丙丁童子のブログ 

◎まだ、だれもいっていない、そんなこと、あんなこと。(童子)

日経平均先物 罫線(時間足)_191108_金曜日夕_18:53 pm JST)

2019-11-08 18:59:33 | 2017年3月~2021年7月
 日経CME時間足(nikkei225.jp.com)_(1時間足/Traading View)←リンク  画像→画像にカーソルをあわせ、新しいタブで画像を開く を選んで その新しいタブの画像をA4横(倍率125-150%程度)で印刷すると少し見易くなります。 現時点のものはリンクをクリックしてください。 . . . 本文を読む

本日(11/08)の東京市場

2019-11-08 18:51:34 | 2017年3月~2021年7月
「中国商務省は7日夕、米国との貿易協議で、発動済みの追加関税を段階的に撤廃する方針で一致したと発表した。前日の米株式市場でリスクを選好する雰囲気が強まり、東京市場でも買いが先行した。ただ、中国側の見解に否定的な米高官の発言が出たことから買いの勢いは続かなかった。」株続伸(23391)、「米中協議の進展観測から、相対的に安全な資産とされる債券に売りが優勢になった。一時はマイナス0.045%と、5月22日以来の高水準を付けた。日本時間8日午後の時間外取引で米長期金利が低下し歩調を合わせて国内債にも買いが入り、上昇幅は縮小した。」債券下落(利回り上昇マイナス0.065%)。東京18:35現在、円は109.32 ユーロは120.76/1.1046 豪ドルは75.14/0.6874 英ポンドは140.04/1.2810近辺。 . . . 本文を読む

本日(11/08_夕)の その他ニュース

2019-11-08 18:35:20 | 2017年3月~2021年7月
ナバロ米大統領補佐官(通商担当)は7日、中国政府が発動済みの追加関税を段階的に撤廃する方針で米国と一致したと発表したことを巡り「現時点で合意はない」と述べた。米中がめざす部分合意で、中国側は関税を取り下げるよう求めているが、トランプ政権には慎重な意見もある。合意文書の署名まで引き続き曲折がありそうだ。(中略)中国商務省は7日、発動済みの追加関税を段階的に撤廃する方針で一致したと発表した。「(米中両国が)同じペース、同じ割合で発動済みの追加関税を取り消すことは第1段階の重要な条件だ」と述べたが、詳細は明らかにしていない。(日経 記事より) . . . 本文を読む

昨日(11/07)の海外市況

2019-11-08 07:29:12 | 2017年3月~2021年7月
「中国政府が、米中が発動済みの追加関税を段階的に撤廃する方針で米国と一致したと発表。米中合意への期待が強まり、中国関連を中心に幅広い銘柄で買いが優勢となった。」ダウ反発(27674)、原油反発(57.15)「石油輸出国機構(OPEC)加盟国の供給が減り、需給が引き締まるとの観測も相場を支えた。米ウォール・ストリート・ジャーナルは6日、サウジアラビアが国営石油会社サウジアラムコの上場前にOPEC加盟国に一段の減産を求めると伝えていた。」、金反落(1466.4)、債券は下落(利回り上昇1.91%)「債券相場は下げ渋って終えた。30年債入札は落札利回りが市場実勢を下回り、競争入札に占める顧客の応札の比率も前回から低下するなど「低調」な結果となった。ただ応札倍率が前回とほぼ同水準だったことなどから、金利上昇局面でも底堅い需要が確認されたとの見方もあった。入札後には長期債にも買い戻しが入った。」、日経先物夜間引けは23520. 円安(引けは109.30近辺、「円安値は109円49銭、円高値109円10銭」)「英中銀は大方の市場予想通り政策金利を0.75%で据え置くことを決めたが、会合の議事要旨で9人の委員のうち2人が利下げを主張したことがわかり、追加利下げの可能性を意識した(対ドルの英ポンド)売りが出た。」「」:日経記事よりの引用 . . . 本文を読む

日経平均先物 罫線(時間足)_191108_金曜日朝_07:14 am JST)

2019-11-08 07:20:24 | 2017年3月~2021年7月
 日経CME時間足(nikkei225.jp.com)_(1時間足/Traading View)←リンク  画像→画像にカーソルをあわせ、新しいタブで画像を開く を選んで その新しいタブの画像をA4横(倍率125-150%程度)で印刷すると少し見易くなります。 現時点のものはリンクをクリックしてください。 . . . 本文を読む

本日(11/08_朝)の その他ニュース

2019-11-08 06:33:14 | 2017年3月~2021年7月
ビッグデータがもてはやされ始めた2010年代初め、ある製造業のベテランがこう言い放った。「製造現場のデータは、見る目のある人が見れば分析なんかしなくても意味は分かる。ものづくりの現場を知らないデータサイエンティストなんて必要ない」。時間をかけてデータを分析した結果が、大方想像できた結論とそう違わないのでは、データサイエンティストなど不要と感じるのも無理はない。その後状況は変わる。ビッグデータの背後にあるモデルを得る技術の一つとして機械学習が急浮上。機械学習はデータから統計的モデルを得る技術として利用できる。データから知見を得る意味で、今日データサイエンティストと人工知能(AI)人材は同じカテゴリの人材とされ、世の中の企業が奪い合う状況だ。(中略)普通の人間が直感的に把握できるのはせいぜい3~4次元くらいまで。しかし今のコンピューター技術なら膨大な数の高次元データを高速に扱える。これにより、従来は得られなかったような知見がデータから得られるようになってきている。いわゆる「データドリブン」といわれる考え方で、大量に観測されるデータから知見を帰納的に導き出す。これまでの理論を積み上げて現象を証明するのとは異なったアプローチだ。研究開発、生産、顧客先での製品の稼働管理などのものづくりの各分野で「既存の限界を超える手法として新鮮味を感じてもらっているようだ」(三菱ケミカルホールディングスチーフコンサルタント/データサイエンティストの磯村哲氏)[日経ものづくり 2019年10月号の記事を再構成]。(日経 記事より) . . . 本文を読む