Tag: デルタ新しいハワイ便でサウスウェストに打撃

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ビットコインは、もはや短期間S&P 500と協力して動かなくなる可能性がありますが、これはより広範なヘッジシステムから外れたという意味ではありません。 Axel Adler Jr.の最近の午前の説明では、より重要なシグナルは短期相関の崩壊ではなく、米国の株式に対するビットコインの継続的な相対的な弱さです。 ビットコインはS&P 500と比較して弱い Adlerの主張は、BTC株式の相関関係が低くなると自動的にデカップリングを指すというますます親しみやすい主張を裏付ける2つのチャートに基づいています。最初は13週間BTC-S&Pの相関関係ですが、最近マイナスに戻って0以下にとどまっています。表面的にはこれはビットコインに建設的に見えるかもしれません。しかし、アドラーはこの記事が誤解されやすいと主張しています。 BTC-S&P相関関係（13週） 「13週間の相関関係は、BTCとS&P 500の週間収益率が短期間にどれだけ密接に一緒に移動したかを測定します」と彼は書いた。 「最近数週間の短期相関関係は負の数に変わり、ゼロを下回っています。一見すると、これはBTCと株式間の接続が緩んでいるように見えるかもしれませんが、実際には孤立したビットコインの反騰が指数の持続的な弱さと交互に現れる最近の数週間の不均一な性格を反映する可能性が高いです。 関連読書 これらの区別がメモの鍵です。下落または負の相関は、2つの資産がもはやその期間中にきちんと一緒に動かなくなることを意味します。ビットコインが強いと言うわけではありません。資本がBTCを防御資産として扱っているというわけではありません。そして、これは市場が株式に打撃を与える同じ巨視的な圧力とは別にビットコイン価格を策定し始めたという事実を確認しません。 この目的のために、Adlerは2番目のチャートであるBTC /...

地理、言語、経済システムに関係なく、人類の歴史上、すべての社会は同じ質問に答えなければなりませんでした。献身を得なければならない人々と共に何かをどのように構築できますか。 答えは信頼です。これは、2人の見知らぬ人がビジネスをすることを決定し、従業員に必要以上のものを提供することを強制し、顧客が去る理由があるときに再び来るようにすることです。機関に対する信頼が史上最低水準である状況でも、機関は依然として機関が保有することができる最も貴重な資産です。また、信頼は、イノベーションが最も早く進む瞬間、そしてリーダーになるべきという圧迫が最高潮に達する瞬間に最も脆弱です。 私たちは毎日毎瞬間この現実を生きて息づいています。アメリカ人4人のうち1人はシンクロニークレジットカードを持っています。冷蔵庫の故障、予期せぬ医療費請求書、急いで物を購入するなど、日常的な財政的瞬間の中心にシンクロニーがあります。そのすべての瞬間は、顧客と私たちの両方にとって実際の決定です。私たちは彼らの信頼を得るか失います。金融サービスでは中立的な結果はありません。 シンクロニー事業の基本は信頼です。私たちは責任を持って信用を拡大し、消費者が望み、必要なものを購入できるようにすることで消費者を信頼します。私たちは、消費者を過度に拡大することなく責任を持って保証することによってパートナーのビジネス成長を支援するという信頼を得ています。そして、私たちは何百万人ものアメリカ人が信用を築く手段として信頼されています。 私たちは信用リスク管理と買収に優れています。しかし、私たちは信用が単一の取引以上であることを知っているので、自分自身を混乱させました。これは変化をもたらし得る。 私たちがよくすることを守るのは簡単だったでしょう。しかし、代わりに、私たちはより多くの人々が信用にアクセスできるように改善できるシステムを見ました。これを念頭に置いて、私たちは代替データを活用して、既存のモデルが遅れている人々の信用アプローチを拡大する独自の買収システムであるPRISMを構築しました。今回の作業を通じて、シンクロニーのPRISMが重要な役割を果たし、2018年1月から1億8千万以上のアカウントを承認しました。 PRISMがより良いデータを使用してより賢明な決定を下すことであれば、AIは10年前には想像できなかった規模と速度でこれらの決定を向上させています。私たちがすでにうまくやっていることに挑戦したいという意志は、私たちが人工知能にもたらすのと同じレンズです。これは、私たちが働く方法、顧客にサービスを提供する方法、競争方法を変えています。 それにもかかわらず、技術だけでは価値を生み出すことはできません。信頼を築く機会を特定するのは最終的に人です。 AIはこれらの洞察を拡大し、より迅速に対処し、より良い結果を提供するのに役立ちます。それはパートナーシップです。人々はビジョンを作成します。技術はこれを現実化するのに役立ちます。 ただし、モデルは、モデルを運営している人がモデルをうまく使用できるほど信頼性が高い場合にのみ機能します。 Synchronyの従業員の92％は、経営陣が継続的な監督なしで従業員を信頼していると述べています。これらの信頼は、より良いアイデア、より速い措置、継続的な改善文化を促進します。 従業員が信頼感を感じると責任感も感じるようになります。