория имеет общую площадь 386,16 тыс. кв. км (включая Байкал), то есть превышает объект Всемирного наследия в 4,3 раза, рассказал он.
— Необходимо определить критерии экологического зонирования Байкальской природной территории и только после этого рассматривать предложение регулятора о заимствовании средств, — полагает Борис Моргунов.
Границы Байкальской природной территории, ее экологических зон, водоохранной и рыбоохранной зон утверждены распоряжениями правительства, напомнили в Минприроды. Границы установлены в описательной форме, добавили там. Для включения сведений в ЕГРН требуется предоставление информации в текстовой форме с координатами характерных точек границ. Выполнение кадастровых работ запланировано до 31 марта 2021 года, сказали «Известиям» в Минприроды.
Сток модной одежды оптом из Европы от производителя в Москве — Планета Сток
— Приобретая коллекции сток женской одежды оптом в москве или модной мужской одежды оптом, вы имеете возможность выбирать каждую модель поштучно в нужном размере и цвете.
— 100% гарантия оригинальности товара: мы всегда присутствуем на отборе коллекций у поставщиков.
— Мы выбираем коллекции одежды сток из Европы непосредственно с фабричных складов и выставок.
— Предоставляем сертификаты и декларации на большой ассортимент одежды
— Часть моделей представлена в размерных рядах, есть также и эксклюзивные единичные экземпляры.
— Сервис обмена купленного товара на определенных условиях — прекрасная возможность уменьшить ваши затраты.
— Выгодные цены для товара, который вы выбираете штучно.
— В период проведения акций вы приобретаете коллекцию очень недорого, цена за единицу товара приближается к цене единицы товара в лоте (миксе).
— Предоставление любой полезной информации на рынке стока модной одежды, в том числе о товаре и производителях.
— Владельцам сток магазинов одежды — индивидуальные консультации.
— Возможность быстрого формирования он-лайн заказа — вы собираете коллекцию по фотокаталогу, не приезжая к нам.
— Индивидуальный подход к условиям сотрудничества с учетом особенностей бизнеса каждого клиента.
— Широкий ассортимент стильной одежды оптом. Мы знаем, что запросы ваших покупателей очень разнообразны.
Наши принципы:
— Движение вперед: побеждает тот, кто верит в победу.
— Порядочность и честность в деловых отношениях.
— Гибкость в работе: чем больше возможностей мы предлагаем вам, тем больше обретаем и сами.
Следуя этим принципам неуклонно, наша компания зарекомендовала себя как надежный партнер, что дало возможность построить доверительные отношения с крупнейшими европейским поставщиками стока модной одежды. Именно поэтому в Сток Планете всегда представлена стильная одежды оптом, и только самых свежих коллекций.
Планета сток объединила вокруг себя более 400 предпринимателей из разных регионов России, Беларуси и Казахстана, это и мелкоие оптовики, и владельцы розничных магазинов. Для многих из них сток магазин одежды стал хорошим стартом в бизнесе. С рядом покупателей, которые по разным причинам не продолжают заниматься этим видом торговли, у нас остались теплые дружеские отношения. Мы очень гордимся этими связями.
Ведь качество работы в значительно степени определяется качеством взаимоотношений между партнерами.
Мы, как оптовики, считаем своим профессиональным долгом сделать все от нас зависящее, чтобы ваш магазин модной одежды стал лучшим в городе.
Мы растем вместе с вами. Ваши предложения и жалобы для нас — это отличный повод меняться к лучшему. Так же, как и ваши добрые слова.
Женская одежда оптом в Москве недорого — это компания Планета Сток.
Каждый новый сезон мы предлагаем своим покупателям недорого не только сток модной одежды — коллекции только закончившегося сезона, но и новые севрвисные услуги.
С 2015 года м предоставляем уникальный для оптовых компаний сервис. Женская и мужская одежда оптом доступна по более низкойцене. Наши поставщики предоставили возможность резервровать отдельные коллекции на своем складе, чтобы Вы имели возможность заказать нужные Вашему магазину модели по более выгодной цене. Мы же берем на себя заботы по доставке и проверке на наличе дефектов.
Таким образом, вы можете сделать заказ отдельных коллекций непосредственно на складе поставщиков в Европе, при этом формируя коллекцию самостоятельно из любых понравившихся Вам моделей.
Выражаем огромную признательность нашим поставщкам, которые предоставили Вам такую возможность.
Детский сток оптом в Москве. Это направление становится все более популярным. Мы также расширяем ассортимент детской и подростковой одежды.
С весны 2015 года мы предлагаем новый вид услуг — стильная одежда оптом — Total Look. Уже созданные стилистами сезонные мини коллекции. На наш взгляд, это помогает лучше сориентироваться в многообразии предлагаемых моделей, особенно начинающим предпринимателям. Оптовики такжемогут почерпнуть для себя полузную информацию.
Проект дома Зойка Сток — общее описание
| Жилая площадь: | 120. 3м2 |
| Общая площадь: | 163.2м2 |
| Количество комнат: | 6 |
| Кубатура пространства: | 714.9м3 |
| Минимальные размеры земельного участка: | 20. 9 x 18.7м2 |
| Площадь по пятну застройки: | 107.4м2 |
| Высота до конька крыши: | 9.2м |
| Площадь крыши: | 195.6м2 |
ОПИСАНИЕ ПРОЕКТА
Одноэтажный дом, с мансардным этажом, с гаражом
archeton.net/RESOURCES/RZUTY/ua/rzutnowy_2.swf?nd=zojkastok&menua=parter&wersja=p» quality=»high» bgcolor=»#FFFFFF» type=»application/x-shockwave-flash» pluginspage=»https://www.macromedia.com/shockwave/download/index.cgi?P1_Prod_Version=ShockwaveFlash»/>Интерактивная планировка
| Первый этаж : | 59.6 / 85. 3 м2 |
| дневная комната: | 25.9 / 25.9 м2 |
| кабинет: | 9.0 / 9.0 м2 |
| кухня: | 7. 9 / 7.9 м2 |
| коридор: | 5.6 / 5.6 м2 |
| холл: | 4.2 / 4.2 м2 |
| ванная: | 4. 0 / 4.0 м2 |
| сени: | 3.0 / 3.0 м2 |
| гараж: | 0.0 / 17.0 м2 |
| котельная: | 0. 0 / 5.4 м2 |
| лестничная клетка: | 0.0 / 3.3 м2 |
archeton.net/RESOURCES/RZUTY/ua/rzutnowy_2.swf?nd=zojkastok&menua=poddasze&wersja=p» quality=»high» bgcolor=»#FFFFFF» type=»application/x-shockwave-flash» pluginspage=»https://www.macromedia.com/shockwave/download/index.cgi?P1_Prod_Version=ShockwaveFlash»/>Интерактивная планировка
| Мансардный этаж : | 66.3 / 78.:max_bytes(150000):strip_icc()/team-of-architects-reviewing-architectural-model-in-the-office--487569554-59515f715f9b58f0fcb8dad0.jpg) 0 м2 |
| спальня: | 16.6 / 16.6 м2 |
| комната: | 11.1 / 13.7 м2 |
| комната: | 10. 8 / 13.4 м2 |
| комната: | 10.5 / 12.1 м2 |
| ванная: | 8.0 / 9.6 м2 |
| ванная: | 5. 4 / 5.4 м2 |
| передняя: | 3.9 / 3.9 м2 |
| лестничная клетка: | 0.0 / 3.3 м2 |
com.ua, мы подготовим для Вас предложение по стоимости этих изменений,
или заполните форму с контактными данными.РАЗРЕЗ
Интерактивная планировка
Организация обеспечила подготовку сотрудников и предоставила оборудование для укрепления базы четырех общинных радиостанций в [. ..]Карибском бассейне («Roоts FM», Ямайка; «Radio […] Paiwomak», Гайана; «Radio em ba Mango», Доминика; «Radio […]Muye», Суринам). unesdoc.unesco.org |
The Organization also provided training and equipment to reinforce the capacity of four community radio […]stations in the Caribbean (Roots FM, Jamaica; Radio Paiwomak, Guyana; […] Radio em ba Mango, Dominica; and Radio Muye, […]Suriname). unesdoc.unesco.org |
| RFLQ_S007BA Расчет ликвидности: […] перенести фактические данные в нов. бизнес-сферу . enjoyops.de enjoyops.de |
RFLQ_S007BA Liquidity Calculation: […] Transfer Actual Data to New Business Area . enjoyops.de enjoyops.de |
| RM06BA00 Просмотр списка заявок . enjoyops.de enjoyops.de |
RM06BA00 List Display of Purchase Requisitions . enjoyops.de enjoyops.de |
Еще одним из популярных туристических мест в 2010 […] году будет, согласно BA, Стамбул в Турции.tourism-review.ru |
Among other popular destinations for 2010 will be, […] according to the BA, Istanbul in Turkey.tourism-review.com |
На устройствах РПН с числом переключений более чем 15.000 в год мы […]рекомендуем применять маслофильтровальную установку OF100 (инструкция по […] эксплуатации BA 018) с бумажными [. ..]сменными фильтрами. highvolt.de |
If the number of on-load tap-changer operations per year […]is 15,000 or higher, we recommend the use of […] our stationary oil filter unit OF […]100 with a paper filter insert (see Operating Instructions BA 018). highvolt.de |
В нашем […] каталоге Вы найдете описание всех преимуществ, технических характеристик и номера деталей соединений SPH/BA.staubli.com |
Discover all the advantages, technical features and part numbers of the SPH/BA couplings in our catalog. staubli.com |
Запросы и бронирования, связанные с Вознаграждениями (включая Вознаграждения от Компаний-партнеров) можно сделать на сайте ba.com или в местном сервисном центре Участника в соответствии с процедурой оформления Вознаграждений, которая может время от времени быть в силе, как указано на сайте ba. com.britishairways.com |
Requests and bookings relating to Rewards (including Service Partner Rewards) may be made online at ba.com or through the Member’s local service centre in accordance with such procedures that may be in force from time to time for the issue of Rewards, as set out on ba.com. britishairways.com |
Быстроразъемные […] соединения SPH/BA с защитой от […]утечек при разъединении и быстроразъемные полнопоточные соединения DMR для […]систем охлаждения: масляных систем и систем вода/гликоль. staubli.com |
SPH/BA clean break and DMR full […] flow quick release couplings for cooling applications such as oil and water glycol connections. staubli.com |
Компания также поставляет систему шасси для первого в мире гражданского конвертоплана «Tiltrotor» [. ..]
