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11.3美盘三大消息解读行情走势,原油反弹白银触顶天然气EIA如何布局?

  前言:若你是一个雄心勃勃的投资者,必须经过千百次的磨练和打击,也必须经历这种常人难以忍受的折磨,才能从中悟出真理。而若你是一个只想小赚怡情,能做就做,不能做就退出的交易者,那我建议你根本就不要来投资市场,因为这里的成功来的并不容易,赚钱也是不易。理性和判断力是投资与建仓最基本的能力,投资最重要的不是你一次能够赚取多少,而是你能不能控制风险,落袋为安,长久的立足生存。所谓读万卷书不如行万里路,行万里路不如阅人无数,阅人无数不如名家指路,名家指路不如名家带路。

  EIA利空行情暴跌企稳反弹,日内还会跌吗?

  1、EIA库存数据趁火打劫,油价再受排挤

  北京时间周三(11月2日)22:30,美国能源信息署(EIA)公布的截至10月28日当周原油库存录得增加1442万桶,预期值为增加101.3万桶,前值为减少55.3万桶。此前EIA原油库存连续两周录得下滑,本周EIA数据显示上周美国原油库存增幅远大于预期后,油价跌幅不断扩大,美油跌至45.25美元/桶,布油跌至46.78美元/桶。

   bei jing shi jian zhou san 11 yue 2 ri 22: 30, mei guo neng yuan xin xi shu EIA gong bu de jie zhi 10 yue 28 ri dang zhou yuan you ku cun lu de zeng jia 1442 wan tong, yu qi zhi wei zeng jia 101. 3 wan tong, qian zhi wei jian shao 55. 3 wan tong. ci qian EIA yuan you ku cun lian xu liang zhou lu de xia hua, ben zhou EIA shu ju xian shi shang zhou mei guo yuan you ku cun zeng fu yuan da yu yu qi hou, you jia die fu bu duan kuo da, mei you die zhi 45. 25 mei yuan tong, bu you die zhi 46. 78 mei yuan tong.

  2、“小非农”先打头阵,美指雪上加霜

  周三(11月2日),堪称“赛非农”的美国10月ADP就业人数意外远逊于预期,美元多头遭到“当头一棒”,美指走势“雪上加霜”,触及三周低位。而与美元美指走势相反的大宗商品,黄金多头吹响反攻号角,现货黄金一举击穿1300美元/盎司大关。原油则受OPEC成员国10月原油出口量激增、减产希望减退、俄罗斯10月产量再创新高以及EIA原油库存猛增等多重利空因素打压急剧下滑。

  3、口头减产,动手增产——OPEC减产的信心从哪儿来?

  根据原油数据统计机构Clipperdata的最新数据统计沙特、伊朗和伊拉克在10月份的原油出口达到了近年同期的最高位。这样的举动,我想没有人会相信他们会真的妥协减产,减产就是割肉,而割肉给谁?当然是偷着乐的美国页岩油,再加上非OPEC第一产油国俄罗斯用实际行动表明自己的态度,早在月初就把产量拉倒了11230万桶/日上的历史记录。市场对OPEC的信心已经大大不足。

  金山总结:目前油价在45的支撑位上漫步游走,但下跌的阶梯还是在慢慢搭起来,还是那句话,OPEC没有实际减产行动,一切协议都是空头支票,更何况协议还不能完全达成一致,再加上原油的季节性低迷,若没利好消息,

  下半年的油价只能是进一步跌破,只等跌破43美元。本周重要数据居多,行情波动大,金山提醒各位朋友做单严格带好止损。金山老师朋友圈威信JAYZ1668,实时更新原油 沥青 白银 天然气等最新产品最新的金融咨询,科学的资金管理方法,以及精准的操作策略,欢迎添加关注.

