Содержание

Майнинг в России хотят приравнять к предпринимательству. Что это значит :: РБК.Крипто

Председатель комитета Госдумы по финансовому рынку Анатолий Аксаков предложил внести добычу криптовалют в реестр видов предпринимательской деятельности. Как это повлияет на работу майнеров и сможет ли помочь развитию индустрии

Майнинг криптовалют необходимо внести в реестр видов предпринимательской деятельности. С такой инициативой выступил председатель комитета Госдумы по финансовому рынку Анатолий Аксаков в кулуарах Московского финансового форума, пишет ТАСС. По словам Аксакова, майнингу криптовалют нужно присвоить код как виду предпринимательской деятельности и ввести соответствующее налогообложение.

Также депутат Госдумы сообщил о грядущих изменениях в российском законодательстве в отношении цифровых активов. По словам Аксакова, законодатели планируют четко разграничить термины «криптовалюты» и «цифровые активы».

«Есть цифровая валюта Центрального банка и есть цифровая валюта, которая по сути, наверное, понимается как криптовалюта, и надо четко прописать разграничение этих понятий с тем, чтобы не было путаницы», — пояснил парламентарий.

Эксперты «РБК-Крипто» объяснили, как внесение майнинга в реестр видов предпринимательской деятельности отразится на индустрии в целом и на предприятиях, которые уже добывают криптовалюты.

Изменения для майнеров

Внесение соответствующих поправок в законодательство повлияет на майнеров, отметил член Комиссии по правовому обеспечению цифровой экономики Московского отделения Ассоциации юристов России Ефим Казанцев. По его словам, в случае, если организация занимается исключительно майнингом и не ведет другую предпринимательскую деятельность, то она должна будет привести в соответствие сведения, внесенные в ЕГРИП (Единый государственный реестр индивидуальных предпринимателей), где указывается основной вид деятельности по Общероссийскому классификатору видов экономической деятельности (ОКВЭД).

Уже сейчас майнинг без проблем можно узаконить, зарегистрировавшись в качестве ИП (индивидуального предпринимателя) самозанятого или юридического лица, пояснил юрист. При этом в качестве основного вида деятельности по ОКВЭД можно указать вид с номером 72.40 «Деятельность по созданию и использованию баз данных и информационных ресурсов», добавил Казанцев.

Несоответствие законодательства

Подобные инициативы можно только приветствовать, поскольку майнинг не отличается от любого бизнеса как по уровню вложений на старте, так и по степени предпринимательского риска, утверждает преподаватель Moscow Digital School Дмитрий Кириллов.

Юрист пояснил, что даже в случае внесения майнинга в реестр видов предпринимательской деятельности, это не позволит майнерам полноценно распоряжаться результатами своей работы. Закон «О ЦФА» запрещает российским резидентам принимать цифровую валюту в качестве встречного предоставления за товары, работы или услуги, напомнил эксперт.

«Российский майнер за добытую им криптовалюту не может ничего приобрести у российского резидента, ему остаются только покупки за рубежом либо продажа криптовалюты за обычные, фиатные, деньги и дальнейшие расчеты в традиционном формате», — добавил Кириллов.

Такое ограничение оборота криптовалюты не способствует деловой активности в сфере майнинга и в идеале требует коррекции закона «О ЦФА», резюмировал юрист.

Регулирование необходимо

Адекватное регулирование майнинга поможет вывести индустрию в России на новый уровень, чтобы конкурировать с такими странами как Казахстан, Канада и США, утверждает сооснователь BitCluster Сергей Арестов. По его словам, добыча криптовалюты — это очень капиталоемкая отрасль, в которой не обойтись без кредитов, лизинга и других инструментов финансирования.

Включение майнинга в реестр видов предпринимательской деятельности может упростить легализацию небольших майнинг-ферм, который сейчас работают без регистрации, считает Арестов. Но по-настоящему эффективный бизнес в майнинге можно создать только в промышленных масштабах, добавил сооснователь BitCluster.

— Рост цены Ethereum спровоцировал дефицит видеокарт в Китае

— Майнеры биткоина заработали в августе $1,4 млрд

— Bitmain распродала майнеры Antminer S19j Pro на год вперед

Больше новостей о криптовалютах вы найдете в нашем телеграм-канале РБК-Крипто.

Автор

Алексей Корнеев

Сложность майнинга биткоина выросла на 31% с июля :: РБК.Крипто

Добывать первую криптовалюту становится труднее на фоне восстановления объема вычислительных мощностей в ее сети

Сложность майнинга биткоина в результате очередного перерасчета достигла 19 трлн хешей (T), по данным обозревателя BTC.com. За последние 2 недели показатель увеличился на 3,2%, а рост с июля составил 31%. Тогда значение опускалось до минимума c июня 2020 года в 13 T.

Сложность сети определяет необходимый объем вычислительных мощностей для нахождения нового блока в блокчейне биткоина. Этот параметр меняется каждые 2016 блоков или приблизительно раз в две недели. Это необходимо, чтобы поддерживать время нахождения блока около 10 минут.

Несмотря на то, что сложность биткоина растет на протяжении последних пяти перерасчетов, она остается ниже исторического максимума в 25 T, установленного в мае 2021 года. Резкое снижение в конце весны и первой половине лета произошло на фоне запрета майнинга в Китае.

— Что будет с биткоином в ближайшей перспективе. Три мнения

— «Кит» купил биткоины на $13 млн во время последнего обвала рынка

— Глава SEC сравнил стейблкоины с фишками для покера

Больше новостей о криптовалютах вы найдете в нашем телеграм-канале РБК-Крипто.

Автор

Михаил Теткин

Сколько стоит стать майнером. Точка входа и перспектива индустрии :: РБК.Крипто

Почему майнинг будет оставаться прибыльным даже при падении курса биткоина до $5 тыс., какие устройства лучше покупать и каких правил необходимо придерживаться, чтобы максимально эффективно торговать криптовалютой

Хешрейт биткоина продолжает восстанавливаться после обвала прошедшим летом. С начала июля показатель увеличился на 66%, до текущих значений около 139 EH/s (экзахешей). При этом в результате последнего перерасчета сложность добычи первой криптовалюты достигла 19 трлн хешей (T), а с июля ее рост составил 31%.

Эксперты рассказали «РБК-Крипто», какой минимальный порог входа в сферу майнинга, как быстро окупятся вложения и при какой цене биткоина его добыча будет оставаться прибыльной.

Какой нужен стартовый капитал?

Минимально имеющий смысл вход на рынок майнинга биткоина — порядка $8-11 тыс., утверждает CEO и основатель компании EMCD Михаэль Джерлис. За эти деньги можно получить актуальное энергоэффективное устройство со сроком окупаемости в 11-13 месяцев. Размещение и обслуживание могут взять на себя майнинг-отели или специальные компании, и это будет максимально простой способ для входа в рынок, утверждает Джерлис.

Если начинать с ASIC-майнеров, это могут быть 1 Antminer S19 c мощностью 95 TH/s или S19Pro 100 TH/S, средней стоимостью в $10 тыс. и $11 тыс. долларов соответственно или несколько менее мощных устройств, с большим суммарным хешрейтом, такие как Whatsminer M21S 54 или 56 TH/s, средней стоимостью около $4 тыс., посоветовал специалист.

Эти устройства готовы майнить сразу после покупки — их нужно поставить в майнинг-отель или отдельное помещение, подключить к розетке, интернету и настроить подключение к пулу.

В случае с видеокартами для майнинга альткоинов, в среднем, это одна ферма в сборе из 8 видеокарт. В сборе — значит в корпусе, пригодном для установки в майнинг-отель на полку, с материнской платой, процессором и всей остальной начинкой, необходимой для майнинга. Такая ферма может обойтись от $7,5 тыс. до $12,5 тыс., в зависимости от видеокарт, которые в ней будут. Если не учитывать самые дорогие RTX 3090 — ферма с такими видеокартами будет стоить сильно больше $13,5 тыс.

По словам специалиста, преимущество видеокарт перед ASIC-майнерами в том, что их можно ставить дома, поскольку они менее шумные. Также можно сэкономить на сборке, отказаться от корпуса, купить недорогие комплектующие, посоветовал эксперт.

«Здесь есть поле для оптимизации — например, можно покупать Б/У устройства. Это дешевле и может сократить срок окупаемости в 1,5-2 раза, но несет в себе риски того, что устройство сломается или сразу же будет в полурабочем состоянии. Сразу определить, что устройство с дефектом, к сожалению, сможет только профессионал», — пояснил Джерлис.

Верхнего предела и уровня погружения для этого бизнеса нет, объяснил эксперт. По его словам, можно привозить грузовики устройств, выкупив цех завода, а можно постепенно докупать устройства до нужной мощности или объема добытой криптовалюты.

Какая точка безубыточности майнинга биткоина?

Точка безубыточности зависит в первую очередь от 2 факторов: эффективности оборудования и цены электроэнергии или хостинга. То есть у каждого игрока точка безубыточности своя. Тем не менее, некоторые оценки все же можно сделать, сообщил исполнительный директор Bitfury Group Вадим Крутов:

  • Средняя эффективность оборудования находится на уровне около 40-45 J/TH, средняя цена электроэнергии — около 4 центов США за кВт*ч, объяснил Крутов. Для такого среднестатистического игрока себестоимость добычи сейчас составит около $7 тыс. за 1 биткоин;
  • Для сильнейших игроков, имеющих оборудование 30J/TH и цену электроэнергии около 2.5 цента США за кВт*ч — около $3 тыс. за 1 биткоин;
  • Для игроков с оборудованием около 60 J/TH и ценой электричества около 6 центов на 1кВт*ч — около $13 тыс.за 1 биткоин;
  • Самые слабые игроки, включившие сейчас оборудование поколения 2016-2017 года имеют еще более высокую себестоимость добычи — вплоть до $25 тыс. за 1 биткоин.