[…]
(воздушного судна, оснащённого поворотными несущими винтами): Messier-Bugatti-Dowty поставляет оборудование для BA609 фирмы Bell/Agusta Aerospace, летательного аппарата, сочетающего в себе скорость и дальность самолёта с маневренностью […]
[…]вертикально взлетающего вертолёта. safran.ru |
It also supplies the landing gear for the Bell/Agusta Aerospace BA609, the world’s first civilian tilt-rotor aircraft, combining the flexibility of vertical flight with the speed and range of a conventional aircraft. safran.ru |
Рейтинг финансовой устойчивости […] «D-» (что отображает Ba3 по BCA оценке) присвоен […]Ардшининвестбанку как одному из крупнейших […]банков Армении (будучи вторым банком в Армении по величине активов с долей рынка в 12,2% в 2007 году, Ардшининвестбанк в марте 2008 года стал лидером по этому показателю), широкой филиальной сетью, хорошими финансовыми показателями, особенно – растущей рентабельностью, высокой капитализацией и показателями эффективности выше среднего в контексте армянского рынка. ashib.am |
According to Moody’s, ASHIB’s «D-» BFSR — which maps to a Baseline […] Credit Assessment of Ba3 – derives from its […]good franchise as one of Armenia’s largest […]banks (ranking second in terms of assets with a 12.2% market share as at YE2007 — reportedly moving up to first place by March 2008) and good financial metrics, particularly, buoyant profitability, solid capitalisation and above-average efficiency ratios, within the Armenian context. ashib.am |
В январе 2009 года, в рамках ежегодного пересмотра кредитных рейтингов, рейтинговой агентство Moody’s […]подтвердило […] присвоенный в 2007 году международный кредитный рейтинг на уровне Ba3 / Прогноз «Стабильный» и рейтинг по национальной шкале […]Aa3.ru, что свидетельствует [. ..]о стабильном финансовом положении ОГК-1. ogk1.com |
In January 2009 as part of annual revising of credit ratings, the international rating agency Moody’s […]confirmed the international […] credit rating at the level Ba3 with Stable outlook attributed in 2007 and the national scale rating Aa3.ru, which is […]an evidence of OGK-1’s stable financial position. ogk1.com |
Сток – дело тонкое или, как использовать стоковые фотографии
В конце июня 2019 года во Франции прошло главное событие в мире креативных индустрий – международный фестиваль творчества «Каннские львы», собравший крупнейших специалистов в области дизайна, рекламы и маркетинга. В престижной категории Print & Publishing бронзовым призером стала серия плакатов Speeding Emojis, разработанная колумбийским отделением агентства MullenLowe для социальной рекламной кампании автомобильного бренда Hyundai.
Вскоре после объявления победителей дизайнерское сообщество обратило внимание на схожесть проекта с авторскими работами голландского графического дизайнера Рика Остенброка. Под давлением общественности представители агентства признали, что не создавали контент, а просто выкупили его из фотобанка Shutterstock и слегка обработали. Ipquorum.ru рассказывает, как авторам и правообладателям следует защищать свой контент от стокового плагиата.
Действия агентства, заказчика, жюри фестиваля и стоковой платформы не являются противоправными. Со своей стороны Shutterstock гарантирует, что авторы предоставляют компании все права на использование загруженных материалов, но при этом не обязуется проверять подлинность авторства и не несет ответственности «за вред, убытки или ущерб, явившиеся результатом изменений, внесенных в материалы, или связанные с контекстом, в котором используются материалы». Таким образом, компания не нарушила правила, установленные лицензионным соглашением, когда продала агентству «украденные» изображения.
Арт-директор агентства комплексных коммуникационных решений Prophet Сергей Новрузов объяснил ipquorum.ru, что в использовании агентством MullenLowe материалов с Shutterstock нет ничего предосудительного. По его словам, реальная проблема возникает, когда такие работы выставляют на серьезном международном конкурсе. «Настоящих озарений, действительно уникальных идей и визуальных решений не очень много, и все крупные рекламные агентства находятся в постоянном поиске этих крупинок золота в мутном песке шаблонных приемов. И в кейсе MullenLowe основная претензия не в том, что они использовали стоковые фото для проекта, а в том, что его выставили на фестивале как оригинальную работу. При этом сама идея яркая и незатасканная. Если бы колумбийское агентство своими силами создало графику, пусть по стилю и похожую на стоковую, то с таким уровнем творческого переосмысления их проект было бы трудно упрекнуть в плагиате», – считает Новрузов.
По мнению дизайнера, в итоговом продукте важна идея, а не отдельные элементы исполнения.
Во многих креативных индустриях используется стоковый контент – аудиосэмплы, библиотеки шумов и звуковых эффектов, видео и анимационные архивы для киномонтажа и многое другое. «В данном случае большую роль играет и моральный аспект, напрямую связанный с бюджетом рекламной кампании. Если агентство приняло многомиллионный заказ и при этом использовало дешевые стоковые фото, то это, конечно же, непрофессионально. Рынок творческих услуг сейчас настолько широк, что если у фирмы нет возможности держать большой продакшен в штате, то под крупный проект с конкурсным потенциалом лучше найти и нанять хорошую команду специалистов, а не брать фото со стока», – сказал арт-директор.
Практика использования фотобанков в креативных индустриях сформировалась задолго до появления интернета. Благодаря развитию технологий портативной съемки в начале XX века газеты и издательские дома стали чаще обращаться к независимым фотографам, и спрос на доступные фотоматериалы резко вырос. Первая биржа фотографий Retrofile была основана в далеком 1920 году, после чего в научных и практических целях стали активно открываться фотоархивы и хранилища, и к 1980-м развилась целая фотостоковая индустрия.
С появлением интернета архивы с негативами уступили место цифровым форматам, а фотобанки стали неотъемлемой частью работы маркетинговых и дизайнерских агентств.
В зависимости от лицензии и стоимости можно выделить два типа стоков: макросток и микросток. Макросток, предоставляющий эксклюзивные права на использование уникальных материалов по высокой цене, более востребован среди интернет-пользователей. Современные онлайн-стоки вроде Shutterstock, Getty Images, Adobe Stock и Canva, напротив, делают ставку на доступность и количество. Они собирают огромные объемы контента разного качества и продают его по очень низкой цене – фотография может стоить от 20 центов до 10 долларов США (на традиционных биржах цена варьируется от нескольких сотен до нескольких тысяч долларов). Обычно фотостоки владеют частью или всеми правами на использование произведений и отвечают за пересылку авторам части лицензионных отчислений с каждого использования.
Популярность микростоков дала начало отдельному направлению стоковой фотографии.
Помимо начинающих авторов, выставляющих свои работы для привлечения клиентов, на стоках работают и профессионалы, чутко улавливающие нужды рынка и зарабатывающие на создании специфических жанровых изображений, модной графики и трендовых элементов дизайна. Цена на такие визуальные материалы зависит не столько от качества и оригинальности, сколько от предполагаемого размера аудитории или тиража выпуска, времени, места и цели использования, а также от объема прав, принадлежащих автору или владельцу произведения.
Основными видами лицензии для микростоков являются Royalty-Free, дающая право на неограниченное (но неэкслюзивное) использование приобретенного контента, и Rights-Managed, подходящая только под конкретные нужды заказчика (эксклюзивное право предоставляется за дополнительную плату).
Неудивительно, что с ростом числа активных пользователей микростоков участились и случаи нарушения авторских прав. Так, согласно официальным данным компании Shutterstock, в 2018 году число активных контрибьюторов достигло 750 тысяч человек, а объем загруженного контента – более 260 млн изображений и 14 млн видеоклипов.
При этом на форуме фотобанка пользователи чаще всего обсуждают тему борьбы с нелегальным контентом.
Графический дизайнер кинокомпании «Смена» Алексей Агафонов подтвердил, что все больше художников сталкиваются с проблемой незаконного копирования своих работ. При этом, как полагает Агафонов, дело обычно не в самих фотобанках: «В использовании стоковых изображений нет ничего плохого. Это стандартная схема работы: стоковые графика или фото берутся за основу и перерабатываются под конкретный проект. В инциденте на «Каннских львах» проблема в другом. Загружать чужие работы на стоки, откровенно воровать стиль – это неправильно и некрасиво. И вопросы, касающиеся незаконного использования чужой интеллектуальной собственности, должны решаться в суде».
Профессиональный фотограф Сергей Мальцев, активно публикующий свои работы на стоках, также отметил, что кража контента в интернете – это данность, и винить в этом исключительно фотобанки не стоит. «На самом деле платформы вроде Shutterstock стараются отслеживать нелегальный контент и блокировать недобросовестных контрибьюторов.
Проблема в том, что доступные способы защиты чисто технологически не справляются с задачей. Контент с фотостоков воруют очень многие, так как в интернете доступны тысячи элементарных способов убрать вотермарки, сохранить и отредактировать исходники. Огромное количество разных печатных изданий, рекламных агентств, частных лиц используют нелегальные изображения, и ни один сток ничего не может с этим поделать», – поделился Мальцев. По словам фотографа, случаи незаконного копирования стоковых изображений участились еще и потому, что среди контрибьюторов за последнее время сильно возросла конкуренция. «Фотобанки перестали приносить столько дохода, сколько они приносили еще пять-шесть лет назад. Сейчас количество ежедневно выгружаемого туда контента запредельно. Рынок настолько перенасыщен, что для достижения достойного уровня продаж надо иметь в коллекции как минимум несколько тысяч снимков, которые нужно регулярно обновлять», – добавил он.
Если копирование контента общепризнанно является нарушением авторского права, то с копированием авторского стиля не все так однозначно.
Эта проблема остро стоит перед фотографами, художниками и графическими дизайнерами. Автор может годами работать над созданием собственной техники, вкладывает время и деньги в обучение и пробные проекты. Поэтому многие пользователи и представители профессионального сообщества, только увидев первые новости из Канн, моментально признали авторство Остенброка и начали поздравлять его с наградой (к удивлению самого художника). Если стиль настолько тесно связан с определенным автором, то можно ли его охранять как часть творчества?
Юрист ФБК Legal Ангелина Балакина рассказала ipquorum.ru, что стандарты правовой защиты авторского стиля еще не сформировались, и это дает возможность юристам проявлять находчивость и креативность при отстаивании своей позиции в суде. «При оценке объекта и его производных, в том числе с точки зрения авторского стиля, суд учитывает четыре важных параметра. Во-первых, устанавливается наличие в производных объектах тождественных или переработанных графических, словесных и иных элементов по сравнению с первичными объектами.
Во-вторых, рассматриваются совпадения в изображении, дизайне и иных графических решениях и их фрагментах, включая размеры, параметры, конструкцию и прочее. В-третьих, определяется степень идентичности общего оформления и композиции, расположения основных частей объекта, их форма, схожий контур, цвет и так далее. И наконец, учитывается потребительская ценность и целевая применимость производного объекта без выявленных заимствований», – объяснила эксперт.
С точки зрения профессионального сообщества, фотобанкам стоит ужесточить модерацию загружаемого контента и лучше отслеживать оригинальное авторство. Так, в Shutterstock правообладатель может пожаловаться на нелегально загруженный контент через форму обратной связи. Однако максимум, что может сделать компания, – удалить или заблокировать профиль с подделками. Поэтому на данный момент основной объем работ по сбору доказательств о правонарушениях лежит на самих авторах. «Для защиты своей интеллектуальной собственности важно собрать детальную доказательную базу: подтвердить авторство, зафиксировать факт нарушения (например, путем осмотра интернет-страницы нотариусом), доказать отсутствие индивидуальности и уникальности у производного объекта, а также подтвердить идентичность авторского стиля первичного и производного объектов.
Здесь нужно особое внимание уделить творческой составляющей в произведении, наличию не только авторской оригинальности, но и его уникальности. Обычно в таких случаях надо обращаться к досудебной или судебной экспертизе», – заключила Балакина.
