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Os dados são como peças de um quebra-cabeça, e a informação é o quadro completo que surge quando todas essas peças são montadas de forma coerente e significativa. Após a sua especialização em um dos muitos cursos que foram apresentados, pode https://www.dreamstime.com/wojis64155_info surgir o interesse em encontrar uma oportunidade de aplicar seus novos conhecimentos. Depois, passam conhecimentos sobre a visualização e apresentação dos dados trabalhados, partindo para os testes e por fim, as aplicações do conhecimento. No entanto, o trabalho de validar e direcionar adequadamente esse Big Data será dos algoritmos da ciência de dados, capaz de processar de forma ágil grandes quantidades de dados. Em plena era do Big Data, em que as empresas enfrentam o desafio de lidar com o enorme fluxo de informações geradas pela sociedade, saber utilizar a ciência de dados passou a ser um diferencial de negócios. Ela é uma ferramenta valiosa para explorar e processar esses grandes volumes gerados por meio de diversas fontes. Descubra as principais técnicas de amostragem de dados e sua aplicação na ciência de dados. Ciência de Dados: o que faz e como é o curso tecnólogo? Os cientistas de dados precisam estar cientes das restrições sob as quais estão operando e das suposições feitas pela liderança da organização. Ser um cientista de dados significa possuir habilidades avançadas de programação, essenciais para aplicar conhecimentos na resolução de problemas reais. O domínio de ferramentas e técnicas de programação é fundamental para escrever e manipular código, utilizar softwares especializados e aplicar modelos analíticos. Para se tornar um cientista de https://www.easyfie.com/tumpa54dfg dados, é geralmente necessário ter uma formação em campos relacionados como estatística, matemática ou ciência da computação. A partir da grande quantidade de informações brutas transmitidas e armazenadas pelas empresas, os cientistas de dados combinam uma série de habilidades, incluindo estatísticas, ciência da computação e marketing para analisar todas as fontes e obter resultados precisos. Os conteúdos pilares dessa ciência são o método científico e a inteligência artificial (IA). Como a tecnologia moderna permitiu a criação e armazenamento de quantidades crescentes de informações, os volumes de dados “pipocaram”. Tópicos de pesquisa notáveis incluem modelos, o conceito de transação atômica e técnicas relacionadas controle de concorrência, linguagens de consulta e métodos otimização de consulta, RAID e muito mais. Realmente dominar todas as áreas no domínio das Ciências de Dados é trabalhoso e exige muito estudo, contudo o unicórnio é um mito! Antes de podermos explorar quaisquer ferramentas ou exemplos de ciência de dados, queremos obter uma definição concisa de ciência de dados. Nossa primeira escolha possui uma média ponderada de 4,5 de 5 estrelas, levando em conta 3.068 avaliações. Na linguagem Python a biblioteca mais popular para a análise e tratamento de dados é a Pandas. Na etapa de visualização são utilizadas bibliotecas como a Matplotlib e a Seaborn. Retomando a questão das linguagens, na Ciência de Dados você não irá implementar soluções do zero. Nesse sentido, deixo aqui um vídeo da Websérie “Universo Data Science” na qual você pode aprender um pouco mais sobre o processo de Data Science. Quais são as técnicas de ciência de dados? No entanto, para que as empresas consigam colocá-la em prática e análises aconteçam de forma bem-sucedida, o profissional de dados precisa saber capturar, armazenar e processar os dados. Embora essa área de estudo seja essencialmente multidisciplinar, suas bases são a estatística e a matemática. Por meio delas é possível construir modelos de análise para predição futura, diferenciando o Data Science dos métodos anteriores. Em termos de aprendizado de máquina e algoritmos de inteligência artificial usados ​​para modelar dados, eles geralmente são fornecidos por meio de módulos e plataformas de ciência de dados como TensorFlow, PyTorch e o estúdio de aprendizado de máquina do Azure. Com base na análise de dados, o cientista de dados precisa tentar prever como uma organização vai se comportar no futuro e quais serão as ações necessárias para alterar (se preciso) a direção daquela empresa. Os modelos de machine learning permitem a generalização das informações a partir de uma base de dados. Outro ponto que acredito que será forte é a análise de maior número de dados, ou seja, a computação paralela (como o Spark) terá um ponto ainda maior do que temos atualmente para conseguir suprir a demanda. Para facilitar a sua jornada nos estudos sobre Ciência de Dados a Alura desenvolveu um Tech Guide contendo um mapeamento dos principais tópicos demandados pelo mercado. Além disso, há o desafio de evitar vieses nos dados, que podem levar a resultados discriminatórios. Quem supervisiona o processo de ciência de dados? Os problemas que enfrentamos no dia a dia acabam se parecendo muito com os que estudamos. Os modelos de machine learning permitem a generalização das informações a partir de uma base de dados. Algumas empresas podem centralizar o processo de análise de dados em softwares como o Excel ou Google Planilhas. Como você já deve ter reparado, a base da Ciência de https://team-clo.mn.co/posts/54110821 Dados envolve conhecimento em análise de dados, matemática e estatística. Porém um dos projetos que já trabalhei envolvendo dados que não eram imagens foi um no qual fiz um artigo no começo da minha carreira na área de ciência de dados, onde o objetivo era prever o número de manchas solares dos próximos dias com base em observações dos dias anteriores.

