2021-07-17王汕7.18下周投资资讯7.19黄金原油周一价格涨跌分析及独家解套策

期货原油下周行情分析:
  
  原油消息面解析:周五(7月16日)美原油小幅走高,油价周四下跌超1%,人们预期将有更多原油进入市场,此前有消息称主要石油输出国组织(OPEC)产油国达成妥协,且美国燃料需求周度数据意外糟糕。美国上周原油库存大幅减少几乎没给油价带去什么提振,因为投资者关注的是,在包括7月4日假期、开车出行通常会激增的一周,成品油库存却意外增加。分析师表示,在美国,本周的库存报告显示燃油库存和原油产量增加,给油价带来压力,“市场仍在继续评估基本面,比如OPEC+协议到底会对市场来说意味着什么。” 总体来看,虽然OPEC乐观预期石油复苏利好于油价,但OPEC+产量谈判结果明确之前,市场似乎不想冒任何险,仍在继续评估基本面,所以交易员可能在协议具体化之前削减一些部位,使得油价下跌,另外,美国本周的库存报告显示燃油库存和原油产量增加,也给油价带来压力,临近周末,关注是否周末会有关于OPEC +产量谈判的进一步消息。日内重点关注美国6月零售销售月率、纽约联储主席威廉姆斯发表讲话,周六零点公布美国截至7月16日当周全美钻井总数。
  
  原油技术面分析:原油从日线走势图显示,日线收录大阴线,高价没有破新高,低价破新低,出现了出头走势,尽显多头排列运行在油价下方形成支撑,短周期均线出现拐头迹象,整体表现了冲高回落中。4小时级图来看,布林带开口向右走平,油价运行在中下轨,均线系统高位死叉向下发散中,原油在触及77.0水平出现了快速下跌走势,给到70.7一线出现企稳,随后反弹比较强势,给到75.4一线再次遇阻,原油整体出现了一个N型的调整走势,如果进一步下破70.7,大概率剑指69.3水平支撑,进一步下破后油价有望出现加速。4小时图原油连阴回落,跌破布林带下轨,并带动下轨向下运行,当前布林带处于开口期,MA均线走出双死叉,KDJ随机指标三线向下,到达超卖,MACD指标绿色动能柱持续放量,快慢线死叉向下,跌势暂未停止。综合来看,原油下周一短线操作思路上王汕个人建议以反弹高空为主,回调低多为辅,上方短期重点关注73.0-73.5一线阻力,下方短期重点关注70.0-69.5一线支撑。
  
  现货黄金下周行情分析:
  
  黄金消息面解析:7月16日,现货黄金小幅回落,但周线四连阳成定局;美元指数继续反弹,料时隔一周重新收涨。投资者担心美国更快收紧货币政策,因而买入美元,加上染疫人数大增,均令美元获得支撑。芝加哥联储主席埃文斯周四表示,放慢资产购买步伐的门槛可能在今年晚些时候就能达到,但在美联储减少对经济的支持之前,他希望看到劳动力市场有更多改善。如果失业率不能以更快的速度朝着他预测年底时将达到的4.5%回落,那么任何放慢资产购买步伐的计划都可能被推迟。市场仍处于不确定的道路上,如果通胀根深蒂固,美联储可能需要以加息的形式采取更激进的行动,这会破坏美国就业复苏,而鼓励就业更广泛复苏正是美联储的目标。投资者既不完全相信鲍威尔能维持超宽松政策,也不确定美国就业复苏轨迹是否会生变,黄金价格在40日移动平均附近遇阻承压。
  
  黄金技术面分析:黄金日线收录一根带有上下影线的小阳线,大阳之后的修正行情,加上又来到了日线的关键支撑,所以今天不看上涨的延续,日线有较大的概率会在1834-1815区间进行震荡,类似于之前受阻于1790-1815时的情况,至于是不是顶部,还需要等待今天日线收线进一步确认,是顶的概率偏小,此位置震荡之后,预计下周应该还会有一段上冲,真正见顶的时间出现在月末,利率决议前后的概率偏大,如果日线收于1815下方,则这个思路在下周可能会出现调整。同时也会加大日线见顶的概率,没有出现这种情况之前,围绕区间操作。
  
  黄金从1小时来看,形成的顶背离指标在跌至1820一线之后得以修正,今天早盘测试1831高点后回落,从指标状态上来说,短线1小时有很大的概率在日内形成三角形的整理形态,不过是收敛三角形,还是下降三角形还需要进一步确认,短线的多空分水岭在1820一线,此位置近期测了两次,都未能跌破,如果选择跌破此位置,则做好行情测试1810一线的准备,届时考虑多单,三角形上轨阻力在1830一线,日内触及考虑空单。4小时上涨动能已经不足,一旦4小时跌破1820,将有很大的概率形成双顶的看跌形态,另外若不是顶的情况,则很大概率会像之前在1815时形成的震荡格局。综合来看,黄金下周一短线操作思路上王汕建议以反弹高空为主,回调低多为辅,上方重点关注1823-1828一线阻力,下方短期重点关注1800-1795一线支撑。

