ATFX汇市:离岸人民币大幅升值,昨日盘中跌破7.3关口

美元指数因美国CPI数据预期上升而大跌,推动离岸人民币单日升值。技术分析显示USDCNH多头趋势可能结束,明日CPI公布将影响美联储加息预期,可能导致美元进一步下滑。投资者需谨慎对待市场风险。

ATFX汇市:美国CPI数据即将公布之际,周一美元指数大跌,带动离岸人民币升值0.85%,实现3月14日以来的最大单日升值幅度,当日汇率(USDCNH)最低触及7.292,突破7.3000关口。消息面上,9月11日,全国金融衍生品市场自律机制专题会议在北京召开,会议认为:民币汇率在合理均衡水平上保持基本稳定具有坚实基础。该会议对于稳定市场信心极其重要,离岸人民币的大幅升值正是对会议效果的直接反映。

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▲ATFX图

技术角度看,USDCNH最近五根日K线即将形成“顶分形”阻力结构,如果今日收盘价低于7.3682,则短线有可能开启回调。MA均线系统的多头排列遭到破坏,MA10和MA20出现交叉,上涨动能略有不足。8月24日至今,MACD柱线绝对值偏小,表明K线震荡特征强于趋势性特征。KD指标的数值分别为65/68,9月8日K值曾达到80超买线之上,目前处于回落阶段。综合来看,多指标证明USDCNH的多头趋势接近尾声,下跌波段可能即将到来。

宏观角度看,美国8月CPI年率增速将于明日20:30公布,前值为3.2%,预期值增加0.4个百分点至3.6%。核心CPI年率增速同一时间公布,前值为4.7%,预期将降低0.4个百分点至4.3%。名义CPI与核心CPI一升一降,意味着美国因为能源价格而起的高物价正触底反弹,而除能源和食品之外的物价正稳定下降。对于美联储来说,核心CPI数据更具参考意义,所以明日数据公布值符合预期的话,9月21日美联储加息的概率将下降,美指受冲击,离岸人民币或再大幅升值。

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MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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