それは彼らが新しいことを試すことを可能にします。 AIを含む新しいツールを試すことができる自由、期待、許可を含む革新は、パートナーと消費者に良い結果をもたらします。これが私たちが毎日同期する環境を作るために努力する環境です。決して快適にならず、常に改善する方法を模索します。 私たちは働く方法と場所でこれを証明します。私たちは事務所復帰を義務付けておらず、代わりに直接コラボレーションを提供しました。スタンフォード本社のほとんどの従業員は、自分が見つけた価値と直接会って構築した接続を認識しているので、ここに来ました。そして、ニューヨーク市体験センターは何百人ものパートナーや従業員にインスピレーションを与え、人、パートナー、スキルを1つにまとめるときに何ができるかを物理的に実装する役割を果たします。これは従業員のためのオフィスであるだけでなく、革新の表現でもあります。 挑戦者は常に存在しますが、私たち全員が最も重要なこと、つまり信頼の構築を中心に従業員、パートナー、消費者のための継続的な改善に集中する必要があります。これがシンクロニーが働く良い職場ランキングで2021年37位から上位3位に上昇した方法です。これが私たちが株主だけでなく社会の価値を創造する方法です。 結局のところ、革新は信頼を可能にする条件を維持することです。そして、これを継続的に正しく遂行する会社は継続して生き残るでしょう。 Fortune.comのコメントに記載されている意見は、単にその著者の意見にすぎず、必ずしもFortuneの意見や信念を反映しているわけではありません。

スタンダードチャータード（Standard Chartered）のジェフリー・ケンドリック（Geoffrey Kendrick）は、ビットコインが急激に回復する前に依然として50,000ドルまで最終の下落に直面する可能性があると述べ、現在の下落傾向は暗号通貨特定の崩壊というより巨視的な主導の技術降伏のように見えた。 DeribitのCrypto Options Unpluggedについて、銀行のグローバルデジタル資産研究責任者であるKendrickは、短期設定がまだ脆弱であると警告したにもかかわらず、ビットコインが年末に100,000ドル、2030年には500,000ドルに達した。 ケンドリックは「底を選ぶことは常に非常に難しい」とKendrickは言った。最近の売り上げは、ボラティリティの大きい数週間を除いて、ほとんど秩序のあるもので構成されています。彼は、制度的ポジショニングが多くの人々が予想したよりもよく維持され、比較的粘着性のあるETF暴露を指摘し、純資産価値の株式プレミアムが1未満に落ちた後もMicroStrategyで引き続き買収したと主張した。 関連読書 それにもかかわらず、ケンドリックは、市場は債務の縮小が完了しない可能性があると述べた。 「私たちは依然として最終的な降伏を見ることができると思います。 「ビットコインと暗号通貨資産は、より広範囲にナスダックと依然として非常に高い相関関係を持っています。」彼の見解では、今後数ヶ月間、米国の大手技術者の収益の減少と連邦の即時サポートの欠如が組み合わされて、暗号通貨を株式と共に下落させる可能性があると考えています。 彼はこれが50,000ドルの水準をもっともらしくさせると言いました。ケンドリックは、潜在的な動きを以前のサイクルの下落幅と比較して、その領域の下落幅が前のサイクルで見られた約75％の最高点から最低点まで下落したよりも浅いことを指摘しました。今回の主な違いは、これまでFTX規模の内部暗号通貨失敗がなかったという点だと彼は主張しました。 KendrickがBitcoinについて長期的に楽観的な理由 それにもかかわらず、Kendrickの中長期的な論文はまだ楽観的です。彼はこれらの見通しを短期取引の流れではなく、ステープルコインとトークン化された実際の資産によって主導される構造的変化と見ています。昨年、ステープルコインが約2000億ドルに達したとき、Kendrickは2028年末までに2兆ドルに成長できると予想しました。彼は市場が現在3000億ドルに近づき、その需要の大部分は暗号通貨取引ではなく新興市場の貯蓄使用事例から出ていると述べた。 Kendrickは、暗号通貨取引のためのオンオフランプとしてのステープルコインの本来の役割に言及し、「代替されたのは主に新興市場の貯蓄でした」と述べました。 「私が推定した3,000億ドルは、EM貯蓄活用事例に該当する金額です。」彼はその資本の大部分が大きな財布に入っていて、頻繁に変わらないように見えると付け加えました。これは、それが取引フロートよりも貯蔵価値として使用されていることを示唆しています。 関連読書 Kendrickのより広い主張は、この傾向が暗号通貨を超えて巨視的な結果をもたらす可能性があることです。彼は、スティーブコイン発行会社が今後3年間で1兆ドルに近い追加の国債需要を吸収すれば、米国財務省が発行をフロントエンドに切り替え、収益率曲線を平坦化し、ドル需要を強化することで対応できると述べた。彼の言葉によれば、流動性効果は最終的にビットコインを含むリスク資産に流れる可能性があります。 Kendrickは「今年末には5万ドル、10万ドル、2030年には50万ドルに戻るだろう」と述べた。 「皮肉なことに、ステープルコインが巨大で、Genius...