**项目名称:** 基于Vue.js与Spring Cloud架构的博客系统设计与开发——微服务分布式应用实践 **项目概述:** 本项目为计算机科学与技术专业本科毕业设计成果,旨在设计并实现一个采用前后端分离架构的现代化博客平台。系统前端基于Vue.js框架构建,提供响应式用户界面;后端采用Spring Cloud微服务架构,通过服务拆分、注册发现、配置中心及网关路由等技术,构建高可用、易扩展的分布式应用体系。项目重点探讨微服务模式下的系统设计、服务治理、数据一致性及部署运维等关键问题,体现了分布式系统在Web应用中的实践价值。 **技术架构:** 1. **前端技术栈:** Vue.js 2.x、Vue Router、Vuex、Element UI、Axios 2. **后端技术栈:** Spring Boot 2.x、Spring Cloud (Eureka/Nacos、Feign/OpenFeign、Ribbon、Hystrix、Zuul/Gateway、Config) 3. **数据存储:** MySQL 8.0(主数据存储)、Redis(缓存与会话管理) 4. **服务通信:** RESTful API、消息队列(可选RabbitMQ/Kafka) 5. **部署与运维:** Docker容器化、Jenkins持续集成、Nginx负载均衡 **核心功能模块:** - 用户管理:注册登录、权限控制、个人中心 - 文章管理:富文本编辑、分类标签、发布审核、评论互动 - 内容展示:首页推荐、分类检索、全文搜索、热门排行 - 系统管理:后台仪表盘、用户与内容监控、日志审计 - 微服务治理:服务健康检测、动态配置更新、熔断降级略 **设计特点:** 1. **架构解耦:** 前后端完全分离,通过API网关统一接入,支持独立开发与部署。 2. **服务拆分:** 按业务域划分为用户服务、文章服务、评论服务、文件服务等独立微服务。 3. **高可用设计:** 采用服务注册发现机制,配合负载均衡与熔断器,提升系统容错能力。 4. **可扩展性:** 模块化设计支持横向扩展,配置中心实现运行时动态调整。 **项目成果:** 完成了一个具备完整博客功能、具备微服务典型特征的分布式系统原型,通过容器化部署验证了多服务协同运行的可行性,为云原生应用开发提供了实践参考。 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!
面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究”展开,重点探讨了如何在制造业环境中构建稳定、高效且具备抗干扰能力的机器学习集成计算流程。文中结合Python代码实现,详细阐述了数据预处理、特征工程、模型训练、集成学习略及鲁棒性优化等关键环节,强调在实际工业场景中应对数据噪声、缺失与分布偏移等问题的技术手段。研究通过构建模块化、可扩展的计算框架,提升了制造过程中质量预测、故障诊断与工艺优化的自动化水平,增强了模型在复杂动态环境下的泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习理论知识,从事智能制造、工业数据分析、自动化控制等相关领域的科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生、企业研发人员及工业AI应用开发者。; 使用场景及目标:①应用于智能制造中的质量控制、设备预测性维护与生产流程优化;②构建具备鲁棒性的工业级机器学习系统,提升模型在真实制造环境中的稳定性与可靠性;③为工业大数据分析提供可复用的集成计算框架设计思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步实现各模块功能,重点关注数据预处理与模型鲁棒性设计部分,并在实际工业数据集上进行验证与调优,以深入理解集成计算流程的设计逻辑与工程落地挑战。
本文旨在系统阐述基于卷积神经网络(CNN)的图像分类模型构建方法,并以猫狗识别任务为具体案例展开分析。该任务所采用的数据集为计算机视觉领域广泛使用的基准数据,其中包含分别标注为犬类与猫类的图像子集,各子集内均有大量样本可供模型训练与验证。 在模型开发前,需对图像数据进行标准化处理。所有输入图像需统一调整为固定尺寸,以适应网络输入要求。同时通过引入随机旋转变换、水平翻转及裁剪等数据增强技术,提升模型对图像变化的适应能力。对于类别标签,需进行数字化编码,例如将犬类映射为数值0,猫类映射为数值1。 CNN架构由多个功能层级构成:卷积层负责提取局部特征,池化层实现特征降维,全连接层完成最终分类决。实践中可采用经大规模图像数据集预训练的成熟网络架构(如VGG或ResNet系列),通过迁移学习略在目标数据集上进行参数微调,从而显著提升模型性能并减少训练时间。 模型训练阶段需合理配置多项超参数,包括学习速率、批量样本数及优化算法选择等。分类任务通常采用交叉熵作为损失函数,并配合动态学习率调整机制。训练过程中需持续监控验证集上的性能表现,适时启用早停略以避免模型过拟合。 完成训练后,需在独立测试集上全面评估模型性能,考察准确率、精确度等关键指标。为进一步提升分类效果,可尝试模型集成技术,如多模型预测结果加权平均或堆叠泛化方法。最终可将优化后的模型部署至实际应用环境,例如开发具备图像上传与自动识别功能的在线服务系统。 通过完整实现该图像分类项目,能够系统掌握深度学习技术在计算机视觉任务中的应用流程,包括数据预处理、网络架构设计、模型训练优化及部署实践等关键环节,从而提升解决实际工程问题的能力。 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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