ATFX国际:小非农ADP数据来袭,市场预期偏向悲观

本文分析了美国5月ADP就业人数对大非农数据的前瞻作用,预期数据偏向悲观,可能影响美联储的加息政策和美元走势。股市表现不一,劳动力市场数据可能不像预期般悲观。技术分析显示美元指数处于中期空头趋势中的反弹阶段,关注关键支撑位和阻力位。

ATFX国际:北京时间今日20:15,美国自动数据处理公司ADP将公布美国5月ADP就业人数,该数据被冠以“小非农”称号,能够对周五的大非农数据(非农就业报告)起到相对准确的前瞻作用。5月份ADP的前值为新增29.6万人,预期值仅增加17万人,预期偏向悲观。当美国劳动力市场表现不佳时,美联储将不得不停止激进加息政策,美元指数将受到抑制,非美货币、贵金属、美国股市将受到提振。6月份将要举行的美联储利率决议,市场普遍预期将会维持5.25%的基准利率上限不变。本周的小非农和大非农数据表现,将决定上述预期能否达成。

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▲ATFX图

历史数据看,ADP呈现出强震荡属性,仅在2020年新冠肺炎疫情冲击时出现了异常下降。长期震荡区间在10万人至50万人之间,如果5月份数据出现25万人以上的增幅则利多宏观经济,反之则利空。由于市场预期值为17万人,低于中值25万人,最新值利空宏观经济的概率更高。

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▲ATFX图

关于ADP数据与大非农数据的关联性,两者主要存在方向上的共振性,但变动幅度各不相同。如果晚间ADP数据低于前值,那么大非农数据的公布值大概率也低于前值,但降低的幅度或许没有ADP数据这个大。5月季调后非农就业人口的前值为25.3万人,当前市场预期值为19万人,预期增幅将下降6.3万人,低于ADP数据的预期降幅12.6万人,符合逻辑。

由于ADP数据和大非农数据在每月的第一周公布,早于其它经济数据,所以可供参考的数据并不多,股票指数是为数不多的先于ADP和大非农出现月度结果的金融指标。5月份,美国道琼斯指数下跌3.49%,纳斯达克指数上涨5.8%,标普500指数上涨0.25%。整体看来,美国股票指数有涨有跌,并且上涨个数大于下跌个数。“股市是经济的晴雨表”,由于5月份美国股票市场整体表现还不错,所以劳动力市场的数据有可能不像预期值那么悲观。存在较小的概率,ADP数据和大非农数据的公布值高于前值或者与前值基本持平。

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▲ATFX图

技术角度看,美元指数处于中期空头趋势下的反弹波段。2022年9月份形成中期高点,之后展开空头趋势。今年2月份展开一轮反弹,但并未改变空头趋势结构。4月13日展开第二轮反弹,美元指数从最低100.84一路上涨至当前的104.06。两轮反弹的支撑位均在101附近,意味着101是美元指数的强支撑区域。在反弹B趋势线被跌破之前,维持对美元指数的短多观点。

点位预测——

长期阻力位:114

短期阻力位:105
即期价格:104.42

短期支撑位:101

长期支撑位:90

ATFX风险提示、免责条款、特别声明:市场有风险,投资需谨慎。以上内容仅代表分析师个人观点,不构成任何操作建议。请勿将本报告视为唯一参考依据。在不同时期,分析师的观点可能发生变化,更新内容不会另行通知。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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