Центризбирком минимизировал использование капчи на своем сайте

Председатель ЦИК России Элла Памфилова на сегодняшней встрече с экспертами потребовала снять капчу с каждой страницы сайта комиссии, где публикуются результаты выборов, оставив ее только на основной.

«Я прошу эту капчу, которая на каждой странице, снять, как можете моментально, вот сейчас, пожалуйста, дайте команду — ее надо снимать. Ее можно сейчас снять без больших потерь для безопасности»,— обратилась госпожа Памфилова к руководителю Федерального центра информатизации при ЦИК России Михаилу Попову. «Поскольку проблема безопасности остается, необходимо сбалансированное решение: теперь капча будет снята с каждой страницы и останется только на кампанию»,— отреагировал господин Попов, пообещав выполнить распоряжение председателя в течение часа.

Элла Памфилова также извинилась перед экспертами, которые хотели ознакомиться с результатами прошедших в единый день голосования, 13 сентября, выборами, но, пройдя на сайт izbirkom.

ru, столкнулись с проблемами. Однако, заверила глава ЦИКа, «несмотря на введение капчи, ни одна запятая с сайта не была убрана, никакая информация не была скрыта».

Напомним, применение этой технологии, предусмотренной для защиты сайтов от массированных атак роботов, замедлило доступ к страницам с результатами выборов и сделало невозможным сохранение страниц сайта в архиве web.archive.org. Впервые ЦИК начал использовать капчу на летнем плебисците по Конституции, но тогда система требовала однократного проведения проверки, после чего наблюдатели могли скачивать все необходимые данные. С 13 сентября сайт стал требовать прохождения теста CAPТCHA на каждой странице. В связи с этим электоральные эксперты попросили Эллу Памфилову прекратить использование на сайте комиссии технологии, резко усложнившей работу с ресурсом. По их подсчетам, для анализа данных по всей России нужно пройти тест CAPTCHA около 100 тыс. раз, потратив на это около 30 млн секунд, то есть почти год.

Подробнее — в публикации “Ъ” «Неча на зеркало пенять».

Ангелина Галанина

Декодирование капчи на Python / Хабр

Это перевод и форма повествования от первого лица сохранена. Автор — Бен Бойтер, бакалавр информационных технологий в Университете Чарльза Стерта (CSU).

Большинство людей не в курсе, но моей диссертацией была программа для чтения текста с изображения. Я думал, что, если смогу получить высокий уровень распознавания, то это можно будет использовать для улучшения результатов поиска. Мой отличный советник доктор Гао Джунбин предложил мне написать диссертацию на эту тему. Наконец-то я нашел время написать эту статью и здесь я постараюсь рассказать о всем том, что узнал. Если бы только было что-то подобное, когда я только начинал…

Как я уже говорил, я пытался взять обычные изображения из интернета и извлекать из них текст для улучшения результатов поиска. Большинство моих идей было основано на методах взлома капчи. Как всем известно, капча — это те самые всех раздражающее штуки, вроде «Введите буквы, которые вы видите на изображении» на страницах регистрации или обратной связи.

Капча устроена так, что человек может прочитать текст без труда, в то время, как машина — нет (привет, reCaptcha!). На практике это никогда не работало, т. к. почти каждую капчу, которую размещали на сайте взламывали в течение нескольких месяцев.

У меня неплохо получалось — более 60% изображений было успешно разгадано из моей небольшой коллекции. Довольно неплохо, учитывая количество разнообразных изображений в интернете.

При своем исследовании я не нашел никаких материалов, которые помогли бы мне. Да, статьи есть, но в них опубликованы очень простые алгоритмы. На самом деле я нашел несколько нерабочих примеров на PHP и Perl, взял из них несколько фрагментов и получил неплохие результаты для очень простой капчи. Но ни один из них мне особо не помог, т. к. это было слишком просто. Я из тех людей, которые могут читать теорию, но ничего не понять без реальных примеров. А в большинстве статей писалось, что они не будут публиковать код, т. к. боятся, что его будут использовать в плохих целях.

Лично я думаю, что капча – это пустая трата времени, т. к. ее довольно легко обойти, если знать как.

Собственно по причине отсутствия каких-то материалов, показывающих взлом капчи для начинающих я и написал эту статью.

Давайте начнем. Вот список того, что я собираюсь осветить в этой статье:

• Используемые технологии
• Что такое капча
• Как найти и извлечь текст из изображений
• Распознавание изображения с использованием ИИ
• Обучение
• Собираем все вместе
• Результаты и выводы

Используемые технологии

Все примеры написаны на Python 2.5 с использованием библиотеки PIL. Должно работать и в Python 2.6 (под Python 2.7.3 отлично запускается, прим. перев.).

Установите их в указанном выше порядке и вы готовы к запуску примеров.

Отступление

В примерах я буду жестко задавать множество значений прямо в коде. У меня нет цели создать универсальный распознаватель капч, а только показать как это делается.

Капча, что это такое в конце концов?

В основном капча является примером одностороннего преобразования. Вы можете легко взять набор символов и получить из него капчу, но не наоборот. Другая тонкость – она должна быть простая для чтения человеком, но не поддаваться машинному распознаванию. Капча может рассматриваться как простой тест типа «Вы человек?». В основном они реализуются как изображение с какими-то символами или словами.

Они используются для предотвращения спама на многих интернет-сайтах. Например, капчу можно найти на странице регистрации в Windows Live ID.

Вам показывают изображение, и, если вы действительно человек, то вам нужно ввести его текст в отдельное поле. Кажется неплохой идеей, которая может защитить вас от тысяч автоматических регистраций с целью спама или распространения виагры на вашем форуме? Проблема в том, что ИИ, а в частности методы распознавания изображений претерпели значительные изменения и становятся очень эффективными в определенных областях. OCR (оптическое распознавание символов) в наши дни является довольно точным и легко распознает печатный текст. Было принято решение добавить немного цвета и линий, чтобы затруднить работу компьютеру без каких-то неудобств для пользователей. Это своего рода гонка вооружений и как обычно на любую защиту придумывают более сильное оружие. Победить усиленную капчу сложнее, но все равно возможно. Плюс ко всему изображение должно оставаться довольно простым, чтобы не вызывать раздражение у обычных людей.

Это изображение является примером капчи, которую мы будем расшифровывать. Это реальная капча, которая размещена на реальном сайте.

Это довольно простая капча, которая состоит из символов одинакового цвета и размера на белом фоне с некоторым шумом (пиксели, цвета, линии). Вы думаете, что этот шум на заднем плане затруднит распознавание, но я покажу, как его легко удалить. Хоть это и не очень сильная капча, но она является хорошим примером для нашей программы.

Как найти и извлечь текст из изображений

Существует много методов для определения положения текста на изображении и его извлечения. С помощью Google вы можете найти тысячи статей, которые объясняют новые методы и алгоритмы для поиска текста.

Для этого примера я буду использовать извлечение цвета. Это довольно простая техника, с помощью которой я получил довольно неплохие результаты. Именно эту технику я использовал для своей диссертации.

Для наших примеров я буду использовать алгоритм многозначного разложения изображения. По сути, это означает, что мы сначала построим гистограмму цветов изображения. Это делается путем получения всех пикселей в изображении с группировкой по цвету, после чего производится подсчет по каждой группе. Если посмотреть на нашу тестовую капчу, то можно увидеть три основных цвета:

• Белый (фон)
• Серый (шум)
• Красный (текст)

На Python это будет выглядеть очень просто.

Следующий код открывает изображение, преобразует его в GIF (облегчает нам работу, т. к. в нем всего 255 цветов) с печатает гистограмму цветов.

from PIL import Image

im = Image. open("captcha.gif")
im = im.convert("P")

print im.histogram()

В итоге мы получим следующее:

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0
, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
1, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1,
 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0
, 1, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 1, 0, 0, 1,
0, 2, 0, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 3, 1, 3, 3, 0,
 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 3, 2, 132, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 15, 0
, 1, 0, 1, 0, 0, 8, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 6, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 18, 1, 1, 1, 1, 1, 2,
 365, 115, 0, 1, 0, 0, 0, 135, 186, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 116, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 21,
 1, 1, 0, 0, 0, 2, 10, 2, 0, 0, 0, 0, 2, 10, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 625]
 

Здесь мы видем количество пикселей каждого из 255 цветов в изображении. Вы можете увидеть, что белый (255, самый последний) встречается чаще всего. За ним идет красный (текст). Чтобы убедиться в этом, напишем небольшой скрипт:

from PIL import Image
from operator import itemgetter

im = Image.open("captcha.gif")
im = im.convert("P")
his = im.histogram()

values = {}

for i in range(256):
  values[i] = his[i]

for j,k in sorted(values.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)[:10]:
  print j,k

И получаем такие данные:

Цвет	Количество пикселей
255	625
212	365
220	186
219	135
169	132
227	116
213	115
234	21
205	18
184	15

Это список из 10 наиболее распространенных цветов в изображении. Как ожидалось, белый повторяется чаще всего. Затем идут серый и красный.

Как только мы получили эту информацию, мы создаем новые изображения, основанные на этих цветовых группах. Для каждого из наиболее распространенных цветов мы создаем новое бинарное изображение (из 2 цветов), где пиксели этого цвета заполняется черным, а все остальное белым.