20 крупнейших контент стоков или где взять картинку для дизайна | DesigNonstop
Любая сочная картинка или изображение несомненно украсит ваш сайт, а уж для дизайна или для записи в популярной соцсети это вообще самая необходимая вещь. Такие мощные сервисы как google images и яндекс картинки предоставляют нам огромный выбор всевозможных изображений по любым запросам. Но современные реалии таковы, что тема авторских прав стала весьма актуальной. В большинстве цивилизованных стран уже научились уважать и защищать авторские права. И Россия также движется в том же направлении, хотя и не так быстро.
В общем, задача проста — нужна качественная легальная картинка для проекта по демократичным ценам.
На помощь приходят фотобанки. Миллионы фотографов, художников, дизайнеров присылают им свои работы, где проходят достаточно жесткую модерацию качества и после этого появляются в онлайн доступе. Поэтому на вопрос: «Где взять картинку или клипарт», логичнее всего следует ответ: «На стоковых фотобанках». Тем самым сразу решается проблема легальности контента.
Есть еще один тонкий момент. По поисковому запросу «free content stock» мы получим список фотобанков, о кторых будет рассказано ниже. Но все они занимаются продажей изображений, при чем же здесь слово «free»? Дело в том, что снимки у них можно приобрести по лицензии «royality free».
“Royalty free” — это тип лицензирования стоковых фотографий, который предусматривает неограниченное использование изображений в любых средствах массовой информации. Можно использовать изображения в качестве элементов дизайна; предлагать же сами файлы для продажи или делиться ими нельзя.
“Royalty free” является антиподом по значению термину «Rights managed.” Изображение, лицензированное как «Rights managed”, требует конкретной лицензии, описывающей аудиторию и материалы, касающиеся самого изображения. Так что слово «free» имеет совсем другой смысл и при покупке на изображений стоках кое-какую сумму все же придется заплатить.
Есть еще один момент, на котором бы хотелось остановиться. Дело в том, что на некоторых фотобанках после достаточно простой регистрации предоставляется доступ к действительно бесплатному высококачественному контенту, Конечно количество таких изображений не исчисляется миллионами, но иногда это бывает очень удобно, особенно для начинающих дизайнеров.
Ниже будет рассказано о 20 крупнейших фотостоках, где можно достаточно легко приобрести понравившееся изображение и по весьма демократичным ценам. Выбирайте и пользуйтесь!
1. Shutterstock
https://www.shutterstock.com/
Один из крупнейших фотобанков.
В вашем распоряжении более 199 миллионов изображений, стоковых видеоклипов и музыкальных треков без лицензионных платежей (роялти). Есть тарифные планы на месяц, на год, планы для нескольких пользователей. Можно приобретать картинку на один проект, но по ценам выходит дороговато. Есть возможность разработать персональный тарифный план.
2. Dreams Time
https://www.dreamstime.com/
Около 76 миллионов изображений (фото, иллюстрации, 3D, вектор), а также видео и аудио. Отличный умный сток с массой всяких удобных фишек, внутренними комментами, запросами на различные форматы файлов и прочим. Есть блок бесплатного контента.
3. Photo Times
https://phototimes.ru/
Фотобанк «Фототаймс» — официальный представитель в России всемирно известного фотобанка Dreamstime. Около 55 миллионов фотографий, иллюстраций и клипартов.
4. I Stock Photo
https://www.istockphoto.com/ru
Cтарейший и один из крупнейших фотобанков. Требователен к общему качеству контента.
Есть фотографий, вектор, аудио и видео.
5. Fotolia
https://ru.fotolia.com/
117 Миллионов Роялти Фри изображений, Векторов и Видео. Помимо пакетов, есть возможность поштучного приобретения. Есть бесплатный контент.
6. Free Images
https://www.freeimages.com/
Около 400 тысяч изображений (фото и графика). Дает выборку по своей базе данных и по istockphoto.com. Есть чем поживиться.
7. Getty Images
https://www.gettyimages.com/
Специализируются на стоковых фото, видео и музыке. Здесь есть и креативные, постановочные фотографий и фото только что прошедших событий из мира политики, спорта, шоубизнеса итд.
8. 123 rf
https://ru.123rf.com/
Миллионы стоковых Фото, Векторов, Видеоклипов и Аудио-треков.
9. Big Stock Photo
https://www.bigstockphoto.com/ru/
Более 64 млн стоковых фотографий, видео и векторной графики. Весьма демократичные цены.
10. RF Clipart
https://rfclipart.
com/
Аббревиатура Royalty-Free clipart. Сервис предлагает коллекцию векторных изображений, иконок, фонов и клипартов в формате EPS. Есть бесплатный контент.
11. Vector Stock
https://www.vectorstock.com/
Мощнейший векторный сток. Высокий уровень иллюстраций. Специализируются на векторных иллюстрациях. Есть большой блок бесплатных картинок.
12. Deposit Photos
https://ru.depositphotos.com/
Более 60 миллионов стоковых фотографий, иллюстраций и векторных изображений. Хорошие цены.
13. Crestock
http://www.crestock.com/
Более 2.5 миллионов изображений — фотографии, иллюстрации, векторные картинки.
14. Stock Adobe
https://stock.adobe.com/
Большое количество качественных стоковых фотографий, интегрированных с продуктами компании Adobe (Photoshop CC, InDesign CC, Illustrator CC, Premiere Pro CC, After Effects CC).
15. Vecteezy
https://www.vecteezy.com/
Большое количество векторных иллюстраций.
Есть возможность покупать тарифные планы. Или же скачивать бесплатно, но с указанием авторства в проекте.
16. Morgue File
https://morguefile.com/
Есть бесплатные фотографии, доступные для скачивания.
17. Free Pik
https://www.freepik.com/
Замечательный сервис для поиска бесплатных фотографий, иллюстраций, иконок и psd файлов.
18. Can Stock Photo
https://www.canstockphoto.com/
Профессиональные стоковые фотографии и клипарты.
19. Photo Dune
https://photodune.net/
Микростоковая площадка системы Envato Market. Осуществляющая продажу фотографий.
20. Cutcaster
https://cutcaster.com/
Есть фото, иллюстрации, клипарты.
В российском фотобанке Photogenica вы найдете огромное количество качественных фотографий и иллюстраций, а также вектор и видео.
Запасы проекта— SAP-документация
Определение
Количество материала, которое имеется на складе для завершения проекта.
Запас проекта присваивается элементу структурной декомпозиции работ (СПП). Компоненты можно отозвать только для СПП-элемента.
Вы можете управлять оцененным или неоцененным запасом проекта.
Если запас проекта не оценивается, он управляется через коллектор затрат. Система не выполняет проводки проверки счетов для движений материала, и вы не можете получить обзор того, как оценивается запас, до конца периода расчета в Контроллинге.
Если запас проекта оценен, у вас есть немедленный доступ к его стоимости в Финансах. Присвоенные счета дебетуются и кредитуются в результате движения оцененного материала.
Запас проекта доступен для проекта с точки зрения MRP.
Используйте
Создание оцененного запаса проекта
Если вы хотите работать с оцененным запасом проекта, в ракурсе учета основной записи материала вы можете определить свои собственные классы оценки и, таким образом, создать свои собственные складские счета в Класс оценки запасов проекта.
Просмотр оцененного запаса проекта
Вы можете просмотреть оцененный запас проекта. выбирать Окружающая среда
Наличие
Особый запас с оценкой стоимости.
Возможные перемещения
Следующие виды движения определены для оцененного и неоцененного запаса проекта (в каждом случае они могут быть сторнированы или отменены):
Поступление материала для заказа на поставку, если позиция заказа относится к счету, присвоенному проекту
Поступление материала для заказа субподряда
Поступление материала по заказу, если заказ присвоен проекту
Поступление материала для заголовка графика прогона
Поступление товара без заказа на поставку
Поступление материала без производственного заказа
Первоначальный ввод данных инвентаризации
Поступление побочных продуктов
Отпуск материала для проекта, заказа на продажу, заказа, сети
Взятие пробы
Списание
Перевод в собственный склад
Перемещение запаса с использованием заказа на перемещение запаса
Перенести проводку из места хранения в место хранения за один шаг
Перенос проводки с завода на завод за один шаг
Перенос (с использованием проводки переноса) между свободно используемым запасом, запасом на контроле качества и заблокированным запасом
Перенос проводок из материала в материал
Перенос проводок из запаса одного проекта в запас другого проекта
Перенос проводки в запас заказа клиента
См.
Субподряд для запаса заказа клиента и запаса проекта
Ввод движения товаров
При вводе движения материала для запаса проекта следует учитывать следующее:
При вводе движения материала со ссылкой на заказ на поставку или производственный заказ СПП-элемент берется из ссылочного документа.
При вводе других движений материала необходимо вручную указать СПП-элемент.
Движение материала для запаса проекта вводится следующим образом:
Введите соответствующий вид движения с индикатором особого запаса Q
и СПП-элемент.
Введите тип движения 411
и индикатор особого запаса Q
.
Введите поступление материала для заказа на поставку или для заказа как обычно, используя вид движения.
101
. Если позиция присвоена проекту (тип контировки Q), система автоматически устанавливает индикатор особого запаса при поступлении материала.
(примечания к выпуску 3.0A)
Управление запасами: запасы проекта (примечания к версии 3.0A)Управление запасами: проект Сток
Описание
Начиная с версии 3.0 можно управлять запасами проекта.
Запас проекта — это количество материала, имеющегося на складе для цель выполнения проекта. Запас проекта прочно присвоено СПП-элементу. Компоненты могут быть сняты только для СПП-элемент.
Структура данных особого запаса
Для управления проектными запасами материала для различных проектов отдельно, в дополнение к основные данные материала.
Данные особого запаса (таблица MSPR) определяются при хранении. уровень расположения для каждого СПП-элемента.
Данные особого запаса создаются автоматически при первом
поступление в запас проекта.
Эти данные нельзя вести напрямую
пользователем, но обновляется автоматически при каждом движении товара
(или инвентаризация).
Какие акции существуют?
Запасы проекта не ведутся на складских счетах, но закреплены непосредственно за проектом.По этой причине они не часть оцененного запаса.
Они делятся на следующие типы запасов:
- Наличие на складе контроля качества
Какие движения материала поддерживаются?
Поддерживаемые движения материала (каждое со сторнированием или возвратом): следующим образом:
- первоначальный ввод остатков на складе
- поступление материала без заказа на поставку / без заказа
- поступление материала для заказа на поставку / для заказа
- отпуск товаров для заказа на продажу
- перенос проводки со склада на склад
- проводки переноса между видами запаса (неограниченное использование, в контроль качества, заблокирован)
- перевод проектного запаса в оцененный запас
Чтобы узнать, как вводить эти движения товаров, прочтите
раздел «Изменения в процедуре».
Физическая инвентаризация
Запас проекта может быть включен в физический инвентарь.
Изменения в процедуре
Движение материала для запаса проекта вводится следующим образом:
- Поступление других материалов, отпуск материалов, проводки переноса
Виды движения запаса проекта (кроме передачи на собственные склады вашей компании) отмечены специальными биржевой индикатор Q.