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With this model, staking replaces the computational arms race of Proof-of-Work, with validators selected at random to add a block to the ledger. Number two network Ethereum is in the process of transitioning to Proof-of-Stake, Bitcoin future development a move which it’s claimed could reduce its energy use by up to 99.95 percent. Against all odds, Proof-of-Work has kept bitcoin ticking along for 13 years now with no recorded instances of double-spending. This network is powered by a blockchain, an open-source code that chains transaction histories to prevent manipulation. The Bitcoin halving event occurs approximately every four years and significantly affects Bitcoin’s price and mining activity. The halving reduces the rate at which new Bitcoins are created, decreasing the supply of new coins. Blockchain Games on Binance Coin (BNB): The Future of Gaming on BSC This prediction highlights the exponential growth and potential of Bitcoin, but it is important to note that it depends on factors such as adoption levels and external market conditions. One of the most prominent figures in the cryptocurrency space, Cathie Wood, CEO of Ark Invest, has predicted that Bitcoin could reach an astonishing $1.48 million by 2030. Over the years, Bitcoin’s price has experienced extreme volatility, leading to various predictions and speculations about its future. Bitcoin, the world’s oldest cryptocurrency, has captured the attention of investors, enthusiasts, and regulators since its inception in 2009. If a cryptocurrency can change the rules that govern its asset or network, monetary maximalists argue the system is centralized. The process typically involves setting up an account, verifying identity, funding the account, and then making a purchase. Choosing a reliable exchange and taking necessary security precautions when buying and storing Bitcoin is crucial. The price of Bitcoin remains highly volatile, but many industry professionals continue to have high hopes for this cryptocurrency. With a brief understanding of the history of Bitcoin, it’s time to look at its prospects. Various industry professionals have given predictions of the future movement of Bitcoin based on their market experience. Bitcoin Price Prediction In 2024: Boom Or Bust? The implications of anti-money laundering (AML) and Know Your Customer (KYC) laws also worry investors. Sciberras singles out the specific challenges of enforcing high reporting requirements on transfers to private, self-hosted wallets. A swing in sentiment against Bitcoin and cryptocurrency by governments could also decrease prices. Currently, the only Bitcoin ETFs approved for trading in the U.S. trade in Bitcoin futures. Futures are a complex derivative instrument based on the future price of an asset. These applications were part of greater institutional adoption of Bitcoin throughout the remainder of 2023, driving the price to a high of almost $45,000 in December. Data ownership is transferred when transactions are made, much like using your debit card to transfer money to an online retailer. Mining is the process of validating transactions and creating a new block on the blockchain. Mining is conducted by software applications that run on computers or machines designed specifically for mining called Application Specific Integrated Circuits. Community & Events Charting is controversial because in a random market, charts of the past do not predict the future. However, not all markets are random and the ones that may be are random in a bounded way. That is to say, the Nasdaq will not be 1,000,000 https://www.tokenexus.com/ on Monday nor will it be below 1,000. There are many flavors of random, but this article is not a course on them. This paragraph is simply to say that charts can be good at predicting the future but you have to be very careful. Bitcoin’s journey from obscurity to becoming the most valuable cryptocurrency by market capitalization has been extraordinary. Sciberras lists a spot Bitcoin ETF approval as a key factor influencing Bitcoin’s price in 2024. Ostensibly, the company will allocate gas that would otherwise be burned off to a pilot project managed by a third party, effectively making bitcoin a load balancer for energy waste. This subsidy is then added to the sum of the transaction fees held in the block that is being mined to make up the block reward. By year-end, Bitcoin was solidly recognized as a traded asset with immense growth potential, despite its volatile journey. Simply put, transaction data stored in a block is encrypted into a 256-bit (78-digit) hexadecimal number. In a Twitter Spaces last year, he posited that users may simply pay to run the network because it is valuable, as they do the internet today. Promoting debate of late is that while Bitcoin is becoming mainstream as a portfolio asset, it remains a peer-to-peer network, the two attributes being irrevocably intertwined, each equally necessary for the system’s eventual operation. Investing in Bitcoin is not a straightforward decision and should be cautiously approached. It is crucial to conduct thorough research, evaluate risk tolerance, and consider the advice of financial professionals before making any investment decisions. While industry experts offer various predictions and opinions, the market dynamics and external factors will ultimately shape Bitcoin’s trajectory.