«Исходя из этих оценок майнинг будет оставаться операционно прибыльным вплоть до примерно $25 тыс. за биткоин, ниже этой цены начнут терпеть убытки и выбывать наименее эффективные игроки. Большая часть игроков вынуждена будет выйти с рынка при цене около $4-5 тыс., до наиболее сильных игроков очередь не дойдет ни при каких разумных сценариях развития рынках», — утверждает специалист.

Перспектива

На рынке стало заметно больше институциональных инвесторов, внимательно оценивающих все риски, закупающих наиболее эффективное оборудование, даже если его приходится ждать почти год, и размещающих его на площадках с низкой ценой электроэнергии, рассказал Крутов. Он назвал такую стратегию самой надежной защитой от негативных сценариев развития рынка.

«Ритейл-инвесторы, напротив, совершают ошибки, покупая любое оборудование, размещая его на дорогих площадках, ориентируясь в первую очередь на сроки поставки и размещения, а не на долгосрочную игру», — подчеркнул эксперт.

Коррекция крипторынка для тех, кто серьезно занимается майнинговым бизнесом — это возможность нарастить мощности, добавил Джерлис. По его словам, цена оборудования для майнинга коррелирует с курсом первой криптовалюты. В такие моменты выигрывают те, кто готовился и аккумулировал запас ликвидности чтобы вырасти на падении всего рынка, в том числе выкупив подешевевшее оборудование.

— «Биткоин не исчерпал потенциал». Как эффективно торговать криптовалютой

— «Киты не спешат продавать биткоин». Чего ожидать от рынка в ближайший год

— Пользователи Compound бесплатно получили криптовалюту на $80 млн

Больше новостей о криптовалютах вы найдете в нашем телеграм-канале РБК-Крипто.

«Майнинг не умрет долгие годы». Что будет после добычи всех биткоинов :: РБК.Крипто

Предложение первой криптовалюты ограничено 21 млн монет. Почему после их добычи майнеры не будут отключать оборудование и когда ожидать суперцикла роста главного цифрового актива

На начало октября 2021 года майнерами было добыто почти 90% всей эмиссии биткоина (18,8 млн из 21 млн BTC). Добыча первой криптовалюты ведется с момента ее создания в 2009 году. Эксперты «РБК-Крипто» объяснили, когда будет добыт последний биткоин и как это может повлиять на всю индустрию.

Будущее майнинга

Завершение добычи биткоина произойдет нескоро, утверждает CEO и основатель компании EMCD Михаэль Джерлис. По его словам, последние монеты в сети биткоина будут добыты в 2140 году. Эксперт пояснил, что майнинг первой криптовалюты не умрет долгие годы после добычи всех биткоинов, поскольку сложность сети будет расти пропорционально количеству майнеров. Для этого в блокчейне биткоина предусмотрен механизм перерасчета сложности, который активируется каждые две недели, отметил эксперт. Также он напомнил про халвинг, которых в истории первой криптовалюты было уже три.

Сложность сети определяет необходимый объем вычислительных мощностей для нахождения нового блока в блокчейне биткоина. Этот параметр меняется каждые 2016 блоков или приблизительно раз в две недели. Это необходимо, чтобы поддерживать время нахождения блока около 10 минут.

Халвинг — это двукратное сокращение награды за добытый блок, которое происходит раз в четыре года. Изначально майнеры получали 50 биткоинов, в 2012 году это количество снизилось до 25 монет, в 2016 году — до 12,5. 11 мая 2020 года оно сократилось до 6,25 биткоинов. Халвинг происходит через каждые 210 тыс. добытых блоков. Следующий халвинг предположительно состоится в 2024 году.

По мере роста сети и количества транзакций растут комиссии за эти транзакции, напомнил Джерлис. Он пояснил, что комиссия за один добытый блок уже составляет от 0,25 до 3 биткоинов (в зависимости от нагрузки на блокчейн).

«После добычи последнего блока в качестве вознаграждения за свою работу майнеры будут получать именно эти комиссии, поэтому майнинг не сможет перестать быть прибыльным для майнеров», — пояснил эксперт.

В будущем размер комиссий в сети биткоина будет расти, спрогнозировал Джерлис, если криптовалюта будет использоваться повсеместно для транснациональных платежей, а вознаграждение за блок постепенно сойдет на нет.

«Создатель первой криптовалюты Сатоши Накомото предполагал именно такую модель развития биткоина», — напомнил эксперт.

С тем, что майнинг не сможет стать нерентабельным, согласился финансовый аналитик криптобиржи Currency.com Михаил Кархалев. Он предположил, что в будущем майнеры начнут брать дополнительную плату за ускорение транзакций или появятся какие-либо способы заново добыть уже утраченные биткоины.

Экономическая модель биткоина учитывает ситуацию, когда все монеты будут добыты, объяснил сооснователь ENCRY Foundation Роман Некрасов. Он утверждает, что майнеры не будут работать в минус, поскольку без них невозможна работа сети и проведение транзакций. Некрасов считает, что после добычи всех биткоинов произойдет повышение комиссий за транзакции.

«Расчет будет выполнен рыночными механизмами — сколько отправитель готов заплатить и за сколько майнер готов эту транзакцию включить в блок, вот между этими двумя показателями», — резюмировал сооснователь ENCRY Foundation.

Суперцикл роста

Когда вознаграждение майнерам за добытый блок станет меньше одного биткоина, может произойти суперцикл роста его цены, считает директор сервиса по обмену криптовалют Alfacash Никита Сошников. По его мнению, такое снижение награды за блок спровоцирует подорожание биткоина до $1 млн. Это может произойти уже в следующем десятилетии, отметил Сошников.

«До заветной отметки в $1 млн вряд ли осталось больше 10 лет, поэтому разумным будет вложиться в актив уже сейчас», — добавил эксперт.

Согласно прогнозу Некрасову, уже к 2050 году стоимость первой криптовалюты превысит $1 млн, поскольку страны увидят все преимущества от внедрения биткоина в свою экономику.

— Прибыль майнеров биткоина увеличилась до $40 млн в день

— Сноуден назвал причину роста цены биткоина

— Биткоин никогда не будет стоить 0. Эксперты объяснили — почему

Больше новостей о криптовалютах вы найдете в нашем телеграм-канале РБК-Крипто.

Автор

Алексей Корнеев

Нефтяники предложили использовать попутный газ для майнинга криптовалюты

Минпромторг, Минцифры и ЦБ обсуждают предложение российских нефтяных компаний использовать попутный нефтяной газ (ПНГ) для генерации электричества для центров обработки данных (ЦОД), которые нужны для майнинга криптовалюты. Об этом сообщил «Коммерсантъ» со ссылкой на письмо замглавы Минпромторга Василия Шпака в Минцифры и ЦБ с просьбой дать свои отзывы на такое предложение. 

В письме говорится, что такой механизм повысит эффективность использования природного газа в тепловой генерации за счет гибридных модулей для майнинга криптовалют. Для реализации такого проекта предлагается также запустить в России производство энергетических установок с возможностью их экспорта. 

В Минпромторге изданию сообщили, что предложение поступило от участников рынка и сейчас обсуждается с регуляторами. В ЦБ отметили, что закон «О финансовых активах» предполагает, что порядок оборота цифровых валют должен быть урегулирован отдельными законами, подходы к регулированию сейчас обсуждаются. В Минцифры не ответили на запрос. 

Собеседник издания, близкий к Минпромторгу, рассказал, что одна из крупных российских компаний хотела бы масштабировать свой проект по майнингу криптовалюты, однако этот сегмент находится в серой юридической зоне. Компания боится негативной реакции со стороны ЦБ, поэтому обратилась в министерство, которое может обсудить риски с Банком России.

Официально проект по майнингу криптовалюты есть только у «Газпром нефти», он был запущен в 2020 г. на месторождении в Ханты-Мансийском АО. По данным Forklog, за месяц удалось добыть 1,8 BTC. В самой «Газпром нефти» отказались от комментариев.

Председатель комиссии по правовому обеспечению цифровой экономики московского отделения Ассоциации юристов России Александр Журавлев пояснил, что в России не запрещен майнинг, но ограничен оборот криптовалюты: ее нельзя использовать как средство платежа или обмена. 

О, майн газ – Газета Коммерсантъ № 191 (7153) от 20.10.2021

Минпромторг, Минцифры и ЦБ обсуждают проект российских нефтекомпаний по добыче на их месторождениях криптовалюты. Предприятия предложили использовать для этих целей попутный нефтяной газ (ПНГ), с помощью которого будет генерироваться электроэнергия для снабжения близлежащих центров обработки данных (ЦОД), необходимых для майнинга. Проект может быть интересен иностранным инвесторам, в первую очередь из Китая, где майнинг запрещен, полагают эксперты. В России же закон, регулирующий порядок оборота цифровых валют, все еще не принят.

“Ъ” ознакомился с письмом заместителя главы Минпромторга Василия Шпака от 7 сентября в Минцифры и ЦБ с просьбой дать свои отзывы на возможность использования российского оборудования на нефтяных месторождениях для майнинга криптовалюты. Речь идет о применении ПНГ для генерации электроэнергии. Она пойдет в близлежащие ЦОДы, на мощностях которых, в свою очередь, нефтяники смогут майнить криптовалюту. Минпромторг просит ЦБ сообщить, правомерна ли такая идея.

Реализация механизма должна повысить эффективность использования природного газа в тепловой генерации за счет гибридных модулей «добычи» цифровых валют, говорится в письме.

Для реализации проекта предполагается организовать в России производство соответствующих энергетических установок с возможностью последующего экспорта.

