مؤشر الداو جونز يتحسن يوم الجمعة نتيجة للبيانات الإيجابية للتوظيف في الولايات المتحدة والتصريحات النصية بواسطة البنك الفيدرالي (الفدرالي)، ميشيل بومان. ومع ذلك، يواجه المؤشر أسوأ أسبوع له في العام الماضي مع تعليقاته بالقوة على بيانات الاقتصاد الأمريكي القوية التي وضعت خطط الفيدرالي للتخفيف من نفسها تحت الاختبار. ازدهر التوظيف الصافي في مارس بواقع 303 ألف شخص، بعد زيادة بنحو 270،000 في فبراير وفاقت توقعات بحوالي 200 الف شخص. كشفت البيانات عن الرواتب وأن الرواتب ذو قيمة مالية متزايدة. وعلى الرغم من تخفيف سرعة النمو السنوي إلا أن الأمل في الحفاظ على توقعات خفض الفائدة لشهر يونيو تراجع قليلاً. عادت السوق لتجاهل تصريحات بومان التحذيرية عن إجراء زيادة أخرى في معدل الفائدة إذا استمرت ارتفاعات التضخم بمعدل عالي. هذه التعليقات تمثل تصعيدا كلاميا بعد أن أوحى رئيس البنك الفدرالي في منيابولس، نيل كاشكاري، أن البنك قد يمتنع عن خفض الفائدة هذا العام، مما أدى إلى انخفاض سوق الأسهم يوم الخميس.
المؤشرات الرئيسية لوول ستريت إيجابية جميعها يوم الجمعة، حيث يقود ناسداك بارتفاع 1.50% إلى 16،289، تليه اس اند بي 500، مرتفع 1.21% إلى 5،207، ومؤشر داو جونز، الذي يضيف 0.9% إلى 38،943.
جميع القطاعات يسجلون مكاسب مع قيادة قطاع الاتصالات بفضل ارتفاع بنسبة 1.94%، تليه القطاع التكنولوجي بزيادة بنسبة 1.64%. تتبع شركات التقنية بزيادة بنسبة 1.57%. يعتبر قطاع المرافق أسوأ أداء يكاد يكون مستقرًا في تداول فجر يوم الجمعة. تقود شركة أمازون (AMZN) المكاسب يوم الجمعة بتقدم بنسبة 3٪ إلى 185.39 دولارًا، تليها شركة صيانة العملاء (CRM)، التي تتقدم 2.77% إلى 302.03 دولارًا. من ناحية الخسائر، ينخفض انتل (INTC) بنسبة 2.27٪ إلى 38.82 دولار، مع وزنه الثقيل من الخسائر المبلغة لعام 2023. يليها شركة ماكدونالدز (MCD) بانخفاض بنسبة 0.86٪ إلى 267.777 دولار. فنيًا، تقوم الشموع الكبيرة بمسح بعض الخسائر يوم الجمعة، وقد وضعت تلك الانقلابات الحادة في الأيام الأربعة السابقة المؤشر الشمعي الانعكاسي الدبي على الرسم البياني الأسبوعي. غالبًا ما يسبق هذا التشكيل عكسي كبير. وقد وجدت عمليات السعر الطلب فوق 38،500 للارتداد، لكن قد تواجه الكفاءات عند مستوى 39،265 المقاومة، والذي يغلق الطريق إلى 40،000 أعلى المستويات. من الجانب السلبي، فإن كسر مستوى 34،452 سيؤكد انعكاس الاتجاه وزيادة الضغط الهابط نحو 38،035.
Named Entity Recognition (NER) is a subtask of information extraction that seeks to locate and classify atomic elements in text into predefined categories such as the names of persons, organizations, locations, expressions of times, quantities, monetary values, percentages, etc. Subtask of Information Extraction that seeks to locate and classify named entities in ext into pre-defined categories such as the names of persons, organizations, locations, expressions of times, quantities, monetary values, etc. A general Named Entity Recognizer for English language was built using Conditional Random Fields and trained with annotated data derived from the Penn Treebank.An example of an NER is the recognition of person and location names that appear in news articles, such as “Barack Obama visited Seattle”. In this example, the names “Barack Obama” and “Seattle” are correctly identified as entities.