Красный у нас стал третьем среди наиболее распространенных цветов и это означает, что мы хотим сохранить группу пикселей с цветом 220. Когда я экспериментировал я обнаружил, что цвет 227 довольно близок к 220, так что мы сохраним и эту группу пикселей. Приведенный ниже код открывает капчу, преобразует ее в GIF, создает новое изображение такого же размера с белым фоном, а затем обходит оригинальное изображение в поисках нужного нам цвета. Если он находит пиксель с нужным нам цветом, то он отмечает этот же пиксель на втором изображении черным цветом. Перед завершением работы второе изображение сохраняется.

from PIL import Image

im = Image. open("captcha.gif")
im = im.convert("P")
im2 = Image.new("P",im.size,255)

im = im.convert("P")

temp = {}

for x in range(im.size[1]):
  for y in range(im.size[0]):
    pix = im.getpixel((y,x))
    temp[pix] = pix
    if pix == 220 or pix == 227: # these are the numbers to get
      im2.putpixel((y,x),0)

im2.save("output.gif")

Запуск этого фрагмента кода дает нам следующий результат.

Оригинал	Результат

На картинке вы можете увидеть, что у нас успешно получилось извлечь текст из фона. Чтобы автоматизировать этот процесс вы можете совместить первый и второй скрипт.

Слышу, как спрашиваете: «А что, если на капче текст написан разными цветами?». Да, наша техника все еще сможет работать. Предположите, что наиболее распространенный цвет – это цвет фона и тогда вы сможете найти цвета символов.

Таким образом, на данный момент мы успешно извлекли текст из изображения. Следующим шагом будет определение того, содержит ли изображение текст. Я пока не буду писать здесь код, т. к. это сделает понимание сложным, в то время как сам алгоритм довольно прост.

for each binary image:
  for each pixel in the binary image:
    if the pixel is on:
      if any pixel we have seen before is next to it:
        add to the same set
      else:
        add to a new set

На выходе у вас будет набор границ символов. Тогда все, что вам нужно будет сделать – это сравнить их между собой и посмотреть, идут ли они последовательно. Если да, то вам выпал джек-пот и вы правильно определили символы, идущие рядом. Вы так же можете проверять размеры полученных областей или просто создавать новое изображение и показывать его (метод show() у изображения), чтобы убедиться в точности алгоритма.

from PIL import Image

im = Image.open("captcha.gif")
im = im.convert("P")
im2 = Image.new("P",im.size,255)

im = im.convert("P")

temp = {}

for x in range(im. size[1]):
  for y in range(im.size[0]):
    pix = im.getpixel((y,x))
    temp[pix] = pix
    if pix == 220 or pix == 227: # these are the numbers to get
      im2.putpixel((y,x),0)

# new code starts here

inletter = False
foundletter=False
start = 0
end = 0

letters = []

for y in range(im2.size[0]): # slice across
  for x in range(im2.size[1]): # slice down
    pix = im2.getpixel((y,x))
    if pix != 255:
      inletter = True
  if foundletter == False and inletter == True:
    foundletter = True
    start = y

  if foundletter == True and inletter == False:
    foundletter = False
    end = y
    letters.append((start,end))

  inletter=False
print letters

В результате у нас получалось следующее:

[(6, 14), (15, 25), (27, 35), (37, 46), (48, 56), (57, 67)]

Это позиции по горизонтали начала и конца каждого символа.

ИИ и векторное пространство при распознавании образов

Распознавание изображений можно считать самым большим успехом современного ИИ, что позволило ему внедриться во все виды коммерческих приложений. Прекрасным примером этого являются почтовые индексы. На самом деле во многих странах они читаются автоматически, т. к. научить компьютер распознавать номера довольно простая задача. Это может быть не очевидно, но распознавание образов считается проблемой ИИ, хоть и очень узкоспециализированной.

Чуть ли ни первой вещью, с которой сталкиваются при знакомстве с ИИ в распознавании образов являются нейронные сети. Лично я никогда не имел успеха с нейронными сетями при распознавании символов. Я обычно обучаю его 3-4 символам, после чего точность падает так низко, что она была бы на порядок выше, отгадывай я символы случайным образом. Сначала это вызвало у меня легкую панику, т. к. это было тем самым недостающем звеном в моей диссертации. К счастью, недавно я прочитал статью о vector-space поисковых системах и посчитал их альтернативным методом классификации данных. В конце концов они оказались лучшем выбором, т. к.

1. Они не требуют обширного изучения
2. Вы можете добавлять/удалять неправильные данные и сразу видеть результат
3. Их легче понять и запрограммировать
4. Они обеспечивают классифицированные результаты, таким образом вы сможете видеть топ X совпадений
5. Не можете что-то распознать? Добавьте это и вы сможете разпознать это моментально, даже если оно полностью отличается от чего-то замеченного ранее.

Конечно, бесплатного сыра не бывает. Главный недостаток в скорости. Они могут быть намного медленнее нейронных сетей. Но я думаю, что их плюсы все же перевешивают этот недостаток.

Если хотите понять, как работает векторное пространство, то советую почитать Vector Space Search Engine Theory. Это лучшее, что я нашел для начинающих.

Я построил свое распознавание изображений на основе вышеупомянутого документа и это было первой вещью, которую я попробовал написать на любимом ЯП, который я в это время изучал. Прочитайте этот документ и как вы поймете его суть – возвращайтесь сюда.

Уже вернулись? Хорошо. Теперь мы должны запрограммировать наше векторное пространство. К счастью, это совсем не сложно. Приступим.

import math

class VectorCompare:
  def magnitude(self,concordance):
    total = 0
    for word,count in concordance.iteritems():
      total += count ** 2
    return math.sqrt(total)

  def relation(self,concordance1, concordance2):
    relevance = 0
    topvalue = 0
    for word, count in concordance1. iteritems():
      if concordance2.has_key(word):
        topvalue += count * concordance2[word]
    return topvalue / (self.magnitude(concordance1) * self.magnitude(concordance2))

Это реализация векторного пространства на Python в 15 строк. По существу оно просто принимает 2 словаря и выдает число от 0 до 1, указывающее как они связаны. 0 означает, что они не связаны, а 1, что они идентичны.

Обучение

Следующее, что нам нужно – это набор изображений, с которыми мы будем сравнивать наши символы. Нам нужно обучающее множество. Это множество может быть использовано для обучения любого рода ИИ, который мы будем использовать (нейронные сети и т. д.).

Используемые данные могут быть судьбоносными для успешности распознавания. Чем лучше данные, тем больше шансов на успех. Так как мы планируем распознавать конкретную капчу и уже можем извлечь из нее символы, то почему бы не использовать их в качестве обучающего множества?

Это я и сделал. Я скачал много сгенерированных капч и моя программа разбила их на буквы. Тогда я собрал полученные изображения в коллекции (группы). После нескольких попыток у меня было по крайней мере один пример каждого символа, которые генерировала капча. Добавление большего количества примеров повысит точность распознавания, но мне хватило и этого для подтверждения моей теории.

from PIL import Image
import hashlib
import time

im = Image.open("captcha.gif")
im2 = Image.new("P",im.size,255)
im = im.convert("P")

temp = {}

print im.histogram()

for x in range(im.size[1]):
  for y in range(im.size[0]):
    pix = im.getpixel((y,x))
    temp[pix] = pix
    if pix == 220 or pix == 227: # these are the numbers to get
      im2.putpixel((y,x),0)
    

inletter = False
foundletter=False
start = 0
end = 0

letters = []


for y in range(im2.size[0]): # slice across
  for x in range(im2.size[1]): # slice down
    pix = im2.getpixel((y,x))
    if pix != 255:
      inletter = True

  if foundletter == False and inletter == True:
    foundletter = True
    start = y

  if foundletter == True and inletter == False:
    foundletter = False
    end = y
    letters.append((start,end))
  inletter=False

# New code is here. We just extract each image and save it to disk with
# what is hopefully a unique name
  
count = 0
for letter in letters:
  m = hashlib.md5()
  im3 = im2.crop(( letter[0] , 0, letter[1],im2.size[1] ))
  m.update("%s%s"%(time.time(),count))
  im3.save("./%s.gif"%(m.hexdigest()))
  count += 1

На выходе мы получаем набор изображений в этой же директории. Каждому из них присваивается уникальных хеш на случай, если вы будете обрабатывать несколько капч.
Вот результат этого кода для нашей тестовой капчи:

Вы сами решаете, как хранить эти изображения, но я просто поместил их в директории с тем же именем, что находится на изображении (символ или цифра).

Собираем все вместе

Последний шаг. У нас есть извлекание текста, извлекание символов, техника распознавания и обучающее множество.

Мы получаем изображение капчи, выделяем текст, получаем символы, а затем сравниванием их с нашим обучающим множеством. Вы можете скачать окончательную программу с обучающим множеством и небольшим количеством капч по этой ссылке.