В Минпромторге “Ъ” сообщили, что инициатива поступила от участников рынка и обсуждается с регуляторами. Законом «О цифровых финансовых активах», который вводит понятие цифровой валюты, предусмотрено, что порядок ее оборота должен быть урегулирован отдельными законами, «в настоящее время подходы к регулированию обсуждаются», пояснили “Ъ” в ЦБ. В Минцифры не ответили на запрос.

Собеседник “Ъ”, близкий к Минпромторгу, говорит, что «одна из крупных российских нефтедобывающих компаний» хотела бы масштабировать свой проект по майнингу криптовалюты, «но этот сегмент находится в юридически серой зоне, и компания опасается негативной реакции ЦБ, поэтому обратилась в министерство, которое может обсудить риски с регулятором».

Официально такой проект есть только у «Газпром нефти»: в 2020 году компания запустила его на своем месторождении в Ханты-Мансийском АО.

За месяц партнерам компании удалось добыть 1,8 BTC, сообщал Forklog. В самой «Газпром нефти» отказались от комментариев.

По мнению главы Ассоциации участников отрасли ЦОДов Игоря Дорофеева, идея выглядит неоднозначно: «С одной стороны все логично: есть попутный газ, из которого можно генерировать энергию. Транспортировать ее нерентабельно, поэтому необходимо использовать на местах для собственных нужд». «Но, с другой стороны, это непрофильный для нефтяников бизнес и затратный с точки зрения обслуживания ЦОДов»,— продолжает господин Дорофеев.

Сегодня в России нет запрета на майнинг, ограничен лишь оборот криптовалюты: она не может быть использована как средство платежа или обмена, поясняет председатель комиссии по правовому обеспечению цифровой экономики московского отделения Ассоциации юристов России Александр Журавлев.

По его мнению, возможны различные варианты, «например нефтяные компании могут создавать ЦОДы или предоставлять свои избыточные мощности в качестве «майнинг-отелей» для инвесторов из Китая, где законодательно запретили майнинг».

Но в этой конструкции есть серьезные риски, считает советник адвокатского бюро ЕПАМ Елена Авакян. В первую очередь, по ее словам, не ясна модель налогообложения: «Майнеры, которые арендуют ЦОДы, заработают определенную сумму, например, в биткойнах. С точки зрения российского законодательства, они не являются резидентам и поэтому должны платить налог на прибыль не в России, а в Китае. Но там они юридически не смогут этого сделать: майнинг же в этой стране запрещен». Если китайский регулятор узнает, что резидент страны занимается майнингом, пусть и за рубежом, предупреждает Елена Авакян, тот может попасть под уголовное преследование.

Никита Королев, Дмитрий Козлов

Майнинг как козел отпущения — новости Kapital.kz

Overclockers.ru

По предложению Минэнерго, в стране
суммарная мощность электроустановок для майнинга не должна превышать 100
мегаватт. В том, что такое ультимативное предложение будет принято, уже почти
никто не сомневается. Кроме того, такое решение говорит о том, что на самом
деле у нас может не быть никакого хваленого профицита электроэнергии даже на
севере страны, а энергетический кризис ближе, чем мы думали — оно еще и
отрицательно влияет на инвестиционную привлекательность.

В Китае энергетический кризис, который
начался в конце лета — усугубляется, а из-за недостатка электроэнергии уже есть перебои в работе заводов. Электричества не хватает и
городам – наблюдаются проблемы с отоплением и даже с работой городской сети
светофоров в ряде регионов. Влияние энергетического кризиса в Поднебесной будет
иметь и долгосрочные последствия — аналитики из Nomura, Bank of America и
Goldman Sachs уже снизили свои прогнозы по увеличению ВВП Китая в 2021 году.
Также под угрозой понижения и прогнозы на 2022 год.

В Казахстане всегда хвастались профицитом
электроэнергии на севере страны и умеренным дефицитом на юге. Глобальный
дефицит прогнозировался только в следующем десятилетии, однако, кажется, что
реальность несколько иная. Ограничения, выставленные майнерам, недвусмысленно
говорят о том, что никакого глобального и большого профицита электроэнергии –
нет. А из-за того, что в последние годы мы откровенно забили на развитие
электроэнергетики – столкнуться с настоящим энергетическим кризисом предстоит
гораздо раньше, возможно, уже в этом или следующем году.

Майнеры, которые в отличие от
металлургических заводов, почти не создают рабочие места, а также не
имеют большую популярность у населения, оказались идеальным козлом отпущения. И
это несмотря на то, что тех, кто работает в белую, уже обложили внезапным
налогом на майнинг, который будет введен с началом следующего года и мог
принести республиканскому бюджету несколько десятков миллиардов тенге в
совокупности с другими их отчислениями. Самое интересное, что все
эти ограничения касаются только тех, кто работает открыто — то есть откликнулся
на призывы правительства и начал инвестировать в Казахстан. А таких на самом
деле было немало, особенно после запрета майнинга в Китае.

Внезапные налоги, запреты и ограничения —
это вообще излюбленная практика ручного управления. Но сегодня такое решение
способно надолго отпугнуть и тех немногих иностранных инвесторов, которые
у нас остались. В деловом мире есть понятие гудвилл — оценка деятельности с точки
зрения деловых качеств. К странам такое понятие обычно не применяют, но
Казахстан только что сильно потерял в своей деловой репутации, причем не те
пару десятков миллиардов тенге, а гораздо больше.

Просто представьте себе, что вы согласились
принять приглашение на работу в другой город, получили оффер, согласились,
продали свою квартиру, перевезли семью, обустроились на новом месте, а договор с
вами… внезапно меняют и говорят, что вместо обещанного в оффере
вознаграждения вы получите сильно меньше или вообще ничего. Правда о деловой
репутации такой компании вы не будете говорить ничего хорошего? Так и Казахстан
— мы достаточно активно завлекали инвесторов в майнинг, легализировали его в
законодательстве, приглашали строить центры обработки данных, а в итоге, когда
все это было сделано и отрасль наконец-то начала расти… оказалось, что надо
все сворачивать, потому что у нас просто не хватает электроэнергии.

Не стоит сейчас решать, хорошая или плохая отрасль — майнинг, это совершенно не важно. Важно то, что Казахстан
раз за разом не соблюдает собственные правила игры, меняя их внезапно и без
предупреждения. Мы декларируем открытость экономики, но по факту в любой сфере
завтра могут быть приняты такие законы и постановления, которые сделают работу
иностранных инвесторов невыгодной или просто невозможной. И если речь об
электроэнергии — то, конечно же, надо не допустить ее дефицита, но тогда кому-то
из нацкомпаний стоит выйти и честно сказать, что энергетический кризис намного
ближе, а не гордиться из года в год профицитом электроэнергии.

Андрей Чеботарев, аналитик
международной инвестиционной компании EXANTE в Казахстане

При работе с материалами Центра деловой информации Kapital.kz разрешено
использование лишь 30% текста с обязательной гиперссылкой на источник. При использовании полного
материала необходимо разрешение редакции.

Будущее горнодобывающей промышленности: восемь смелых прогнозов отрасли

Технологические достижения в области искусственного интеллекта, автоматизации и блокчейна начинают проникать в исконную профессию. Mining Technology просит отраслевых экспертов рассказать, как такие разработки повлияют на будущее горнодобывающей промышленности.

Будущее майнинга: повышение эффективности с помощью промышленного Интернета вещей

Грамотное внедрение цифровых технологий, таких как промышленный Интернет вещей (IIoT) и автоматизация, может трансформировать добычу полезных ископаемых, делая ее более безопасной, производительной, эффективной, устойчивой и прибыльной, а значит, более способной решать стоящие перед ней задачи.Если учесть, что за последние 15 лет средняя стоимость производства меди выросла более чем на 300%, а содержание меди упало на 30%, эти новые показатели эффективности предлагают рентабельный способ увеличения рентабельности.

«Технология IIoT позволяет горнодобывающим организациям собирать огромные объемы данных о своих операциях удаленно и в режиме реального времени с помощью датчиков, подключенных к Интернету».

Одна из самых многообещающих областей — способность IIoT преобразовывать дорогостоящие и неэффективные ручные и механические процессы в цифровые.Технология IIoT позволяет горнодобывающим организациям собирать огромные объемы данных о своих операциях удаленно и в режиме реального времени с помощью датчиков, подключенных к Интернету. Затем эти данные могут быть обработаны и использованы для повышения эффективности на месте, обеспечения безопасных условий для горняков и мониторинга рабочего состояния оборудования.

Возьмите транспорт и перетяжку.В настоящее время датчики используются для сбора данных о том, как долго грузовики ждут в разных точках шахты, например, о времени загрузки. Эти данные затем могут быть проанализированы и использованы для повышения эффективности транспортных операций, например, для уменьшения или увеличения количества грузовиков, требуемых от часа к часу, чтобы обеспечить оптимизацию производства с учетом расхода топлива, минимального времени на техническое обслуживание и расстояния перевозки.

Расширенные решения IIoT могут даже стать основой парка полностью автономных самосвалов, буровых установок и экскаваторов, которые могут обеспечить дополнительную экономию, сократить расходы на топливо и персонал и оптимизировать операционную эффективность.

— Джо Карр, директор по инновациям в горнодобывающей промышленности, Inmarsat

Будущее майнинга: интеллектуальные шахты и искусственный интеллект

Горнодобывающая промышленность — это сочетание грубой силы и некоторых из самых передовых научных и математических процессов, используемых в любой отрасли. Применение технологий будет и дальше отстранять людей от применения грубой силы в бизнесе, одновременно повышая способность находить, извлекать и обрабатывать добытые материалы быстрее, дешевле и по лучшей ставке за тонну.

Учитывая обременительный характер работы, в будущем сотрудники горнодобывающих предприятий будут сосредоточены на бизнес-аспектах горнодобывающей промышленности, таких как управление стратегическими отношениями компании, а не на полевых условиях. Машины не только смогут работать автономно в соответствии с заранее определенным планом, но и сами будут обрабатывать данные и принимать решения, когда обстоятельства меняются, а датчики обнаруживают различные условия.

