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作者:新万博代理好做吗发布时间:2019年12月06日 09:50:17  【字号:      】

2.周四(12月5日)公布的美国10月贸易帐为逆差472亿美元,较前值-525亿和预-486亿有所改善,录得2018年5月以来最低水平。评论称美国10月进口下滑,令贸易逆差连续第二个月降低,跌至近一年半以来新低,或将提振四季度美国GDP增速。

3.周三(11月27日)公布的10月份耐用品订单增长0.6%,而经济学家预计下降0.8%。与此同时,初请失业金人数从22.7万人降至21.3万人。第三季度GDP修正为增长2.1%。这高于此前1.9%的水平。

1.周四(12月5日)公布的美国10月耐用品订单月率为0.5%,万博代理返点高较前值和预期0.6%略为下降。2.周三(12月4日)公布的美国11月ADP就业报告仅增加了6.7万个工作岗位,这与市场预期的增加15万个就业机会相去甚远。ADP就业数据公司副总裁Ahu Yildirmaz表示,11月美国劳动力市场出现放缓的迹象,商品生产商依旧处于挣扎状态,但服务业提供商在医疗保健及专业服务的推动下,依旧保持着正增长。

该项目利用Caltrans传感器从加州高速公路上收集而来的数据,产生了新颖的算法,能够在15分钟的循环制基础上,进行准确预测。然后,该团队利用Connected Corridors系统收集的实时交通数据,验证并集成了该新算法。Connected Corridors系统是一个实时交通数据中心,可扩展机器学习库Spark Mllib,Spark Mllib会提供机器学习模型,可以在集成学习框架中使用此类模型。该研究的具体成果是在高速公路上安装传感器的地方预测了交通流量,进而能够预测高速公路入口的交通流量需求以及高速出口的交通流量。

Caltrans和Connected Corridors正在洛杉矶县I-210试点实施该系统。研究人员采用南加州市、县和州的实时数据,目标是通过执行经过协调的多司法管辖区交通事故响应计划,以限制交通事故的负面影响,提高Caltrans的实时决策能力。该系统的首个版本将于2020年部署于阿卡迪亚、杜阿尔特、蒙罗维亚和帕萨迪纳等城市,并计划部署到该州的各地。

纽曼认为黄金价格在2020年平均达到1500美元/盎司以上,并可能升至1650美元/盎司附近。该咨询公司预计2019年平均价格为1400美元左右,高于2018年的1270美元。

集成学习部分解决了交通中有不同类型车辆的问题,万博代理申请指南但是没有解决因施工或事故突然导致的交通变化问题。该研究小组利用在线(实时)学习技术,使该算法不仅能够学习过去的情况,还能够沿路实时适应新的交通状况。

周四市场观望气氛浓重,交易员正在等待的美国经济数据是美国劳工部周五的就业情况报告。关键的非农就业人数预计将增加约18.5万个职位。周三的11月ADP全国就业报告仅增加了6.7万个工作,这与市场预期的15万个增长的预期相差甚远,并且许多人认为周五的就业人数也将不乐观。

目前从技术上看,白银多头失守18关口后,多头的技术优势已部分失去。多头近期的目标是重返17美元大关并攻克18.00的阻力位;空头的目标则是控制金价在17大关下方,并拉低至16的关口。第一阻力位为17.10美元,其次是17.50美元。第一支撑位在日内低点16.78美元;其次是16.70美元。

4.周二(11月26日)公布的十月份美国新屋销售低于预期后,九月数据被大幅修正为上行。美国商务部周二表示,上月新屋销售微跌0.7%,至按季节调整的年化率为73.3套;9月份的销量被修订为73.8万套。市场普遍预期十月份销量将增长1.1%。就房价而言,报告称,上个月出售房屋的中位价格为31.67万美元,而平均价格为38.33万美元。

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该算法还可以与上述技术相结合,以更准确、更及时地预测交通,并有助于实时控制交通,如改变交通路线、改变交通灯配置等纠正措施。

周五重点关注21:30 美国11月季调后非农就业人口美国11月失业率23:00 美国10月批发销售月率美国12月密歇根大学消费者信心指数初值待定 第7届欧佩克和非欧佩克部长级会议新闻发布会劳伦斯伯克利国家实验室利用集成学习算法 实时准确预测交通流量

多头上攻 白银T+D周四夜盘上涨

伦敦咨询公司Metals Focus的董事Philip Newman说,2020年全球经济疲软可能意味着金价走高。他指出,世界范围内仍然存在大量的负收益债券,这也有助于金属。

基本面利空因素:1.周四(12月5日)公布的上周季调后初请失业金人数为20.3万人,低于前值21.3万人和预期21.5万人,仍保持在较低水平。

在伯克利大学实验室与Caltrans的合作项目中,万博体育代理该集成模型考虑了各个子模型之间的相互依赖性,并且分配了“投票份额”以平衡个体的性能和相互依赖性。相对于对较老历史的预测性能,该模型更看重对最近时间段的预测性能。最后,该合成模型在预测精度和稳定性方面优于测试中使用的任何单一模型。

集成学习是一种将不同的学习者(单个模型)组合在一起,以提高该模型的稳定性和预测能力的技术。长期以来,机器学习研究人员一直在研究该技术。交通流量的特殊之处在于具备时间性;交通流量的测量值会随着时间变化而变化,不同的单个模型的预测结果也是如此。




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