  原油沥青日内走势分析:

  金山认为欧佩克边谈冻产边增产,以至于目前市场对其失去信心,昨日早间的API数据犹如当头一棒将午夜反弹上的油价迅速压至46.2美元,加之近期美国总统的竞选问题也达至极点,另外一点美联储加息问题也是老生常谈,事实上并无实际动作。昨天EIA数据出来后,油价大幅下挫至45美元附近,从日线上看,K线运行与布林带下轨附图上MACD绿色动能柱放量,下方行情暂时是受到了45美元的支撑。

  昨日行情虽然在消息面刺激下跌至44.96美元而止稳,油价后半夜触底反弹至45.5一线,日线整体上空头不变,随机指标KDJ勾头向上发散,空头动能减弱,日内上方建议关注5日均线46.5的压制,行情触及金山认为可以空单进入,从四小时线上来看,MA均线向下发散,MACD指标快慢线向下延伸,动能绿柱开始缩量,价格下破下行通道下轨后反弹,KDJ三线走平聚合形成金叉,KDJ粘合成走平状,短期内金山认为空头力量不足。日内行情暂时金山老师认为油价会出现盘整性的调整,下方关注45美元的支撑情况,操作上金山仍然建议以高空为主,低多为辅。原油实时行情操作建议,多空解套添加金山老师威信公众号“金仰止”获得一对一在线指导,非实仓客户不提供风险控制策略!

  美原油操作建议:

  1、美原油反弹46.3-46.5空单进场,止损0.4个点,目标45.5-45.4;

  2、美原油触及45美元多单进场,止损0.4个点,目标45.6-45.7;

  宁贵沥青操作建议:

  1、宁贵沥青反弹4420-4430空单进场,止损30个点,目标4380-4370;

  2、宁贵沥青触及4340-4330多单进场,止损30个点,目标4370-4380;

  原油多单解套:

  现在油价创近一个月的新低,如果现在手上有多单的,应该没有在昨天高点附近追的多吧,如果有,那我要佩服你的勇气了,美油前天跌了两美元,你都不出。现在小时线上有反弹的迹象,上方反弹的阻力位在46.0-46.5区间,所以多单到此位置既可以出局,如果仓位资金大的,现在可以适当补多,反弹之后全部出局。金山我也一直强调,单子解出来之后,就先不要着急操作,找准点位再来进场。如有不懂,详询金山老师。

  为什么金山老师会每天花这么多时间去编辑文章而不是给出干巴巴的盘面以及枯燥的点位,只是因为我一再强调趋势的重要性,并且在分析的同时我想让更多的朋友能看懂,希望大家能多学点东西。一个好的做单思路比一单两单的盈利更重要,你看中的只是一两单的喊单就不要来找我,我注重的是思路,对于趋势的把握,对于行情的布局和仓位规划,志同道合的人欢迎联系金山老师。

  白银行情走势技术分析---

  昨日的美国ADP就业数据小幅差于预期导致美盘时段行情二次拉升,不过凌晨的美联储会议纪要上显示,美联储对12月加息的信心很足,使得美元指数得到一定的支撑大宗商品回落。不过这样的过程能否延续需要看美国大选最终的结果,本周由于希拉里邮件门被FBI从启调查导致其支持率连续回落,而特朗普的支持率进一步上升是导致美元回落大宗商品拉升主要动力,而下周就是最终的大选结果,关注这两位有史以来最差总统的动向是近几日基本面的关键,今日的基本面主要关注20:30的美国上周初请失业人数和晚间22:00的美国耐用商品订单即可。

  白银,短期行情遇阻回落,我认为与黄金一样,在非农之前多头已经力竭,非农影响我们暂且不论,在这之前肯定没什么上升空间了,周二白银上升幅度很大,而昨天已经涨不动了,短期白银与黄金一样,会在较高位置形成震荡,我仍然认为白银上涨18.7也一样见顶,或者会构筑顶部形态,所以涨两天差不多了,今天在昨天高点一带做空,持有看后面回落情况,反正现在上涨基本到位,空单做进去基本没什么风险,拿到非农前再说;日内操作建议,白银18.7附近空,止损18.9,目标18.4、18.1!回踩18.1附近多单进场,目标看18.5--18.60.回踩18.10附近做多,目标18.50--18.60.实时操作建议,白银非农提前布局可咨询金山老师微信公众号“金仰止”获取联系方式

