贵金属 操作分析

背景

 

最近发现一些情况,在贵金属市场里面价格的波动会随着社会经济的影响而变化,社会经济发展的好,那么资金流入到社会经济中,贵金属价格走低, 社会经济和贵金属是跷跷板的关系;但是在社会经济中各个国家的发展情况各部一样,对社会的影响也不一样,目前社会经济主要是美国主导作用,其他国家起辅导作用;因此,我们根据这个基本情况可以推演出一些关系,这样才有了下面的 卡点公式。

 

一、贵金属走势

 

在贵金属这个大市场中,坐庄家是很难的,主要这个市场面临的是全球市场,所以庄家一般不可能是一个人,庄家可能有可能没有,但是 主力是肯定有的,但是不管是庄家还是主力,在贵金属里面 大势的走向 是不会变的,庄家和主力 只是在大势中 调控一下价格,使贵金属当时的价格不是真实的价格,这一点大家务必要记住,为什么会有这样的结论,这里给大家解释一下,社会经济和贵金属的跷跷板,如果社会经济走好,那么大量资金会融入社会中,如果社会经济不好,人们为了避险,会把资金流入贵金属,庄家和主力 的资金量是远远 小于 贵金属的散户量的(这里为什么是远远小于大家可以去思考一下),所以在大势面前,庄家和主力不能逆转大势,只能是在大势下面做一些价格波动来获利,那么我们做这个贵金属投资就要注意以下三点:

1.一个是判断大势。

2.第二是思考主力和庄家怎么借助这个大势获利。

3.跟着庄家和主力走。

 

二、如何判断大势

我们如何判断大势,这是一个很难得问题,首先得从社会经济(全球经济)上做一个宏观的分析,根据历史数据以及目前社会经济发展的情况来评估当前社会经济是走好还是走坏,当然影响经济的因数很多,各个国家的政治策略都会影响,如,制裁俄罗斯、攻打伊拉克、希腊大选、各国中央银行利率调控、各国就业失业数据等等。

 

三、利用大势卡点获利

大家最关心的是否能获利,能否获利还是取决于个人能否判断准确和有良好的心理。

接下来给大家分享一下 自己总结的计算方法,其中参数可能不准确,后续希望各位矫正。

 

首先有这样一个逻辑:

各项经济数据-》会影响 政治策略。(举个例子,比如美国攻打伊拉克是政治策略,但是为什么攻打?,就是因为 美国需要发展,需要石油,为什么需要这些?,当时美国发展遇到瓶颈)

 

政治策略-》影响经济-》影响贵金属。

政治策略包括 战争、重要会议、各种调控。

 

有了上面的关系,那么我们能简单的做一个计算方法。

 

1.国家权重

社会经济中组成部分,各个国家影响程度不一样,那么我简单的根据GDP进行了排序(根据GDP排序应该是不够的太单一,大家可以矫正),并且每个国家的重要程度赋予了一个简单的值如下:

 

国家 

权重

美国

100

中国

20

日本

15

德国

10

法国

10

英国

10

巴西

10

印度

10

俄罗斯

15

加拿大

10

澳大利亚

10

西班牙

8

韩国

8

瑞士

12

希腊

3

 

这里只是列出了这几个国家,还有很多国家没有列出,美国的权重列为100,因为影响最大,后面的国家都是根据 美国做参考列出的权重。

2.消息权重

消息是非常重要,比如哪里战争,哪里有什么重要任务发言,这些都是能很直观的反应到人的大脑中,会马上产生影响,比如俄罗斯 卢比贬值,美国攻打伊拉克,中央银行利率调控,希腊大选等,那么各个消息的重要程度不一样,我简单的对消息做了一个权重分布(不一定合理,大家可以矫正):

消息

权重

首脑发言

50

部长发言

25

战争

150

选举

70

鹰派发言

40

利率会议

50

上面 只列出了几类消息,还有一些消息没列出,大家可以根据这个参考给消息定一个权重。

 