Здесь мы просто загружаем обучающее множество, чтобы иметь возможность сравнивать с ним:

def buildvector(im):
  d1 = {}
  count = 0
  for i in im.getdata():
    d1[count] = i
    count += 1
  return d1
v = VectorCompare()

iconset =  
['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','0','a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t',' 
u','v','w','x','y','z']

imageset = []

for letter in iconset:
  for img in os.listdir('./iconset/%s/'%(letter)):
    temp = []
    if img != "Thumbs.db":
      temp.append(buildvector(Image.open("./iconset/%s/%s"%(letter,img))))
    imageset.append({letter:temp})

А тут уже происходит все волшебство. Мы определяем, где находится каждый символ и проверяем его с помощью нашего векторного пространства. Затем сортируем результаты и печатаем их.

count = 0
for letter in letters:
  m = hashlib.md5()
  im3 = im2.crop(( letter[0] , 0, letter[1],im2.size[1] ))

  guess = []

  for image in imageset:
    for x,y in image.iteritems():
      if len(y) != 0:
        guess.append( ( v.relation(y[0],buildvector(im3)),x) )

  guess.sort(reverse=True)
  print "",guess[0]
  count += 1

Выводы

Теперь у нас есть все, что нужно и мы можем попробовать запустить нашу чудо-машину.

Входной файл – captcha.gif. Ожидаемый результат: 7s9t9j

python crack.py
 (0.96376811594202894, '7')
 (0.96234028545977002, 's')
 (0.9286884286888929, '9')
 (0.98350370609844473, 't')
 (0.96751165072506273, '9')
 (0.96989711688772628, 'j')

Здесь мы видем предполагаемый символ и степень уверенности в том, что это действительно он (от 0 до 1).

Похоже, что у нас действительно все получилось!

На самом деле на тестовых капчах данный скрипт будет выдавать успешный результат примерно в 22% случаев (у меня получилось 28.5, прим. перев.).

python crack_test.py
  Correct Guesses -  11.0
  Wrong Guesses -  37.0
  Percentage Correct -  22.9166666667
  Percentage Wrong -  77.0833333333

Большинство неверных результатов приходится на неправильное распознаваине цифры «0» и буквы «О». Нет ничего неожиданного, т. к. даже люди их часто путают. У нас еще есть проблема с разбиванием на символы, но это можно решить просто проверив результат разбиения и найдя золотую середину.

Однако, даже с таким не очень совершенным алгоритмом мы можем разгадывать каждую пятую капчу за такое время, где человек не успел бы разгадать и одну.

Выполнение этого кода на Core 2 Duo E6550 дает следующие результаты:

real	0m5.750s
user	0m0.015s
sys	0m0.000s

От переводчика. У меня на Dual Core T4400 получились следующие результаты:

real	0m0.176s
user	0m0.160s
sys	0m0.012s

В нашем каталоге находится 48 капч, из чего следует, что на разгадывание одной уходит примерно 0.12 секунд. С нашими 22% процентами успешного разгадывания мы можем разгадывать около 432 000 капч в день и получать 95 040 правильных результатов. А если использовать многопоточность?

Вот и все. Надеюсь, что мой опыт будет использован вами в хороших целях. Я знаю, что вы можете использовать этот код во вред, но чтобы сделать действительно нечто опасное вы должны довольно сильно его изменить.

Для тех, кто пытается защитить себя капчей я могу сказать, что это вам не сильно поможет, т. к. их можно обойти программно или просто платить другим людям, которые будут разгадывать их вручную. Подумайте над другими способами защиты.

Рецепт Супчина-капчина. Калорийность, химический состав и пищевая ценность.

Нутриент	Количество	Норма**	% от нормы в 100 г	% от нормы в 100 ккал	100% нормы
Калорийность	24.6 кКал	1684 кКал	1.5%	6.1%	6846 г
Белки	2 г	76 г	2.6%	10.6%	3800 г
Жиры	1.2 г	56 г	2.1%	8.5%	4667 г
Углеводы	1.3 г	219 г	0.6%	2.4%	16846 г
Пищевые волокна	0.5 г	20 г	2.5%	10.2%	4000 г
Вода	93.9 г	2273 г	4.1%	16.7%	2421 г
Зола	0.296 г	~
Витамины
Витамин А, РЭ	111.8 мкг	900 мкг	12.4%	50.4%	805 г
Ретинол	0.003 мг	~
бета Каротин	0.658 мг	5 мг	13.2%	53.7%	760 г
Витамин В1, тиамин	0.01 мг	1.5 мг	0.7%	2.8%	15000 г
Витамин В2, рибофлавин	0.021 мг	1.8 мг	1.2%	4.9%	8571 г
Витамин В4, холин	9.34 мг	500 мг	1.9%	7.7%	5353 г
Витамин В5, пантотеновая	0.102 мг	5 мг	2%	8.1%	4902 г
Витамин В6, пиридоксин	0.075 мг	2 мг	3.8%	15.4%	2667 г
Витамин В9, фолаты	3.816 мкг	400 мкг	1%	4.1%	10482 г
Витамин В12, кобаламин	0.055 мкг	3 мкг	1.8%	7.3%	5455 г
Витамин C, аскорбиновая	2.81 мг	90 мг	3.1%	12.6%	3203 г
Витамин Е, альфа токоферол, ТЭ	0.105 мг	15 мг	0.7%	2.8%	14286 г
Витамин Н, биотин	1.097 мкг	50 мкг	2.2%	8.9%	4558 г
Витамин К, филлохинон	7.5 мкг	120 мкг	6.3%	25.6%	1600 г
Витамин РР, НЭ	1.0169 мг	20 мг	5.1%	20.7%	1967 г
Ниацин	0.533 мг	~
Макроэлементы
Калий, K	68.7 мг	2500 мг	2.7%	11%	3639 г
Кальций, Ca	14.6 мг	1000 мг	1.5%	6.1%	6849 г
Кремний, Si	5.6 мг	30 мг	18.7%	76%	536 г
Магний, Mg	7.29 мг	400 мг	1.8%	7.3%	5487 г
Натрий, Na	70.39 мг	1300 мг	5.4%	22%	1847 г
Сера, S	26.81 мг	1000 мг	2.7%	11%	3730 г
Фосфор, P	21.4 мг	800 мг	2.7%	11%	3738 г
Хлор, Cl	108.83 мг	2300 мг	4.7%	19.1%	2113 г
Микроэлементы
Алюминий, Al	87.5 мкг	~
Бор, B	39.1 мкг	~
Ванадий, V	5.22 мкг	~
Железо, Fe	0.285 мг	18 мг	1.6%	6.5%	6316 г
Йод, I	1.5 мкг	150 мкг	1%	4.1%	10000 г
Кобальт, Co	1.871 мкг	10 мкг	18.7%	76%	534 г
Литий, Li	0.554 мкг	~
Марганец, Mn	0.0433 мг	2 мг	2.2%	8.9%	4619 г
Медь, Cu	24.57 мкг	1000 мкг	2.5%	10.2%	4070 г
Молибден, Mo	3.654 мкг	70 мкг	5.2%	21.1%	1916 г
Никель, Ni	2.1 мкг	~
Рубидий, Rb	35.8 мкг	~
Селен, Se	0.073 мкг	55 мкг	0.1%	0.4%	75342 г
Стронций, Sr	2.82 мкг	~
Фтор, F	89.76 мкг	4000 мкг	2.2%	8.9%	4456 г
Хром, Cr	1.61 мкг	50 мкг	3.2%	13%	3106 г
Цинк, Zn	0.3107 мг	12 мг	2.6%	10.6%	3862 г
Усвояемые углеводы
Крахмал и декстрины	0.025 г	~
Моно- и дисахариды (сахара)	1.2 г	max 100 г
Глюкоза (декстроза)	0.391 г	~
Сахароза	0.586 г	~
Фруктоза	0.242 г	~
Незаменимые аминокислоты	0.06 г	~
Аргинин*	0.14 г	~
Валин	0.095 г	~
Гистидин*	0.052 г	~
Изолейцин	0.076 г	~
Лейцин	0.15 г	~
Лизин	0.168 г	~
Метионин	0.049 г	~
Метионин + Цистеин	0.075 г	~
Треонин	0.096 г	~
Триптофан	0.031 г	~
Фенилаланин	0.082 г	~
Фенилаланин+Тирозин	0.153 г	~
Заменимые аминокислоты	0.134 г	~
Аланин	0.125 г	~
Аспарагиновая кислота	0.185 г	~
Гидроксипролин	0.015 г	~
Глицин	0.141 г	~
Глутаминовая кислота	0.301 г	~
Пролин	0.095 г	~
Серин	0.093 г	~
Тирозин	0.07 г	~
Цистеин	0.025 г	~
Стеролы (стерины)
Холестерин	5.24 мг	max 300 мг
бета Ситостерол	0.154 мг	~
Насыщенные жирные кислоты
Насыщеные жирные кислоты	0.3 г	max 18.7 г
14:0 Миристиновая	0.013 г	~
15:0 Пентадекановая	0.002 г	~
16:0 Пальмитиновая	0.314 г	~
17:0 Маргариновая	0.014 г	~
18:0 Стеариновая	0.091 г	~
20:0 Арахиновая	0.005 г	~
Мононенасыщенные жирные кислоты	0.562 г	min 16.8 г	3.3%	13.4%
16:1 Пальмитолеиновая	0.124 г	~
17:1 Гептадеценовая	0.005 г	~
18:1 Олеиновая (омега-9)	0.71 г	~
20:1 Гадолеиновая (омега-9)	0.013 г	~
Полиненасыщенные жирные кислоты	0.207 г	от 11.2 до 20.6 г	1.8%	7.3%
18:2 Линолевая	0.294 г	~
18:3 Линоленовая	0.017 г	~
20:4 Арахидоновая	0.004 г	~
Омега-6 жирные кислоты	0.2 г	от 4.7 до 16.8 г	4.3%	17.5%

Все виды капчи на сайт/ блог

Всем привет, сегодня я расскажу какие бывают виды капчи, которые можно установить на блог (wordpress), для защиты от спама. Я подробно расскажу о каждом виде, о том, как они работают, где их можно бесплатно скачать и как их устанавливать. В общем, прочитав эту статью, вы гарантированно сможете подобрать себе одну из видов, и сможете установить ее себе на блог.

