FXTM富拓:市场风险偏好情绪升温

美国总统的贸易乐观言论及呼吁美联储降息影响市场情绪,黄金承压,欧元受意大利政策影响下滑。美国零售销售数据即将发布,可能引发市场波动。

周二美国总统就贸易问题发表乐观评论,这令市场风险偏好情绪升温,黄金价格承受一定下行压力。除了贸易局势之外,除了贸易局势之外,英国脱欧问题也受到关注;意大利相关消息令欧元承压。北京时间周三晚间,有“恐怖数据”之称的美国零售销售数据将出炉,预计将引发市场波动。
美国总统特朗普周二发表推文再次敦促美联储降息,称此举将使美国取得明显的胜利。

美联储在2018年曾四次加息,但市场目前预计最早在10月份就会降息。

特朗普表示,加“一点量化宽松”,美国经济就能达到5%的增长速度,再次暗示美联储可以采取更多措施来刺激经济。根据最新的官方数据,美国一季度折合年率GDP增速为3.2%。

因美国股市和美元周二反弹,降低了黄金的避险吸引力。

(美元指数日线图)

昨日有评论称,意大利相关消息令欧元承压。意大利副总理萨尔维尼(Matteo Salvini)在维罗纳发表的评论报道称,意大利准备违反欧盟财政规定,如果此举对提振就业而言是必要的话。

在欧洲议会选举逼近之际,意大利的言论似乎加剧欧盟政治局势担忧,导致欧元遭遇抛售。

(欧元/美元日线图 )

鉴于美国将在5月18日的最后期限作出是否对欧盟汽车加征关税的决定,以及5月23日至26日的欧洲议会选举,欧元前景蒙阴。

英国脱欧方面,日内据外媒最新报道,英国保守党议员表示,下月英国政府提交脱欧协议至议会审议时,疑欧派会投脱欧协议反对票。

与此同时,外媒最新报道指出,如果英国首相特雷莎·梅的协议第四次被否决,那么就不会有第五次尝试。

据报道,英国政府表示将在6月3日当周向议会提交“脱欧协议法案”,以便在夏季前完成脱欧。议员们将有机会就其中的条款进行辩论和投票。

此外,据外媒报道,英国财政大臣哈蒙德表示,虽然跨党派交流和蔼可亲,但这一谈判方式建立在错误的政治共识上,导致跨党协议无法达成。如果至10月31日无法达成有效脱欧协议,欧盟将不会再一次给出推迟,英国需要面临无协议和留欧的两种情形。

本交易日接下来重点关注有着“恐怖数据”之称的美国零售销售数据,定于北京时间周三20:30公布,该数据的任何意外表现,均可能引发市场剧烈波动。这是本周最为重磅的经济数据,预计将引发市场波动。

调查显示,在3月反弹1.6%之后,美国4月零售销售月率增速可能放缓至0.2%。调查并显示,美国4月核心零售销售月率料上升0.7%,上月为增长1.2%。

由于美联储强调利率决定将取决于经济数据,而消费支出占美国经济产出的70%左右,美国零售销售数据经常在金融市场掀起“惊涛巨浪”,因此被称为“恐怖数据”。

根据美国商务部此前公布的数据,美国3月份零售销售创下2017年9月以来最大增幅,汽车和加油站销售大增。

数据显示,美国3月零售销售月率上升1.6%,2月份下降0.2%的数据无修正。零售数据是衡量美国消费的重要指标,该数据强于预期反映美国经济稳健。

(美国零售销售月率表现 )

在3月发布非常强劲的增长之后,4月零售销售可能持平。汽车销量急剧下降,而其他领域的销售仅温和上升。

select a.qd, a.uv, b.uv_last from( a.qd, count(distinct a.uuid) as uv from ( select case when jr like 'tg.push.bat.%' or jr like 'tg.push.mpct.%' or jr like 'tg.push.mpat.%' or jr like 'tg.push.mppt.%' or jr like 'tg.push.mptm.%' or jr like 'tg.push.mpban.%' or jr like 'tg.push.mpsrc.%' or jr like 'wt.%.mc.%' then '新媒体' when jr like 'sl.%.fxat.%' or jr like 'sl.%.fxtm.%' or jr like 'qx.%.fxtm.%' or jr like 'qx.%.fxzjlv.%' or jr like 'qx.%.fxat.%' then '导购分销' when jr like 'tg.push.wa.dyxx.%' then '订阅消息' when jr like 'mch.fx.%' then '资源置换' when jr like 'sr.bh.qwx.%' or jr like 'sr.os.qwx.%' or jr like 'sr.sq.%' then '社群分销' else '其他' end qd, uuid, split(bk,'-')[1] as item_id from dw.uba_page where his_time >= '2025-07-01' and his_time <= '2025-07-24' and a_b = '10.pd' ) a inner join ( select distinct item_id from tgdw.item_dim_his where dw_date = '2025-08-24' and item_source = 'SUPPLIER') b on a.item_id = b.item_id group by a.qd ) a left join ( select a.qd, count(distinct a.uuid) as uv_last from ( select case when jr like 'tg.push.bat.%' or jr like 'tg.push.mpct.%' or jr like 'tg.push.mpat.%' or jr like 'tg.push.mppt.%' or jr like 'tg.push.mptm.%' or jr like 'tg.push.mpban.%' or jr like 'tg.push.mpsrc.%' or jr like 'wt.%.mc.%' then '新媒体' when jr like 'sl.%.fxat.%' or jr like 'sl.%.fxtm.%' or jr like 'qx.%.fxtm.%' or jr like 'qx.%.fxzjlv.%' or jr like 'qx.%.fxat.%' then '导购分销' when jr like 'tg.push.wa.dyxx.%' then '订阅消息' when jr like 'mch.fx.%' then '资源置换' when jr like 'sr.bh.qwx.%' or jr like 'sr.os.qwx.%' or jr like 'sr.sq.%' then '社群分销' else '其他' end qd, uuid, split(bk,'-')[1] as item_id from dw.uba_page where his_time >= '2025-08-01' and his_time <= '2025-08-24' and a_b = '10.pd' ) a inner join ( select distinct item_id from tgdw.item_dim_his where dw_date = '2025-08-24' and item_source = 'SUPPLIER') b on a.item_id = b.item_id group by a.qd ) b on a.qd = b.qd 有什么问题吗
08-26
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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!
评论
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