3.数据权重

数据虽然不想消息那么直接,但是数据体现了过去的情况,根据过去的情况推演未来的情况是大部分的思维,所以数据能给人起到推波助澜的作用,那么有哪些数据能起到这样的作用呢,如果失业人数,就业人数,非农数据,贸易帐等,但每个数据的重要性不一样,所以数据也有权重,这里我把数据权重分布如下:

数据

权重

非农

30

失业金人数  

18

房屋指数

9

贸易帐

7

失业率

16

零售差值

10

经济指数       

14

CPI

15

PPI

15

工业产出月率

12

 

数据除了 权重外 还有一个特征,有一个前值,预估值,和现值。

前值就是 之前的数据值。

预估值 就是预测的数据值。

现值  就是现在的数据值。

 

真实权重=(现值-预估值)乘以 权重 。

 

比如非农数据2015-02-06 21:30公布

预估值是 23.4,现值 25.7

非农的真实权重=25.7-23.4*30 =60.9

有百分数的直接去掉百分数在乘以10.

假如CPI 年率  预估值1.0%,现值1.5%

那么 CPI的真实权重 =1.5-1*10 =5

 

四、计算公式

有了上面的几个权重那么我们可以构建以下公式:

 

 

F(最后点位)=F(当前点位)国家权重*(消息权重+数据真实权重)/50

 

当然 这里的当前点位是在数据和消息未出来之前,K线盘面走势处于稳定的状态下的点位(这里大家需要好好理解一下当前点位)。

国家权重  永远都是正值。

消息权重   符号 +-,如果战争,对利好金银的消息 那么消息权重符号为正,利空金银的消息,消息权重为负号。

数据真实权重  符号 +-,利多金银 符号为正, 利空符号为负号。

 

这样可以通过以上公式能够 算出一个大概的卖点。

当然公式算出的 只是一个预期结果,还没有考虑其中 主力和庄家的操作,但是只要我们知道了这个 预期结果,心理状态保持好,那么主力和庄家 暂时蒙蔽我们的手法就不惧怕了,熟练后还可利用主力和庄家的手法获利更多。

 

公式的应用 我举个列子:

如 2015-02-16,21:30非农数据出来 预估值23.4, 现值25.7,首先这个是利空的方向,那么消息权重的真实值是负值。

数据真实权重 (负号)(25.7-23.4*30 =-60.9.

消息真实权重 = 21:00没什么消息,2100后也没什么消息,那么消息真实权重=0

F(最后点位) = F(当前点位)+消息权重+数据真实权重

F(当前点位) =3426-3410之间,随便取一个点位3420

F(最后点位)=3420+ 国家权重*(消息真实权重+数据真实权重)/50 

F(最后点位)=3420+100*-60.9/50 =3420-120;

 

大家可能会问这个50怎么来的,这个50是为了修正这个计算公式而定义的,不同的人可以定义不同的值,这个值不一定准确,后续可人为矫正。

 

计算距离当前点位预计会降低120个点位,这个值可能不准确,但是这个方向不会错,哪怕就算当时 庄家和主力有意做多,涨 下去也会大幅度的跌下载,所以投资者要保持好心态。

 

最后上面的计算公司 的权重 取值是我自己 定义,不准确之处望大家见谅,如果有熟练的投资者可以根据自己的经验 定义合适的 权重值。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

总结

以上公式的运用需要注意:这个公式的的特点是先于市场反应, 消息的和数据的出来 需要市场消化,所以我们有时间根据这个公式来布局, 并且这个公式的生命周期是 消息出来后 到下一个消息来临前。

 

大家在投资的贵金属的时候,千万保持良好的心态,不要看到暂时跌涨来操作,一定要找出为什么会跌涨,是庄家和主力有意为之 还是其他消息带来的跌涨。 庄家有时候为了 获利,暂时肯能会违背大势走势,然后来蒙蔽投资者,后续的走势还是会回归大势,请大家务必注意。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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