При вводе движения товаров вы должен
- введите требуемый вид движения со специальным индикатором запаса Q (вы найдете список всех типов движения в пункте меню Тип движения или нажав на кнопку «Возможные записи» для движения тип)
- введите СПП-элемент на многоэкранном экране
- перевод в собственный склад вашей компании
Для ввода перевода в свой
Собственный запас компании, выберите функцию Движение товаров
-> Перенос проводки .
Чтобы найти тип движения, выберите Тип движения -> Проводка переноса -> Проект сток -> Собственный из пр. (тип движения 405 без специального индикатора запаса).
- поступление материала для заказа на поставку / для заказа
Вы вводите поступление материала для заказ на поставку или обычный заказ с видом движения 101. Если позиция присвоена проекту (тип контировки Q), индикатор особого запаса устанавливается автоматически для товаров квитанция.
Дополнительные примечания
Для получения дополнительной информации о запасах проектов, пожалуйста, прочтите Проект Примечания к выпуску системы Материал в Project: Изменения для 3.0 .
Прогноз цен на акции— проект машинного обучения на Python
Бесплатный курс Python с 25 проектами в реальном времени Начните сейчас!
Машинное обучение имеет важное применение при прогнозировании курса акций.
В этом проекте машинного обучения мы будем говорить о прогнозировании доходности акций.Это очень сложная задача, в которой есть неопределенности. Мы разделим этот проект на две части:
- Во-первых, мы узнаем, как прогнозировать курс акций с помощью нейронной сети LSTM.
- Затем мы создадим информационную панель, используя Plotly dash для анализа запасов.
Проект прогнозирования цен на акции
Наборы данных
- Для построения модели прогнозирования цен на акции мы будем использовать набор данных NSE TATA GLOBAL. Это набор данных Tata Beverages от Tata Global Beverages Limited, Национальная фондовая биржа Индии: Tata Global Dataset
- Для разработки приборной панели для анализа акций мы будем использовать другой набор данных по акциям с несколькими акциями, такими как Apple, Microsoft, Facebook: Stocks Dataset
Исходный код
Прежде чем продолжить, загрузите исходный код: Проект прогнозирования цен на акции
Прогнозирование цен на акции с использованием LSTM
1.
Импорт:
импорт панд как pd импортировать numpy как np импортировать matplotlib.pyplot как plt % matplotlib встроенный из matplotlib.pylab import rcParams rcParams ['figure.figsize'] = 20,10 из keras.models импорт Последовательный from keras.layers import LSTM, Dropout, Dense из sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
2. Прочтите набор данных:
df = pd.read_csv ("NSE-TATA.csv")
df.head ()
3. Проанализируйте цены закрытия из фрейма данных:
df ["Date"] = pd.to_datetime (df.Date, format = "% Y-% m-% d") df.index = df ['Дата'] plt.figure (figsize = (16,8)) plt.plot (df ["Close"], label = 'История цен закрытия')
4. Отсортируйте набор данных по дате и времени и отфильтруйте столбцы «Дата» и «Закрыть»:
data = df.sort_index (ascending = True, axis = 0)
new_dataset = pd.DataFrame (index = range (0, len (df)), columns = ['Date', 'Close'])
для i в диапазоне (0, len (данные)):
new_dataset ["Дата"] [i] = данные ['Дата'] [i]
new_dataset ["Закрыть"] [i] = данные ["Закрыть"] [i]
5.
Нормализуйте новый отфильтрованный набор данных:
scaler = MinMaxScaler (feature_range = (0,1))
final_dataset = новый_датасет.значения
train_data = final_dataset [0: 987 ,:]
valid_data = final_dataset [987:,:]
new_dataset.index = new_dataset.Date
new_dataset.drop ("Дата", axis = 1, inplace = True)
scaler = MinMaxScaler (диапазон_функций = (0,1))
scaled_data = scaler.fit_transform (final_dataset)
x_train_data, y_train_data = [], []
для i в диапазоне (60, len (train_data)):
x_train_data.append (scaled_data [i-60: i, 0])
y_train_data.append (scaled_data [i, 0])
x_train_data, y_train_data = np.array (x_train_data), np.array (y_train_data)
x_train_data = np.reshape (x_train_data, (x_train_data.shape [0], x_train_data.shape [1], 1))
6. Постройте и обучите модель LSTM:
lstm_model = Sequential () lstm_model.add (LSTM (units = 50, return_sequences = True, input_shape = (x_train_data.shape [1], 1))) lstm_model.add (LSTM (единиц = 50)) lstm_model.add (Плотный (1)) input_data = new_dataset [len (new_dataset) -len (valid_data) -60:]. значения входные_данные = входные_данные.reshape (-1,1) input_data = scaler.transform (входные_данные) lstm_model.compile (loss = 'mean_squared_error', optimizer = 'adam') lstm_model.fit (x_train_data, y_train_data, epochs = 1, batch_size = 1, verbose = 2)
shape [1], 1)))
lstm_model.add (LSTM (единиц = 50))
lstm_model.add (Плотный (1))
input_data = new_dataset [len (new_dataset) -len (valid_data) -60:]. значения
входные_данные = входные_данные.reshape (-1,1)
input_data = scaler.transform (входные_данные)
lstm_model.compile (loss = 'mean_squared_error', optimizer = 'adam')
lstm_model.fit (x_train_data, y_train_data, epochs = 1, batch_size = 1, verbose = 2)
7.Возьмите образец набора данных, чтобы делать прогнозы цен на акции с использованием модели LSTM:
X_test = []
для i в диапазоне (60, inputs_data.shape [0]):
X_test.append (входные_данные [i-60: i, 0])
X_test = np.array (X_test)
X_test = np.reshape (X_test, (X_test.shape [0], X_test.shape [1], 1))
predicted_closing_price = lstm_model.predict (X_test)
predicted_closing_price = scaler.inverse_transform (predicted_closing_price)
8. Сохраните модель LSTM:
lstm_model.save ("saved_model. h5") 
h5") 9. Визуализируйте прогнозируемые затраты на запасы с фактическими затратами на запасы:
train_data = new_dataset [: 987] valid_data = новый_данный [987:] valid_data ['Predictions'] = predicted_closing_price plt.сюжет (train_data ["Закрыть"]) plt.plot (valid_data [[«Закрыть», «Прогнозы»]])
Вы можете заметить, что LSTM предсказал запасы, почти аналогичные фактическим запасам.
Создайте приборную панель с помощью графического вывода
В этом разделе мы создадим информационную панель для анализа запасов. Dash — это среда Python, которая обеспечивает абстракцию над flask и react.js для создания аналитических веб-приложений.
Перед тем как двигаться дальше, необходимо установить приборную панель. Выполните приведенную ниже команду в терминале.
pip3 установка тире pip3 установить dash-html-components pip3 установить компоненты dash-core
Теперь создайте новый файл python stock_app.
py и вставьте следующий скрипт:
import dash
импортировать dash_core_components как dcc
импортировать dash_html_components как html
импортировать панд как pd
импортировать plotly.graph_objs на ходу
из dash.dependencies import Input, Output
из keras.models импортировать load_model
из sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
импортировать numpy как np
app = dash.Dash ()
сервер = приложение.сервер
scaler = MinMaxScaler (диапазон_функций = (0,1))
df_nse = pd.read_csv ("./ NSE-TATA.csv")
df_nse ["Дата"] = pd.to_datetime (df_nse.Date, format = "% Y-% m-% d")
df_nse.index = df_nse ['Дата']
data = df_nse.sort_index (ascending = True, axis = 0)
new_data = pd.DataFrame (index = range (0, len (df_nse)), columns = ['Date', 'Close'])
для i в диапазоне (0, len (данные)):
new_data ["Дата"] [i] = данные ['Дата'] [i]
new_data ["Закрыть"] [i] = data ["Закрыть"] [i]
new_data.index = new_data.Date
new_data.drop ("Дата", axis = 1, inplace = True)
набор данных = новые_данные. значения
поезд = набор данных [0: 987 ,:]
действительный = набор данных [987:,:]
scaler = MinMaxScaler (диапазон_функций = (0,1))
scaled_data = scaler.fit_transform (набор данных)
x_train, y_train = [], []
для i в диапазоне (60, len (поезд)):
x_train.append (scaled_data [i-60: i, 0])
y_train.append (масштабированные_данные [i, 0])
x_train, y_train = np.array (x_train), np.array (y_train)
x_train = np.reshape (x_train, (x_train.shape [0], x_train.shape [1], 1))
model = load_model ("saved_model.h5")
input = new_data [len (new_data) -len (действительный) -60:]. values
input = inputs.reshape (-1,1)
входы = масштабатор.преобразовать (входы)
X_test = []
для i в диапазоне (60, inputs.shape [0]):
X_test.append (входы [i-60: i, 0])
X_test = np.array (X_test)
X_test = np.reshape (X_test, (X_test.shape [0], X_test.shape [1], 1))
close_price = model.predict (X_test)
close_price = scaler.inverse_transform (закрывающая_цена)
поезд = новые_данные [: 987]
действительный = новые_данные [987:]
действительный ['Прогнозы'] = закрывающая_цена
df = pd. read_csv ("./ stock_data.csv")
app.layout = html.Div ([
html.h2 ("Панель анализа цен на акции", style = {"textAlign": "center"}),
dcc.Вкладки (id = "tabs", children = [
dcc.Tab (label = 'NSE-TATAGLOBAL Stock Data', children = [
html.Div ([
html.h3 ("Фактическая цена закрытия", style = {"textAlign": "center"}),
dcc.Graph (
,
figure = {
"данные":[
go.Scatter (
x = train.index,
y = действительно ["Закрыть"],
mode = 'маркеры'
)
],
«макет»: идти.Макет(
title = 'точечная диаграмма',
xaxis = {'title': 'Date'},
yaxis = {'title': 'Курс закрытия'}
)
}
),
html. h3 ("Прогнозируемая цена закрытия LSTM", style = {"textAlign": "center"}),
dcc.Graph (
,
figure = {
"данные":[
go.Scatter (
x = действительный.индекс,
y = действителен ["Прогнозы"],
mode = 'маркеры'
)
],
"layout": go.Layout (
title = 'точечная диаграмма',
xaxis = {'title': 'Date'},
yaxis = {'title': 'Курс закрытия'}
)
}
)
])
]),
dcc.Tab (label = 'Данные акций Facebook', children = [
html.Div ([
html.h2 («Максимум и минимум акций Facebook»,
style = {'textAlign': 'center'}),
dcc. Dropdown (id = 'my-dropdown',
options = [{'label': 'Tesla', 'value': 'TSLA'},
{'label': 'Apple', 'value': 'AAPL'},
{'label': 'Facebook', 'value': 'FB'},
