The Fed's Market Footprint

随着政府对资产市场的干预力度加大,投资者面临新的挑战。政府虽暂时支撑了债券市场,但其长期干预可能导致市场失衡,私人投资者信心受挫。美联储的流动性支持计划初显成效,但市场仍担忧政府干预可能带来的负面影响。
如果政府成为了主要的买家,那市场还成其为市场吗?这正迅速成为资产领域投资者需要考虑的一个切实问题,因为政府正在对资产市场大举干预。这甚至影响到了股市,比如,对政府未来干预的猜测就已成为影响银行估值的重要因素。不过受影响最大的莫过于信贷市场。最近几个月,美国联邦储备委员会(Federal Reserve, 简称:美联储)已制定多套计划支撑去年受到重创的债券市场。政府救助是暂时性的安排,目的是为债券发行人重新打开市场,哄回私人买家。不过投资者也面临着苦恼和担心:政府不能永远支撑资产价格,政府干预的时间越久,投资者就会越来越质疑它继续支撑市场的意愿还剩多少。部分干预措施的明智与否就已经受到了人们的质疑。眼下美联储尚未显示出罢手的迹象。美联储本周说,将把5个流动性支持方案的有效期延长六个月,至10月底结束。虽然美联储资产负债表规模已扩大逾一倍,资产在一年内增加了1.1万亿美元,不过它的胃口似乎还不止于此。而且流动性计划的支持者们称,这些计划已开始初见成效。比如,截至1月28日当周,美联储商业票据融资安排(CPFF)规模下降超过1,000亿美元,表明部分发行人已经能够不通过政府,直接以较低的价格向私人买家销售商业票据。同时,政府干预可能也有助于银行发债市场的解冻。接受了纳税人250亿美元救助贷款的高盛集团(Goldman Sachs Group Inc.)上周顺利发行了20亿美元无担保10年期债券。不过问题在于,这些例子并不能说明太多情况。私人投资者清楚,一旦发行方遇到问题,它们随时可能回归政府救助计划。而且其中还存在一个不小的风险,即政府救助方案可能迫使债券收益率降至不可持续的低水平,从而进一步破坏他们试图加以修复的市场。这一点可能吓退许多私人投资者。那些购买了长期债券的投资者可能在政府从市场抽身时受到沉重一击。比如上月,美联储花了近700亿美元购买房利美(Fannie Mae)和房地美(Freddie Mac)担保的抵押贷款支持证券,推动30年期债券收益率跌破4.2%。之后这些债券遭到抛售,目前的收益率已升至4.75%。FTN Financial的吉姆•沃格尔(Jim Vogel)称,在4%-4.5%的收益率水平,私人投资者对抵押贷款支持证券的买盘不可能持续(如果存在买盘的话),以往根本没有过在这些水平的成功投资先例。政府的买进进一步扭曲了部分资产的价格,不过投资者应当牢记,终有一天,市场力量会王者归来。Peter Eavis相关阅读美联储货币互换举措将限制美元涨幅 2009-02-04美联储 PK 国债投资者 2009-02-03美联储准备买进美国国债 2009-01-29美联储提高警惕 防救助资金滥用 2009-01-26 本文涉及股票或公司document.write (truthmeter('2009年02月06日14:09', 'UBS'));瑞士银行英文名称:UBS AG (ADS)总部地点:瑞士(Switzerland)上市地点:纽约证交所股票代码:UBSdocument.write (truthmeter('2009年02月06日14:09', 'GE'));通用电气公司英文名称:General Electric Co.总部地点:美国上市地点:纽约证交所股票代码:GEdocument.write (truthmeter('2009年02月06日14:09', 'RBS'));Royal Bank of Scotland Group PLC (ADS)总部地点:英国上市地点:纽约证交所股票代码:RBSdocument.write (truthmeter('2009年02月06日14:09', 'C'));花旗集团英文名称:Citigroup Inc.总部地点:美国上市地点:纽约证交所股票代码:Cdocument.write (truthmeter('2009年02月06日14:09', 'UL'));Unilever Plc (ads)总部地点:英国上市地点:纽约证交所股票代码:ULdocument.write (truthmeter('2009年02月06日14:09', 'UN'));荷兰联合利华公司英文名称:Unilever N.V. (ADS)总部地点:荷兰(Netherlands)上市地点:纽约证交所股票代码:UNdocument.write (truthmeter('2009年02月06日14:09', 'FNM'));Fannie Mae总部地点:美国上市地点:纽约证交所股票代码:FNMdocument.write (truthmeter('2009年02月06日14:09', 'SATS'));Echostar Corp.总部地点:美国上市地点:纳斯达克股票代码:SATSdocument.write (truthmeter('2009年02月06日14:09', 'SIRI'));Sirius XM Radio Inc.总部地点:美国上市地点:纳斯达克股票代码:SIRIdocument.write (truthmeter('2009年02月06日14:09', 'UNA.AE'));Unilever N.v.总部地点:荷兰(Netherlands)上市地点:AMS股票代码:UNcdocument.write (truthmeter('2009年02月06日14:09', 'RBS.LN'));苏格兰皇家银行集团英文名称:Royal Bank Of Scotland Group Plc总部地点:英国上市地点:伦敦股票代码:RBSdocument.write (truthmeter('2009年02月06日14:09', 'ULVR.LN'));英国联合利华公司英文名称:Unilever PLC总部地点:英国上市地点:伦敦股票代码:ULVRdocument.write (truthmeter('2009年02月06日14:09', 'UBSN.VX'));瑞士银行英文名称:UBS AG总部地点:瑞士(Switzerland)上市地点:VTX股票代码:UBSN


