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作者:贵州快3遗漏号码查询发布时间:2020年03月30日 07:04:43  【字号:      】

通过数据回测,笔者发现,基本面数据对黄金的量化择时(利用数量化的方法,通过对各种宏观、微观指标的量化分析,试图找到影响大盘走势的关键信息)起到一定效果,在不加杠杆的情况下,总体年化收益在7%以上。在数据降维后,研究发现,黄金基本面数据较为核心的影响因素为美国10年期国债收益率和CPI,美元指数和VIX指数对基本面数据的整体影响则较弱。

数据处理数据预处理商品期货的基本面数据具有种类多、时间离散、公布时间不规律等特点,需要对其进行预处理,预处理的主要目的是将其转化为可以对比分析的数据。对其进行数据公布频率的分类,并将其在时间上进行对齐处理。在数据处理时,要注意美国数据的公布时间和国内数据公布时间的时区差异,以及月度和季度数据公布的滞后性。

在白云区都溪林场森防办公室内,贵州快3网上投注平台一块大屏幕不停循环播放着“风景画”。画面被切成几块,中间一块大的,是一片林子;周边几块小的,也是树林。镜头切换不大,内容变化较小。

图为收益净值和仓位控制后净值

Z—Score模型由于基本面数据量纲不统一,需要将其处理成无量纲且可对比的数据。在基本面分析中,一般采用Z-Score的方法对基本面数据进行处理。Z-score模型是以多变量的统计方法为基础,以破产企业为样本,通过大量的实验,对企业的运行状况、破产与否进行分析、判别的系统。具体处理方法为,将原始数据减去一段时间的均值再除以这段时间数据的标准差。Z-Score数据能够真实地反映一个分数距离平均数的相对标准距离,能确实反映原始数据的波动率信息。

量化回测变量选取首先要确定降维后的变量个数,贵州快3倍投计划表其次通过对其波动变量方差占比进行分析,最后选出对变量集合波动贡献较大的变量。

在极端情况下,短轴退化成一个点,那么就只能用长轴的变量来解释数据点的所有变化,就可以把二维数据降至一维。不过,坐标轴通常并不和椭圆的长短轴平行,就像上图所展示的那样。因此,需要构建新的坐标系,使得新坐标系的坐标轴与椭圆的长短轴重合或平行。这需要用到坐标变换,把观测点在原坐标轴的坐标转换到新坐标系下,同时也把原始变量转换为长轴的变量和短轴的变量,这种转换是通过对原始变量进行线性组合的方式而完成的。

数据回测对降维后的两个变量进行处理,贵州快3和值计划网构建与黄金价格的关系,其较为直接的想法是对两个变量进行赋权,构建成一个包含两个变量的线形变量。

图为主成分分析法降维正态分布

综合变量被设计成一个与黄金期货价格正相关的变量。从原始变量和降维后变量关系图中可以看出,principalcomponent1与美国10年期国债收益率相关度较高,由此可以判断它与黄金价格为负相关关系;principalcomponent2与美国CPI、PPI相关度较高,由此可以判断它与黄金价格为正相关关系。不过,在构建变量时,不能简单地做权重分布,还要考虑方向问题。

如今,接到报警后,平台结合远程视频监控,综合报警地址、报警电话、通知区县、是否火灾、火灾类型、市局出警等进行大数据分析处置,半个小时内就能确定灭火方案。基于大数据,人力物力配置更加优化,救火队员可以快速赶往现场,打早打小打了,森林防火工作效率得到显著提高。

应急指挥系统让森林消防练就“无影脚”——

和。我们把两个坐标基按行放置,作为变换矩阵,乘以原坐标,即对原坐标进行线性组合,可以得到该点在新坐标系下的坐标

从上图可以看出,和降维后数据关系较为密切的变量为美国10年期国债收益率、美国10年期国债实际收益率、美国CPI环比和PPI环比等数据,这说明在这10个基本面的变量中,单个变量对其他的变量影响较大的为以上四个变量。在实际分析中,美国10年期国债收益率、美国10年期国债实际收益具有较高的相关性,CPI和PPI长期走势趋于统一。因此,对基本面影响较大的两个变量可以概括为美国10年期国债收益率和CPI。部分数据,如各国央行和其他机构黄金需求量公布频率较低,经过数据处理后,整体波动不大,弱化了它对其他变量的影响。美元指数和VIX指数尽管公布频率较高,但整体对基本面数据影响较小。