Не только сами шахты будут интеллектуальными и все активы будут подключены, но и будет соединена цепочка создания стоимости от шахты до конечного потребителя материалов, так что производство можно будет планировать и гибко настраивать для удовлетворения спроса и адаптации к полученным результатам. изменение товарной цены.Искусственный интеллект будет принимать решения о добыче и маршрутах на рынок на основе изучения взаимосвязанных глобальных тенденций и возможностей горнодобывающих объектов компаний в реальном времени.

— Крис Мейсон, директор по продажам в регионе EMEA, Rajant Corporation

Будущее майнинга: блокчейн и сектор майнинга

Недавнее скромное восстановление производительности горнодобывающей промышленности снова оказалось под угрозой, поскольку спрос и рост цен восстанавливаются, и в результате отрасль вынуждена сосредоточиться на методах повышения эффективности.Естественно, это ложится на цепочку поставок, и мы считаем, что блокчейн и смарт-контракты станут ключевыми строительными блоками для достижения этой цели.

«Смарт-контракты с их самоисполняющимся автоматизмом и возможностью репликации могут значительно повысить эффективность глобальных отделов закупок и помочь обеспечить соблюдение нормативных требований».

Роль

Blockchain в устойчивых и прозрачных цепочках поставок может изменить правила игры благодаря его способности обеспечивать отслеживаемость, прозрачность и безопасность за счет открытых одноранговых сетей и неподкупного обмена данными.Это предложит новый инструмент для мониторинга и подтверждения соблюдения стандартов устойчивости и экологической этики. Кроме того, смарт-контракты с их самоисполняющимся автоматизмом и возможностью репликации могут значительно повысить эффективность глобальных отделов закупок и помочь обеспечить соблюдение нормативных требований.

В конечном итоге, учитывая усиление давления на рентабельность и инфляционные издержки, а также корпоративную социальную ответственность, эта технология станет ключевой для будущего развития цепочки поставок в горнодобывающей промышленности.Вопрос не в том, если, а в том, когда.

— Ребекка Кэмпбелл, партнер по добыче полезных ископаемых, White & Case LLP

Будущее горнодобывающей промышленности: новая эра металлов

В то время как добыча цветных и драгоценных металлов является зрелым рынком, мы являемся свидетелями начала новой эры для производства лития и кобальта, поскольку спрос на эти два материала экспоненциально растет за счет литий-ионных аккумуляторов. Ожидается, что совокупный годовой темп роста потребления электромобилей (EV) в следующем десятилетии составит около 27%, но уже темпы роста намного выше, хотя и от низкой базы.Продажи электромобилей в Китае растут примерно на 80% в годовом исчислении, а во втором квартале в Европе регистрация электромобилей с батареями выросла на 45,5% по сравнению со вторым кварталом 2017 года. Представьте, какими будут темпы роста продаж, когда электромобили, работающие только от батарей, будут дешевле двигателей внутреннего сгорания. транспортных средств.

После шока спроса в 2015 году, когда Китай поддержал электромобили, что привело к быстрому росту цен на литий и кобальт, сейчас мы наблюдаем реакцию предложения, которая привела к падению цен в этом году, но с конечным использованием Рынок литий-ионных аккумуляторов уже быстро растет, но производители лития и кобальта все еще находятся на ранних стадиях S-образной кривой инноваций, и они будут прилагать все усилия, чтобы своевременно обеспечить достаточное предложение.Согласно прогнозам, потребности в аккумуляторных элементах для электромобилей, пассажирских и коммерческих, вырастут примерно с 70 ГВтч в 2017 году до 1600 ГВтч в 2030 году. Для любой цепочки поставок, чтобы поддерживать такие темпы роста в течение длительного периода времени, будет утомительно, но для этого потребуется, чтобы рынки лития и кобальта вырастали из небольших рынков в крупные в два раза быстрее.

— Уильям Адамс, руководитель отдела исследований, Metal Bulletin

Будущее горнодобывающей промышленности: технологии дронов могут повысить безопасность шахт

Рудник остается исключительно опасным и неудобным местом работы.На рудниках часто приходится платить более высокую заработную плату удаленным работникам, помимо высоких затрат на транспорт и проживание. Еще одна проблема — это влияние высокой текучести кадров, вызванной образом жизни «взлетать-вылетать». IIoT и автоматизация предлагают способ обойти все риски и расходы, связанные с наймом людей в этих местах, одновременно обеспечивая точность и пропускную способность технологий в основе удаленных операций по добыче полезных ископаемых, одновременно повышая производительность.

«Эти дроны не только сканируют шахты с опасной и почти недоступной для человека перспективы, но и мгновенно передают любую полученную информацию.”

Например, Freeport-McMoRan уже использует беспилотные летательные аппараты для создания более крутых углов откоса карьеров в своих рудниках, снижая коэффициент вскрыши и количество пустой породы, извлекаемой перед извлечением руды. Эти дроны не только сканируют мины с опасной и почти недоступной для человека точки зрения, но и мгновенно передают любую полученную информацию. Это позволяет проводить более быстрый и подробный анализ откосов рудника без необходимости использования высококвалифицированных геологов или инженеров-геологов в опасной по своей природе окружающей среде или влияния на производство из-за закрытия подъездных дорог.

По мере того, как машины становятся все более способными действовать с минимальным вмешательством вручную, будущее, в котором адаптируемые и автономные машины выполняют оперативные задачи добычи на месте, в то время как сотрудники контролируют их удаленно, выглядит вероятным и высокорентабельным.

— Джо Карр, директор по инновациям в горнодобывающей промышленности, Inmarsat

Будущее майнинга: преодоление дефицита навыков

Отрасли критически важной инфраструктуры, такие как горнодобывающая промышленность, изо всех сил пытаются привлечь и сохранить необходимые технологические возможности.В конечном счете, основным препятствием для выхода выпускников в эти отрасли являются устаревшие патентованные технологии, которые требуют длительного и дорогостоящего обучения и ограничивают перспективы трудоустройства в будущем. В результате рынок труда стагнирует, и старшие поколения — единственные люди, знающие, как работают конкретные системы.

Однако область операционных технологий и автоматизации перемещается в один и тот же вычислительный стек — и, если мы сможем оптимизировать языки программного обеспечения, эти различные стороны скоро начнут говорить на одном языке.Это снизит затраты и эффективно оптимизирует работу, чтобы в организации и в отрасли в целом было достаточно людей, которые делятся одними и теми же знаниями и навыками. Альтернативное будущее — это то, в котором мы видим постоянно увеличивающийся разрыв в навыках.

Забегая вперед, компаниям необходимо согласовать открытые технические стандарты, основанные на общих языках. Это означает, что системы управления процессами в одной организации совместимы с системами другой. Это не только упростит и удешевит замену и ремонт систем управления для существующего персонала, но и упростит привлечение и удержание новых талантов в горнодобывающем секторе.

— Эд Харрингтон, директор, Open Group’s Open Process Automation Forum

Будущее горнодобывающей промышленности: сохранение аутентичности в цепочке поставок золота

Традиционно вложения в золото принимали форму вложений в акции в фонды, торгующиеся на бирже золотом, или приобретения физических золотых слитков, которые затем необходимо было хранить. Внедрение технологии блокчейн и присущих ей атрибутов дает много преимуществ для передачи золота.

«Публичный реестр и полный публичный доступ ко всей документации по отслеживанию и аутентификации могут минимизировать риски мошенничества.”

Публичный реестр и полный публичный доступ ко всей документации по отслеживанию и аутентификации могут минимизировать риски мошенничества, которые присутствуют в том, что в противном случае было бы просто физической цепочкой поставок активов.

Токены с золотым покрытием снизят барьер для входа и позволят большему количеству розничных инвесторов выйти на рынок и держать токены в делимой форме. Существует множество вариантов использования и аппетитов как со стороны частных лиц, так и организаций — диверсификация портфеля, сохранение богатства, платежи, обеспечение для кредитования и многое другое.

— Кай Чанг, генеральный директор и основатель Digix

Будущее горнодобывающей промышленности: подземные технологии

Теперь, когда искробезопасные устройства стали более распространенными, мы увидим, что на рудниках фактически упадет больше технологий, и опытные предприятия начнут использовать это раньше. Это будет включать улучшение таких процессов, как цифровые аудиторские проверки, где контроль безопасности и качества остается первостепенным. Но мы, вероятно, увидим рост в таких областях, как видеоконференции на месте и отслеживание цифровых продуктов.

— Джеймс Вудалл, соучредитель и технический директор, Intoware

Содержание Mining Technology в области безопасности горных работ поддерживается специалистами по безопасности горных работ из США Carroll Technologies Group.

Связанные компании

Xore

Элементарные анализаторы в потоке

28 августа 2020

Nivek Industries

Обеспечение безопасности и эффективности на рабочем месте с помощью инновационных продуктов и решений для тяжелой промышленности

28 августа 2020

прогнозных запросов (интеллектуальный анализ данных) | Документы Microsoft

  • 10 минут на чтение

В этой статье

Применимо к:
Службы аналитики SQL Server
Службы аналитики Azure
Power BI Premium

Целью типичного проекта интеллектуального анализа данных является использование модели интеллектуального анализа данных для прогнозирования.Например, вы можете спрогнозировать ожидаемое время простоя для определенного кластера серверов или создать оценку, которая указывает, будут ли сегменты клиентов реагировать на рекламную кампанию. Чтобы сделать все это, вы должны создать прогнозный запрос.

