9月9日国际期货美黄金行情分析_美黄金期货交易策略

本文概览了2019年9月9日全球关键经济数据,包括日本、瑞士、德国、法国、英国及欧元区的最新经济指标。同时,深入分析了美黄金市场的动态,包括国际金价走势、技术面分析及交易策略建议。

在这里插入图片描述
2019年09月09日重要经济数据一览
07:50:日本第二季度实际GDP年化季率修正值;日本7月贸易帐(亿日元)
13:45:瑞士8月季调后失业率
14:00:德国7月未季调贸易帐(亿欧元);德国7月未季调经常帐(亿欧元)
14:30:法国8月BOF商业信心指数
16:30:英国7月季调后商品贸易帐(亿英镑);英国7月工业产出月率;英国7月制造业产出月率;英国7月三个月GDP月率
16:30:欧元区9月Sentix投资者信心指数

美黄金市场消息
周五,国际金价走低。截至收盘,纽约商品交易所黄金期货市场交投最活跃的12月黄金期价6日比前一交易日下跌10美元,收于每盎司1515.5美元,跌幅为0.66%。消息面上,美联储主席鲍威尔在瑞士在苏黎世重申:FOMC将继续采取适宜的行动,以维持经济扩张。北京时间周五(9月6日)20:30,美国劳工部公布了美国8月非农报告。美国8月季调后非农就业人口增加13万人,预期为增加15.8万人,前值为增加16.4万人;美国8月失业率录得3.7%,预期值和前值为3.7%。同时公布的加拿大8月失业率录得5.7%,持平前值和预期值为5.7%.
但美联储主席鲍威尔在周五发表的讲话中表示,就业报告证实了美国劳动力市场继续维持稳健。他同时表示,美国经济前景仍然乐观,美联储“认为不会发生经济衰退。”鲍威尔还表示,稳固的多边关系是非常重要的,全球央行主要官员每年都会来到瑞士并在这里进行讨论。美国经济持续表现良好,在消费拉动下2019年经济增速应该在2~2.5%之间,美联储希望把精力更多地放在非政治性决策上,将考虑采取适当行动维持经济扩张。

美黄金技术面分析
日图布林带三轨朝上缩口运行,MA5均线与MA10均线交下叉上行,K线交投于布林中轨附近,MACD快慢线位于零轴上方交死叉缓和下行绿色动能逐步放量,KDJ三线交死叉向下发散运行,行情多头暂缓表现一定回落风险;4小时图上,布林带三轨开口向下,MA5均线与MA10均线呈死叉良好下行,K线交投于布林下轨一线MA5均线下方,MACD快慢线呈死叉缓和下行绿色动能充足,KDJ三线呈死叉运行于超卖区指标表现中性,综合来看金价短线还有一定的下行动能。今日日内操作上建议反弹高空为主。上方初步阻力在1523附近,进一步阻力在1530。下方初步支撑在1514附近,近一步支撑在1505。

美黄金策略建议
黄金(1912合约)建议交易策略:1:上方1520-1523附近受阻空单进场,目标1510-1505一线,止损5美元。2:下方1514附近支撑多单进场,目标1525一线,止损5美元。
阅读须知:
投资有风险,交易需谨慎。分析仅由/期市财盛 供参考,不做为下单的最终依据。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值