图为变量波动方差贡献分布从波动的贡献来看,贵州快3遗漏号码查询波动率贡献最大的前四个变量对数据整体波动率贡献分别为25.24%、16.74%、12.85%和11.76%,均大于10%。考虑到后面两个影响较少和尽量精简模型输入,选取最为重要的两个变量。确定好最终的变量个数后,用主成分分析法对数据进行降维处理,降维后得到两个新的数据序列。

此后,贵阳市又开发建设了森林防火地理信息系统,包括森林防火接处警、灭火指导辅助决策、卡点管理、火灾档案管理、防火物资管理、防火案件管理、森林防火网络办公等业务。目前,贵阳森林防火地理信息系统在市县两级森林防火机构得到成功应用,并实现稳定运行。

天上有卫星、山上有监控、空中有无人机、地上有人。全方位、全天候、立体式的森林防火监测体系,就像装上了“千里眼”,任何火情都难逃法眼。

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影响黄金价格的主要因素黄金作为一种特殊的大宗商品,具有商品、货币和投资避险的多重属性。本文从黄金的供需、经济数据、金融资产三个维度中,选一些基本面因子对黄金价格的影响进行分析。

我们在研究某些问题时,贵州快3开奖手机版需要处理带有很多变量的数据。变量和数据虽然很多,但可能存在噪音和冗余。然而,主成分分析法可以用少数变量来代表所有的变量,用来解释研究者所要研究的问题,化繁为简,抓住关键,也就是降维思想。本文以黄金期货为例,通过对其基本面数据进行分析,提取了对黄金影响较大的10个基本面变量,使用主成分分析法对数据进行降维处理,并使用降维后的新变量构建黄金期货的量化择时策略。

原标题:主成分分析法在黄金期货量化策略中的应用

其次来看经济数据。黄金作为金融投资品,受到所处时期经济周期的影响,比如,经济滞涨时期,黄金的表现通常较好,投资者也更愿意将资金配置在黄金上。经济数据除了描绘当前的经济图景外,也会影响各国央行的货币政策。而以美联储为代表的大国央行的货币政策,也对同时期黄金价格走势产生比较大的影响。

。可以看到,变换后长轴变量的值远大于短轴变量的值。

原标题:贵阳:“大数据+”开启森林防火智慧模式

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图为相关变量线性转换主成分分析法的核心思想是降维,而降维的基础是变量之间的相关性。主成分分析法不要求所有变量都相关,但部分变量之间的相关性比较大才能满足降维的条件,否则强制对不相关的变量进行降维,主成分分析法就失去了实际意义。因此,对于价格内在影响因素相关度较强的期货品种,用主成分分析法进行分析研究是比较合适的,而对于影响因素相关度较弱的期货品种不适合。

最后来看金融资产。一方面,一些金融资产的变化可以直接影响黄金价格和投资者偏好。比如,在利率较低的时期,黄金的持有成本相对较低,配置价值也相对较高。外汇的波动会直接影响以该货币计价的黄金价格等。另一方面,一些金融资产和黄金受到相同影响因素的影响,价格波动有着较高的相关度,并且能够更好更快地反映当时市场的经济和金融氛围。

在短轴上,贵州快3遗漏数据统计观测点数据的变化比较小,如果把这些点垂直地投影到短轴上,那么有很多点的投影会重合,这相当于很多数据点的信息没有被充分利用到。而在长轴上,观测点的数据变化比较大。因此,如果坐标轴和椭圆的长短轴平行,那么代表长轴的变量直接可以从数据集的原始变量中找到,它描述了数据的主要变化。而另一个原始变量就代表短轴的变量,描述的是数据的次要变化。

图为原始变量和降维后变量关系(绝对值)

举例来说,一个观测点在原X—Y坐标系中的坐标为(4,5),坐标基为(1,0)和(0,1),如果长轴为斜率是1的线,短轴为斜率是-1的线,新坐标系以长轴和短轴作为坐标轴,那么新坐标基可以取为

主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)就是一种运用线性代数的知识来进行数据降维的方法。它将多个变量转换出少数几个不相关的变量来,但转换后的变量能比较全面地反映整个数据集。这是因为数据集中的原始变量之间存在一定的相关关系,可用较少的综合变量来表达各原始变量之间的信息。

贵阳,是我国首个国家森林城市,也是“大数据”之城。

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过去消防员接到火灾报警电话,需要用纸详细记录接警时间、地点、联系人等信息,光火情核实可能就要花1个小时以上。