{'label': 'Microsoft', 'value': 'MSFT'}],
multi = True, значение = ['FB'],
style = {"display": "block", "margin-left": "auto",
"margin-right": "auto", "width": "60%"}),
dcc.График (id = 'highlow'),
html.h2 ("Объем рынка Facebook", style = {'textAlign': 'center'}),
dcc.Dropdown (id = 'my-dropdown2',
options = [{'label': 'Tesla', 'value': 'TSLA'},
{'label': 'Apple', 'value': 'AAPL'},
{'label': 'Facebook', 'value': 'FB'},
{'label': 'Microsoft', 'value': 'MSFT'}],
multi = True, значение = ['FB'],
style = {"display": "block", "margin-left": "auto",
"margin-right": "auto", "width": "60%"}),
dcc. График (id = 'volume')
], className = "контейнер"),
])
])
])
@ app.callback (Вывод ('highlow', 'figure'),
[Input ('my-dropdown', 'value')])
def update_graph (selected_dropdown):
dropdown = {"TSLA": "Tesla", "AAPL": "Apple", "FB": "Facebook", "MSFT": "Microsoft",}
trace1 = []
trace2 = []
на складе в selected_dropdown:
trace1.append (
go.Scatter (x = df [df ["Stock"] == stock] ["Date"],
y = df [df ["Stock"] == stock] ["High"],
режим = 'линии', непрозрачность = 0.7,
name = f'High {dropdown [stock]} ', textposition =' bottom center '))
trace2.append (
go.Scatter (x = df [df ["Stock"] == stock] ["Date"],
y = df [df ["Stock"] == stock] ["Low"],
mode = 'lines', непрозрачность = 0,6,
name = f'Low {dropdown [stock]} ', textposition =' bottom center '))
следы = [след1, след2]
data = [val для подсписка в трассировках для val в подсписке]
figure = {'data': данные,
'layout': go. Layout (colorway = ["# 5E0DAC", '# FF4F00', '# 375CB1',
'# FF7400', '# FFF400', '# FF0056'],
высота = 600,
title = f "Максимальные и минимальные цены на {','.join (str (dropdown [i]) for i in selected_dropdown)} Over Time »,
xaxis = {"title": "Дата",
'rangeselector': {'buttons': list ([{'count': 1, 'label': '1M',
'step': 'месяц',
'stepmode': 'backward'},
{'count': 6, 'label': '6M',
'step': 'месяц',
'stepmode': 'backward'},
{'step': 'all'}])},
'rangelider': {'visible': True}, 'type': 'date'},
yaxis = {"title": "Цена (долл. США)"})}
цифра возврата
@приложение. обратный вызов (Вывод ('объем', 'цифра'),
[Input ('my-dropdown2', 'value')])
def update_graph (selected_dropdown_value):
dropdown = {"TSLA": "Tesla", "AAPL": "Apple", "FB": "Facebook", "MSFT": "Microsoft",}
trace1 = []
для акций в selected_dropdown_value:
trace1.append (
go.Scatter (x = df [df ["Stock"] == stock] ["Date"],
y = df [df ["Stock"] == stock] ["Volume"],
mode = 'lines', непрозрачность = 0,7,
name = f'Volume {dropdown [stock]} ', textposition =' bottom center '))
следы = [след1]
data = [val для подсписка в трассировках для val в подсписке]
figure = {'data': данные,
'layout': идти.Макет (colorway = ["# 5E0DAC", '# FF4F00', '# 375CB1',
'# FF7400', '# FFF400', '# FF0056'],
высота = 600,
title = f "Объем рынка для {',' .join (str (dropdown [i]) для i в selected_dropdown_value)} за время»,
xaxis = {"title": "Дата",
'rangeselector': {'buttons': list ([{'count': 1, 'label': '1M',
'step': 'месяц',
'stepmode': 'backward'},
{'count': 6, 'label': '6M',
'step': 'месяц',
'stepmode': 'backward'},
{'step': 'all'}])},
'rangelider': {'visible': True}, 'type': 'date'},
yaxis = {"title": "Объем транзакций"})}
цифра возврата
если __name __ == '__ main__':
приложение. run_server (отладка = True)
значения
поезд = набор данных [0: 987 ,:]
действительный = набор данных [987:,:]
scaler = MinMaxScaler (диапазон_функций = (0,1))
scaled_data = scaler.fit_transform (набор данных)
x_train, y_train = [], []
для i в диапазоне (60, len (поезд)):
x_train.append (scaled_data [i-60: i, 0])
y_train.append (масштабированные_данные [i, 0])
x_train, y_train = np.array (x_train), np.array (y_train)
x_train = np.reshape (x_train, (x_train.shape [0], x_train.shape [1], 1))
model = load_model ("saved_model.h5")
input = new_data [len (new_data) -len (действительный) -60:]. values
input = inputs.reshape (-1,1)
входы = масштабатор.преобразовать (входы)
X_test = []
для i в диапазоне (60, inputs.shape [0]):
X_test.append (входы [i-60: i, 0])
X_test = np.array (X_test)
X_test = np.reshape (X_test, (X_test.shape [0], X_test.shape [1], 1))
close_price = model.predict (X_test)
close_price = scaler.inverse_transform (закрывающая_цена)
поезд = новые_данные [: 987]
действительный = новые_данные [987:]
действительный ['Прогнозы'] = закрывающая_цена
df = pd.
read_csv ("./ stock_data.csv")
app.layout = html.Div ([
html.h2 ("Панель анализа цен на акции", style = {"textAlign": "center"}),
dcc.Вкладки (id = "tabs", children = [
dcc.Tab (label = 'NSE-TATAGLOBAL Stock Data', children = [
html.Div ([
html.h3 ("Фактическая цена закрытия", style = {"textAlign": "center"}),
dcc.Graph (
,
figure = {
"данные":[
go.Scatter (
x = train.index,
y = действительно ["Закрыть"],
mode = 'маркеры'
)
],
«макет»: идти.Макет(
title = 'точечная диаграмма',
xaxis = {'title': 'Date'},
yaxis = {'title': 'Курс закрытия'}
)
}
),
html.
h3 ("Прогнозируемая цена закрытия LSTM", style = {"textAlign": "center"}),
dcc.Graph (
,
figure = {
"данные":[
go.Scatter (
x = действительный.индекс,
y = действителен ["Прогнозы"],
mode = 'маркеры'
)
],
"layout": go.Layout (
title = 'точечная диаграмма',
xaxis = {'title': 'Date'},
yaxis = {'title': 'Курс закрытия'}
)
}
)
])
]),
dcc.Tab (label = 'Данные акций Facebook', children = [
html.Div ([
html.h2 («Максимум и минимум акций Facebook»,
style = {'textAlign': 'center'}),
dcc.
Dropdown (id = 'my-dropdown',
options = [{'label': 'Tesla', 'value': 'TSLA'},
{'label': 'Apple', 'value': 'AAPL'},
{'label': 'Facebook', 'value': 'FB'},
{'label': 'Microsoft', 'value': 'MSFT'}],
multi = True, значение = ['FB'],
style = {"display": "block", "margin-left": "auto",
"margin-right": "auto", "width": "60%"}),
dcc.График (id = 'highlow'),
html.h2 ("Объем рынка Facebook", style = {'textAlign': 'center'}),
dcc.Dropdown (id = 'my-dropdown2',
options = [{'label': 'Tesla', 'value': 'TSLA'},
{'label': 'Apple', 'value': 'AAPL'},
{'label': 'Facebook', 'value': 'FB'},
{'label': 'Microsoft', 'value': 'MSFT'}],
multi = True, значение = ['FB'],
style = {"display": "block", "margin-left": "auto",
"margin-right": "auto", "width": "60%"}),
dcc.
График (id = 'volume')
], className = "контейнер"),
])
])
])
@ app.callback (Вывод ('highlow', 'figure'),
[Input ('my-dropdown', 'value')])
def update_graph (selected_dropdown):
dropdown = {"TSLA": "Tesla", "AAPL": "Apple", "FB": "Facebook", "MSFT": "Microsoft",}
trace1 = []
trace2 = []
на складе в selected_dropdown:
trace1.append (
go.Scatter (x = df [df ["Stock"] == stock] ["Date"],
y = df [df ["Stock"] == stock] ["High"],
режим = 'линии', непрозрачность = 0.7,
name = f'High {dropdown [stock]} ', textposition =' bottom center '))
trace2.append (
go.Scatter (x = df [df ["Stock"] == stock] ["Date"],
y = df [df ["Stock"] == stock] ["Low"],
mode = 'lines', непрозрачность = 0,6,
name = f'Low {dropdown [stock]} ', textposition =' bottom center '))
следы = [след1, след2]
data = [val для подсписка в трассировках для val в подсписке]
figure = {'data': данные,
'layout': go.
Layout (colorway = ["# 5E0DAC", '# FF4F00', '# 375CB1',
'# FF7400', '# FFF400', '# FF0056'],
высота = 600,
title = f "Максимальные и минимальные цены на {','.join (str (dropdown [i]) for i in selected_dropdown)} Over Time »,
xaxis = {"title": "Дата",
'rangeselector': {'buttons': list ([{'count': 1, 'label': '1M',
'step': 'месяц',
'stepmode': 'backward'},
{'count': 6, 'label': '6M',
'step': 'месяц',
'stepmode': 'backward'},
{'step': 'all'}])},
'rangelider': {'visible': True}, 'type': 'date'},
yaxis = {"title": "Цена (долл. США)"})}
цифра возврата
@приложение.
обратный вызов (Вывод ('объем', 'цифра'),
[Input ('my-dropdown2', 'value')])
def update_graph (selected_dropdown_value):
dropdown = {"TSLA": "Tesla", "AAPL": "Apple", "FB": "Facebook", "MSFT": "Microsoft",}
trace1 = []
для акций в selected_dropdown_value:
trace1.append (
go.Scatter (x = df [df ["Stock"] == stock] ["Date"],
y = df [df ["Stock"] == stock] ["Volume"],
mode = 'lines', непрозрачность = 0,7,
name = f'Volume {dropdown [stock]} ', textposition =' bottom center '))
следы = [след1]
data = [val для подсписка в трассировках для val в подсписке]
figure = {'data': данные,
'layout': идти.Макет (colorway = ["# 5E0DAC", '# FF4F00', '# 375CB1',
'# FF7400', '# FFF400', '# FF0056'],
высота = 600,
title = f "Объем рынка для {',' .join (str (dropdown [i]) для i в selected_dropdown_value)} за время»,
xaxis = {"title": "Дата",
'rangeselector': {'buttons': list ([{'count': 1, 'label': '1M',
'step': 'месяц',
'stepmode': 'backward'},
{'count': 6, 'label': '6M',
'step': 'месяц',
'stepmode': 'backward'},
{'step': 'all'}])},
'rangelider': {'visible': True}, 'type': 'date'},
yaxis = {"title": "Объем транзакций"})}
цифра возврата
если __name __ == '__ main__':
приложение.
run_server (отладка = True)
Теперь запустите этот файл и откройте приложение в браузере:
python3 stock_app.py
Резюме
Прогнозирование цен акций — это проект машинного обучения для начинающих; в этом руководстве мы узнали, как разработать модель прогнозирования стоимости запасов и как создать интерактивную панель мониторинга для анализа запасов. Мы реализовали прогнозирование фондового рынка с использованием модели LSTM. OTOH, фреймворк Python Plotly dash для создания информационных панелей.
Ищете другие проекты с исходным кодом? Если да, пожалуйста, оцените нашу работу по Google
Вот что привело к росту акций проекта Rubicon в среду
Что случилось
Акции из Рубикон Проект (NASDAQ: MGNI) в среду взлетел вверх, и это довольно неожиданно, поскольку компания не сообщила никаких новостей.
Тем не менее, в 15:15 акции выросли на 16%. EDT.
