ATFX汇市:2024年以来十个交易日,日元贬值幅度近3%,居主流货币之首

2024年以来,七大主流货币对美元的贬值幅度如下:

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▲ATFX制表

可以看出,对美元贬值幅度最大的就是日元的2.97%,其次是澳元的1.67%,排在第三位的是瑞郎1.34%。七大主流货币当中,只有英镑实现了对美元的升值,但升值幅度仅为0.27%,随时有可能会转负。上面的数据说明,今年一月份,美元指数有可能一改去年十一月份和十二月份的弱势局面,出现中期的升值走势。那么,为什么只有日元的贬值幅度达到将近3%,日元为什么相比其他非美货币更容易贬值呢?

日本的负利率政策和加息预期的减弱是主要影响因素。2016年初,日本央行开始执行负利率政策,至2023年,负利率已经存在了八年时间。负利率是最极端的宽松货币政策,它导致日元的供应端是无上限的,而宏观经济和资金需求面并没有显著增长。供需失衡的局面下,日元出现了“易贬难升”的波动特征。自从2023年1月日本的CPI年率增速达到4.3%之后,市场上对于日本央行即将放弃负利率政策的预期就逐渐成为主流。日本的十年期国债也不断的冲击YCC政策的利率上限,很多人认为日本央行将会在2023年至少加息一次。然而,事与愿违,日本央行行长和其他官员不断地向外透露“通胀率没有持续稳定的达成目标”的悲观论调,并最终导致2023年日本央行按兵不动。加息预期迅速减弱,而这加剧了日元的贬值幅度。

另外,美国十二月未季调CPI年率升高0.3个百分点至3.4%,意味着美国的高通胀有卷土重来的迹象。关于“美联储将会在今年一季度降息”的预期则大受冲击,现在主流预期已经转变为:美联储可能会在更长的时期内维持限制性利率,美元指数将受显著提振。

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▲ATFX图

技术角度看,美元兑日元处于中短期下降趋势的短期反弹阶段,下降趋势线已经在1月2日被有效突破,最近的几根K线没有形成顶分形阻力结构,预计涨势还将延续一段时间。震荡指标KD的读数已经逼近八十超买线,意味着后市继续上涨的空间并不大。MACD指标的柱线处于零轴上方,且绝对值较大,意味着中短期趋势由空转多的概率较高。需要提醒的是,趋势转折能否成功,还需要观察后市下跌波段是否能形成双底结构。总的来看,多数技术指标认为美元兑日元的涨势将会延续,但需要时刻关注最新K线组合是否形成筑顶形态。

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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