No entanto, o que diferencia o nosso bootcamp é o nosso compromisso de preparar os participantes para o sucesso desde o início. Antes de ingressar em nosso programa, os alunos recebem um material de preparação abrangente, projetado para ajudá-los a construir o conhecimento básico necessário para a ciência de dados. Esse material abrange fundamentos de programação e conceitos estatísticos, permitindo que os participantes fortaleçam https://johnathanprrn90001.iyublog.com/26052494/curso-cientista-de-dados-com-horário-flexível-plataforma-própria-e-garantia-de-emprego suas habilidades antes de mergulharem nos cursos mais avançados. O alinhamento do currículo é uma consideração crítica ao escolher um bootcamp de ciência de dados. É essencial garantir que o currículo oferecido esteja alinhado com suas aspirações e objetivos de carreira. Alguns bootcamps podem ter um foco de nicho em indústrias ou tecnologias específicas, tornando-os mais adequados para determinados caminhos de carreira. Você tem o apoio de professores dedicados ao curso, que são experts em Data Science, e aprende junto com uma turma de profissionais de todo o Brasil. O objetivo do programa é a preparação e certificação para quem deseja comprovar para o mercado o conhecimento e habilidades para exercer funções em Ciência de Dados e Inteligência Artificial. À medida que a procura de cientistas de dados continua a aumentar em vários sectores, um bootcamp de ciência de dados pode ser o seu bilhete para uma carreira gratificante e a pedido. Aprenda as habilidades de um cientista de dados e construa seus próprios produtos de data do zero. Os testes têm como objetivo identificar e selecionar aquelas pessoas motivadas e comprometidas https://www.thekeithclan.com/ten-internet-growth-suggestions-to-far-better-your-site-achievement/ com a experiência intensiva e imersiva em programação (mas também dinâmica e divertida). Graduações, pós e MBAs em TI, finanças e negócios, além de bootcamps e cursos livres. Fluency e Awari estão oficialmente juntas e prometem transformar o panorama educacional e profissional, unindo cursos… Um bootcamp de ciência de dados é uma forma poderosa e eficiente de iniciar a sua carreira no domínio da ciência de dados. Com o seu currículo estruturado, projectos práticos e assistência na colocação de emprego, os bootcamps proporcionam uma via rápida para se tornar um cientista de dados. No entanto, é essencial pesquisar cuidadosamente e escolher o bootcamp certo que esteja de acordo com os seus objectivos e https://telegra.ph/Get-Your-Foot-In-The-Door-With-Good-SEO-Content-03-29-2 interesses. Oportunidades de networking Os Bootcamps incluem frequentemente eventos de networking e ligações a profissionais da indústria, aumentando as suas hipóteses de encontrar oportunidades de emprego. O DataCamp é totalmente online e destina-se a profissionais que já estão trabalhando em tecnologia, finanças e saúde. No entanto, qualquer pessoa interessada em Ciência de Dados se beneficiará do programa. Trabalhe em vários projetos de ciência de dados e IA, culminando numa demo ao vivo do seu modelo para um público real. Neste guia completo para bootcamp, exploramos o que é Análise de Dados, os motivos para fazer um bootcamp nessa área, dicas para escolher o melhor programa e como aproveitar ao máximo sua experiência de bootcamp. Esta intensidade serve de catalisador para o rápido desenvolvimento de competências, uma vez que leva os alunos a aprofundar tópicos complexos, a trabalhar em projectos do mundo real e a aplicar o que aprenderam num ambiente prático. O Data Science Career Track do Springboard consiste em um programa de seis meses que normalmente exige dedicação de 10 a 15 horas por semana. O Bootcamp não é um curso para adquirir conhecimento (já temos diversas Formações na DSA para esse propósito). Pensando nisso, a DSA vai mais uma vez ser a pioneira e trazer um Programa de Certificação em Ciência de Dados para várias carreiras e diferentes níveis. Além disso, vai trabalhar estratégias para criar portfólios eficientes e atraentes, que vão impressionar nos processos seletivos. Neste ponto, você irá trabalhar a inteligência emocional como chave para um trabalho em equipe bem-sucedido, dominando o gerenciamento de emoções e relacionamentos no ambiente profissional. O que você irá aprender com os Com os cursos Coding Bootcamp, você terá uma experiência intensa e imersiva em linguagem de programação web, ciência de dados e machine learning. Enquanto nossas pós-graduações live têm o foco na especialização do profissional da área, possuindo aulas 2x/semana e os demais dias de autoestudo. A Byte Academy oferece programas de tempo integral, parcial e remotos; e os participantes têm a opção de adiar o pagamento até garantir um emprego após a graduação. Cada curso individual em nosso portal tem o certificado de conclusão e ao concluir os cursos de uma Formação, o aluno recebe