Тем не менее, у рекламно-технологической компании Criteo сегодня были новости. Хотя это другой бизнес, наблюдаемые положительные тенденции могут в равной степени принести пользу другим компаниям, занимающимся рекламными технологиями, таким как The Rubicon Project и The Trade Desk .
Источник изображения: Getty Images.
Ну и что
Когда Criteo отчитался о прибыли в конце апреля, он также выпустил прогноз на следующий второй квартал. В его руководстве предполагалось, что пандемия COVID-19 отрицательно скажется на его доходах, что приведет к продолжающемуся снижению доходов с апреля по май.Однако расходы в мае не упали. Точные цифры не приводятся — компания только заявила, что результаты были «лучше, чем ожидалось». Это привело к резкому росту этих акций и сегодня.
Это потенциально хорошие новости для проекта «Рубикон». Когда он сообщил о прибыли за первый квартал 2020 года, он отметил, что в апреле бизнес упал примерно на 30%.
Таким образом, его руководство отражает эту тенденцию к снижению. Ожидается, что выручка во втором квартале составит от 36 до 39 миллионов долларов, что в среднем на 27% меньше по сравнению с предыдущим кварталом.В результате акции сильно упали.
The Trade Desk также зафиксировала снижение доходов от рекламы в конце марта и апреле, но отказалась дать прогноз по доходам в будущем. Однако, если тенденции, наблюдаемые Criteo, распространятся на всю рекламную экосистему, это будет хорошей новостью для The Trade Desk и The Rubicon Project. Вот почему их акции сегодня растут.
RUBI по данным YCharts.
Что теперь?
Акционеры, несомненно, довольны Акции Rubicon Project сегодня стремительно растут.Но эти акции все еще нестабильны из-за неопределенности в отношении коронавируса. Если в ближайшие недели и месяцы появятся как положительные, так и отрицательные новости, акции этой компании с малой капитализацией, вероятно, будут вести себя как йо-йо.
Вместо того, чтобы прогнозировать ежедневные взлеты и падения, гораздо лучше сосредоточиться на долгосрочных тенденциях, таких как переход потребителей от традиционного телевидения к подключенному телевидению, и проект Rubicon занимает позицию в этой сфере.
Проект истории социального обеспечения Обвал фондового рынка в октябре 1929 г.
Обвал фондового рынка в октябре 1929 г. Торжественная толпа собирается у фондовой биржи после аварии.1929.Фото: Public Domain
В конце октября 1929 года фондовый рынок рухнул, уничтожив 40 процентов бумажной стоимости обыкновенных акций. Когда в 1929 году фондовый рынок рухнул, это произошло не за один день. Вместо этого фондовый рынок продолжал стремительно падать в течение нескольких дней, начав один из самых разрушительных периодов в истории Соединенных Штатов.
Наиболее важные события начались в Черный четверг, 24 октября 1929 года. В этот день было продано около 13 миллионов акций.Это было рекордное количество сделок с акциями для США Дж. П. Моргана и нескольких других банкиров, которые пытались выручить банковскую систему за счет собственных денег. Они не увенчались успехом.
Их шаг привел к небольшому росту цен на акции в субботу, 26 октября. Но на выходных многие инвесторы потеряли веру в акции и решили продать свои акции.
Когда рынки вновь открылись в понедельник, 28 октября 1929 г., было продано еще одно рекордное количество акций, и фондовый рынок упал более чем на 22%.Ситуация снова ухудшилась в печально известный Черный вторник 29 октября 1929 года, когда было продано более 16 миллионов акций. В тот день фондовый рынок потерял 14 миллиардов долларов.
Обвал фондового рынка нанес ущерб американской экономике, потому что не только отдельные инвесторы вложили свои деньги в акции, но и бизнес. Когда фондовый рынок рухнул, предприятия потеряли свои деньги. Потребители также потеряли свои деньги, потому что многие банки вложили их деньги без их разрешения или ведома.
Однако даже после обвала фондового рынка политики и лидеры отрасли продолжали делать оптимистичные прогнозы для национальной экономики. Но Депрессия углубилась, уверенность испарилась, и многие потеряли свои сбережения.
К 1933 году стоимость акций на Нью-Йоркской фондовой бирже составляла менее одной пятой от того, что было на пике в 1929 году. Деловые дома закрылись, фабрики закрылись, а банки обанкротились. Доход фермерских хозяйств упал примерно на 50 процентов. К 1932 году примерно каждый четвертый американец был безработным.
По словам историка Артура М. Шлезингера-младшего, наиболее важные причины этого экономического коллапса можно резюмировать следующим образом:
1) Склонность руководства поддерживать цены и увеличивать прибыль, удерживая при этом зарплату и цены на сырье, означала, что рабочие и фермеры были лишены преимуществ увеличения собственной производительности. Следствием этого стало относительное снижение массовой покупательной способности. По мере того как товары текли из расширяющегося завода капитала во все больших количествах, в руках покупателей было пропорционально все меньше и меньше денег, чтобы увести товары с рынка.Короче говоря, модель распределения доходов не могла долго поддерживать процветание.
2) Семь лет инвестиций в основной капитал по высоким ставкам привели к «избыточному наращиванию» производственной мощности (с точки зрения существующей способности к потреблению) и, таким образом, насыщению экономики. Спад в автомобильной и строительной промышленности был симптоматичным. Существующий уровень накопления капитала не мог поддерживаться без иной государственной политики — политики, направленной не на то, чтобы помочь тем, у кого есть деньги, накопить больше, а на перевод денег от тех, кто позволял им оставаться в сбережениях, к тем, кто их тратил.
3) Получение прибыли и дивидендов от достижений технологий означало тенденцию использовать избыточные деньги для спекуляций, превращая фондовую биржу из рынка ценных бумаг в игровой дом.
4) Обвал фондового рынка завершил катастрофу. После черного четверга, какое правило было безопасным, кроме Sauve qui peut? А бизнесмены, пытаясь спастись, могли только разрушить свою систему; пытаясь избежать худшего, они сделали худшее неизбежным.
Подорвав доверие, авария лишила всяких надежд на автоматическое восстановление.
5) В целом, федеральное правительство поощряло налоговую политику, которая способствовала чрезмерному сбережению, денежно-кредитную политику, которая была экспансивной, когда цены росли, и дефляционной, когда цены начали падать, тарифной политикой, которая оставляла иностранные займы в качестве единственной опоры для экспортная торговля и политика в отношении монополии, которая способствовала экономической концентрации, привносила жесткость на рынки и обезболивала систему цен.Представляя бизнесменов, федеральное правительство проигнорировало опасный дисбаланс между доходами фермерских хозяйств и предприятий, между повышением заработной платы и увеличением производительности. Представляя финансистов, он проигнорировал безответственную практику на рынке ценных бумаг. Представляя банкиров, он игнорировал вес частного долга и глубокие структурные недостатки банковской и финансовой системы. Видя все проблемы с точки зрения бизнеса, он ошибочно принял классовый интерес за национальный.
Результатом стала классовая и национальная катастрофа.
Источник : Артур М. Шлезингер младший. Кризис старого порядка, эпоха Рузвельта, 1919-1933 гг. : Компания Houghton Mifflin, 1957, стр. 159-160.
Для дополнительной информации:
«Звуки краха» — В 70-ю годовщину крупного краха фондовой биржи 29 октября 1929 года Marketplace представил аудиоколлаж из музыки, ставшей результатом этого события. Коллаж Питера Стеншула анонсирует ведущий Дэвид Бранкаччо.
Катастрофа 1929 года (1990). Документальный фильм BBC2.
Как цитировать эту статью (формат APA): Проект истории социального обеспечения. (2011). Обвал фондового рынка в октябре 1929 года. Проект истории социального обеспечения . Получено [дата обращения] с http://socialwelfare.
library.vcu.edu/eras/great-depression/beginning-of-great-depression-stock-market-crash-of-october-1929/
Jupyter Notebook: анализ запасов с использованием Plotly-Dash
Я работаю над анализом запасов с использованием Dash и Plotly Project в Jupyter Notebook (Python = 3.7.6). Я взял 3 фондовых биржи: Hang Shang из Гонконга, S & P500 из США и Nifty500 из Индии. Я получаю результаты первых двух рынков, такие как графики Live Predictions, но в случае Индии ничего не отображается.
Может ли кто-нибудь помочь получить графики прогнозов индийского рынка?