  天然气技术面分析及晚间EIA策略布局---

  11月无疑是个超级周月,天然气经过1日的一波大跌,日内跌幅300余点,5000点整数大关已然失守。而昨日早盘再次大幅低开,下方屡创新低,明显的空头信号已然给出。昨日日内也是一波150个点的暴跌,虽有反弹,但并没有破位金山给出的4900一线,之后也是一路震荡下行之势,最低打到4750。

  日线级别,昨天天然气在5日均线上下徘徊后并未站稳,最终收盘在5日均价下方,再次走弱,累积了两天的多头势力惨遭血洗,大阴吞没前两日涨幅,很明显的“乌云盖顶”走势,在以往的交易模型当中,次日再次收取阴线是高概率事件,其实经过前短十来个交易日的下跌,仅仅两天的上涨并未使得附图指标有强势信号,日线级别全部显现为弱势。再看4小时周期天然气价格在走高至布林线上轨后连续回落,布林线收口完毕,现在三轨走平继续向下发散,K线运行在布林线中轨下方,即将蓄力展开新一轮的收割行情。1小时周期附图指标MACD绿盛能量柱缩减,KDJ指标三线粘合向上,RSI指标低位走平。金山老师建议反弹做空思路。同时,重点关注晚间天然气EIA库存数据。

  天然气操作策略:(EIA数据公布前)

  1、稳健反弹4830附近空单,止损40点,点位看4700附近,破位持有;

  2、激进者天然气4750一线多单进场,止损40个点,目标看4800上方;

  3、如果反弹比较强力,行情直接走到4880上方,则建议在4930附近空单进场,止损4970,目标直接看到4800整数关口;

  今晚天然气EIA简单四点:1、总体的趋势;2、EIA前行情的走势;3、结合过去EIA的数据去考虑;具体如何操作联系金山老师在线指导分析;

  写了这么多,只希望能够给迷茫的你们带来一点方向。如果你觉得我适合你,我们一起共赢,不适合,我祝愿你,早日找到合适的。成功者为失败找原因,失败者为失败找理由,你属于哪一种?当你做好这三点,你只会,该赚的时候多赚,该亏的时候小亏!这个世界没有早知道,涨涨跌跌是心态,浮浮沉沉是人生,无论是投资投资股票期货,还是白银原油,我们都应该掌握一个平和的心态,作为投资者必须时刻清醒的意识到投资是有风险的,必定时刻做好规避风险的措施,从而获得极大的成功的可能。

  文/金山仰止 关注微信公众号:金仰止 获取一对一在线指导联系方式。

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发布时间:12:44:46


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如何用大数据找到客户

Intetix Foundation(英明泰思基金会)由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立,致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家,以及分布在全球的志愿者,我们创造性地践行着我们的使命:为美好生活洞见数据价值。

原作者:1.Jeroen D’Haen 2.Dirk Van den Poel 3.Dirk Thorleuchter

摘要

一般来说,新客户获得的过程对销售代表而言压力颇大。幸运的是,销售代表们可以运用一些模型来帮助自己选择”正确的” 潜在客户。在选择“正确”潜在客户的过程中有两样重要因素:潜在客户成为真正客户的可能性,以及其成为客户后带来的收益。本文主要讨论后者。本文对现存的文献贡献主要有两点:首先,给出了两种数据源——网络数据和可获取的商业数据的预测效果,其目的在于找出作为收益预测输入时具有更高精确度的一项,并且研究结合使用能否提高精确度;其次,研究了不同数据挖掘技术的预测效果。结果表明(bagged)决策树(模型)在现实生活中的精确度更高。使用网络数据优于商业数据,而二者的结合使用更优于其单独使用。尽管商业数据在统计意义上颇为重要,但其附加价值相当有限。