o certificado de conclusão da Formação. O Bootcamp não é obrigatório e o aluno pode adquirir o conhecimento através das nossas Formações que possuem certificado de conclusão. O objetivo do programa é a preparação e certificação para quem deseja comprovar para o mercado o conhecimento e habilidades para exercer funções em Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Uma excelente forma de diferenciação em um mercado de trabalho cada vez mais competitivo. “Bootcamp alinhado com o mercado” O programa é, mas os requisitos a serem aplicados incluem experiência em física, astrofísica, matemática, estatística, bioinformática, engenharia, informática ou neurociência, bem como grau de doutorado. O programa tem apenas uma classificação de cinco estrelas no Switchup, provavelmente devido ao seu nicho de mercado, então você pode querer pesquisar mais para determinar se é o melhor para suas necessidades. O custo e a ajuda financeira devem ser um aspeto importante do seu processo de decisão ao selecionar um bootcamp de ciências de dados. Acreditamos que a educação de qualidade deve ser acessível a todos, independentemente da sua situação financeira. Possibilidade de crescimento, certificado e disponibilização na plataforma DIO para dezenas de empresas que buscam contratar. Aprenda a estatística por trás dos modelos de ML e IA, realize análises exploratórias, treine e teste modelos clássicos e redes neurais, tudo isso com Numpy, Pandas, Scikit-Learn, PyTorch e mais ferramentas Python. Tendo em conta os benefícios, é crucial selecionar o bootcamp adequado às suas necessidades. Ao final do bootcamp, os participantes recebem um certificado de conclusão. 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Both kinds of features combined to account for 60% of our total score. Botkeeper is best for accounting firms that want to scale by automating bookkeeping tasks. QuickBooks Live is best for business owners who want to get their bookkeeping in order but don’t have the time or resources to do it. Many bookkeepers hone and develop their expertise over time while others opt to complete seminars, read books or take online classes. When an effective bookkeeping system is in place, businesses have the knowledge and information that allows them to make the best financial decisions. Tasks, such as establishing a budget, planning for the next fiscal year and preparing for tax time, are easier when financial records are accurate. Businesses with a significant number of invoices in accounts payable or receivable may employ dedicated bookkeeping clerks for these transactions. Accounts payable bookkeepers help protect companies’ credit standing by ensuring they meet financial obligations on time. Accounts receivable bookkeepers collect money owed to the business and report delinquent accounts. Keeping up with regulatory change Cecilia is a freelance writer, content marketing strategist and author covering education, technology and energy. She is a current contributor to the Forbes Advisor education vertical and holds a summa cum laude journalism degree from California Polytechnic State University, San Luis Obispo. Ultimately, your circumstance determines whether a bookkeeping certification would be worth it for you. Junior bookkeepers looking to establish themselves in the field are arguably more likely to benefit from certification. Experienced bookkeepers, on the other hand, may not see a significant return on investment. Coursework and other continuing education programs support skill development and encourage professional networking, which can also expand your job opportunities. The ancient profession of bookkeeping is undergoing a quiet revolution. Many of the changes are coming from within the accounting industry, while others connect with a wider set of socioeconomics. In accordance with the new regulations, businesses are urged to familiarize themselves with their tax obligations and seek professional assistance to mitigate risks and optimize their tax strategies. ADJC emphasizes the importance of proactive compliance to avoid penalties and maintain a competitive edge in the evolving business landscape. You can work with other bookkeepers and tax experts to share and expand your knowledge. Best Online Bookkeeping Services ( Laura is a freelance writer specializing in small business, ecommerce and lifestyle content. As a small business owner, she is passionate about supporting other entrepreneurs and sharing information that will help them thrive. Keeping up with the records in your small business might be a task you are willing are bookkeepers in demand and able to tackle yourself. The system you choose to use doesn’t need to be complicated and the ledgers should be straightforward, especially if you have just a few or no employees. The most important parts of doing your own bookkeeping are staying organized and keeping track of the details.

