期货EMA指标的应用方法是什么?该指标在实际交易中有哪些局限性?

EMA的计算方法相对简单,它通过加权平均的方式,对最近的价格数据给予更高的权重。具体而言,EMA的计算公式为:EMA(今日)=(收盘价-EMA(昨日))×平滑系数+EMA(昨日)。其中,平滑系数通常设定为2/(N+1),N为设定的周期数。通过这种方式,EMA能够更灵敏地反映市场的最新动态,尤其是在市场趋势发生转变时,EMA...

11种经典时间序列预测方法:理论、Python实现与应用

简单指数平滑(SES)Holt-Winters指数平滑(HWES)本文利用Python的Statsmodels库实现这些方法。Statsmodels提供了强大而灵活的工具,用于统计建模和计量经济学分析。1、自回归(AR)模型自回归(AR)模型是时间序列分析中的基础模型之一。它假设序列中的每个观测值都可以表示为其前p个观测值的线性组合加上一个随机误差项。

工商银行申请资源量预测技术专利,专利技术能高对用户资源量的预测...

方法包括:基于目标历史年限范围内各个季度对应的历史季度资源量,确定第一待匹配季度指数平滑值和与其相关的第二待匹配季度指数平滑值;基于上述数据值获取偏差平方均值,并获取目标平滑指数;接着获取一次、二次季度指数平滑值;然后结合目标平滑指数获取各个季度的第一季度和第二季度平滑系数,并获取待预测的各个季度的季度预...

基于波动率目标的信用债券指数增强策略

文中以中债市场隐含评级AA+信用财富指数为例,首先检验原始波动率目标策略的表现,针对该策略对尾部风险保护不足的问题,提出了改进方法,获得了显著的效果。关键词波动率目标策略信用债券指数尾部风险本文将介绍一种基于仓位主动管理的信用债券指数增强策略——波动率目标策略,简单概括为:在资产组合波动率大的时候降...

超详细讲解时间序列分析和预测(含实例代码)

在生产和科学研究中,对某一个或者一组变量进行观察测量,将在一系列时刻所得到的离散数字组成的序列集合,称之为时间序列。本文我们就来详细讲讲如何用Python进行时间序列分析和预测。主要包括以下内容:pandas生成时间序列过滤数据重采样插值滑窗数据平稳性与差分法...

中国智能机器人行业报告:产业链图谱、发展现状及未来趋势预测

二、消费价格指数CPI、PPI三、全国居民收入情况四、恩格尔系数五、工业发展形势六、固定资产投资情况七、财政收支状况八、中国汇率调整九、货币供应量十、中国外汇储备十一、存贷款基准利率调整情况十二、存款准备金率调整情况十三、社会消费品零售总额十四、对外贸易&进出口第二节2019-2023年中国智能...

华泰金工 | 国内宏观净预期差与大类资产配置

宏观因子2.0系列首篇:国内宏观净预期差与大类资产配置相较于注重刻画中长期经济周期的宏观因子1.0,宏观因子2.0更注重刻画更高频率的宏观现实和宏观预期。本研究是宏观因子2.0的首篇报告,从国内宏观预期差的角度切入,主要做了三件事情:1)指标刻画。使用分析师对宏观指标的预测值和宏观指标的真实公布值刻画“卖方预期差...

一文看懂:破净率、股权风险溢价……指标距离历史大底还有多远?

计算公式：风险溢价=1/市盈率（%）-中国十年期国债收益率。ERP数值越大，代表权益类补偿越多。ERP代表了股票资产相对于无风险利率的额外收益补偿，通俗地说，反应的是股债投资的相对性价比。中信证券研究发现，风险溢价对未来一年内的股债相对收益的预测精度高达79%。历史上主要有5次ERP值从极端值恢复至1倍标准差...

OpenAI风波背后神秘项目Q-star浮出水面 谁打开了大模型的潘多拉...

无论如何,OpenAI的风波背后,隐含了AI行业内部一直悬而未决的问题:谁能被信任,来打开AI这个潘多拉魔盒?AI之所以能在科技巨头和世界领导人中引起焦虑,原因之一是,我们至今不知道AI为什么一下子变得如此智能?也没有搞清楚大语言模型中的“涌现”(Emergent)现象到底是怎么回事?这导致人类无法真正理解、预测或可靠地控制这...

“大芯片”的挑战、模式和架构

2.挑战:芯片的面积墙高性能计算系统需要更多的计算能力来支持许多领域的计算密集型工作。更多的计算能力需要更多的集成晶体管,这可以通过更大的芯片面积和更密集的硅结构来实现。然而,由于晶圆成本、良率和更复杂的设计规则问题,硅结构密度增长最近已经放缓。因此,实现更高计算能力的最佳方法是集成更大的芯片。然而...