Предисловие.

Зачем нужна эта капча? Все очень просто, в интернете развелось множество программ, при помощи которых некоторые люди оставляют комментарии на блогах. Ну и в чем же беда, спросите вы. А беда в том, что при помощи этих программ, люди оставляют один и тот же комментарий сразу на нескольких блогах, и как правило, в этом комментарии содержаться внешние ссылки. В итоге блоггеры на своих блогах получают не уникальные комментарии, и лишние внешние ссылки, которые могут вести на, вредоносные или нарушающие права законодательства РФ, сайты А это очень плохо влияет на авторитет вашего блога в глазах у поисковых машин (что ведет к понижению в позициях, и вплоть до бана), и в глазах простых пользователей (никому не понравиться то, что на читаемом блоге вы увидите комментарий который уже видели на десяти других блогах, и в комментарии под статьей, например, про детские игрушки, будет стоять ссылка, ведущая на порно сайт, это будет означать что админ просто не следит за своим блогом). Если это новый блог, в котором еще не очень много комментариев оставляется в день, то можно в принципе и руками их удалять, а если это продвинутый блог, на котором ежедневно оставляют по 100 комментов, то перебирать спам, очень тяжело. Вот поэтому и ставится защита от спамеров в виде различной формы с капчей.

Как устанавливать капчу на своем блоге.

Капча выводится специальными плагинами. Вам нужно установить плагин капчи на своем блоге и активировать его.

Существует 2 метода установки

№ 1 Что бы установить плагин, нужно скачать его в zip архиве себе на компьютер, залить его себе на блог и установить.

№ 2 В строке поиска, в админ панели блога вписать имя плагина найти его и нажать активировать.

Это уже кому как удобно.

Различные виды капчи.

Сейчас я напишу все виды капчи которыми можно защитится от спамеров. По мимо названия я дам ссылку с тех мест от куда его можно бесплатно скачать (для тех кто привык устанавливать плагины методом №1).

И так, вот чем можно защитится от спама, на своем блоге, в комментариях:

№ 1 yaCAPTCHA

это один из самых первых и распространенных видов защиты от спама. Обычно его ставят для регистрации на форумах и сайтах. Для блогов, я бы не советовал его ставить, так как капча довольно таки сложная, и некоторые пользователи просто из-за лени ее распознавать и вводить, просто не захотят оставлять комментарий.

№2 Anti Spam Image

Очень похожая на первый вид капчи, но здесь рядом с картинкой выводится примечание, например «вводить только красные символы», или «вводить только цифры» или «вводить только буквы». Тем самым если у спамеров есть робот, который умеет распознавать символы с картинки, то он логически введет все символы, а не именно те, что требуются в примечании.

№3 SI Captcha Anti-spam

Так же как и первые 2 вида, данный плагин, выводит капчу в виде цифр и букв, но здесь есть возможность прослушать, то что изображено на картинке.

№4 reCAPTCHA

еще одна разновидность капчи с выводом символов, здесь так же есть возможность воспроизведения символов на картинке. Обычно форма с капчей состоит из двух слов. Этот вид, тоже больше подходит как капча на сайт, где требуется регистрация, чем капча на блог, где нужно просто оставить комментарий.

№5 Simple CAPTCHA

Капча выводит различные символы, их нельзя прослушать, но если они не видны, то нажав на соседнюю кнопочки символы на картинке можно заменить. При этом не обновляя страницу, то есть не теряя написанного комментария в поле.

№6 Math Comment Spam Protection

Здесь на форме с капчей выводятся два числа, но вводить надо не их, а их сумму. Опять же если робот сможет распознать цифры на картинке,то сложить их и вписать в поле их сумму, для робота уже проблематично.

№7 WP-NOTCAPTCHA

Это довольно таки забавная и простая капча для человека, но трудная для робота. Здесь просто надо передвигать ползунок под картинкой так, что бы картинки расположились вертикально.

№8 ImHuman

Тоже довольно таки интересная форма с капчей, и в тоже время очень сложная для роботов. Здесь выводятся несколько картинок, и надо выбрать из них одну, которая написана в примечании.

№9 Checkbot

Этот вид капчи является одним из самых простых и удобных способов защиты от спама. Здесь просто нужно выбрать человечка с поднятой рукой.

№10 Dcaptcha – Я не робот

Это самая простая капча, для блогов. Здесь, как вы видите, что бы подтвердить то, что вы человек, а не робот, вам просто нужно поставить галочку.

Итог.

Как видите, существует множество видов капчи, какую ставить на свой блог, решать только вам. Единственный совет, чем сложнее выводимая форма с капчей, тем труднее будет «заставить» читателя оставить комментарий, но прочнее защита от спама, и на оборот. Выбирать что-то среднее вы можете, просмотрев выше описанные плагины. При чем посмотреть со стороны комментатора. Например, а вы бы оставили комментарий, если бы стоял тот или иной вид капчи. Вот этим и руководствуйтесь, перед тем как выберите один из видов капчи.

На моем блоге иногда тоже проскакивает спам, но я пока справляюсь с ним вручную, и поэтому на моем блоге стоит самая простая Dcaptcha

Ps: некоторые шаблоны не совместимы с тем или иным плагином капчи, так что если что то не работает, то просто установите другой вид.

Ps2: некоторые виды капч, помимо простой установки и активации, так же требуют некоторой настройки. Поэтому если что то не работает, не спешите огорчаться и сваливать все на не совместимость плагина с вашим шаблоном, быть может просто нужно сделать минимальные настройки данного плагина.

Ps3: в любом случае, если что то у вас не получается можете спросить у меня прямо здесь в комментариях, обязательно всем отвечу. Ну а моим подписчикам, я не просто объясню, а еще и помогу с установкой и настройкой(естественно абсолютно бесплатно), если уж совсем не получается, могу даже установить все за вас.

Ну вот и подошел к концу очередной пост, на этот раз он был посвящен подробному анализу и разбору всех видов плагинов для вывода капчи, с целью защитить блог от спама. А какой плагин у вас стоит, и как он защищает ваш блог от спама??? Оставляйте ваши комментарии здесь внизу

С вами был, ваш Юрич.

Навигация по записям

Юрич:

Занимаюсь созданием сайтов на WordPress более 6 лет. Ранее работал в нескольких веб-студиях и решил делиться своим опытом на данном сайте. Пишите комментарии, буду рад общению.

Не забудьте подписаться на обновления:

Похожие записи

Оставить свой комментарий

Установка капчи на сайт недорого

Цена договорная

Разработать логотип и фирменный стиль

Разработать логотип и элементы фирменного стиля для консалтинговой компании

Алексей И.

Цена договорная

3-D анимирование готовых изображений

Нужен специалист по 3d-анимациям который может оживлять/анимировать готовые изображения/картины Пример образец есть ! Whatsapp для связи : (контакты в приватном описании)

Давид

15 000 руб

Помощник дизайнера ARCHICAD 24

Привет! Мне нужен помощник! Строго Archicad, и знание что такое слои, реконструкция, умение работать с видами и макетами. Если что-то не знаете, смогу подтянуть по пробелам, расскажу, НО не с нуля! З.П…

Юлия С.

Цена договорная

Фотопечать на шторах

Есть макет в корэле — нужно распечатать две шторы-1300*2500 каждая. Шторы блэкаут в идеале, если они у Вас есть. До 16 мая. Это для шоу на ТНТ

Джамиля И.

Цена договорная

Смоделировать стропильную крышу

Создать стропильную крышу в программе sketchup,archicad,3D max(в какой удобнее) главное чтобы крыша совпадала с фасадом дома Все подробности обсудим

Екатерина Е.

Добавление капчи на форму регистрации в Битрикс

В данной заметке рассматривается решение задачи о добавлении капчи в стандартную форму регистрации на сайте, сделанном на Битриксе. Вроде бы это стандартная задача, которая решается стандартными средствами, но иногда с этим возникают проблемы. Впрочем, как будет видно из изложенного ниже, всё достаточно просто.

Данная задача решается в три этапа:

1. Включение капчи в настройках главного модуля
2. Настройка внешнего вида капчи (Опционально)
3. Проверка и установка прав на чтение у папки /bitrix/tools/

Шаг 1. Включение капчи в настройках главного модуля

Для включения механизма капчи, следует отправиться в настройки (В админке шестеренка наверху). Перейти в настройки главного модуля, на вкладку «Авторизация».
Далее, в подразделе «Регистрация новых пользователей» отметить галкой «Использовать CAPTCHA при регистрации»:

Шаг 2. Стилизация капчи средствами Битрикс (Опциональный пункт).

