Contango与Backwardation

本文介绍了金融市场中两种重要的期差概念——Contango(升水)和Backwardation(贴水)。Contango指远期价格高于近期价格的情况,通常由于利息和仓储成本导致;而Backwardation则相反,短期内可能由供需变化等因素引发。两者的变化反映了市场的预期和现状。

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Spread 期差的两个市场或两个概念-ContangobackwardationContango-升水:远期价格高于近期价格。正常情况下,市场一般处于contango,这是因为远期交割的货物会有利息和仓储费用,所以高于近期。但受多头挤兑空头、短期内供需缺口、突然事件等因素影响,三月期货市场可能出现贴水,也即我们常说的backwardation


各日期之间是否Contangobackwardation,没有固定规律,完全取决于市场。


内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支高频结构先验建模分支结合Transformer模块注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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