1、介绍

新客户的获得是循序渐进的过程,只有部分特定的潜在客户才会成为真正的客户。一般来说,这个过程对销售代表而言压力颇大。幸运的是,销售代表们可以运用一些模型来帮助自己选择”正确的”潜在客户。在选择“正确”潜在客户的过程中有两样重要因素:潜在客户成为真正客户的可能性,以及两元5包的微信红包群语音应答系统_星玄未来两元5包的微信红包群平台其成为客户后带来的收益。本文主要讨论后者。本文旨在设计出一个能够预测其能否带来收益的模型。然而,此收益模型的主要瓶颈在于缺乏高质量的数据。本文将介绍一个新的数据源,并且比较它和传统数据源的表现,此外,我们将不同的数据挖掘技术和不同的数据源进行组合比较,并给出哪种组合能有更高的精确度。

构造一个高质量的预测收益模型的先决条件是要能获得高质量的数据。大多数模型都依赖于从特定供应商购买的商业数据。而从网络获取的文本信息被作为较新的模型数据源用于研究,运用网络挖掘和文本挖掘技术能从现存的或潜在的客户的网站上收集这类信息(Thorleuchter, Van den Poel, & Prinzie, 2012)。然而文本信息很少用作企业分析的输入(Coussement & Van den Poel, 2009),因为网络数据包含难以分析的非结构化数据,而隐式索引技术能让数据更结构化且可被用于模型的输入(Thorleuchter et al., 2012)。

本文对现存的文献贡献主要有两点:首先,给出了两种数据源——网络数据和可获取的商业数据,的预测效果,其目的在于找出作为收益预测输入时具有更高精确度的一项,并且研究结合使用能否提高精确度。其次,研究了不同的挖掘技术的预测效果。因此所有的研究问题能阐述如下:技术与数据源的何种组合是最精确的。本文与Thorleuchter et al. (2012)给出的论文之间的差异也彰显了这两点主要贡献。本文研究并比较了不同数据源和数据挖掘技术而不仅限于简单地对网络数据运用逻辑回归方法。这样就有一个清晰的基准(即商业数据)与网络数据作比较。因此本文可被看作是将从通过数据挖掘技术从网上获得的文本数据作为收益模型输入的首次真正尝试,并且本文将详细描述观测到的结果。

本文余下部分:首先比较网络数据和可获得的商业数据,再深入研究不同的数据挖掘技术,而结果将在对于所用数据的简单介绍后给出,最后就是我们的结论,以及对于本文局限性的论述和对后继研究的建议。

2、网络数据与可获得的商业化数据的比较

现今大多公司构建了包含大量客户信息及购买行为信息的大容量数据库(Shaw, Subramaniam, Tan, & Welge, 2001),而数据挖掘技术则被用于提取出隐藏于这些数据库中的信息(Mitra, Pal, & Mitra, 2002)。然而,这种数据源并不适于辨识出有价值的潜在客户(Arndt & Gersten, 2001)。公司构建的数据库只能代表其内部信息,即只会包含该公司自己的客户的信息。

3、数据挖掘技术

逻辑回归

决策树

决策树有几个特别的优点(Tirenni, Kaiser, & Herrmann, 2007)。决策树是非参数方法,其单调预测变换时不变的(即无需变量变换)。参数化方法在数据维度较高情况下结果较差(我们所用数据即高维数据)(Petersen,Molinaro, Sinisi, & van der Laan, 2007)。另外,决策树在异常值的影响下是粗略的,图一给出了一棵简单的树可视化描述。

装袋(Bagging)

评估标准

5、结果

表1展示了不同数据来源下的数据挖掘技术的全部结论。表1告诉我们数据装袋是效果最好的(有最佳的AUC)。同时,与商业数据相比,网络数据可以产出更好的结论,与数据来源结合起来则会更佳。但令人奇怪硅基生物 两元5包的微信红包群_星玄未来两元5包的微信红包群平台的一点是,当商业数据和网络数据结合在一起时,AUC却会比单独使用商业数据两元5包的微信红包群的个人隐私_星玄未来两元5包的微信红包群平台时更低。这可能是因为逻辑回归分析无法处理高维度,尤其当应用选择法时。最终,回归适合了理想模型。此外,在网络数据及数据结合的案例中,更先进的数据装袋技术优于回归分析,而在商业数据模型中,预测性能方面没有安卓两元5包的微信红包群编程语言_星玄未来两元5包的微信红包群平台什么不同。因此,可能是网络数据比商业数据包含更多的噪音干扰,且在自然中是非线性的。进一步的分析会展示这些结果是否是统计上显着的。