Данный пункт необязателен, но упомянуть его стоит, т.к. вполне возможно, что потребуется привести капчу к внешнему виду сайта. Здесь также нет ничего сложного: Следует перейти в «Настройки» > «Настройки продукта» > «CAPTCHA», и на открывшейся вкладке можно «поиграться» с настройками:

Шаг 3. Проверка и установка прав на чтение у папки /bitrix/tools/

Теперь время перейти к последнему шагу — настройке прав на папку /bitrix/tools/. Существует известная проблема, при которой капчу на форме видит только залогиненный пользователь с правами администратора. Связано это с тем, что у других пользователей, в том числе и незарегистрированных, не хватает прав на просмотр «капчи». Это исправляется установкой прав на чтение для папки /bitrix/tools/ в админке битрикса (не через ftp). Для этого нужно отправиться в данную папку через админку, перейти на вкладку «Свойства папки» (бывает, что эту вкладку можно найти через кнопку «Дополнительно») и установить права «Чтение» для всех пользователей:

После этого вы увидите свою капчу на форме регистрации даже неавторизованным пользователем.

Известные проблемы

Однако, не всё так радужно. В ряде случаев капча не решает проблему спамных регистраций (А прибегают к размещению капчи, как правило, в таких случаях). Это связано, прежде всего, с тем, что боты год от года становятся умнее и могут обходить стандартные способы защиты.

Есть несколько возможных вариантов защитить свой сайт на битриксе от спамных регистраций:

• ReCaptcha от Google
• Скрытые поля и проверка на его заполнение
• Защита по IP (Достаточно сомнительный вариант)
• Проверка на стоп-слова
• Авторизация только через соц. сети (Тоже достаточно сомнительный совет, но в ряде случаев сведет проблему спама практически на нет).

На этом, в принципе, вопрос о добавлении капчи на форму регистрации можно закрывать. Добавить-то её легко, но вот поможет ли она от спамных регистраций — это вопрос.

 

Настройка капчи — База знаний uCoz

Настройка капчи

1. Типы капчи 
2. Как подключить reCAPTCHA (для сайтов с подключённым доменом)
3. Как отключить капчу

Типы капчи

CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart – полностью автоматизированный публичный тест Тьюринга, позволяющий различать компьютеры и людей). Капча затрудняет выполнение автоматических действий: авторегистрация, ввод данных, спам и др.

Конструктор сайтов uCoz предоставляет пять видов капчи на выбор:

• Стандартный, Простой, Сложный, Арифметический и reCAPTCHA.

Для изменения и выбора типа капчи авторизуйтесь в Панели управления (http://ваш сайт/admin) — Настройки — Системные — Код безопасности (капча). Выберите оптимальный вид капчи и сохраните.

• Если у вас на сайте мало спама, вам подойдет Стандартный, Простой или Арифметический вид капчи.
• Если у вас на сайте мало спама и активность пользователей не подразумевает частого введения капчи, вам подойдет Сложный вид капчи.
• Если на сайте много спама или наблюдается его резкое увеличение, вам нужно выбрать reCAPTCHA.

Как подключить

reCAPTCHA (для сайтов с подключённым доменом)

При наличии подключенного домена к сайту необходимо обязательно получить и установить свои ключи! 
Для получения ключей перейдите по ссылке в Панели управления (Настройки — Системные — Код безопасности (капча) — reCAPTCHA) получить API-ключи.

Управление ключами ReCaptcha API

Регистрация сайта

В поле “Ярлык” введите текст названия для вашего сайта, под каким именем будут выданы эти ключи. Введенное название в данном поле,  будет отображаться в списке сайтов, к которым подключена reCAPTCHA.

Так же важный этап, в пункте «Тип reCAPTCHA», выбрать «reCAPTCHA v2», если выберите 3 версию, она у вас на сайте работать не будет.

В поле “Домены” введите адрес вашего сайта как показано на скриншоте выше под цифрой 3 (в примере показан другой сайт, вы вводите свой).

Галку на пункте “Отправлять владельцам оповещения” не снимайте, вы будете получать оповещения об ошибках настройки или увеличении подозрительного трафика. Нажмите на кнопку “Отправить”.

Добавление reCAPTCHA на сайт

После завершения регистрации вы переместитесь на страницу настроек. Вам понадобится первый пункт: Добавление reCAPTCHA на сайт — Ключи.

Вам понадобится только Ключ и Секретный ключ.

Для завершения настроек и вставки ключей перейдите в Панель управления (Настройки — Системные — Код безопасности (капча) — reCAPTCHA).

• В поле “Ключ” вставьте скопированное значение одноименного поля настроек reCAPTCHA.
• В поле “Секретный ключ” вставьте скопированное значение одноименного поля настроек reCAPTCHA.

Сохраните настройки.

Как отключить капчу

По умолчанию код безопасности (капча) не показывается при добавлении материалов, сообщений на форуме и комментариев для следующих групп пользователей: “Проверенные”, “Модераторы”, “Администраторы” и “Друзья сайта”. Для группы “Гости” невозможно отключить код безопасности.

Если вы хотите отключить капчу для группы “Пользователи” или подключить её для созданных вами групп, авторизуйтесь в Панели управления — Пользователи — Группы — Выберите нужную группу — Права — Разное — Не показывать код безопасности — Активируйте или деактивируйте настройку и сохраните.

В настройках расширения “Мини-чат” можно подключить или отключить показ кода безопасности для системной группы “Пользователи”.

Настройка капчи

О нас — Taizhou Huangyan Kaipu Machinery Co., Ltd

Почему выбирают нас ： Простота в эксплуатации, полнофункциональный дизайн, высокая эффективность, конкурентоспособная цена.

Высокая эффективность: благодаря высококлассным патентным навыкам и передовым технологиям. Kaipu всегда стремится исследовать новые рентабельные методы работы для наших клиентов.

Полнофункциональный дизайн: Наше предприятие специализируется на независимом проектировании для удовлетворения особых требований наших клиентов по всему миру. Теперь мы являемся профессиональной механической компанией, предоставляющей комплексные и ориентированные на клиента услуги по проектированию, закупке, производству и установке.

Простота в эксплуатации: Постоянно укрепляя основную силу строгой и высокоэффективной организации, мы делаем работу всей организации более гибкой и эффективной.

Конкурентоспособная цена: Kaipu постоянно работает над развитием и совершенствованием, придерживаясь прежде всего ориентированных на клиента принципов целостности, точности и качества, чтобы предоставить вам лучший опыт сотрудничества с нами.

О нас:

Благодаря более чем 20-летнему богатому опыту производства машин для производства колпачков, а также постоянным исследованиям и исследованиям, Kaipu стала профессиональным поставщиком машин для изготовления колпачков, а также форм для изготовления колпачков и преформ, которые применяются во многих отраслях. поля, такие как вода, напитки, напитки, медицина и т. д.Обладая простотой эксплуатации, красивым дизайном, высокой эффективностью и конкурентоспособной ценой,

Расположенный в городе плесени, Kaipu владеет различными передовыми технологиями и завоевывает большую репутацию в этой области. Между тем, мы всегда посвящаем себя исследованиям, разработке, производству и предложению нашим клиентам новых рентабельных машин высшего качества.

Мы постоянно работаем над ориентированными на клиента принципами целостности, точности и качества, прежде всего, чтобы обеспечить вам наилучший опыт сотрудничества.

Дух Kaipu: целостность, точность, инновации, эффективность

Миссия Kaipu: Стремление к лучшему.

Наша история

Машины KAIPU ОСНОВАНЫ в 2000 году, начали исследования, разработки и производство высокоскоростной формовочной машины для пластиковых крышек

Наш завод

Машины KAIPU имеют стабильную и опытную команду сотрудничества, команду пресс-форм , группа проектирования машин, производство оборудования, а также команда электриков и сервисная команда, эффективное и хорошее общение.Это долговременная стабильность машинного производства и постоянно обновляемая технология прочной опоры.

Наш продукт

KAIPU специализируется на машинах для компрессионного формования крышек и пресс-формах для преформ

Машины для сжатия крышек у нас есть 16cav, 24cav и 36cav (экономичные и высокоскоростные машины), мы также поставляем формы для крышек, продольно-резательные машины, фальцевальные машины машина для производства футеровки и тампонная печатная машина воздухоохладитель и дробилка

Пресс-форма для преформ у нас есть 20-летний опыт производства пресс-форм для горячеканальных и холодных конвейеров

Применение продукта

Машинное оборудование KAIPU подходит для минеральной воды, медицинских бутылок, соков и косметики ， Бутылка для масла и бутылка для пестицидов

Наш сертификат

Оборудование KAIPU с 20 наборами ключевых технологий ， Получите 20 наборов патентов

Производственное оборудование

Оборудование KAIPU имеет закалочную машину с ЧПУ ， Отделочная машина (EDM) и контроль размеров

Производство Рынок

КАИПУ оборудование уже запущено od продаж более 30 стран ， в основном экспортируется в Африку и Азию 60% ， пользуется хорошей общественной похвалой и репутацией в мире

Наш сервис

Служба поддержки клиентов:

1 Машины KAIPU могут предоставить проекты под ключ для Вы, только у вас есть идея начать завод по производству напитков.
2. Оборудование KAIPU имеет профессиональную команду разработчиков, наш инженер может нарисовать для вас образцы крышек и технологическую схему мастерской.
3. Оборудование KAIPU предоставит вам лучшее предложение для всех видов производства напитков, только вы можете сказать мне, какой вид напитка
вы хотите производить, какова ваша мощность (сколько крышки в час), что у вас на шее
материалы и т. д.

