【暮色天】非农来袭 能否逆袭(1.10)

文章深入分析了国际现货黄金和白银的市场行情,包括基本面和技术面的解析。重点预测了即将到来的非农数据对贵金属市场的影响,提供了具体的操作策略。同时,文章还提到了关键的经济数据发布日程,对投资者具有实际参考价值。

【暮色天】非农来袭 能否逆袭(1.10)

行情回顾
上交易日国际现货黄金早间开盘于1226,作为消息面密集的一周,市场交投在非农这样的重大数据之前变的愈发清淡,亚盘时段维系3美金之间的波动,晚间美盘时段,行情依旧保持小区间震荡,刷新日内高点1231后,震荡下行至低点1223。尾盘维系该区间的整理至休市。现货白银方面上交易早间开盘为3836,收盘于3848,日内最高点3875,最低3814。整体波幅较小,K线报收于一根阳十字星形态。
基本面 
1月10日最新消息, 美国ETF黄金基金SPDR Gold Shares 持仓量不变。自周三市场超级周的起点开始之后,陆续公布了美国12月ADP就业数据以及2014年初的第一次利率决议。数据显示ADP就业人数增幅创2012年11月以来最高值。与此同时利率决议中也表现出未来继续缩减的QE的计划依旧在日常列表当中。基本面上依旧对于金市予以打压。昨日晚间美国劳工部公布请失业金数据,数据显示美国1月4日当周初请失业金人数33万,预期33.5万,前值33.9万。该数据显示出就业市场状况正在持续改善。而与此同时,上交易日发布的另一项就业相关数据也显示,美国12月挑战者企业裁员人数由11月的4.5314万减少至3.0623万,为2000年6月以来单月最低人数。作为即将来了的非农重头戏而言,这些消息我们均可以是为前瞻性的数据。对于非农而言,目前市场预期为19.6万,失业率方面维系7.0%不变。以目前的美国基本面而言,对于贵金属依旧有承压作用。欧元区方面最新公布的利率决定,和市场预期相同。依旧维持不。在稍晚时刻,欧洲央行行长德拉基新闻发布会中提及,欧元区依旧可能遇到长期的低通胀,潜在的物价压力料将受到抑制,只要有必要,欧洲央行讲维持宽松政策,并且随时准备动用一切可用工具来改善经济,哪怕欧洲经济整体风险依然处于下行阶段。在前期全球国家遭受金融危机时段,各国均采用的是宽松政策来来带动消费以及实体经济的幅度,自美国开始缩减QE之后,并且声明低利率政策缩减也在日程之中,全球的的热钱再度回流至美国。以来流通资金宽松政策来维系经济的国家损失惨重。笔者在前期博文中提及到的观点是,当随着QE进程跃进,作为流动货币流出,那么对于这些国家而言,继续宽松来刺激经济成了唯一选择,何况依旧在低通胀的背景之下。当通胀和经济出现恶性循环之后,滞涨必然伴生出现。届时避险保值的寻求或将再度复燃。
技术面 
日线K线以带上下引线的小寸头阳柱报收,BOLL三线已经出现了缩口形态,中轨向下。灵动指标死叉放量发散,技术形态有进一步回踩支撑1219需求。小时线以及4小时线同样出现的缩口行情,K线支撑位经过长期的整理上移至1224附近,技术指标方面出现了钝化现象,MACD粘合发散以及较长时间。非常明显的消息前行情,目前的关键区间依旧保持在1220-1230一线。

操作建议
1#早盘见1230附近空,止损3美金。利润依次下看1225-1220。
2#白盘见1220附近多,止损3美金。利润回看1230不变。(破位持有)
3#日内见1208附近多,止损3美金。目标暂看10美金。
4#日内见1248附近空,止损3美金。目标下看8-10美金。
即时行情盘中予以即时指导。

白银方面
1#白盘见3870附近空,止损40个点。,目标下看50-80个点。
2#大资金见3750附近中线多单不变,止损100个点。目标4120-4220。、
即时行情盘中予以即时指导。

日内关注:
1月10日 星期五
18:00 欧元区 第三季度GDP终值(季率)
18:00 欧元区 第三季度GDP终值(年率)
18:00 欧元区 第三季度GDP终值(十亿欧元)
21:30 美国12月非农就业人口变动(万人) 前值20.0★★★
21:30 美国12月季调后制造业就业人口变动(万人) 前值+2.7★★★
21:30 美国12月平均每小时工资(年率) 前值+2.0%★★★
21:30 美国12月平均每小时工资(月率) 前值+0.2%★★★
21:30 美国12月平均每周工时(小时) 前值34.5★★★
21:30 美国12月失业率前值7.0%★★★
23:00 美国11月批发库存(月率) 前值+1.4%★★
23:00 美国11月批发销售(月率) 前值+1.0%★★
23:30 美国上周ECRI领先指标(至0102)★

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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