黄金价格趋势述评

短期走势(日线图):

 

先前曾经提到,虽然已经突破了61.8%的费波纳奇预估线,但在冲破通道上缘线之後,短线跳涨走势似已暂告段落,请参考第二张图.相对强弱指标(RSI)已经脱离超买位置,而慢性随机指标高档交叉则透露出金价走势迟滞的讯号.

 

金价现已突破61.8%费波纳奇预估线,该价位扮演阻力角色已经有好一段时间,该指标将暂时留在图上供参考.

 

最新这波涨势与油价高度连动有关,在同时间内油价亦呈现跳涨,不过这样的连动走势正迅速降温.参见10天期油价及金价相关性图表.

 

费波纳奇预估线预测效力极佳,可以见到在38.2%及50%水准处也有走势迟滞现象.第二张图上清楚标明所有技术位.

 

 

从技术面观点来看,修正回到1,022美元的费波纳奇预估位置是完全有可能的,而第二张图也显示金价的确曾经回探上述水准,尽管价格并非完全到位,但其预测效力仍佳.

 

需关注成交量表现,交投已略显降温,这不利于金价进一步上攻.

 

MACD讯号优异地点出最新一轮的涨跌走势,成交量的表现有如经典案例,在大型三角形态建构之际,成交量持续萎缩,在突破该型态并创新高之际,成交量持续放大.请参考第三张图.

 

 

金价与股市间的连动关系大幅降温,而金价与油价亦步亦趋,连动性极高.


长期走势(周线图):

 

金价突破费波纳奇预估目标,与MACD偏多讯号相呼应,但我们已经在趋势通道线上缘遭逢阻力.

 

这是61.8%的位置,可以明显见到在38.2%及50%的位置均曾扮演相当庞大的上档阻力.

 

周线图上讯号仍旧偏多,但若观察上涨的速度,则可以见到上档略见紧绷.MACD讯号显示者波涨势将放缓.

尽管我们已经突破旧有高点,周线图看来偏多,我们必须留意成交量下滑的状况.在这波向上突破旧有高点走势中成交量有配合放大,但若成交量萎缩则金价将回跌.必须密切注意成交量的表现.

 

把时间点拉长到40年图表来看,我们必须等待讯号浮现,以判断是否会进入大型双重顶反转型态,这里可以见到金价在2008年第一季及2009年第一季构成双峰.目前要下定论仍言之过早,因上下差距空间相当大.

 

在2008年第一季至第三季间的高点蕴藏了许多规模较小的反转型态,建构了第一个及当前的特殊走势,这些型态均精准地触及其所预言的目标价位.

 

40年期的图也让人能稍稍洞悉2005年以来的大涨走势.有趣的是,当金价触及1980年代的旧有高点後进行了长达两年的区间盘整.此外需注意的是费波纳 奇指标精准预测金价走势的程度,以及其在大涨过後精准回测38.2%回档位的状况.若您研究金价的费波纳奇技术分析,则会发现38.2%及61.8%的费 波纳奇技术回档位对金价预测均相当准确.

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
内容概要:本文研究了基于物理信息神经网络(PINN)求解二阶常微分方程(ODE)边值问题的方法,并提供了完整的Matlab代码实现。文章通过将微分方程的物理规律嵌入神经网络损失函数中,利用神经网络的逼近能力求解边值问题,避免传统数值方法在网格划分和迭代收敛方面的局限性。文中详细介绍了PINN的基本原理、网络结构设计、损失函数构建及训练流程,并以典型二阶ODE边值问题为例进行仿真验证,展示了该方法的有效性和精度。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab案例资源链接,涵盖状态估计、优PINN物理信息神经网络用于求解二阶常微分方程(ODE)的边值问题研究(Matlab代码实现)化调度、机器学习、信号处理等多个领域,突出其在科学研究中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定数学基础和Matlab编程能力的理工科研究生、科研人员及从事科学计算、工程仿真等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于求解传统数值方法难以处理的复杂或高维微分方程问题;②为科研工作者提供PINN方法的入门实践路径,推动其在物理建模、工程仿真等领域中的创新应用;③结合所提供的丰富资源拓展至电力系统、故障诊断、优化调度等交叉学科研究。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐行理解PINN实现机制,动手复现并尝试修改方程形式与边界条件以加深理解,同时可参考附带资源扩展应用场景,提升科研效率与创新能力。
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