Функционально в SQL Server поддерживаются различные типы прогнозных запросов, в зависимости от типа входных данных для запроса:

Тип запроса Параметры запроса
Запросы одноэлементного прогнозирования Используйте одноэлементный запрос, если вы хотите предсказать результаты для одного нового обращения или нескольких новых обращений.Вы предоставляете входные значения непосредственно в запросе, и запрос выполняется как один сеанс.
Пакетные прогнозы Используйте пакетные прогнозы, когда у вас есть внешние данные, которые вы хотите ввести в модель, чтобы использовать их в качестве основы для прогнозов. Чтобы делать прогнозы для всего набора данных, вы сопоставляете данные во внешнем источнике со столбцами в модели, а затем указываете тип прогнозных данных, которые вы хотите вывести.

Запрос для всего набора данных выполняется в одном сеансе, что делает этот вариант намного более эффективным, чем отправка нескольких повторяющихся запросов.

Прогнозы временных рядов Используйте запрос временного ряда, если вы хотите предсказать значение для некоторого количества будущих шагов. SQL Server Data Mining также предоставляет следующие функции в запросах временных рядов:

Вы можете расширить существующую модель, добавив новые данные как часть запроса, и сделать прогнозы на основе составных рядов.

Вы можете применить существующую модель к новому ряду данных с помощью опции REPLACE_MODEL_CASES.

Вы можете выполнять перекрестное предсказание.

В следующих разделах описывается общий синтаксис запросов с прогнозированием, различные типы запросов с прогнозированием и способы работы с результатами запросов с прогнозированием.

Дизайн базового прогнозного запроса

Работа с результатами запросов

Дизайн базового прогнозного запроса

Когда вы создаете прогноз, вы обычно предоставляете некоторые новые данные и просите модель сгенерировать прогноз на основе новых данных.

  • В запросе пакетного прогнозирования вы сопоставляете модель с внешним источником данных с помощью соединения прогнозирования .

  • В одноэлементном прогнозном запросе вы вводите одно или несколько значений для использования в качестве входных данных. Вы можете создать несколько прогнозов, используя одноэлементный прогнозный запрос. Однако, если вам нужно создать много прогнозов, производительность будет выше при использовании пакетного запроса.

Как одиночные запросы, так и запросы пакетного прогнозирования используют синтаксис PREDICTION JOIN для определения новых данных.Разница заключается в том, как указывается входная сторона прогнозируемого соединения.

  • В запросе пакетного прогнозирования данные поступают из внешнего источника данных, указанного с помощью синтаксиса OPENQUERY.

  • В одноэлементном прогнозном запросе данные предоставляются встроенными как часть запроса.

Для моделей временных рядов входные данные не всегда требуются; можно делать прогнозы, используя только данные, уже содержащиеся в модели.Однако, если вы все же указываете новые входные данные, вы должны решить, будете ли вы использовать новые данные для обновления и расширения модели или для замены исходной серии данных, которая использовалась в модели. Дополнительные сведения об этих параметрах см. В разделе Примеры запросов к модели временных рядов.

Добавление функций прогнозирования

Помимо прогнозирования значения, вы можете настроить прогнозирующий запрос, чтобы он возвращал различные виды информации, относящейся к прогнозированию. Например, если прогноз создает список продуктов, которые следует рекомендовать покупателю, вы также можете захотеть вернуть вероятность для каждого прогноза, чтобы вы могли ранжировать их и предоставлять пользователю только лучшие рекомендации.

Для этого вы добавляете в запрос функций прогнозирования . Каждая модель или тип запроса поддерживает определенные функции. Например, модели кластеризации поддерживают специальные функции прогнозирования, которые предоставляют дополнительные сведения о кластерах, созданных моделью, тогда как модели временных рядов имеют функции, которые вычисляют различия во времени. Существуют также общие функции прогнозирования, которые работают практически со всеми типами моделей. Список функций прогнозирования, поддерживаемых в различных типах запросов, см. В этой теме в справочнике DMX: Общие функции прогнозирования (DMX).

Создание одноэлементных прогнозных запросов

Одноэлементный прогнозный запрос полезен, когда вы хотите создавать быстрые прогнозы в реальном времени. Распространенный сценарий может заключаться в том, что вы получили информацию от клиента, возможно, используя форму на веб-сайте, и хотите отправить эти данные в качестве входных данных для одноэлементного прогнозного запроса. Например, когда покупатель выбирает продукт из списка, вы можете использовать этот выбор в качестве входных данных для запроса, который предсказывает лучшие продукты для рекомендации.

Запросы прогнозирования синглтонов не требуют отдельной таблицы, содержащей ввод. Вместо этого вы предоставляете одну или несколько строк значений в качестве входных данных для модели, и прогноз или прогнозы возвращаются в режиме реального времени.

Предупреждение

Несмотря на название, запросы одноэлементного прогнозирования не просто делают отдельные прогнозы — вы можете сгенерировать несколько прогнозов для каждого набора входных данных. Вы предоставляете несколько вариантов ввода, создавая оператор SELECT для каждого варианта ввода и комбинируя их с оператором UNION.

Когда вы создаете одноэлементный прогнозный запрос, вы должны предоставить модели новые данные в форме PREDICTION JOIN. Это означает, что даже если вы не сопоставляете фактическую таблицу, вы должны убедиться, что новые данные соответствуют существующим столбцам в модели интеллектуального анализа данных. Если новые столбцы данных и новые данные точно совпадают, службы Analysis Services сопоставят столбцы за вас. Это называется СОЕДИНЕНИЕМ НАТУРАЛЬНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ . Однако, если столбцы не совпадают или новые данные не содержат того же типа и объема данных, что и в модели, необходимо указать, какие столбцы в модели сопоставляются с новыми данными, или указать недостающие значения.

Пакетные запросы прогнозирования

Запрос пакетного прогнозирования полезен, когда у вас есть внешние данные, которые вы хотите использовать при прогнозировании. Например, вы могли бы построить модель, которая классифицирует клиентов по их онлайн-активности и истории покупок. Вы можете применить эту модель к списку недавно привлеченных потенциальных клиентов, чтобы создать прогнозы продаж или определить цели для предлагаемых кампаний.

Когда вы выполняете прогнозирующее соединение, вы должны сопоставить столбцы модели со столбцами в новом источнике данных.Следовательно, источник данных, который вы выбираете для ввода, должен содержать данные, в чем-то похожие на данные в модели. Новая информация может не совпадать точно и может быть неполной. Например, предположим, что модель была обучена с использованием информации о доходе и возрасте, но в списке клиентов, который вы используете для прогнозов, указан возраст, но ничего не говорится о доходе. В этом сценарии вы все равно можете сопоставить новые данные с моделью и создать прогноз для каждого клиента. Однако, если бы доход был важным прогнозирующим фактором для модели, отсутствие полной информации повлияло бы на качество прогнозов.

Для получения наилучших результатов необходимо объединить как можно больше совпадающих столбцов между новыми данными и моделью. Однако запрос будет успешным, даже если совпадений нет. Если ни один столбец не соединен, запрос вернет предельный прогноз, который эквивалентен оператору SELECT

FROM без предложения PREDICTION JOIN.

После успешного сопоставления всех соответствующих столбцов вы запускаете запрос, и службы Analysis Services делают прогнозы для каждой строки в новых данных на основе шаблонов в модели.Вы можете сохранить результаты обратно в новую таблицу в представлении источника данных, которое содержит внешние данные, или вы можете скопировать и вставить данные, если вы используете SQL Server Data Tools или SQL Server Management Studio.

Предупреждение

Если вы используете конструктор в SQL Server Data Tools, внешний источник данных должен сначала быть определен как представление источника данных.

Если вы используете DMX для создания прогнозирующего соединения, вы можете указать внешний источник данных с помощью команд OPENQUERY, OPENROWSET или SHAPE.Метод доступа к данным по умолчанию в шаблонах DMX — OPENQUERY. Для получения информации об этих методах см. <Запрос исходных данных>.

Прогнозы в моделях интеллектуального анализа временных рядов

Модели временных рядов отличаются от моделей других типов; вы можете использовать модель как есть для создания прогнозов, или вы можете предоставить новые данные в модель для обновления модели и создания прогнозов на основе последних тенденций. Если вы добавляете новые данные, вы можете указать способ их использования.

  • Расширение вариантов модели означает, что вы добавляете новые данные к существующим рядам данных в модели временных рядов. Отныне прогнозы основываются на новом комбинированном ряду. Этот вариант хорош, когда вы хотите просто добавить несколько точек данных к существующей модели.

    Например, предположим, что у вас есть существующая модель временных рядов, обученная на данных о продажах за предыдущий год. После того как вы соберете новые данные о продажах за несколько месяцев, вы решите обновить свои прогнозы продаж на текущий год.Вы можете создать прогнозирующее соединение, которое обновляет модель путем добавления новых данных и расширяет модель для создания новых прогнозов.

  • Замена вариантов модели означает, что вы сохраняете обученную модель, но заменяете базовые варианты новым набором данных наблюдения. Эта опция полезна, если вы хотите сохранить тенденцию в модели, но применить ее к другому набору данных.

    Например, ваша исходная модель могла быть обучена на наборе данных с очень высокими объемами продаж; когда вы заменяете базовые данные новой серией (возможно, из магазина с более низким объемом продаж), вы сохраняете тенденцию, но прогнозы начинаются со значений в замещающей серии.

Независимо от того, какой подход вы используете, отправной точкой для прогнозов всегда является конец исходной серии.

Для получения дополнительных сведений о том, как создавать объединения прогнозов для моделей временных рядов, см. Примеры запросов моделей временных рядов или PredictTimeSeries (DMX).

Работа с результатами прогнозного запроса

Варианты сохранения результатов прогнозного запроса интеллектуального анализа данных различаются в зависимости от того, как вы создаете запрос.

  • При построении запроса с помощью построителя запросов прогнозирования в среде SQL Server Management Studio или SQL Server Data Tools можно сохранить результаты запроса прогноза в существующий источник данных служб Analysis Services. Для получения дополнительной информации см. Просмотр и сохранение результатов прогнозного запроса.