无论使用哪种类型的数据,决策树的AUC都为0.5。因为因为决策树修剪后,只有根节点仍保持。结果,决策树只给出一个不变的价值作为预测。在表2中我们可以看到,与决策树相比,回归和装袋树(同最高的AUC一起测验)有明显更高的准确性。装袋树和回归没有显着不同。图2中回归线和装袋树相交,也对这一点做出了阐述。

图2 ROC曲线-商业数据

至于网络数据,比起回归和一般决策树(表3)来,明显是装袋具有更高的准确性。图3显示装袋树与其他任何数据挖掘技术都没有相交。回归比决策树表现更好,但准确性仍较低(AUC=0.56,表1)。

图3 ROC曲线-网络数据

下一步就是将数据来源结合起来(网络+商业上可获得的外部数据),看看不同的数据挖掘技术的预测表现是什么。回归又一次比决策树效果更好(表4),尽管AUC仍较低(AUC=0.56,表1)。

此外,当结合两种数据来源时,回归效果比单独使用商业数据时更差(表1)。装袋树有最高的AUC,效果比回归和一般决策树更好(表4)。图4也清晰展现了这一点。

图4 ROC曲线-两种数据结合

最后一步是针对每个数据来源(在本例中是装袋树)比较出最佳的数据挖掘技术,并找出哪种数据类型会得出最佳结果。网络数据比商业数据结果好,但结合两种数据会提升预测表现(表5)。图5以图片形式生动展现了这一点。当装袋决策树时,也可能会得到重要变量的一个测量值。前十名的重要变量中绝大多数是网络数据变量,但其中的两个是来自商业数据集的。贷款和资本分别是重要变量的第四位和第九位,它们是预测公司盈利能力的两个重要指标。

图5 ROC曲线-最佳数据挖掘技术

6、结论与讨论

本文的目的是研究在预测客户盈利能力时,使用哪种数据来源并应用哪种数据挖掘方法更为有效。所研究的方法有逻辑回归、决策树和装袋决策树。所使用的两种数据类型为:来源于网络挖掘的数据和购买自专业卖主的数据。网络数据免费且人人都可通过互潜伏在我们身边的两元5包的微信红包群_星玄未来两元5包的微信红包群平台联网途径获得。不考虑数据来源的话,装袋决策树提供了最高的AUC(除商业数据外——在商业数据中,回归的表现同样好)。与商业数据相比,网络数据有更高的预测表现,但将两类数据结合的话,则会得到最好的结果。这对管理具有启示。在建立模型时,装袋决策树应该比逻辑回归和一般决策树更受欢迎。而且,网络数据是该模型理想的起点输入。如果预算允许购买外部数据的话,还可以将其与网络数据结合去提高模型未来的预测表现。不过,需要做一个成本效益分析,看看付出高额的数据购买费用是不是合理,因为预测表现的增长往往会比较小(相对而言)。

7、局限与进一步研究

本文所使用的定义是作为变量的,每年都不同。此外,数据集既要包括公司的老客户也要包括新客户。进一步的研究在定义变量时应该覆盖这段时间的部分。第二个局限是,由于使用了特殊的修剪法,决策树的AUC总是0.5。但是,我们确信,就算使用了不同的修剪方法,单一的决策树也不会给出令人惊喜的结果。正如第一部分中的解释一样,在客户获得的过程中,两个因素起作用:潜在客户成为真正客户的可能性,以及其成为客户后的盈利能力。本文使用数据来源与数据挖掘技术结合的研究方法,关注于客户盈利能力的预测。进一步的研究应当关注是否应当在客户获得模型中使用网络数据,这已超出了本文的研究范围。

参与人员:策划-徐睿艺、樊茜茜;编译-陈圣聪、郭烨;编辑-裴懿萱;

推广-申洪浩、程杰超、周宇琪、李华芳

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