После обслуживания:

1. Мы отправляем инженеров для помощи в установке, вводе в эксплуатацию и обучении, инженеры начинают с территории нашего завода.
2. Вместе с машиной мы поставляем необходимые документы:
a. Компоновка машины
б. Схема электроснабжения
c. Сертификат на машину
d. Общая инструкция по эксплуатации / книга технического обслуживания
3. После годовой гарантии продавец предоставляет оплачиваемые запасные части и услуги технического обслуживания
.

Вспоминая основателя серии лекций «Red Cap» в Китае и бывшего председателя правления WCI Уэйд Фетцер — Wisconsin China Initiative — UW — Madison

Уэйд Фетцер представляет спикера на лекции Red Cap 2015 года.

Уэйд Фетцер III, бывший председатель Внешнего консультативного совета Wisconsin China Initiative (WCI) и неутомимый сторонник сотрудничества UW-Madison с Китаем, умер 20 августа 2020 года в своем доме в Гленко, штат Иллинойс.

Г-н Фетцер, выпускник экономического факультета Университета Мэдисона в 1959 году и бывший управляющий партнер чикагского офиса Goldman Sachs & Co, был хорошо известен своей благотворительностью в поддержку своей альма-матер. Уэйд и его 61-летняя жена Беверли (Ниже) Фетцер основали Центр совершенствования студентов-спортсменов Фетцера в штате Висконсин, а также Центр передового опыта Фетцера Школы экологии человека.В качестве лидера программы Posse г-н Фетцер сыграл важную роль в превращении UW-Madison в первый крупный государственный исследовательский университет, присоединившийся к этой национальной стипендиальной программе, ориентированной на молодежь из городских районов.

Г-н Фетцер также был ведущим спонсором программ UW-Madison, связанных с Китаем.

«Уэйд вложил свое видение и энергию в расширение взаимодействия UW-Madison с Китаем так же, как он щедро поддерживал другие области университета», — сказал профессор генетики и директор факультета WCI Джерри К.П. Инь. «Он осознал текущее и будущее значение Китая в мире и хотел, чтобы студенты, сотрудники и преподаватели UW были в авангарде этого взаимодействия. Нам будет не хватать его энтузиазма и поддержки ».

Председатель правления Уэйд Фетцер с бывшим директором факультета Николь Хуанг (слева) и членами правления Аланом Майерсом и Улис Пейн на заседании правления в апреле 2014 года.

Г-н Фетцер входил в правление WCI с момента его создания в 2008 году, а в 2013 году стал председателем правления.Фетцер подчеркнул своим коллегам-членам правления: «Мы хотим, чтобы у наших студентов было множество возможностей испытать и понять Китай как растущую экономическую державу».

Для достижения этой цели г-н Фетцер запустил и полностью профинансировал серию лекций по Китаю и мировой экономике, более известную как «Серия красных колпачков», в честь шляп с надписью «Китайская инициатива штата Висконсин», распространяемых на мероприятиях. Шляпы были идеей мистера Фетцера, и за эти годы было роздано несколько сотен, к его видимой радости.В сериале приняли участие ведущие экономисты, в том числе Уильям Оверхолт из Гарвардского университета, Стивен Роуч из Йельской школы менеджмента, Николас Ларди из Института международной экономики Петерсона и Яо Ян из Пекинского университета.

«Прелесть лекций Red Cap заключалась в том, что они были написаны всемирно известными учеными, но не были академическими презентациями», — сказал профессор права Джон Онезорге, который в 2008–2012 годах был директором факультета WCI. «Отражая видение Уэйда, они были разработаны, чтобы привлечь всех, кто заинтересован в понимании экономики Китая.Большая аудитория, которую они привлекли, демонстрирует важность этого видения и остается свидетельством великой щедрости Уэйда и Бев ».

Г-ну Фетцеру пришла в голову идея раздавать красные шляпы на ключевых лекциях WCI.

Сотрудничая с Висконсинской школой бизнеса, г-н Фетцер учредил программу Fetzer Fellowship Award в 2015 году, которая поощряет исследования факультетов, связывающих студентов с Китаем. Стипендия была использована историком Джозефом Деннисом для разработки нового курса «История экономики и бизнеса Китая: от шелка до iPhone», последний из которых преподавался весной 2020 года.Ежегодная премия теперь финансирует два исследовательских проекта факультетов каждый год, которые чередуются между Школой бизнеса, Инженерным колледжем и Школой экологии человека.

«Время, проведенное с Уэйдом, было самым ярким событием в моей жизни в Висконсине», — сказала Николь Хуанг, которая занимала должность директора факультета WCI с 2012 по 2015 год, а в настоящее время является заведующим кафедрой сравнительной литературы в Университете Гонконга. «У него всегда были замечательные истории, и то, как он рассказывал свои истории, было заразительным. Всегда имея в виду большую картину, его видение было вдохновляющим и опережало свое время.”

Щелкните здесь, чтобы прочитать полный некролог г-на Фетцера.

Председатель Уэйд Фетцер выступает на заседании правления WCI в 2014 году.

Подготовка к финальным презентациям для клиентов — Глобальное и экспериментальное образование

Сообщение в блоге, написанное Алиссой Пассарелли

Три команды JD.com CAP зарегистрировались в штаб-квартире компании в Пекине незадолго до первых личных встреч с нашими контактными лицами. Здесь студенты стоят вокруг талисмана компании «Джой».
Источник изображения: Бисман Прит Сингх, класс GMBA в 2019 г.

Перед прибытием в Пекин четыре группы CAP China исследовали лучшие отраслевые практики, провели мозговой штурм и разработали идеи в Duquès Hall, а также использовали отзывы о посещениях клиентов для улучшения баллов PowerPoints в JW Marriott .Все эти усилия привели к вершине CAP: последней личной презентации для наших клиентов. Даже для трех команд JD.com каждая презентация требовала такой же уникальной подготовки, как и их отдельные проекты.

Ченгу, Эрезу, Капуру и Шахи потребовалось провести несколько интервью на месте с ключевыми заинтересованными сторонами, а также понаблюдать за логистикой и процессами на складе клиента для анализа аспектов цепочки поставок. Еще у них были разные переводы

Слева направо: Марк (JD Finance), Кэтлин (GWSB), Флора и Бур (JD Finance), профессор Ларри Ю, Мохниш, Келлен и Алисса (GWSB) после завершения финальной презентации в штаб-квартире компании.
Источник изображения: Кэтлин Харрингтон, класс GMBA 2019 года.

запросов на их PowerPoint и заключительный отчет, которые повлияли на то, как они распорядились своим временем и усилиями для своей финальной презентации.

Напротив, Бэйд, Карри, Харрингтон и я смогли провести только один день, собеседуя с четырьмя сотрудниками JD Finance (начальное подразделение JD.com). Встреча прошла в неформальной обстановке на диванах в конце коридора штаб-квартиры компании. Этот разговор предоставил нашей команде возможность лучше понять текущие приоритеты расширения деятельности JD Finance и подтвердить, что наши рекомендации отражают то, что является наиболее важным для клиента как в настоящем, так и в долгосрочной перспективе.Кроме того, многочисленные отзывы, полученные нашей командой в прошлом месяце от внешнего жюри, помогли нам обновить содержание и внешний вид PowerPoint.

Калек, Хашогджи, Прит и Юань приложили большие усилия (в прямом и переносном смысле), чтобы представить свою заключительную презентацию, в основном потому, что их точки соприкосновения находились в Шанхае. Что касается поездки нашей группы в этот новый город на выходных, никто из нас не ожидал, что проведем в аэропорту двенадцать часов перед отъездом.Несмотря на проезд

Слева направо: Абдулмохсен, Кэтрин и Ди (GWSB), Том (JD.com), Бисман и профессор Ларри Ю (GWSB) в Шанхае доставляют свои окончательные рекомендации своему клиенту в увлекательной дискуссии за завтраком в Шанхае.
Источник изображения: Кэтрин Калек, GMBA Class of 2019

, эта команда JD.com прибыла в Шанхай, чтобы дать заключительную презентацию за завтраком со своими контактными лицами, что было идеальной средой для взаимодействия с клиентом по их вопросам. рекомендации.