Спасибо 🙂
Код:
импортировать панд как pd
из jupyter_plotly_dash импорт JupyterDash
импорт ре
импортировать тире
импортировать dash_core_components как dcc
импортировать dash_html_components как html
от тире.импорт зависимостей Вход, Выход, Состояние
импортные финансы
app = dash.Dash ()
app.layout = html.Div ([
dcc.Tabs (id = 'dashboard-tabs', value = 'price-tab', children = [
dcc. Tab (label = 'Stock Price', value = 'price-tab', children = [
html.Div ([html.h3 (id = 'tab1-stock-name',
style = {'width': '30%', 'display': 'inline-block'}),
html.h5 (id = 'tab1-ticker',
style = {'width': '10%', 'display': 'inline-block'})],
style = {'width': '90%', 'margin': 'auto'}),
html.Div (get_tab1_info_box (),
style = {'width': '90%', 'margin': 'auto'}),
# Позиция 1, информация и раскрывающийся список
html.Div (get_stats_graph_layout ('tab1'),
style = {'width': '90%', 'margin': 'auto'})
# Позиция 2, таблица статистики и график
]), # Вкладка 1, конец вкладки цены
dcc.Tab (label = 'Рост акций / индекса', value = 'change-tab', children = [
html.Div ([html.h3 ('Рост стоимости акций по сравнению с ростом индекса')],
style = {'width': '90%', 'margin': 'auto',
'выравнивание текста': 'центр'}),
# Позиция 0, Заголовок
html. [A-Za-z] {1,4} $ ', тикер)
если len (галочка)> 0:
return True, отметьте [0] .upper ()
еще:
return False, None
return False, None
# Получение скользящей средней за 50, 100 и 200 дней
def getMA (запас, время, список_даты):
если 'mo' in time или time == 'ytd' или time == '1y':
df = stock.history (период = '2 года')
elif time == '2y' или time == '3y' или time == '4y':
df = stock.history (период = '5 лет')
еще:
df = stock.history (период = '10 лет')
df = df.reset_index () [[«Дата», «Открытие», «Минимум», «Максимум», «Закрытие»]]
df ['MA50'] = df.Close.rolling (50) .mean ()
df ['MA100'] = df.Close.rolling (100) .mean ()
df ['MA200'] = df.Close.rolling (200) .mean ()
df = df.loc [(df ['Date']> = date_list.min ()) & (df ['Date'] <= date_list.max ())]
return df
# Создание цены акций и графика на вкладке 1
@ app.callback ([Вывод ('tab1-stock-name', 'children'), # Stock Name
Вывод ('tab1-тикер', 'дети'), # тикер
Выход ('tab1-stock-price', 'children'), # Текущая цена акции
Выход ('tab1-stock-price-change', 'children'), # изменение цены
Вывод ('tab1-stock-price-change', 'style'),
# Цена Изменить цвет шрифта
Выпуск ('tab1-stock-price-percentchange', 'дети'),
# Изменение цены в процентах
Выход ('tab1-stock-price-percentchange', 'стиль'),
# Price Precent Изменить цвет шрифта
Вывод ('tab1-error-message', 'children'), # Сообщение об ошибке
Выход ('tab1-vis', 'figure'), # График цен акций
Выходные данные ('tab1-table', 'children')], # Таблица статистики запасов
[Ввод ('tab1-submit', 'n_clicks'), # кнопка
Input ('tab1-time-interval', 'value')], # Временной интервал
[State ('tab1-ticker-input', 'value'), # ввод текстового поля тикера
State ('tab1-market-dropdown', 'value')]) # Вход в раскрывающийся список Market
def get_ticker (n_clicks, time, тикер, mkt):
# Для настройки по умолчанию
если тикер == '':
return 'Пожалуйста, введите биржевой тикер', \
'', '', '', {'width': '20%', 'display': 'inline-block'}, '', \
{'width': '20%', 'display': 'inline-block'}, '', \
{'data': None}, None
# Проверить формат тикера на фондовом рынке
stockFormat, тикер = verify_ticker (тикер, mkt)
# Неправильный улов
если stockFormat имеет значение False:
верните 'Неверный тикер', '#######', '$ ##. ## ',' ##. ## ', \
{'width': '20%', 'display': 'inline-block'}, '##. ##%', \
{'width': '20%', 'display': 'inline-block'}, \
'Ошибка! Пожалуйста, попробуйте еще раз. ', {' Data ': None}, None
# Получить цену акций и статистику
stock = yfinance.Ticker (тикер)
# Ловить, если есть запас
если stock.history (period = 'ytd'). shape [0] == 0:
вернуть 'Неверный тикер', '#######', '$ ##. ##', '##. ##', \
{'width': '20%', 'display': 'inline-block'}, '##. ##%', \
{'width': '20%', 'display': 'inline-block'}, \
'Ошибка! Пожалуйста, попробуйте еще раз.', {' data ': None}, None
### Статистика запасов для информационного окна ###
пытаться:
# Имя и цена
stock_name = stock.info ['longName']
price_list = stock.history (period = time) ['Close']. tolist ()
price = f '$ {price_list [-1] :. 2f}'
# Изменение цены
price_change = список_цен [-1] - список_цены [-2]
price_percent_change = (price_list [-1] / price_list [-2]) - 1
если price_change> 0:
price_change_colour = {'цвет': 'зеленый'}
еще:
price_change_colour = {'цвет': 'красный'}
price_change_colour ['display'] = 'встроенный блок'
price_change_colour ['width'] = '20% '
price_change_colour ['font-size'] = '150%'
price_change = f '{price_change :. 2f} '
price_percent_change = f '{price_percent_change * 100:,. 2f}%'
df = getMA (запас; время;
stock.history (период = время) .reset_index () ['Дата'])
fig = getCandlestick (df)
table = getTab1Table (stock.history (period = time) .reset_index (),
stock.info)
Кроме:
вернуться «Извините! Компания недоступна ',' ####### ',' $ ##. ## ',' ##. ## ', \
{'width': '20%', 'display': 'inline-block'}, '##. ##%', \
{'width': '20%', 'display': 'inline-block'}, \
'Ошибка! Пожалуйста, попробуйте еще раз другую компанию.', {' data ': None}, None
return stock_name, тикер, цена, price_change, price_change_colour, \
price_percent_change, price_change_colour, '', fig, table
@ app.callback ([Вывод ('tab2-stock-include', 'options'),
Вывод ('tab2-stock-include', 'value')],
[Ввод ('tab2-index-choice', 'value')])
def generate_dropdown_stocknames (mkt):
если mkt == 'hsi':
stock_list = pd. read_csv ('C: \\ Users \\ Pranav Jaswal \\ Desktop \\ StockAnalytics-master \\ IndexComponents \\ HengSengStockList.csv ',
dtype = str)
stock_list = stock_list.sort_values ('Тикер')
stock_list ['label'] = stock_list ['Ticker']. astype (str) + '\ t' + \
stock_list ['Компания']
opts = [{'label': label, 'value': ticker} для ярлыка, тикер в
zip (stock_list ['label']. tolist (),
stock_list ['Тикер']. tolist ())]
return opts, []
elif mkt == 'sp500':
stock_list = pd.read_csv ('C: \\ Users \\ Pranav Jaswal \ Desktop \\ StockAnalytics-master \\ IndexComponents \\ SP500StockList.csv ',
двигатель = 'питон')
stock_list = stock_list.sort_values ('Тикер')
stock_list ['label'] = stock_list ['Тикер']
opts = [{'label': label, 'value': ticker} для ярлыка, тикер в
zip (stock_list ['label']. tolist (),
stock_list ['Тикер']. tolist ())]
return opts, []
elif mkt == 'nifty500':
stock_list = pd.read_csv ('C: \\ Users \\ Pranav Jaswal \\ Desktop \\ StockAnalytics-master \\ IndexComponents \\ ind_nifty500list.csv ',
двигатель = 'питон')
stock_list = stock_list.sort_values ('Тикер')
stock_list ['label'] = stock_list ['Тикер']
opts = [{'label': label, 'value': ticker} для ярлыка, тикер в
zip (stock_list ['label']. tolist (),
stock_list ['Тикер']. tolist ())]
return opts, []
возвращаться [], []
@ app.callback ([Вывод ('tab2-table', 'children'),
Вывод ('tab2-vis', 'figure')],
[Ввод ('tab2-index-choice', 'значение'),
Ввод ('tab2-stock-include', 'значение'),
Ввод ('tab2-time-interval', 'value')])
def generate_tab2_graph (mkt, акции, время):
# Функция для расчета изменения цены относительно первого дня
def get_price_change (список цен):
base_price = price_list [0]
return [(price / base_price) -1 для цены в price_list]
df_stocks = []
если len (акции)> 0:
на складе в наличии:
если mkt == 'hsi':
акции = акции [1:] + '. NSEI '
index_col = 'Отличные 50'
еще:
return html.Table (), {'data': None}
# Подготовить набор данных для построения линейной диаграммы
index = yfinance.Ticker (y_ticker)
df_index = index.history (период = время) .reset_index () [['Дата', 'Закрыть']]
df_index.columns = ['Дата', index_col]
# Чтобы удалить повторяющиеся столбцы, например Date, при concat
если len (акции)> 0:
для df_temp в df_stocks:
df_index = pd.merge (df_index, df_temp, how = 'left', on = 'Date')
# Если есть NA, введите последнее наблюдение
df_index = df_index.fillna (method = 'backfill', axis = 1)
# Удалите повторяющиеся столбцы, если есть
df_index = df_index.loc [:, ~ df_index.columns.duplicated ()]
# Преобразование от цены к процентному изменению относительно первого дня периода
для столбца в df_index.columns:
если col! = 'Дата':
df_index [col] = get_price_change (df_index [col] .tolist ())
fig = getLinePlot (df_index, 2)
# Подготовить набор данных для вывода сводки в таблице
last_close = df_index [index_col] . tolist () [- 1] * 100
df_index_period = индекс.история (период = время) .reset_index ()
df_index_52weeks = index.history (период = '1y'). reset_index ()
range_period = (round (df_index_period ['Close']. min (), 2),
round (df_index_period ['Close']. max (), 2))
range_52weeks = (round (df_index_52weeks ['Close']. min (), 2),
round (df_index_52weeks ['Close']. max (), 2))
volume = (index.history (period = time) .reset_index () ['Volume']. tolist () [- 1],
index.history (период = время) .reset_index () ['Объем']. mean ())
# Создать сводную таблицу
таблица = getTab2Table (index_col, last_close, range_period, range_52weeks)
таблица возврата, рис
если __name__ == '__main__':
приложение.run_server (отладка = ложь, порт = 8000)
Tab (label = 'Stock Price', value = 'price-tab', children = [
html.Div ([html.h3 (id = 'tab1-stock-name',
style = {'width': '30%', 'display': 'inline-block'}),
html.h5 (id = 'tab1-ticker',
style = {'width': '10%', 'display': 'inline-block'})],
style = {'width': '90%', 'margin': 'auto'}),
html.Div (get_tab1_info_box (),
style = {'width': '90%', 'margin': 'auto'}),
# Позиция 1, информация и раскрывающийся список
html.Div (get_stats_graph_layout ('tab1'),
style = {'width': '90%', 'margin': 'auto'})
# Позиция 2, таблица статистики и график
]), # Вкладка 1, конец вкладки цены
dcc.Tab (label = 'Рост акций / индекса', value = 'change-tab', children = [
html.Div ([html.h3 ('Рост стоимости акций по сравнению с ростом индекса')],
style = {'width': '90%', 'margin': 'auto',
'выравнивание текста': 'центр'}),
# Позиция 0, Заголовок
html.
[A-Za-z] {1,4} $ ', тикер)
если len (галочка)> 0:
return True, отметьте [0] .upper ()
еще:
return False, None
return False, None
# Получение скользящей средней за 50, 100 и 200 дней
def getMA (запас, время, список_даты):
если 'mo' in time или time == 'ytd' или time == '1y':
df = stock.history (период = '2 года')
elif time == '2y' или time == '3y' или time == '4y':
df = stock.history (период = '5 лет')
еще:
df = stock.history (период = '10 лет')
df = df.reset_index () [[«Дата», «Открытие», «Минимум», «Максимум», «Закрытие»]]
df ['MA50'] = df.Close.rolling (50) .mean ()
df ['MA100'] = df.Close.rolling (100) .mean ()
df ['MA200'] = df.Close.rolling (200) .mean ()
df = df.loc [(df ['Date']> = date_list.min ()) & (df ['Date'] <= date_list.max ())]
return df
# Создание цены акций и графика на вкладке 1
@ app.callback ([Вывод ('tab1-stock-name', 'children'), # Stock Name
Вывод ('tab1-тикер', 'дети'), # тикер
Выход ('tab1-stock-price', 'children'), # Текущая цена акции
Выход ('tab1-stock-price-change', 'children'), # изменение цены
Вывод ('tab1-stock-price-change', 'style'),
# Цена Изменить цвет шрифта
Выпуск ('tab1-stock-price-percentchange', 'дети'),
# Изменение цены в процентах
Выход ('tab1-stock-price-percentchange', 'стиль'),
# Price Precent Изменить цвет шрифта
Вывод ('tab1-error-message', 'children'), # Сообщение об ошибке
Выход ('tab1-vis', 'figure'), # График цен акций
Выходные данные ('tab1-table', 'children')], # Таблица статистики запасов
[Ввод ('tab1-submit', 'n_clicks'), # кнопка
Input ('tab1-time-interval', 'value')], # Временной интервал
[State ('tab1-ticker-input', 'value'), # ввод текстового поля тикера
State ('tab1-market-dropdown', 'value')]) # Вход в раскрывающийся список Market
def get_ticker (n_clicks, time, тикер, mkt):
# Для настройки по умолчанию
если тикер == '':
return 'Пожалуйста, введите биржевой тикер', \
'', '', '', {'width': '20%', 'display': 'inline-block'}, '', \
{'width': '20%', 'display': 'inline-block'}, '', \
{'data': None}, None
# Проверить формат тикера на фондовом рынке
stockFormat, тикер = verify_ticker (тикер, mkt)
# Неправильный улов
если stockFormat имеет значение False:
верните 'Неверный тикер', '#######', '$ ##.