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以前のすべてのスキルは、長期的に破壊されたよりも多くの雇用を生み出しました。しかし、まだ一部の人々は、AIがさまざまな産業全体にわたって非常に広範囲かつ迅速に採用されており、機械に対する競争優位の核心である知能に打撃を与えるため、AIが異なると主張しています。 2番目の質問である子供たちが何を勉強するべきかについての質問も難しいです。以前の技術が取り除いたよりも多くの仕事を生み出しましたが、新しい仕事が正確に何であるかを事前に予測することは常に困難でした。例えば、スマートフォンが初めて登場したときにソーシャルメディアの影響力者が有力な職業になるということは明らかではなかった。AI会社Anthropicの経済学者Maxim MassenkoffとPeter McCroryの新しい研究論文は、技術が潜在的に自動化できる分野の作業割合を調べることによって、さまざまな職業がAIにどのようにさらされているかを評価します。彼らはまた、可能な総インプレッションとAIが現在これらのタスクを自動化するために使用されている程度との間のギャップを測定しようとします。これを「観察された露出」と呼びます。 潜在的なAI露出vs。 「観察された露出」 この論文は、特に観察されたばく露に関するAIの影響がどれだけギザギザであるかを強調する注目を集めるレーダープロットスタイルチャートを研究者が含めたため、ソーシャルメディアで多くの注目を集めました。そのチャートは次のとおりです。 人類学/「AIが労働市場に与える影響：新しい測定と初期の証拠」 例えば、AIは事務管理、コンピュータ、数学などの分野に比較的大きな影響を与えていますが、ライフサイエンス、社会科学、医療などの分野には露出の可能性が比較的高いにもかかわらず、比較的少ない影響があります。その後、建設や農業など、潜在的な露出が非常に低い領域がありますが、実際には、アントロピックは観察された露出がほぼゼロに近いと判断します。観察されたばく露結果を米国労働統計局の雇用成長予測と比較した結果、アントロピック研究者は、その分野で観察されたAI暴露の増加とBLS雇用増加の減少予測との間に相関関係があることを発見しました。予測AIとロボット工学が潜在的に農業に著しい破壊を引き起こし、これらの技術がすでに農業に進出していることを考慮すると、農業研究の結果に多少疑問があります。ただし、この技術はアントロピックが重点を置いている大規模な言語モデルベースのシステムとは異なります。ですが、子どもが配管工の見習いになったり、電気技師になったり、農作業をしてみるのは悪いアドバイスではないかもしれません。 Anthropicの論文は、米国の労働者の約30％が「彼らの仕事が私たちのデータにあまり頻繁に現れていないため、最低限の基準を満たすことができないため、この研究では扱いません。94％の理論的インプレッションを持つコンピュータや数学など、潜在的なインプレッションの合計が高い分野でも今日の自動化された実際の作業数ははるかに低く、この場合は33％です。事務局は、総理論的暴露の90％と比較して約40％で最も高い暴露を観察しました。 （この数値は広範なカテゴリにわたる平均値であることに注意することが重要です。より具体的なポジションの場合、観察されたばく露ははるかに高いです。コンピュータプログラマの場合は75％、カスタマーサービス担当者の場合は70％、データ入力作業および医療記録の専門家の場合は67％です。 ギャップはどれくらい早く減るのか？ 今最大の質問は、観察されたAI暴露と理論的AI暴露との間のギャップがどれだけ早く減少するかということです。私の考えへの答えは、仕事ごとに大きく異なると思います。過去6ヶ月間にソフトウェア開発者を襲った同じレベルの自動化が、今後12〜18ヶ月以内に他のすべての知識労働者にも適用されるという考えは私には合わないようです。私の考えには時間がはるかに長くかかると思います。 Anthropicの論文は、ソフトウェア開発など、AI露出が最も観察されている分野でも、これまでの雇用減少の証拠はほとんどないと指摘しています。以前、アイ・アイ・AIで議論したスタンフォード大学の研究は、若いソフトウェア・プログラマーとIT専門家の間で雇用の鈍化の兆候があることを示しました。 （それでもその研究でさえ、ファンデミック期間中に過剰採用の可能性による鈍化を完全に解決することはできませんでした。）McCroryとMasenkoffは、観察されたAIオートメーションが潜在力に遅れる可能性があるいくつかの理由を強調しています。場合によっては、AIモデルはまだ関連タスクを実行していないと書いています。しかし、他の多くの場合、AIは、「法的制約、特定のソフトウェア要件、人間の確認段階、またはその他の障害によって拡散が遅くなる可能性がある」と指摘しています。以前に指摘したように、多くの分野で検証を自動化および拡張するための良い方法はありません。これは確かにAIの展開を妨げています。 潜在的なAI影響は、人口全体にわたって均一ではありません。...