  • При создании прогнозных запросов с помощью DMX на панели запросов SQL Server Management Studio можно использовать параметры вывода запроса, чтобы сохранить результаты в файл или на панель результатов запроса в виде текста или сетки.Дополнительные сведения см. В разделе Редакторы запросов и текста (SQL Server Management Studio).

  • Когда вы запускаете прогнозный запрос с использованием компонентов служб Integration Services, задачи предоставляют возможность записывать результаты в базу данных с помощью доступного диспетчера соединений ADO.NET или диспетчера соединений OLEDB. Дополнительные сведения см. В разделе Задача запроса интеллектуального анализа данных.

Важно понимать, что результаты прогнозирующего запроса не похожи на результаты запроса в реляционной базе данных, которая всегда возвращает одну строку связанных значений.Каждая функция прогнозирования DMX, которую вы добавляете в запрос, возвращает свой собственный набор строк. Следовательно, когда вы делаете прогноз для одного случая, результатом может быть прогнозируемое значение вместе с несколькими столбцами вложенных таблиц, содержащих дополнительные сведения.

Если вы объединяете несколько функций в одном запросе, возвращаемые результаты объединяются в иерархический набор строк. Например, предположим, что вы используете модель временных рядов для прогнозирования будущих значений объема продаж и количества продаж, используя такой запрос, как этот оператор DMX:

  ВЫБРАТЬ
  PredictTimeSeries ([Прогнозирование].[Сумма]) как [PredictedAmount]
, PredictTimeSeries ([Forecasting]. [Quantity]) как [PredictedQty]
ИЗ
  [Прогнозирование]
  
  

Результатом этого запроса являются два столбца, по одному для каждой прогнозируемой серии, где каждая строка содержит вложенную таблицу с прогнозируемыми значениями:

Прогнозируемая сумма

$ ВРЕМЯ Сумма
201101 172067,11
$ ВРЕМЯ Сумма
201102 363390.68

Прогнозируемое количество

$ ВРЕМЯ Кол. Акций
201102 260

Если ваш провайдер не может обрабатывать иерархические наборы строк, вы можете сгладить результаты, используя ключевое слово FLATTEN в прогнозном запросе. Для получения дополнительной информации, включая примеры плоских наборов строк, см. SELECT (DMX).

См. Также

Запросы содержимого (интеллектуальный анализ данных)
Запросы определения данных (интеллектуальный анализ данных)

Метрика майнинга

биткойнов, которая предсказывала каждое большое ралли BTC с 2020 года, снова мигает

Индикатор добычи биткойнов (BTC), который предшествовал нескольким крупным ценовым ралли BTC, снова мигает.

Аналитическая платформа Blockchain Glassnode обнаружила золотую середину между 30-дневным и 60-дневным скользящими средними хэш-ленты Биткойна. Теоретически такое пересечение указывает на то, что импульс цены переключается с отрицательного на положительный.

Биткойн-хэш-ленты. Источник: Glassnode

Хеш-ленты основаны на поведении хешрейта сети Биткойн и предназначены для того, чтобы сообщать инвесторам, когда цена может быть увеличена. Проще говоря, они показывают, когда майнинг биткойнов становится дороже по сравнению с базовой стоимостью майнинга.

Майнеры зарабатывают меньше в долларовом эквиваленте во время корректировки цен на биткойны. Итак, чтобы оплатить свои эксплуатационные расходы, они продают свой недавно отчеканенный биткойн, чтобы привлечь капитал. Они также склонны отключать машины, чтобы снизить свои эксплуатационные расходы, что приводит к снижению скорости хэширования в сети Биткойн.

Но хешрейт позже восстанавливается благодаря автоматической корректировке сложности Биткойна. Это снижает стоимость майнинга и позволяет менее эффективным майнерам вступать в бой.При этом майнеры также накапливают монеты, тем самым завершая период капитуляции.

Таким образом, хеш-ленты демонстрируют сентиментальный переход майнеров от капитуляции к накоплению. Это дает трейдерам метод определения потенциальных минимумов цены на спотовом рынке.

Фракталы хэш-ленты предсказывают, что биткойн-бычий бегает

Недавняя история показала, что цена биткойна следовала сигналам хеш-ленты.

Например, приведенная ниже диаграмма иллюстрирует несколько случаев, в которых пересечение 30-дневной (зеленый) и 60-дневной (синяя) скользящей средней хэш-ленты побудило быков Биткойна продолжить движение вверх.

Например, так называемое событие сокращения предложения в декабре 2020 года совпало с пересечением зелено-синей скользящей средней. Заключительная ставка на биткойн в том месяце составляла 28 990 долларов, а 14 апреля выросла до 62 971 доллара.

Биткойн хэш-ленточных кроссоверов в новейшей истории. Источник: Glassnode

Аналогичным образом, медвежья капитуляция 2019 года, цикл мини-медведей в январе 2020 года, крах, вызванный коронавирусом в марте 2020 года, и майское сокращение вдвое произошли вместе с пересечением зелено-синей скользящей средней.За каждым из них последовал рост рынка биткойнов.

Недавний бычий переход появился как часть того, что Глассноуд назвал «Великим миграционным восстановлением». В частности, репрессии Китая в отношении криптосектора в мае вынудили региональных майнеров прекратить работу. Некоторые решили полностью закрыться под надзором надзорных органов Пекина, в то время как другие переместили свои горнодобывающие предприятия за границу.

Связано: сложность майнинга биткойнов увеличивается во второй раз, когда майнеры оседают на оффшорах

В период массового исхода китайского майнингового сообщества хэшрейт биткойна упал с 180.66 миллионов террахешей в секунду (TH / s) 11 мая до 84,79 миллиона TH / s к июлю — падение более чем на 53%.

Но по состоянию на 17 августа скорость хеширования восстановилась до 119,12 млн TH / s, поскольку майнеры переместили свои операции в Канаду, Казахстан, Россию и США.

«Исторически сложилось так, что хэш-лента 30D пересекает 60D, когда худшее воздействие добычи уже позади и восстановление идет полным ходом», — отметил Глассноуд.

Биткойн торговался около 45 200 долларов на момент написания, что на 55% выше минимума 20 июля в 29 301 доллар.

Взгляды и мнения, выраженные здесь, принадлежат исключительно автору и не обязательно отражают точку зрения Cointelegraph. Каждое инвестиционное и торговое движение сопряжено с риском, и вы должны провести собственное исследование при принятии решения.

JMIR Public Health and Surveillance

Введение

Недавно в китайском городе Ухань произошло респираторное заболевание, вызванное коронавирусом. Поскольку первый положительный случай этого вируса был в 2019 году, этот коронавирус был назван Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ) коронавирусной болезнью (COVID-19) [].Некоторые гипотезы связывают происхождение этого вируса с морепродуктами и летучими мышами [].

COVID-19 распространился по всему миру и затронул большинство стран; ВОЗ в марте 2020 года определила его как пандемию []. По состоянию на 21 марта 2020 года COVID-19 затронул 186 стран и территорий по всему миру, при этом было подтверждено более 280 000 случаев заболевания и 11 842 смертельных случая []. Иран — одна из 10 стран, наиболее пострадавших от этого вируса [].

Поскольку COVID-19 быстро распространяется по всему миру, модели прогнозирования могут помочь в управлении ресурсами здравоохранения и планировании в целях профилактики.Данные поиска Google — это информационный ресурс, содержащий полезную информацию для прогнозирования и оценки эпидемий []. Алгоритмы и методы интеллектуального анализа данных — это хорошо известные инструменты для разработки прогнозных моделей и анализа данных. Они могут неявно извлекать полезную информацию из необработанных данных [-]. Извлеченные знания можно использовать в различных областях, например, в сфере здравоохранения. В последнее время в сфере здравоохранения был получен большой объем данных, в том числе о пациентах, заболеваниях и диагнозах.

Задачи интеллектуального анализа данных делятся на две категории: (1) описательные задачи, которые имеют дело с общими свойствами данных и (2) задачи прогнозирования, цель которых состоит в том, чтобы построить модели, которые могут оценивать отображение от входов к выходам с помощью используя образец данных, называемый обучающими данными. Обученные модели могут быть развернуты для прогнозирования выходных данных для невидимых входных данных. Эти методы более гибкие и эффективные для исследовательского анализа, чем традиционный статистический анализ [].

В этом исследовании модели интеллектуального анализа данных использовались для построения прогнозных моделей на основе данных поиска Google для прогнозирования заболеваемости COVID-19 в Иране.

Методы

Набор данных

Ежедневные новые случаи коронавируса (ежедневная заболеваемость) с 15 февраля 2020 г. по 18 марта 2020 г. в Иране были получены с веб-сайта Worldometer [].

Google Trends [] искал концепции, связанные с COVID-19, с 10 февраля 2020 г. по 18 марта 2020 г. Связанные концепции были предложены одним из авторов.Был создан набор данных, состоящий из 10 входных функций, включая тенденции поиска за предыдущий день, наблюдения за предыдущий день и целевое значение (новые наблюдения за этот день). Общее количество заявок было рассчитано за 37 дней. Список возможностей представлен в. Поиск терминов в квадратных скобках проводился в соответствующих словах персидского языка. Постфикс «pd» в названии функций указывает, что функции относятся к предыдущему дню.

Google Trends не предоставляет абсолютных результатов поиска, но вместо этого предоставляет показатель интереса во времени, который описывается как «Значение 100 — это пиковая популярность термина.Значение 50 означает, что этот термин менее популярен. Оценка 0 означает, что данных по этому запросу недостаточно »[]; для согласованности значения ежедневных новых случаев были преобразованы в диапазон от 0 до 100.

Таблица 1.
Функции, используемые для прогнозирования новых случаев COVID-19.