Коэффициент Шарпа является классическим показателем оценки результативности управления инвестиционным портфелем, паевым инвестиционным фондов или даже вложения в отдельную акцию. Чем выше значения показателя, тем большая сверхдоходность была получена управляющим. Для быстрой оценки коэффициента Шарпа можно воспользоваться сервисом «НЛУ», а для оценки стратегии собственного инвестиционного портфеля необходимо провести расчет в Excel. Модификация показателя позволяет решить вопрос более реалистичной оценки риска за счет использования статистических показателей распределения исторической доходности. Пример оценки коэффициента Шарпа для инвестиционного портфеля Коэффициент Шарпа (англ. Sharpe Ratio) – популярный индикатор, показывающий доходность портфеля относительно его рискованности. Он помогает оценить, связана ли более высокая доходность портфеля с принятием большего риска или с лучшими инвестиционными решениями. Далее необходимо разделить значение доходности на показатель риска. Полученная в результате выполненных действий цифра и будет коэффициент Шарпа. При торговле на фондовых рынках широко применяется анализ с использованием вычисления коэффициента Шарпа. Расчет прибыльности безрискового актива Пожалуй, где его нельзя встретить, так это на страницах с описаниями ОПИФ. Здесь в игру вступает коэффициент Шарпа — показатель риска, который рассчитывает среднюю доходность инвестиций по сравнению с их потенциальными рисками. Он определяется путем вычитания безрисковой процентной ставки из ожидаемой доходности портфеля и деления результата на стандартное отклонение, также известное как статистическая мера волатильности актива. Коэффициент Шарпа можно использовать для оценки прошлой доходности портфеля (постфактум), где в формуле используется фактическая доходность. Можно ли использовать коэффициент Шарпа для сравнения инвестиций из разных классов активов? Расчет коэффициента Шарпа портфеля не должен быть оставлен на усмотрение профессиональных инвестиционных менеджеров. Самостоятельные трейдеры могут рассчитать этот показатель и обратиться к своему брокеру, чтобы лучше понять, что он означает для их портфеля. коэффициент шарпа выше 0,5 является лучшим показателем на рынке, если он достигается в долгосрочной перспективе. Разница между коэффициентом Шарпа и коэффициентом Сортино Для оценки избыточной доходности, которую получил инвестор необходимо рассчитать минимальную возможную доходность, которую он мог бы получить при вложении в абсолютно надежные активы. Именно избыточная доходность отражает качество управления и эффективность принимаемых решений менеджером паевого инвестиционного фонда. При торговле на фондовых биржах в качестве данного параметра используется волатильность актива за тот же временной интервал, что и доходность. Волатильность можно определить через калькулятор волатильности, используя сервисы брокеров или торговые терминалы. В середине XX века профессор Стэнфордского университета и лауреат Нобелевской премии Уильям Ф. Шарп опубликовал статью о взаимосвязи доходности инвестиционного портфеля и его волатильности. Через некоторое время этот показатель получил название “Коэффициент Шарпа” (Sharpe ratio). На рисунке ниже будет отражаться ранжирование всех паевых инвестиционных фондов по коэффициенту Шарпа. Так фонд «РЕГИОН Фонд акций» имеет максимальное значение коэффициента Шарпа, что свидетельствует о высоком качестве управления. В результате необходимо сопоставить доходность полученную за счет управления рискованными ценными бумагами и минимальный уровень доходность абсолютно надежного актива. Составляя портфель из двух разных инструментов с определенным коэффициентом Шарпа, итоговый портфель не будет иметь средневзвешенный коэффициент Шарпа двух активов. Для примера возьмем два фонда со следующими характеристиками (см. таблицу 1). Если рассчитанное значение меньше 1, это свидетельствует о том, что избыточная доходность принимает отрицательные величины, лучше предпочесть актив с минимальным уровнем риска. Коэффициент Шарпа следует использовать с осторожностью и рассматривать наряду с другими факторами. Он опирается на исторические