Is a market really a market if the government is the main buyer?That is fast becoming a pertinent question for investors in asset classes where the government is intervening heavily. It even affects equities. For example, guesswork on future government intervention is a big driver of bank valuations.But most of the impact comes in the credit markets. In recent months, the Federal Reserve has set up several programs to support debt markets that fell apart last year. Government support is meant to be temporary -- aimed at reopening markets for debt issuers and coaxing back private buyers.But there is a nagging fear for investors: The government can't support prices forever. The longer the government intervenes, the more investors will question its will to continue buying. Already, the wisdom of certain interventions is being questioned.For now, the Fed shows no signs of backing off. This week, it said five of its liquidity programs will expire at the end of October, a six-month extension.And though the Fed has more than doubled the size of its balance sheet, adding $1.1 trillion of assets in a year, it seems to have plenty more appetite.What's more, supporters of the programs say they are starting to work. For instance, the size of the Fed's Commercial Paper Funding Facility dropped by more than $100 billion for the week ended Jan. 28, suggesting some issuers were able to bypass the government and sell to private buyers at cheaper rates.Meanwhile, government action may be helping the market for bank debt to thaw. Goldman Sachs Group currently has $25 billion of taxpayer-backed debt but sold $2 billion of unguaranteed 10-year notes last week.The problem is, these examples don't prove much. Private investors know issuers can always run back to government programs if they hit trouble.And a big risk is that government programs further damage the markets they are trying to fix by forcing bond yields to unsustainably low levels. This could scare off private buyers. Those that do buy long-dated bonds could get a nasty shock when the government steps out of the market.For instance, last month, the Fed spent nearly $70 billion buying mortgage-backed securities guaranteed by Fannie Mae and Freddie Mac -- helping push yields on 30-year paper below 4.2%. They have since sold off and now yield 4.75%.'Private buying will not be sustained, if it occurs at all, for mortgage securities yielding 4% to 4.5%,' says Jim Vogel of FTN Financial. 'There is simply no precedent for successful mortgage investments at those levels.'As government buying increasingly distorts some asset prices, investors should remember that, one day, market forces will return to the fore.Peter Eavis
<think>我们正在讨论Gemini GenAI SDK中的聊天历史功能。由于这是一个特定的技术问题,我将根据一般性的知识和常见的SDK设计模式来回答,因为Gemini GenAI SDK的具体实现细节可能随时间变化,且我没有实时的访问权限。但我会尽量提供通用且可靠的指导。 聊天历史功能通常是指在一个持续对话中,模型能够记住之前的对话内容,从而在后续的回复中保持上下文。在Gemini GenAI SDK中,实现聊天历史管理通常涉及以下几个关键点: 1. **消息传递结构**:通常,每次调用模型时,我们需要传递整个对话历史(包括用户的消息和模型的回复)作为上下文。这样模型才能基于整个对话历史生成回复。 2. **消息格式**:每条消息通常包含角色(如"user"或"model")和内容(文本)。例如: ```json [ {"role": "user", "content": "你好"}, {"role": "model", "content": "你好!有什么可以帮助你的吗?"}, {"role": "user", "content": "告诉我Gemini是什么?"} ] ``` 3. **管理对话历史**:开发者需要维护一个消息列表,每次用户发送新消息时,将新消息添加到历史列表中,然后调用模型生成回复,再将模型的回复也添加到历史列表中。注意,历史记录的长度不能超过模型的最大上下文长度(通常有token限制)。 4. **截断历史记录**:当对话历史很长时,需要截断以避免超过token限制。常见的策略是保留最近的几条消息,或者删除中间的一些消息但保留开头(如系统指令)和最近的对话。 5. **Gemini SDK中的具体实现**:在Gemini SDK中,可能会有一个`ChatSession`类来管理对话状态。