Даймс, Миллер, Оу и Рассел работали с Shenzhen Energy, клиентом, чей стиль построения отношений позволил команде в стране интенсивно подготовиться к финальной презентации. Как выразился Рассел: «Перед нашим визитом наш контракт был тщательно защищен (так что нам мало что рассказывалось), но казалось, что он [их контактное лицо] действительно хотел пообедать с нами и рисовое вино, чтобы узнать нас, и после этого он был очень щедрым (но это действительно значило, что нам пришлось много работать в Китае.Даймс поделился, что команда разделила ответственность за дополнительные исследования, необходимые на основе новой информации, которую клиент предоставил в стране, в зависимости от областей проекта, в которых каждый член команды накопил наибольший опыт. Конечным результатом стала презентация, которая больше напоминала внутреннюю дискуссию в компании.

Нет двух команд с одинаковым опытом подготовки к этим заключительным моментам наших проектов CAP, но есть чему поучиться у каждой из них. То, что мы все разделили в этом опыте, — это получение практического опыта, чтобы подготовиться к тому, что работа с вашим клиентом идет не так, как планировалось, как спокойно переключать передачи и, прежде всего, как обслуживать своих клиентов.

Слева направо: г-н Ю (генеральный директор, Shenzhen Energy), Миа и профессор Ларри Ю (GWSB), г-жа Ли (президент, Shenzhen Energy), Наталья, Крис и Патрик (GWSB) на обеде в компании. руководство высотного здания в Пекине.
Источник изображения: Наталья Табарес Даймс, класс GMBA 2019

FTSE Emerging Markets All Cap China A Inclusion (справедливая стоимость 16.00 E …

ETFs Отслеживание других смешанных акций с большой капитализацией

Персонал ETFdb отнес каждый ETF в базе данных ETF, а также каждый индекс к одному «лучшему». -fit ‘ETFdb.com Категория. Другие ETF в категории смешанных акций с большой капитализацией на ETFdb.com представлены в следующей таблице.

* Активы в тысячах долларов США.

ETF, отслеживающие другие смешанные акции с большой капитализацией

Исторические данные о доходности других ETF в категории смешанных акций с большой капитализацией ETFdb.com представлены в следующей таблице.

ETFs, отслеживающие другие смешанные акции с большой капитализацией

Информация о потоках средств для других ETF в ETFdb для смешанных акций с большой капитализацией.com Категория представлена ​​в следующей таблице.

ETF, отслеживающие другие смешанные акции с большой капитализацией

Информация о расходах для других ETF из категории смешанных акций с большой капитализацией на ETFdb.com представлена ​​в следующей таблице.

ETF, отслеживающие другие смешанные акции с большой капитализацией

Информация о дивидендах для других ETF из категории смешанных акций с большой капитализацией на ETFdb.com представлена ​​в следующей таблице.

ETFs, отслеживающие другие смешанные акции с большой капитализацией

Данные об активах для других ETF в смешанных акциях с большой капитализацией ETFdb.com Категория представлена ​​в следующей таблице.

ETF, отслеживающие другие смешанные акции с большой капитализацией

Данные по налоговой ставке для других ETF из категории смешанных акций с большой капитализацией ETFdb.com представлены в следующей таблице.

ETF, отслеживающие другие смешанные акции с большой капитализацией

Техническая информация по другим ETF из категории смешанных акций с большой капитализацией на ETFdb.com представлена ​​в следующей таблице.

ETFs Отслеживание других смешанных акций с большой капитализацией

Ссылки на анализ других ETF в ETFdb для смешанных акций с большой капитализацией.com Категория представлена ​​в следующей таблице.

ETF, отслеживающие другие смешанные акции с большой капитализацией

В следующей таблице представлены ссылки на собственный рейтинг ETFdb для других ETF в категории смешанных акций с большой капитализацией на ETFdb.com.

Тяжесть заболевания и клинические исходы внебольничной пневмонии, вызванной респираторными вирусами, не связанными с гриппом, у взрослых: многоцентровое проспективное реестровое исследование из сети CAP-China

Footnotes

Эта рукопись недавно была принята к публикации в европейских странах. Респираторный журнал .Он публикуется здесь в принятой форме перед копированием и набором нашей производственной группой. После того, как эти производственные процессы будут завершены и авторы утвердят полученные доказательства, статья перейдет в последний выпуск ERJ в Интернете. Пожалуйста, откройте или загрузите PDF-файл, чтобы просмотреть эту статью.

Конфликт интересов: Fei Zhou У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Yimin Wang У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Yingmei Liu Мы с соавтором не имеем конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Xuedong Liu Мы с соавтором не имеем конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Ли Гу У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи

Конфликт интересов: Сяоджу Чжан У меня и соавтора нет конфликта интересов представляет интерес, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Zenghui Pu Мы с соавтором не имеем конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Guoru Yang У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Бо Лю Мы с соавтором не имеем конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Qingrong Nie У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Bing Xue Я и соавтор не имеем конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Jing Feng Мы с соавтором не имеем конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Qiang Guo Мы с соавтором не имеем конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Jianhua Liu Мы с соавтором не имеем конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Hong Fan У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Jin Chen У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Yongxiang Zhang Соавтор и я не имеем конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи

Конфликт интересов: Zhenyang Xu Между соавтором и мной нет конфликта представляет интерес, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Мин Панг У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Yu Chen Мы с соавтором не имеем конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Xiuhong Nie Мы с соавтором не имеем конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Чжиган Цай У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Jinfu Xu Мы с соавтором не имеем конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Кун Пэн У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Xiangxin Li У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Pingchao Xiang Я и соавтор не имеем конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Zuoqing Zhang У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Шуцзюань Цзян У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Синь Су У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Jie Zhang У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Yanming Li У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Xiuhong Jin У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Rongmeng Jiang У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Jianping Dong У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: песня Юаньлинь Я и соавтор не имеем конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Hong Zhou Мы с соавтором не имеем конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Chen Wang У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Конфликт интересов: Бинь Цао У меня и соавтора нет конфликта интересов, и все авторы одобрили рукопись для подачи.

Это статья в формате PDF. Пожалуйста, нажмите на ссылку PDF выше, чтобы прочитать его.

Ледниковый покров Висконсин / Вюрм в субтропической ледяной шапке Дунде, Китай

Барков, Н.Я.; Короткевич, Э. С .; Гордиенко, Ф. Г .; Котляков В. М .: Изотопный анализ кернов льда со станции Восток (Антарктида) до глубины 950 м. IAHS-AISH Pub. № 118, 382–397 (1977)

Barnett, T. P .; Dümenil, L .; Schlese, U .; Рокнер, Э .: Влияние снежного покрова Евразии на глобальный климат. Наука 239, 504–507 (1988)

Google Scholar

Биркс, Х. Дж. Б .: История растительности и климата в позднем Висконсине на озере Килен, Северо-Восточная Миннесота.Quat. Res. 16, 322–355 (1981)

Google Scholar

Birks, H.H .; Мэтьюз, Р .: Исследования по истории растительности Шотландии. Новый Фитол. 80, 455–484 (1978)

Google Scholar

Dansgaard, W .; Clausen, H.B .; Gundestrup, N .; Hammer, C.U .; Johnsen, S. F .; Kristinsdotter, P.M .; Рих, Н .: Новое глубокое ледяное ядро ​​Гренландии. Наука 218 (4579), 1273–1277 (1982)

Google Scholar

Де Анжелис, М.D .; Барков, Н. И .; Петров В. Н .: Концентрации аэрозолей за последний климатический цикл (160 тыс. Лет) из керна антарктического льда. Nature 325, 318–321 (1987)

Google Scholar

Дербишир, Э .: Морфология, отложения и происхождение Лессового плато в центральном Китае. С. 172–194 В: Gardner, R .; Скогин И. (ред.) Мега-геоморфология. Clarendon Press, Oxford, 1983.

Google Scholar

Eicher, U.: Pollen- und Sauerstofftisotopen-analysen an spätglazialen Profilen vom Gerzonsee, Faulenseemoos und vom Regenmoos ob Boltigen. Mitteilungen Naturforschende Gesellschaft, Берн. Neue Folge 37, 65–80 (1980)

Google Scholar

Eicher, U .; Siegenthaler, U .: Klimatische Informationen aus Sauerstoffisotopenverhältnissen in Seesedimenten. Физическая география 1, 103–110 (1982)

Google Scholar

Eicher, U.; Siegenthaler, U .; Вегмюллер, С .: Изотопный анализ пыльцы и кислорода в позднеледниковых и послеледниковых отложениях Турбьер-де-Ширенс (Дофин, Франция). Quartenary Research 15, 160–170 (1981)

Google Scholar

Flohn, H .: Крупномасштабные аспекты летнего муссона в Южной и Восточной Азии. Журнал метеорологического общества Японии, выпуск 75-й годовщины, 108–136 (1957)

Флон, Х .: Тепловые эффекты Тибетского плато во время сезона азиатских муссонов: Австралийский метеорологический журнал 49, 55–58 (1965)

Google Scholar

Flohn, H.: Вклад в метеорологию Тибетского нагорья. Отчет 30 Департамента атмосферных наук, Университет Колорадо, Форт-Коллинз, Колорадо (1968)

Google Scholar

Hammer, C. U .; Clausen, H.B .; Dansgaard, W .; Neftel, A. P .; Kristinsdotter, P .; Джонсон, E. С. 90–94 В: Гренландское ледяное ядро: геофизика, геохимия и окружающая среда. Геофизическая монография Vol. 33, 1985.