Название функции Описание
[Corona] _pd Интерес к поисковому запросу «Корона» на персидском языке за предыдущий день в Иране
COVID148 19_pd9

Интерес к поисковому запросу «COVID-19» за предыдущий день в Иране
Coronavirus_pd Интерес к теме «Коронавирус» за предыдущий день в Иране
[Продажа антисептиков] _pd Интерес поискового запроса «Продажа антисептиков» на персидском языке за предыдущий день в Иране
[Покупка антисептиков] _pd Интерес к поисковому запросу «Продажа антисептиков» на персидском языке за предыдущий день в Иране
[Мытье рук ] _pd Интерес к поисковому запросу «Мытье рук» на персидском языке за предыдущий день в Иране
Дезинфицирующее средство для рук_pd дезинфицирующее средство »за предыдущий день в Иране
Ethanol_pd Интерес к теме« Этанол »за предыдущий день в Иране
Antiseptic_pd Интерес к теме« Антисептик »за предыдущий день в Иране
Cases_pd COVID-19 Заболеваемость в предыдущий день в Иране
Новые случаи COVID-19 Заболеваемость в день прогноза в Иране (метка)

a COVID-болезнь

Моделирование и оценка
Линейная регрессия

Одним из методов интеллектуального анализа данных, используемых для задач прогнозирования, является линейная регрессия.В проблеме с одним предсказателем этот метод пытается найти лучшую линию. Эта строка может связывать значения предсказателя и предсказания. Расширенная версия этой регрессии с одним предиктором называется множественной линейной регрессией и используется для задач с несколькими предикторами []. Мы использовали этот тип линейной регрессии в этом исследовании.

Долговременная кратковременная память

Долговременная кратковременная память (LSTM) — это искусственная рекуррентная нейронная сеть, которая является эффективной моделью для прогнозирования временных рядов, в которых данные являются последовательными [].Сохраняя прошлое в скрытых состояниях, они могут более точно предсказать результаты. Целью этого исследования было оценить количество положительных случаев COVID-19 с течением времени; поскольку это хорошо подходит для модели LSTM, мы использовали эту модель в нашем исследовании.

Модель линейной регрессии и трехуровневая модель LSTM () используются для прогнозирования ежедневных новых случаев. Для моделирования и оценки использовались RapidMiner Studio 9.3.001 (RapidMiner GmbH) и Python 3.7.3 (Python Software Foundation).Tensorflow (Google Brain Team) и Keras (François Cholle) использовались в качестве фреймворков для обучения моделей LSTM. Кроме того, для оценки производительности моделей использовалась 10-кратная перекрестная проверка, а для оценки производительности была выбрана метрика среднеквадратичной ошибки (RMSE):

Рисунок 1. Предлагаемая сетевая архитектура LSTM. LSTM: долговременная кратковременная память. Посмотреть этот рисунок

Результаты

Эффект функций в модели линейной регрессии показан на. Среднеквадратичное значение для модели линейной регрессии составило 7.562 (SD 6.492). Среднеквадратичное значение LSTM составило 27,187 (SD 20,705). Потери при обучении и проверке модели LSTM показаны на. Прогнозы, сделанные этими моделями, показаны в.

Таблица 2.
Влияние функций на новые ежедневные случаи в модели линейной регрессии.

0,53

Элемент Коэффициент (SE) t Значение Значение P
[Corona] _pd .77) –2,05 .05
COVID-19_pd a 0,27 (0,12) 2,28 .03
.04 03
[Продажа антисептика] _pd –0,09 (0,11) –0,78 .44
[Покупка антисептика] _pd 0,32 (0,14) [Ручная стирка] _pd 0.44 (0,15) 3,01 .006
Дезинфицирующее средство для рук_pd –2.01 (0.50) –4.00 <.001
Антисептик 1,580 009
Newases_pd 1,03 (0,17) 6,05 <.001

a COVID-19: коронавирусная болезнь

Рисунок 2. Потеря обучения и валидации из-за длительного краткосрочного периода модель памяти.MSE: среднеквадратическая ошибка. Посмотрите на этот рисунок Рисунок 3. Фактические и прогнозируемые новые случаи COVID-19. LSTM: долговременная кратковременная память; COVID-19: коронавирусная болезнь. Посмотреть этот рисунок

Обсуждение

В этом исследовании мы предложили использовать модели прогнозирования заболеваемости COVID-19 в Иране с использованием данных Google Trends. Хотя прогнозы не очень точны, они могут быть полезны для базовой идеи построения точных моделей на основе большего агрегирования данных.

Эффект особенностей модели линейной регрессии показывает, что помимо новых случаев в предыдущий день, внимание населения уделялось дезинфицирующим средствам для рук, мытью рук и антисептике.Можно предположить, что беспокойство людей усиливается, и они ищут профилактические решения. Отставание в прогнозе могло быть связано с заболеваемостью других стран. Другими словами, население могло бы быть более чувствительным и заинтересованным в своем здравоохранении, услышав новости об эпидемии в других странах. Эта модель может быть использована для других типов вмешательств, таких как оценка осведомленности и вовлеченности людей. Органы здравоохранения могут использовать эти данные для измерения влияния трансляции информации на население и получения обратной связи из статистики поиска.

Модель LSTM показала колеблющуюся производительность в складках, в то время как потери при обучении были низкими. Это указывает на переоснащение модели LSTM из-за ограниченного количества обучающих данных. Однако низкая ошибка обучения показывает, что модель LSTM может извлекать шаблон из данных. Поэтому мы считаем, что за счет увеличения объема обучающих данных модель LSTM может превзойти другие модели для этой задачи. Кроме того, из-за наличия всего нескольких образцов в каждой тестовой складке (4 случая) и последующего высокого разброса RMSE, оценка модели LSTM была повторена с 3-кратной перекрестной проверкой, и полученное RMSE составило 13.45 (стандартное отклонение 7,90).

Предыдущие работы по прогнозированию вирусов гриппа и Зика, например, в исследовании Santillana et al [], проведенном в 2015 году, предложили метод машинного обучения для прогнозирования гриппа в Соединенных Штатах. В своем исследовании авторы использовали данные поиска в Google, а также данные Twitter, записи о посещениях больниц и систему наблюдения. Они предоставили несколько оценок, чтобы иметь беспристрастный и более точный прогноз. Они также показали, что социальные сети содержат важную информацию для эффективного прогнозирования заболеваемости.

В 2017 году Макгоф и др. [] Также предложили систему прогнозирования вируса Зика с использованием связанных с вирусом Зика поисков в Google, микроблогов Twitter и цифровой системы наблюдения. Они также показали, что источники в Интернете были полезны для еженедельного прогнозирования случаев заболевания вирусом Зика. В другом аналогичном исследовании, проведенном в 2016 году, Маджумдер и др. [] Использовали данные наблюдения HealthMap и Google Trends для прогнозирования случаев заражения вирусом Зика в Колумбии [] и показали, что данные цифрового наблюдения могут быть полезны для прогнозирования случаев заболевания вирусом Зика.Кроме того, в 2017 году Тенг и др. [] Предложили модель прогнозирования вируса Зика с использованием данных поиска из Google Trends и построили модель с использованием авторегрессионного интегрированного скользящего среднего. Они обнаружили сильную корреляцию между поисковыми запросами, связанными с вирусом Зика, и случаями заражения вирусом Зика. Для прогнозирования заболеваемости гриппом при разработке эпидемиологической модели под названием «Восприимчивые, подверженные инфицированию, выздоровевшие» (SEIR) учитывались социально-экологические факторы []. Модель помогает лицам, принимающим решения, учитывать факторы СМИ и климата в классических моделях эпидемии.В другом исследовании подчеркивалась важность факторов окружающей среды для разработки модели прогнозирования гриппа []. Результаты этих исследований вместе с нашим исследованием показывают, что интернет-ресурсы могут быть полезны при прогнозировании пандемии.

Легкие для получения данные поиска Google являются более динамичным и доступным источником по сравнению с традиционными источниками данных. Это может быть отражение мыслей, забот, условий и потребностей населения в разные периоды. Основным преимуществом этого исследования является использование этих данных для прогнозирования эпидемиологии COVID-19 впервые в стране.

Напротив, одним из основных ограничений этого исследования является ограниченный доступ к данным поиска Google. Поскольку Google Trends просто предоставляет данные на основе показателя «интереса», можно было бы построить более точные и информативные модели, если бы исследователям была доступна абсолютная частота поиска. Стоит отметить, что мы использовали некоторые ключевые слова, связанные с COVID-19, для определения частоты поиска в Google; выбранные ключевые слова могут быть неполными, и дальнейшее исследование может быть направлено на определение наиболее релевантного набора ключевых слов.Кроме того, в будущих исследованиях следует объединить другие источники данных, такие как информация из социальных сетей, контакты людей со специальным центром обработки вызовов по COVID-19, средства массовой информации, факторы окружающей среды и климата, а также реестры проверок. Более того, в более широком контексте такие прогнозы можно было бы делать для других стран и даже для всего мира.

В заключение, модели интеллектуального анализа данных могут помочь лицам, определяющим политику, и руководителям здравоохранения планировать ресурсы здравоохранения и контролировать предотвращение вспышки эпидемии.Доступность высококачественных и своевременных данных на ранних этапах вспышки эпидемии. Сотрудничество исследователей для анализа данных может оказать положительное влияние на планирование ресурсов здравоохранения.

Не заявлено.

Под редакцией Г. Айзенбаха; подано 21.03.20; рецензировано S Facente, G Fagherazzi; комментарии автору 25.03.20; доработанная версия получена 26.03.20; принята к выпуску 01.04.20; опубликовано 14.04.20

© Сейед Мохаммад Айюбзаде, Сейед Мехди Айюбзаде, Хода Захеди, Махназ Ахмади, Шарарех Р Ниакан Калхори.Первоначально опубликовано в JMIR Public Health and Surveillance (http://publichealth.jmir.org), 14.04.2020.

Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии оригинальная работа, впервые опубликованная в JMIR Public Health and Surveillance, должным образом процитирована. Полная библиографическая информация, ссылка на оригинальную публикацию на http: // publichealth.jmir.org, а также информация об авторских правах и лицензии должны быть включены.

Прогноз Nvidia превосходит ожидания, но роль майнинга криптовалют остается неясной

Логотип корпорации Nvidia можно увидеть во время ежегодной компьютерной выставки Computex в Тайбэе, Тайвань, 30 мая 2017 года. REUTERS / Tyrone Siu / File

26 мая (Reuters) — Nvidia Corp (NVDA.O) прогнозирует выручку во втором квартале выше оценок аналитиков в среду, но акции упали на 1% в нерабочее время, поскольку компания не могла точно сказать, какая часть ее недавнего роста доходов была вызвана нестабильным майнингом криптовалют. рынок.

Спрос на графические чипы Nvidia для видеоигр резко вырос из-за пандемии. Это добавило несколько лет быстрого роста продаж микросхем для центров обработки данных, используемых в приложениях искусственного интеллекта, таких как распознавание изображений.

Но в среду инвесторов снова, казалось, оттолкнул всплеск покупок чипов Nvidia для майнинга криптовалюты, который, как правило, происходит, когда стоимость валют растет. Чтобы отличить нестабильный спрос на чипы для крипто-майнинга от других более стабильных бизнес-направлений, за которыми внимательно следят инвесторы, Nvidia попыталась использовать технические изменения, чтобы увести майнеров от своих игровых чипов в сторону специализированных чипов для майнинга.

Nvidia заявила, что эти криптографические чипы принесли в первом квартале 155 миллионов долларов. Компания заявила, что крипто-майнеры также дали толчок своему гораздо большему сегменту игровых чипов, но не уверены, насколько сильно. Ожидается, что во втором квартале продажи чипов для криптографии вырастут до 400 миллионов долларов, сообщила компания.

В интервью Reuters генеральный директор Дженсен Хуанг сказал, что сокращение использования игровых чипов для майнеров помогает сохранить их доступность для геймеров.

«Это эффективно увеличивает наше производство и поставки» игровых чипов, — сказал Хуанг.

Nvidia также заявила, что планирует закрыть сделку на 40 миллиардов долларов по покупке британской компании по производству микросхем Arm Ltd к марту 2022 года. Сделка привлекла внимание регулирующих органов США и Великобритании, а также требует одобрения европейских и китайских властей.

Согласно данным IBES от Refinitiv, компания ожидает, что выручка в этом квартале составит 6,30 млрд долларов, плюс-минус 2%, по сравнению с оценками аналитиков в 5,5 млрд долларов.

Общий доход компании составил 5 долларов США.По данным Refinitiv, за первый квартал он составил 66 миллиардов долларов, что превышает оценку в 5,41 миллиарда долларов. Согласно данным Refinitiv, скорректированная прибыль составила 3,66 доллара на акцию, что выше оценки аналитиков в 3,28 доллара.

Компания, за которой внимательно наблюдают за бизнесом центров обработки данных, которое разрушает доминирующее положение конкурирующей Intel Corp (INTC.O) в этом сегменте, принесла доход в 2,05 миллиарда долларов, что на 79% больше, чем год назад, и превышает оценки аналитиков в 1,88 миллиарда долларов, согласно Refinitiv data.

Продажи игровых чипов составили 2 доллара.76 миллиардов, что более чем вдвое больше, чем в предыдущем году, и выше оценки в 2,47 миллиарда долларов, согласно данным Refinitiv.

Акции Nvidia упали на 1% до 621,95 доллара на расширенных торгах в среду.

Репортаж Тияши Датта и Чави Мехта в Бангалоре; Под редакцией Шоунака Дасгупта

Наши стандарты: принципы доверия Thomson Reuters.

Прогноз акций Minerco: до 2.136 USD!

0,000001

907

9014 9014 Закрытие:

Прогноз цены акций Minerco Inc на 2021 год декабрь 2021 года Открыто: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 27,96% ▲
Minerco Inc Цена акций Прогноз на 2022 год Январь 2022 Закрытие 5,88 : Мин .: Макс .: Изменение: 69,24% ▲
Прогноз цен на акции Minerco Inc на 2022 год Февраль 2022 года Открыт: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 76,38% ▲
Minerco Inc. : Мин .: Макс .: Изменение: 3,6% ▲
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2022 год Апрель 2022 года Открыто: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 53,32% ▲
Minerco Inc Цена на акции Прогноз на 2022 год Май 2022 Открытие: : Мин .: Макс .: Изменение: -216,13% ▼
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2022 год июнь 2022 года Открыт: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -451,28% ▼
Minerco Inc. Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -99596,75% ▼
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2022 год Август 2022 года Открытие: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -55959,92% ▼
Minerco Inc Прогноз цен на акции на 2022 год 907 907 907 901 901 901 907 Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -41945,08% ▼
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2022 год Октябрь 2022 года Открыто: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -31433,65% ▼
Minerco Inc Цена акций Прогноз на 2022 год Мин .: Макс .: Изменение: 100% ▲
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2022 год Декабрь 2022 года Открыто: Close: Min: Max: Изменение: 13,82% ▲
Minerco Inc. : Мин .: Макс .: Изменение: 57,1% ▲
Прогноз цен на акции Minerco Inc на 2023 год Февраль 2023 года Открыт: Close: Min: Max: Изменение: 68,27% ▲
Minerco Inc. : Мин .: Макс .: Изменение: -0,74% ▼
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2023 год Апрель 2023 года Открыто: Close: Min: Max: Изменение: 51,3% ▲
Minerco Inc. : Мин .: Макс .: Изменение: -180,44% ▼
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2023 год июнь 2023 года Открыто: Close: Min: Max: Изменение: -527,58% ▼
Minerco Inc. Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -275399,98% ▼
Прогноз цен на акции Minerco Inc на 2023 год Август 2023 года Открытие: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -55959,87% ▼
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2023 г. Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -31433,73% ▼
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2023 год Октябрь 2023 года Открыто: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 100% ▲
Minerco Inc Цена акций Прогноз на 2023 год Закрытие 0,000001 ноября 2023 Открытие: : Мин .: Макс .: Изменение: 99,96% ▲
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2023 год Декабрь 2023 года Открыто: Close: Min: Max: Изменение: 40,84% ▲
Minerco Inc Цена акций Прогноз на 2024 год Январь 2024 1031 Закрытие: : Мин .: Макс .: Изменение: 55,32% ▲
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2024 г.843 Close: Min: Max: Изменение: 67,65% ▲
Minerco Inc. : Мин .: Макс .: Изменение: -0,96% ▼
Прогноз цен на акции Minerco Inc на 2024 год Апрель 2024 года Открыто: Close: Min: Max: Изменение: 52,57% ▲
Minerco Inc. : Мин .: Макс .: Изменение: -206,4% ▼
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2024 г. июнь 2024 г.035 Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -249,78% ▼
Minerco Inc. Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -73771,46% ▼
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2024 г. Август 2024 г.00953 Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -41944,89% ▼
Minerco Inc. Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 99,69% ▲
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2024 год Октябрь 2024 года Открытие: Close: Min: Max: Изменение: 99,01% ▲
Minerco Inc Цена акций Прогноз на 2024 ноябрь 2024 Close: : Мин .: Макс .: Изменение: 96,07% ▲
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2024 год декабрь 2024 года Открыт: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -3,97% ▼
Minerco Inc Цена акций Прогноз на 2025 год Январь 2025 Открытие Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 49,16% ▲
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2025 год Февраль 2025 года Время открытия: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 71,37% ▲
Minerco Inc Цена акций Прогноз на 2025 год Март 2025 9014 907

Открытие: : Мин .: Макс .: Изменение: -16,9% ▼
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2025 год Апрель 2025 года Открыто: Close: Min: Max: Изменение: 53,94% ▲
Minerco Inc. : Мин .: Макс .: Изменение: -165,59% ▼
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2025 г. июнь 2025 г.189 Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -254,96% ▼
Minerco Inc. Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -574,67% ▼
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2025 год Август 2025 года Время открытия: Close: Min: Max: Изменение: -1713,25% ▼
Minerco Inc. Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -2775,36% ▼
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2025 г. Октябрь 2025 г.263 Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 77,72% ▲
Minerco Inc. : Мин .: Макс .: Изменение: 65,9% ▲
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2025 год декабрь 2025 года Открыт: Close: Min: Max: Изменение: 17,33% ▲
Minerco Inc. : Мин .: Макс .: Изменение: 44% ▲
Прогноз цен акций Minerco Inc на 2026 год февраль 2026 года Открыт: Close: Min: Max: Изменение: 63,42% ▲
Minerco Inc Цена акций Прогноз на 2026 год марта 2026 Открытие: : Мин .: Макс .: Изменение: -11,83% ▼
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2026 год Апрель 2026 года Открыто: Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 51,67% ▲
Minerco Inc. : Мин .: Макс .: Изменение: -128,34% ▼
Прогноз цен на акции Minerco Inc на 2026 год июнь 2026 года Открыто: Close: Min: Max: Изменение: -335,26% ▼
Minerco Inc. Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: -1537,46% ▼
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2026 г.819 Закрытие: Мин .: Макс .: Изменение: 22,3% ▲
Прогноз цены акций Minerco Inc на 2026 г. Сентябрь 2026 г. Закрытие 9034 0,126 : Мин .: Макс .: Изменение: 91,19% ▲
Прогноз цен на акции Minerco Inc на 2026 год Октябрь 2026 г. Открыт: Close: Min: Max: Изменение: -238,75% ▼
Minerco Inc. Закрыть: Мин .: Макс .: Изменение: 28,37% ▲