例如: ```python import google.generativeai as genai genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;) chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 response = chat.send_message("你好") print(response.text) # 模型的回复 # 继续对话 response = chat.send_message("告诉我Gemini是什么?") print(response.text) # 查看历史 for message in chat.history: print(message.role, message.parts[0].text) ``` 在上面的例子中,`chat`对象会自动维护历史记录。每次调用`send_message`后,用户的消息和模型的回复都会被添加到`chat.history`中。 6. **常见问题**: - **上下文丢失**:如果发现模型没有记住之前的对话,请检查是否在每次发送消息时都使用了同一个`ChatSession`实例,并且历史记录是否正确传递。 - **token限制**:当历史记录很长时,可能会超过模型的最大token限制(例如,gemini-pro模型的最大上下文长度是30720个token)。此时,需要手动截断历史记录(如保留最近的几条消息)或者使用更高级的摘要技术。 - **历史记录存储**:如果需要长期存储对话,可以将历史记录保存到数据库,并在下次对话时重新加载。但要注意,重新加载后,需要确保整个历史记录不超过token限制。 7. **重置历史**:如果需要开始一个新的对话,可以创建一个新的`ChatSession`实例。 8. **系统指令**:在对话开始时,可以设置一个系统指令(system instruction)来指导模型的行为。例如: ```python model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;, system_instruction="你是一个专业的客服助手。") ``` 以上是关于Gemini GenAI SDK中聊天历史功能的基本实现和常见问题处理。具体细节请参考官方文档。 由于这是一个技术性较强的问题,我生成的相关问题将围绕使用中的常见场景和问题: §§相关问题§§ 1. 如何在Gemini GenAI SDK中重置聊天历史? 2. 当对话历史很长时,如何避免超过模型的token限制? 3. 如何将聊天历史保存到数据库并在下次对话时恢复? 4. Gemini模型支持的最大上下文长度是多少? 5. 在Gemini SDK中,如何设置系统指令来指导模型的行为?</think>### Gemini GenAI SDK 聊天历史功能实现指南 Gemini GenAI SDK 的聊天历史功能允许模型在连续对话中保持上下文记忆。以下是关键实现步骤和常见问题解决方案: #### 一、核心实现方法 1. **历史记录传递** 每次请求需将完整对话历史作为上下文传入: ```python from google.generativeai import GenerativeModel # 初始化模型 model = GenerativeModel("gemini-pro") chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 # 首次交互 response = chat.send_message("解释量子力学") print(response.text) # 模型回复 # 后续交互(自动携带历史) response = chat.send_message("用简单例子说明") print(response.text) # 基于上下文的回复 ``` 2. **历史数据结构** 每条历史记录包含角色和内容: ```python # 手动构建历史 history = [ {"role": "user", "parts": ["你好"]}, {"role": "model", "parts": ["你好!有什么可以帮助你?"]} ] ``` 3. **历史管理技巧** - **上下文长度限制**:Gemini 1.5 Pro 支持最大 1M token 上下文[^1] - **历史截断策略**: ```python # 保留最近10轮对话 if len(chat.history) > 20: # 10轮对话=20条消息 chat.history = chat.history[-20:] ``` #### 二、常见问题解决 1. **上下文丢失问题** **症状**:模型忘记之前的对话 **解决方案**: - 检查是否每次调用都传递了完整 `chat.history` - 验证 token 计数是否超限: ```python import tiktoken encoder = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4") tokens = encoder.encode(str(chat.history)) print(len(tokens)) # 需小于模型上限 ``` 2. **历史记录污染** **场景**:用户输入包含敏感数据 **清理方法**: ```python def clean_history(history): return [msg for msg in history if not is_sensitive(msg["parts"][0])] ``` 3. **性能优化** - 使用 `stream=True` 流式传输减少延迟 - 对长历史启用摘要功能: ```python summary = model.generate_content("总结对话要点: " + str(history[-5:])) new_history = [{"role": "system", "parts": [summary.text]}] ``` #### 三、最佳实践 1. **混合历史策略** ```mermaid graph LR A[新对话] --> B{历史长度>阈值?} B -->|是| C[摘要前5轮+完整后5轮] B -->|否| D[使用完整历史] ``` 2. **元数据存储** 建议将历史记录与会话元数据(如 session_id)共同存储: ```python # Firebase 存储示例 firestore.collection("chats").document(session_id).set({ "history": chat.history, "last_updated": firestore.SERVER_TIMESTAMP }) ``` > **重要提示**:Gemini 1.5 支持原生文件处理(PDF/Word),可将文档作为历史上下文传入[^1]: > ```python > response = chat.send_message( > "总结此文档", > file=open("report.pdf", "rb") > ) > ```
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