ATFX汇市:欧元区11月失业率6.4%,创历史最低值

欧元区失业率降至历史最低,引发通胀担忧。欧洲央行官员对未来降息态度微妙,预期通胀抬头可能导致一季度美元走强。技术分析显示欧元兑美元短线有止跌反弹可能。

ATFX汇市:据欧盟统计局数据,欧元区十一月失业率6.4%,低于前值和预期值6.5%,持平于2023年6月份失业率,创出历史最低纪录。与此同时欧元区十二月CPI年率初值,从2.4%升高至2.9%。失业率降低,薪资收入提高,购买力增强,从而导致通胀率上升,这一传导链条符合经济学逻辑。同时,创出历史最低纪录的失业率,意味着欧元区并没有出现此前市场所预期的“经济硬着陆”的问题,时间点自然会大幅推迟。2024年的八个交易日,欧元兑美元累计贬值幅度已经达到1.03%, 美元指数的升值幅度也达到了1.24%,行情面正在按照“降息预期减弱”的逻辑在运行。

近期,欧洲央行管委维勒鲁瓦表示,“如果没有任何意外,我们将在2024年进行首次降息”,但他并没有给出具体的降息时间点。奥地利央行行长霍尔茨曼表示,“即使欧洲央行已经经历了前所未有的连续十次加息,2024年也无法保证一定会降息”,他的发言偏鹰。无论欧央行的官员们如何对货币政策进行表态,有一个固定的逻辑是不变的——“降息或加息取决于经济数据”。对于欧元区的通胀数据来说,虽然高油价的问题已经缓解,但因为此前的低利率政策而导致的收入增长和购买力提高,还将缓慢的、持续性地发挥作用。我们认为,2024年一季度有可能出现欧美国家通胀率的集体抬头,降息预期有可能再次转变为“维持限制性利率”预期。这种预期的转变对于美元指数来说是利多消息,所以,交易者应当对一季度美元指数由弱转强的风险做好准备。

本周四,美国劳工部将公布美国十二月未季调CPI年率数据,前值为3.1%,预期值3.2%,预期将出现0.1个百分点的上升。美国十二月未季调核心CPI年率同一时间公布,前值为4%,预期值为3.8%,预期将降低0.2个百分点。如果周四的美国CPI数据显示高通胀出现了抬头迹象,关于欧美中央银行的降息预期将无法再对行情面产生显著影响。

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▲ATFX图

技术角度看,欧元兑美元处于中期上涨趋势的回调阶段,最近六根K线横向波动,呈现出短期震荡迹象。KD指标的读数逼近20超卖线,意味着继续下跌的空间已经比较有限。市价处于红色回归线下方,受到向上的回归牵引力影响,具有止跌反弹的可能。MACD指标的柱状线处于零轴下方,绝对值有放大迹象,中短期跌势可能仍将延续。综合来看,多数指标认为欧元兑美元的短线跌势将迎来有效支撑,可能重启涨势。

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【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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