中资美元债这么膨胀,个人投资者怎么买?

本文探讨了中资美元债的市场状况,指出其收益率已达到15%,并分析了在流动性紧缩后,市场可能进入第二阶段,是配置中资美元债的好时机。介绍了个人投资者购买中资美元债的三种途径:境外私行、境内QDII基金和海外基金,并推荐了几家业绩优秀的基金管理公司。

  中资美元债极度膨胀,市场火爆

 

最近很多小伙伴都过来问我中资美元债怎么买,本来我还没放在心上,但是随着问的人多了,开始是境内机构的小伙伴问我能不能借到QDII额度,后面慢慢个人投资者问这个问题的人也多了

 

小卢皱了一下眉头,发现事情并不那么简单。然后我lo了一眼近期中资美元债的收益率,emmm,破案了!

 

 

从市场价格来看,当前投资级中资美元债收益率已在15%左右,最差收益率(YTW:Yield to Worst)也能有7%。

 

 

 

进入2020年3月份,随着公共卫生事件在全球发酵,美股市场罕见的多次熔断,市场恐慌情绪也推升了中资美元债的收益率,相比于2月末,3月中旬中资美元债收益率上行了约200个bps(bps是万分之一,200bps也就是2%)。加一下杠杆,完全可以有10%-20%的基本上接近无风险的年化收益率(因为违约率很低),谁不想买?

 

 

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 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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