Herron, M. M .; Лэнгуэй младший, C.C .: Хлорид, нитрат и сульфат в Dye 3 и Camp Century, Гренландия, ледяные керны. С. 79–84 В: Гренландское ледяное ядро: геофизика, геохимия и окружающая среда. Геофизическая монография Vol. 33, 1985.

Johnsen, S.J .; Dansgaard, W .; Clausen, H.B .; Лэнгуэй, К.К .: Профили изотопов кислорода в ледяных щитах Антарктики и Гренландии. Природа 235, 429–434 и исправление 236, 249 (1972)

Google Scholar

Кернер Р.М .: Распространение микрочастиц в керне размером 299 м через ледяную шапку острова Девон, Северо-Западные территории, Канада. IAHS-AISH Pub. № 118, 371–376 (1977)

Google Scholar

Котесваран, П .: Восточное струйное течение в тропиках. Теллус 10, 1, 43–87 (1958)

Google Scholar

Куле, М .: Субтропическое горное и высокогорное оледенение как триггеры ледникового периода и затухание ледникового периода в плейстоцене.GeoJournal 14, 4, 393–421 (1987)

Google Scholar

Lau, K. M .; Ли, М. Т .: Муссоны Восточной Азии и его глобальные ассоциации — обзор. Бюллетень Американского метеорологического общества 65, 2, 114–125 (1984)

Google Scholar

Liu, T .; Zhang, S .; Хан, Дж .: Стратиграфия и палеоэкологические изменения в лёссах Центрального Китая. С. 489–495 В кн .: Четвертичные оледенения Северного полушария.Quaternary Science Review 6 (1987)

Lorius, C .; Мерливат, Л .; Jouzel, J .; Пурше, М .: 30 000-летний изотопный климатический рекорд из антарктических льдов. Nature 280, 644–648 (1979)

Google Scholar

Lorius, C .; Jouzel, J .; Ritz, C .; Мерливат, Л .; Барков, Н. И .; Короткевич, Ю. С .; Котляков В. М .: Климатический рекорд Антарктики за 150 000 лет. Nature 316, 591–596 (1985)

Google Scholar

Луо, Х.; Янаи, М .: Крупномасштабная циркуляция и источники тепла над Тибетским плато и его окрестностями в начале лета 1979 г., Часть I. Осадки и кинематика. Ежемесячный обзор погоды 111, 922–944 (1983)

Google Scholar

Мураками, Т .: Географическое влияние Тибетского нагорья на азиатскую зимнюю муссонную циркуляцию, Часть I, крупномасштабные аспекты. Журнал Метеорологического общества Японии 59, 66–84 (1981)

Google Scholar

Патерсон, В.S. B .; Koerner, R.M .; Фишер, Д .; Johnsen, S.J .; Clausen, H.B .; Dansgaard, W .; Bucher, P .; Ошгер, Х .: Климатическая запись изотопа кислорода из ледяной шапки острова Девон в арктической Канаде. Nature 266, 508–511 (1977)

Google Scholar

Рейтер, Э. Р .: Телесвязь с тропическим нагоном осадков. Журнал атмосферных наук 40, 7, 1631–1647 (1983)

Google Scholar

Томпсон, Л.G .: Изменения в величине и концентрации, распределении размеров и элементном составе обнаружены в Кэмп-Сенчури, Гренландия, и на станции Берд, Антарктида, в глубоких ледяных кернах. IAHS-AISH Pub. № 118, 351–364 (1977)

Google Scholar

Thompson, L.G .; Мосли-Томпсон, Э .: Вариации концентрации микрочастиц, связанные с изменением климата: данные по кернам полярного льда. Наука 212, 812–815 (1981)

Google Scholar

Томпсон, Л.ГРАММ.; Mosley-Thompson, E .; Пети, Ж. Р .: Гляциологическая и климатологическая интерпретация концентраций микрочастиц из французского 905-метрового купола C, Антарктида, ядро. IAHS-AISH Pub. № 118, 227–237 (1981)

Google Scholar

Thompson, L.G .; Mosley-Thompson, E .: Bolzan, J. F .; Koci, B.R .: 1500-летняя запись тропических осадков, зарегистрированных в ледяных кернах ледяной шапки Квелчайя, Перу. Наука 229 (4717), 971–973 (1985)

Google Scholar

Томпсон, Л.ГРАММ.; Mosley-Thompson, E .; Dansgaard, W .; Grootes, P.M .: «Малый ледниковый период», зафиксированный при стратиграфии тропической ледяной шапки Квелккая. Наука 234, 361–364 (1986)

Google Scholar

Thompson, L.G .; Wu, X .; Mosley-Thompson, E .; Се, З .: Климатические записи в ледяной шапке Данде, Китай. Аня. Glaciol. (1988)

Вирджи, Х .: Летняя циркуляция над Южной Америкой по спутниковым данным. Докторская диссертация, Университет Висконсина, Мэдисон, Висконсин, 1979.

Google Scholar

Wang, Y. Y .; Wu, Z. B .; Юэ, Л .: Составные материалы и структуры лёсса в Ланьчжоу и даты его образования. Бюллетень Северо-Западного университета, научное издание (на китайском языке) 3, 1–27 (1978)

Google Scholar

Woillard, G.M .; Мук, В.Г .: Даты углерода-14 в Гранд-Пиле: корреляция наземных и морских хронологий. Наука 215, 159 (1982)

Google Scholar

Йе, Т.К .: Некоторые характеристики летней циркуляции над плато Цинхай-Сизан (Тибет) и его окрестностями. Бюллетень Американского метеорологического общества 62, 14–19 (1981)

Google Scholar

Сияние малого китайского фонда

В последнее время акции китайского рынка резко упали. Поддерживаемый оптимизмом инвесторов по поводу таяния отношений между США и Китаем, индекс CSI 300, эталон 300 крупнейших акций, торгуемых в Шэньчжэне и Шанхае, вырос на 29% в первом квартале года.В четверг индекс достиг годового максимума.

Так что, вероятно, неудивительно, что 12 из 20 самых эффективных ETF на данный момент в 2019 году являются китайскими фондовыми ETF, в том числе многие малые и средние ETF или узкосекторные фонды (читайте: «Лучшие эффективные ETF года» ).

Самым успешным среди них является ETF VanEck Vectors ChinaAMC SME-ChiNext (CNXT) стоимостью 38 миллионов долларов. С начала года CNXT выросла на сногсшибательные 44%, что почти в три раза превышает рост американских голубых фишек:

Источник: StockCharts.ком . Диапазон дат: 1 января 2019 г. — 4 апреля 2019 г.

Под капотом CNXT

CNXT отслеживает 100 крупнейших и наиболее ликвидных акций на досках SME и ChiNext Шэньчжэньской фондовой биржи; Совет директоров SME ориентирован на предприятия с малой и средней капитализацией, а ChiNext — это совет директоров в стиле Nasdaq, ориентированный на быстрорастущие акции.

В результате ориентир CNXT смещается в сторону небольших акций и стартапов. В отличие от многих других китайских фондовых ETF, в которых преобладают финансовые компании, 29% CNXT распределяется на акции технологических компаний, в то время как потребительские циклические и нециклические акции вместе составляют еще 22%.

Об A-Shares

CNXT — это одна из итераций следующего поколения китайских фондов акций под названием «RQFII ETFs», которые напрямую владеют акциями A, котирующимися на материковом рынке, через сложную систему квот.

Старые китайские ETF, тем временем, содержат производные финансовые инструменты или акции китайских компаний, котирующихся на внешних фондовых биржах, таких как Гонконгские. (Подробнее о том, как работают классы акций в Китае, см. «Окончательное руководство по китайским ETF».)

До недавнего времени A-акции были относительно закрытыми для иностранных инвесторов.Однако в последнее время Китай предпринял шаги по расширению доступа к этим внутренним акциям, котируемым в юанях. В мае прошлого года MSCI даже добавил к своим индексам A-акции; Этим летом FTSE Russell последует этому примеру (читайте: «Переход к ближайшему к вам ETF: китайские акции A»).

История продолжается

Это, возможно, немного ослабило потенциальное влияние CNXT и других подобных ETF на рынок. Их возможность доступа к A-акциям стала менее важным фактором, чем когда-то.

Маленький, но мощный

Несмотря на высокие показатели CNXT, он остается небольшим и мало торгуемым.Ежедневный объем торгов фонда составляет около 1,4 миллиона долларов США со спредом 0,17%. Между тем, крупнейший китайский ETF, iShares China Large-Cap ETF (FXI) на сумму 6,3 миллиарда долларов, в среднем составляет около 1,3 миллиарда долларов при спреде 0,02%.

Тем не менее, при цене 0,65% CXNT является одним из самых дешевых ETF на чистые акции A, и его доходность на сегодняшний день в 2019 году остается привлекательной, помогая ему выделиться среди отрасли, уже превысившей средний уровень.

Более того, если торговая сделка между США и Китаем состоится, что кажется все более вероятным, то китайские акции — и CNXT -, вероятно, вырастут еще выше.

Свяжитесь с Ларой Криггер по телефону [email protected]

Рекомендуемые истории

Постоянная ссылка | © Авторское право 2019 ETF.