## ',' ##. ## ', \
{'width': '20%', 'display': 'inline-block'}, '##. ##%', \
{'width': '20%', 'display': 'inline-block'}, \
'Ошибка! Пожалуйста, попробуйте еще раз. ', {' Data ': None}, None
# Получить цену акций и статистику
stock = yfinance.Ticker (тикер)
# Ловить, если есть запас
если stock.history (period = 'ytd'). shape [0] == 0:
вернуть 'Неверный тикер', '#######', '$ ##. ##', '##. ##', \
{'width': '20%', 'display': 'inline-block'}, '##. ##%', \
{'width': '20%', 'display': 'inline-block'}, \
'Ошибка! Пожалуйста, попробуйте еще раз.', {' data ': None}, None
### Статистика запасов для информационного окна ###
пытаться:
# Имя и цена
stock_name = stock.info ['longName']
price_list = stock.history (period = time) ['Close']. tolist ()
price = f '$ {price_list [-1] :. 2f}'
# Изменение цены
price_change = список_цен [-1] - список_цены [-2]
price_percent_change = (price_list [-1] / price_list [-2]) - 1
если price_change> 0:
price_change_colour = {'цвет': 'зеленый'}
еще:
price_change_colour = {'цвет': 'красный'}
price_change_colour ['display'] = 'встроенный блок'
price_change_colour ['width'] = '20% '
price_change_colour ['font-size'] = '150%'
price_change = f '{price_change :.
2f} '
price_percent_change = f '{price_percent_change * 100:,. 2f}%'
df = getMA (запас; время;
stock.history (период = время) .reset_index () ['Дата'])
fig = getCandlestick (df)
table = getTab1Table (stock.history (period = time) .reset_index (),
stock.info)
Кроме:
вернуться «Извините! Компания недоступна ',' ####### ',' $ ##. ## ',' ##. ## ', \
{'width': '20%', 'display': 'inline-block'}, '##. ##%', \
{'width': '20%', 'display': 'inline-block'}, \
'Ошибка! Пожалуйста, попробуйте еще раз другую компанию.', {' data ': None}, None
return stock_name, тикер, цена, price_change, price_change_colour, \
price_percent_change, price_change_colour, '', fig, table
@ app.callback ([Вывод ('tab2-stock-include', 'options'),
Вывод ('tab2-stock-include', 'value')],
[Ввод ('tab2-index-choice', 'value')])
def generate_dropdown_stocknames (mkt):
если mkt == 'hsi':
stock_list = pd.
read_csv ('C: \\ Users \\ Pranav Jaswal \\ Desktop \\ StockAnalytics-master \\ IndexComponents \\ HengSengStockList.csv ',
dtype = str)
stock_list = stock_list.sort_values ('Тикер')
stock_list ['label'] = stock_list ['Ticker']. astype (str) + '\ t' + \
stock_list ['Компания']
opts = [{'label': label, 'value': ticker} для ярлыка, тикер в
zip (stock_list ['label']. tolist (),
stock_list ['Тикер']. tolist ())]
return opts, []
elif mkt == 'sp500':
stock_list = pd.read_csv ('C: \\ Users \\ Pranav Jaswal \ Desktop \\ StockAnalytics-master \\ IndexComponents \\ SP500StockList.csv ',
двигатель = 'питон')
stock_list = stock_list.sort_values ('Тикер')
stock_list ['label'] = stock_list ['Тикер']
opts = [{'label': label, 'value': ticker} для ярлыка, тикер в
zip (stock_list ['label']. tolist (),
stock_list ['Тикер'].
tolist ())]
return opts, []
elif mkt == 'nifty500':
stock_list = pd.read_csv ('C: \\ Users \\ Pranav Jaswal \\ Desktop \\ StockAnalytics-master \\ IndexComponents \\ ind_nifty500list.csv ',
двигатель = 'питон')
stock_list = stock_list.sort_values ('Тикер')
stock_list ['label'] = stock_list ['Тикер']
opts = [{'label': label, 'value': ticker} для ярлыка, тикер в
zip (stock_list ['label']. tolist (),
stock_list ['Тикер']. tolist ())]
return opts, []
возвращаться [], []
@ app.callback ([Вывод ('tab2-table', 'children'),
Вывод ('tab2-vis', 'figure')],
[Ввод ('tab2-index-choice', 'значение'),
Ввод ('tab2-stock-include', 'значение'),
Ввод ('tab2-time-interval', 'value')])
def generate_tab2_graph (mkt, акции, время):
# Функция для расчета изменения цены относительно первого дня
def get_price_change (список цен):
base_price = price_list [0]
return [(price / base_price) -1 для цены в price_list]
df_stocks = []
если len (акции)> 0:
на складе в наличии:
если mkt == 'hsi':
акции = акции [1:] + '.
NSEI '
index_col = 'Отличные 50'
еще:
return html.Table (), {'data': None}
# Подготовить набор данных для построения линейной диаграммы
index = yfinance.Ticker (y_ticker)
df_index = index.history (период = время) .reset_index () [['Дата', 'Закрыть']]
df_index.columns = ['Дата', index_col]
# Чтобы удалить повторяющиеся столбцы, например Date, при concat
если len (акции)> 0:
для df_temp в df_stocks:
df_index = pd.merge (df_index, df_temp, how = 'left', on = 'Date')
# Если есть NA, введите последнее наблюдение
df_index = df_index.fillna (method = 'backfill', axis = 1)
# Удалите повторяющиеся столбцы, если есть
df_index = df_index.loc [:, ~ df_index.columns.duplicated ()]
# Преобразование от цены к процентному изменению относительно первого дня периода
для столбца в df_index.columns:
если col! = 'Дата':
df_index [col] = get_price_change (df_index [col] .tolist ())
fig = getLinePlot (df_index, 2)
# Подготовить набор данных для вывода сводки в таблице
last_close = df_index [index_col] .
tolist () [- 1] * 100
df_index_period = индекс.история (период = время) .reset_index ()
df_index_52weeks = index.history (период = '1y'). reset_index ()
range_period = (round (df_index_period ['Close']. min (), 2),
round (df_index_period ['Close']. max (), 2))
range_52weeks = (round (df_index_52weeks ['Close']. min (), 2),
round (df_index_52weeks ['Close']. max (), 2))
volume = (index.history (period = time) .reset_index () ['Volume']. tolist () [- 1],
index.history (период = время) .reset_index () ['Объем']. mean ())
# Создать сводную таблицу
таблица = getTab2Table (index_col, last_close, range_period, range_52weeks)
таблица возврата, рис
если __name__ == '__main__':
приложение.run_server (отладка = ложь, порт = 8000)
Выпадение запасов проекта Рубикон
Компания, занимающаяся рекламными технологиями, The Rubicon Project продемонстрировала, что в среду ее акции упали более чем на 30%, так как снижение рейтингов аналитиков напугало инвесторов.
Акция открылась на уровне 9,50 долларов, но упала до минимума в 9 долларов. Цена на момент написания составляла 9,23 доллара.
Investing.comRubicon Project отчитался о прибыли во втором квартале. AdExchanger сообщила, что компания признала, что медленно внедряла новую тенденцию в области рекламных технологий — назначение ставок по заголовкам, из-за которой выручка от настольных компьютеров снизилась на 2% за квартал и побудила компанию снизить прогноз по доходам на год.
Заголовок позволяет конкурентам Google в области рекламных технологий выйти на передний план в конкурсе на рекламные места.
В отчете BI Intelligence, опубликованном ранее в этом году, говорится, что почти 70% издателей утверждают, что приняли технологию назначения ставок по заголовкам, по сравнению с почти нулевым показателем два года назад. Многие компании, занимающиеся рекламными технологиями, в последние месяцы считают, что использование заголовков повысило свои доходы.
Еще одна проблема, с которой Rubicon Project столкнулась во втором квартале, была связана с «бизнесом намеренного маркетинга», в который он вошел в прошлом году после приобретения в апреле компании Chango, занимающейся поисковой рекламой и ретаргетингом, за 122 миллиона долларов.
Rubicon Project сообщает, что Chango теперь снижает свои сборы и сосредотачивается на новой модели, называемой «гарантированная аудитория», как сообщает AdExchanger.
Выручка Rubicon Project за квартал выросла на 34% до 65,1 млн долларов, что превзошло ожидания аналитиков в 63,5 млн долларов. Скорректированная прибыль составила 17 центов на акцию, что превзошло ожидания аналитиков в 10 центов на акцию. Компания также сократила чистые убытки до 2,7 млн долларов с 11,9 млн долларов в квартале прошлого года.
Однако, несмотря на превышение ожиданий, ряд аналитиков понизили рейтинг акций компании во вторник — почти все они сослались на торги по заголовку, как на главную проблему будущего роста компании, занимающейся рекламными технологиями..
В примечании под заголовком «Отход на второй план по RUBI» аналитики RBC Capital Markets скорректировали курс акций с «Лучше рынка» на «Показывать».
РБК сказал в исследовательской заметке: «Мы оказались на неправильной стороне этого вопроса.
RUBI начинает значимый переход бизнеса, поскольку он столкнулся с« идеальным штормом »- более быстрым, чем ожидалось, замедлением медийной рекламы на ПК в сочетании с быстрее, чем ожидалось, при назначении ставок по заголовку.
SunTrust понизила рейтинг акций Rubicon Project до нейтрального.
В обращении к клиентам SunTrust сообщила: «Мы ошибались в отношении RUBI. Встречный ветер, связанный с размещением ставок по заголовку (HB), мы отметили в нашем организованном телефонном разговоре 23 июня, и недавний предварительный просмотр оказался намного быстрее и разрушительнее, чем ожидалось ».
Citi также переместил акции Rubicon Project с« Покупать »на« нейтральный ».
В примечании аналитики отмечают:
«Размещение ставок по заголовку создает больший сдерживающий фактор, чем компания первоначально обозначила несколько месяцев назад, особенно для настольных компьютеров, поскольку RUBI больше сосредоточился на мобильных устройствах.
Наш рейтинг «Покупать» основывался на нашем мнении о том, что процентные ставки останутся стабильными (что у них есть) и что предложение полного цикла — это то, что необходимо для победы в долгосрочной игре с рекламными технологиями (что по-прежнему остается нашей точкой зрения). Однако мы не ожидали замедления роста доходов в той степени, в которой сейчас предполагает руководство. К сожалению, это превратилось в историю «покажи мне», и мы полагаем, что инвесторам понадобится хотя бы несколько кварталов доказательств того, что волна обратилась к потере акций, чтобы акции снова заработали.»
Вот как отреагировали некоторые другие аналитики:
- Раймонд Джеймс: Понижение рейтинга до рыночных показателей с Netural
- Оппенгеймер: Понижение до производительности
- B Райли: Нет движения при покупке
- Morgan Stanley: Нет движения на Равный вес
- Boenning & Scattergood: понижение до нейтрального с превосходящего
- Кантор Фицджеральд: понижение до «удержания» с покупки
- Крейг-Халлум: без движения при покупке
- Needham: понижение до «удержания» с покупки
Комментариев нет