根据以上分析,笔者选取了10个与黄金相关度较高的基本面指标进行分析回测,分别是美国10年期国债收益率、美国10年期国债实际收益率、美元指数、VIX恐慌指数、美国失业率、美国新增非农就业人数、美国CPI、美国PPI、美国ISM制造业PMI、各国央行和其他机构黄金需求。

变量分析为方便识别,贵州快3遗漏数据统计降维后的变量序列称为principalcomponent1和principalcomponent2。对原始基本面数据变量进行编码:fx为美国10年期国债收益率;realfx为美国10年期国债实际收益率;dollarindex为美元指数;vixindex为VIX恐慌指数;lossjob为美国失业率;offfarm为美国新增非农就业人数;uscpi为美国CPI环比;usppi为美国PPI环比;uspmi为美国ISM制造业PMI;balancedata为各国央行和其他机构黄金需求量。

那么主成分分析法是如何降维的呢?我们从坐标变换的角度来获得一个感性的认识。

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在构建监测体系基础上,贵阳市进一步建设了森林防火应急指挥系统,拥有接警管理、灾情管理、专题数据、业务管理和接警提醒等功能。

如果长轴变量解释了数据集中的大部分变化,那么就可以用长轴变量来代表原来的两个变量,从而把二维数据降至一维。椭圆的长轴和短轴的长度相差越大,这种做法的效果也就越好。本文以黄金期货为例,使用主成分分析法,对影响黄金期货价格的基本面变量数据进行降维,构建其量化交易策略。

为了守护好“林城”,贵阳市于2009年开始了森林防火信息化体系建设,森林防火管理工作进入智慧模式。

该量化策略近10年时间共交易58次,做多38次,做空20次,持有时间波动较大,最近一次交易为2019年6月10日收盘做多,多单持有至今。策略不经仓位控制的年化收益为8.22%,最大回撤为23.20%;经仓位控制后年化收益为7.15%,最大回撤为10.36%。

数据回测中,贵州快3开奖手机版采用黄金期货指数,资金不加杠杆,策略的开平仓费率设为0.02%,数据结果仅供投资者参考。用年化波动率对收益净值进行仓位控制,控制目标为年化波动率为10%,其收益走势如下:

主成分分析法在黄金期货量化策略中的应用

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图为降维后的变量走势由于前期做了数据的Z-Score处理,数据本身具有均值回复的特征,类似布林带指标,设定一个阈值,当综合指标低于阈值的反数时,做多黄金期货;在综合指标高于阈值时,做空黄金期货。为充分反映趋势,当做多时,综合指标高于阈值时平仓;当做空时,综合指标低于阈值的反数时平仓,平仓和开仓不同时进行,不做止损和止盈。

主成分分析法的核心思想我们在研究某些问题时,贵州快3第一期几点需要处理带有很多变量的数据。比如,研究房价的影响因素,需要考虑的变量有物价水平、土地价格、利率、就业率等。变量和数据很多,但可能存在噪音和冗余,因为这些变量中有些是相关的,那么就可以从相关的变量中选择一个,或者将几个变量综合为一个变量,作为代表。用少数变量来代表所有的变量,用来解释所要研究的问题,就能化繁为简,抓住关键,这也就是降维的思想。

总结本文对黄金期货的基本面数据进行分析,提取了对黄金影响较大的10个基本面变量,使用主成分分析法对数据进行降维处理,并使用降维后的新变量构建黄金期货的量化择时策略。

首先来看黄金的供需。作为一个大宗商品,黄金的上游供给量受到金矿开采以及废金回收的影响,而主要的下游需求可分为制造业需求(珠宝首饰、工业材料等)和金融投资需求。此外,像央行这样的大型市场参与者的售金、买金行为也会影响市场供需格局。

贵阳:“大数据+”开启森林防火智慧模式

具体来看,贵州快3注册平台在数学变换中保持变量的总方差不变,使第一变量具有最大的方差,称为第一主成分,第二变量的方差次大且和第一变量不相关,称为第二主成分。依次类推,i个变量就有i个主成分。其中,Li为p维正交化向量(Li×Li=1),Zi之间互不相关且按方差由大到小排列,则称Zi为X的第i个主成分。设X的协方差矩阵为Σ,则Σ必为半正定对称矩阵,求特征值λi(按从大到小排序)及其特征向量。可以证明,λi所对应的正交化特征向量,即为第i个主成分Zi所对应的系数向量Li,而Zi的方差贡献率定义为λi/Σλj,通常要求提取的主成分的数量K满足Σλk/Σλj>0.85。




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