данные, предполагает нормальное распределение доходности и может быть применим не ко всем классам активов или инвестиционным стратегиям. Для этого необходимо подготовить значения цен активов за определенный промежуток времени. Сравнивая доходность инвестиции с безрисковой ставкой, коэффициент Шарпа определяет избыточную доходность, полученную в результате принятия на себя дополнительного риска. Управление инвестициями требует компромисса между доходностью и риском. Инвестиции, которые генерируют более высокий доход, обычно имеют более высокий риск. Он указывает на то, что инвестиции принесли более высокую избыточную прибыль по сравнению с их волатильностью. Чем выше стандартное отклонение, тем более высокую доходность будут ожидать инвесторы. Базовая концепция коэффициента Шарпа заключается в том, чтобы узнать, сколько дополнительной прибыли получит инвестор за дополнительную волатильность от рискованного актива над безрисковым активом. Последний шаг – разделить (Rx – Rf) на стандартное отклонение рискового актива. Безрисковая ставка выступает в качестве ориентира или того, что было бы заработано практически без риска. Коэффициент Шарпа часто встречается в работе с казначейскими ценными бумагами из-за малой вероятности их дефолта. Например, можно использовать 5-летнюю ставку этих инструментов для расчета коэффициента Шарпа для такого портфеля. Соотношение Шарпа позволяет проанализировать, окупился ли риск прибылью по сравнению с доходностью, которую можно было бы получить без риска. Шарп в 1966 году, как об инструменте для анализа эффективности инвестиций. Информация представленная на данном сайте не является инвестиционным советом или рекомендацией и выкладывается исключительно в образовательных целях. Все расчеты производятся без учета комиссий, налогов и иных издержек связанных с держанием, покупкой или продажей ценных бумаг. Для наглядности можно оценить риск стратегий, сравнивая две различные выборки данных. Инвесторы не должны рассчитывать только один какой-то показатель и принимать решение об использовании инвестстратегии. Комплексный подход позволит получить более объективный результат. Весьма важно нормальное симметричное распределение исходных данных. Таким образом, значение коэффициента Шарпа отрицательное, что свидетельствует о том, что портфель рискованный и требует пересмотра. Доходность по безрисковому активу выше, чем доходность по портфелю. Это говорит о том, что инвестору выгоднее положить деньги в банк под 8 % годовых, чем вкладывать в этот портфель. Расчет коэффициента показывает инвестору, какая степень риска присуща определенному активу. В любом случае отрицательный коэффициент Шарпа не несет никакого полезного значения. Коэффициент Шарпа использует стандартное отклонение доходности в знаменателе как показатель общего риска портфеля, который предполагает, что доходность распределяется нормально. Шарп опубликовал статью о взаимосвязи доходности инвестиционного портфеля и его волатильности. Основным достоинством данного коэффициента является то, что при его использовании можно увидеть, какой финансовый инструмент будет обеспечивать более плавную прибыльность, а какой — скачкообразную. Основным достоинством данного коэффициента является то, что при его использовании можно увидеть, какой финансовый инструмент будет обеспечивать более плавную прибыльность, а какой – скачкообразную. В данном случае расчет выполняется по формуле, указанной в статье. Данный показатель дает возможность определить, каким именно образом изменится (уменьшится или увеличится) доходность выбранного актива в сравнении со средней доходностью за выбранный временной промежуток. Если рассчитанное значение больше 1, это свидетельствует о том, что для портфеля или актива характерна высокая доходность, что делает его привлекательным для инвестиций. Инвестор хочет получить большую доходность по сравнению с той, которую он мог бы получить, если бы вкладывался только в полностью надежные активы. Последняя характеризует качество менеджмента и эффективность принимаемых решений инвестором. Инвесторы рассчитывают коэффициент

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