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L’argent fait tourner le monde et la monnaie est une marchandise permanente. Le marché des changes est plein de surprises et d'attentes.
Sur les marchés financiers mondiaux, la bourse sert de baromètre économique et a toujours été au centre de l'attention des investisseurs. Son ascension et sa chute ont un impact profond sur l’économie de divers pays.
Les marchés financiers restent stables mais affichent un sentiment d'anticipation nerveuse alors que la nouvelle semaine commence. Les conflits entre Israël et le Hamas continuent d’occuper le devant de la scène, avec des inquiétudes croissantes quant au risque que la violence engloutisse l’ensemble de la région.
Le marché obligataire est le marché financier le plus ancien, mature, non innovant mais indispensable, tandis que la dette est un ancien vortex commun, discret mais redoutable.
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J'ai 5 ans d'expérience en analyse financière, notamment dans les aspects d'évolution macroéconomique et de jugement de tendances à moyen et long terme. Je me concentre principalement sur l'évolution du Moyen-Orient, des marchés émergents, du charbon, du blé et d'autres produits agricoles.
Coach de trading en chef et conférencier BeingTrader, plus de 8 ans d'expérience dans le trading du marché des changes, principalement XAUUSD, EUR/USD, GBP/USD, USD/JPY et pétrole brut. Un trader et analyste confiant qui vise à explorer diverses opportunités et à guider les investisseurs sur le marché. En tant qu'analyste, je cherche à améliorer l'expérience du trader en le soutenant avec suffisamment de données et de signaux.
Dernière mise à jour
Risk Warning on Trading HK Stocks
Despite Hong Kong's robust legal and regulatory framework, its stock market still faces unique risks and challenges, such as currency fluctuations due to the Hong Kong dollar's peg to the US dollar and the impact of mainland China's policy changes and economic conditions on Hong Kong stocks.
HK Stock Trading Fees and Taxation
Trading costs in the Hong Kong stock market include transaction fees, stamp duty, settlement charges, and currency conversion fees for foreign investors. Additionally, taxes may apply based on local regulations.
HK Non-Essential Consumer Goods Industry
The Hong Kong stock market encompasses non-essential consumption sectors like automotive, education, tourism, catering, and apparel. Of the 643 listed companies, 35% are mainland Chinese, making up 65% of the total market capitalization. Thus, it's heavily influenced by the Chinese economy.
HK Real Estate Industry
In recent years, the real estate and construction sector's share in the Hong Kong stock index has notably decreased. Nevertheless, as of 2022, it retains around 10% market share, covering real estate development, construction engineering, investment, and property management.
Hong Kong, Chine
Ho Chi Minh, Vietnam
Dubaï, Émirats arabes unis
Lagos, Nigeria
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Les deux plus jeunes générations d’Américains continueront d’avoir un impact sur les prochaines élections, tout comme elles l’ont fait en 2022.
L’IA générative est considérée comme une technologie à usage général , c’est-à-dire une technologie qui a un impact profond sur l’économie car elle est omniprésente, montre une amélioration rapide et a le potentiel de stimuler l’innovation complémentaire dans divers secteurs économiques.
Des recherches récentes menées par Damioli et al. (2024) démontrent que l’IA de génération de talents permet une innovation complémentaire. Entre 2000 et 2016, le dépôt de brevets dans le domaine de l’IA à l’échelle mondiale s’est considérablement accéléré et est devenu de plus en plus répandu, avec un déplacement notable du secteur des TIC vers d’autres secteurs de l’économie.
Il est intéressant de noter que cette augmentation de l’activité en matière de brevets a été principalement menée par des entreprises relativement jeunes et plus petites, ce qui indique que le déploiement de l’IA générative favorise une innovation accrue.
Les bonnes nouvelles concernant l’innovation sont tempérées par les inquiétudes concernant le retour sur investissement. Les modèles linguistiques de grande envergure (LLM) ont fait des progrès exponentiels ces dernières années, mais ces progrès ont été accompagnés d’une augmentation exponentielle correspondante des coûts de formation.
En 2017, la formation d’un modèle haut de gamme coûtait environ 1 000 dollars, mais en 2024, ce coût a atteint environ 200 millions de dollars, malgré une baisse rapide des coûts informatiques. La force motrice de cette augmentation des coûts de formation est la croissance étonnante de la puissance de calcul requise par les LLM.
À mesure que les données d’entraînement des modèles se multiplient, les rendements d’échelle en termes de performances des modèles restent constants. Ce processus nécessite donc des infrastructures numériques telles que des centres de données et des puces ultrarapides. Si cette tendance se poursuit, nous pourrions voir le premier modèle à mille milliards de dollars d’ici 2030. En outre, les plus grands investisseurs en IA tels qu’Amazon, Google, Meta et Microsoft ne montrent aucun signe de ralentissement.
Puissance de calcul en pétaflops (échelle logarithmique)
Compte tenu de ces investissements vertigineux, il n’est pas étonnant que les inquiétudes concernant le rendement des investissements augmentent également. Cependant, les estimations concernant l’impact de l’IA sur la croissance de la productivité varient. Au départ, nous avions prévu une croissance supplémentaire de la productivité de 0,1 à 0,5 point de pourcentage par an, ce qui se situe à l’extrémité inférieure de l’échelle.
Mais le problème est le suivant : la croissance de la productivité a tendance à être inférieure à celle de l’investissement. Or, la croissance de la productivité est essentielle pour que ces investissements importants soient rentabilisés. Récemment, Martens (2024) a mis en évidence un problème crucial : notre trajectoire actuelle d’investissement n’est pas tenable à moins que la croissance de la productivité n’atteigne 3 % par an. Ce bond de la croissance de la productivité n’est pas probable à court terme, car la mise en œuvre de l’IA générative nécessite du temps et des investissements de la part des organisations qui souhaitent utiliser cette technologie.
Les coûts de l’IA générative augmentent rapidement et il est difficile de les adapter à la rentabilité à court terme. Les investisseurs en IA sont donc confrontés à un dilemme : réduire leurs investissements et préserver leur rentabilité à court terme ou continuer à investir parce que les gains futurs attendus sont trop importants pour être ignorés.
Compte tenu de la course actuelle à l’intelligence artificielle entre les plus grandes entreprises technologiques, nous pensons qu’il est peu probable que les plus gros investisseurs dans l’IA se retiennent. Pour l’instant, cela est possible compte tenu de leurs activités (cloud) très rentables. Cette semaine, Microsoft a annoncé que les revenus du cloud au deuxième trimestre ont augmenté de 23 % par rapport à l’année précédente. Cependant, si les trajectoires d’investissement actuelles se poursuivent, les risques financiers pris par ces entreprises deviennent de plus en plus importants. Cela représente à son tour un risque croissant pour la santé financière de ces entreprises et un risque systémique pour le secteur technologique.
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