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均线论文最新视觉报道_股票均线理论(2024年12月全程跟踪)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

均线论文

机器学习预测数字金融资产价格的研究评述最近有一篇论文引起了我的注意，它用机器学习来预测数字金融资产的价格，特别是非同质化代币（NFT）和去中心化金融（DeFi）在COVID-19疫情期间的变化。这个研究框架非常有意思，涵盖了技术指标、宏观经济指标、媒体炒作和情绪相关的特征，以及非线性特征工程和集成机器学习。数据和特征工程 𐟓Š 论文使用了8种加密货币（包括AAVE、BANCOR、ENJ等），9个技术指标（如MA5），5个宏观经济指标（如以太坊和比特币的日收盘价格、经济政治不确定性指数、原油和黄金价格），以及6个媒体指数（如恐慌指数和媒体炒作指数）。这些数据被用来训练和测试模型。预测建模 𐟧 论文采用了两种主要的机器学习模型：ISOMAP-GBR和UMAP-RF。等距映射（ISOMAP）和统一流形近似与投影（UMAP）技术类似于主成分分析（PCA），与梯度提升回归（GBR）和随机森林（RF）结合，以实现预测分析。模型性能评估 𐟓ˆ 论文将ISOMAP-GBR和UMAP-RF模型与决策树（DT）、支持向量回归（SVR）、自回归综合移动平均（ARIMA）和季节性自回归综合移动平均（SARIMA）模型进行了比较。通过Kruskal-Wallis测试，发现ISOMAP-GBR和UMAP-RF模型的性能优于其他模型。模型解释 𐟔 论文还对模型进行了详细的解释，特别是对ENJ的预测进行了特征影响分析。结果显示，技术指标在解释ENJ动态中占据优势，而ETH和BTC也具有显著影响力。此外，原油价格（OIL）也成为一个关键因素，显著解释了价格变化。个人思考 𐟤” 这篇论文不仅展示了机器学习在预测数字金融资产价格方面的潜力，还提供了许多有用的见解。例如，ETH和BTC对所有币种的高预测能力，以及OIL与币种之间的非线性关联。这些发现不仅对学术研究有价值，也对实际投资有一定的指导意义。总的来说，这篇论文是一个很好的例子，展示了如何结合多种数据源和机器学习技术来预测数字金融资产的价格。如果你对机器学习和数字金融感兴趣，强烈推荐你读一读这篇论文！

日本艺术留学：综合类院校申请全攻略 𐟎“ 申请指南： 𐟏려𘜤𚬥䧥�完成12年义务教育，年满18周岁 EJU全科考试成绩，托福或雅思需提交小论文，并参加面试 𐟏렦—駨𛧔𐥤祭报ˆ12年义务教育，年满18周岁 EJU考试成绩一般需达到330分以上 𐟏력𚆥𚔤𙉥ᾥ䧥�完成12年义务教育，年满18周岁托福成绩需达到85分以上 𐟏렦—妜쥤祭报ˆ12年义务教育，年满18周岁日语水平需达到中上级，能够进行小论文写作，并参加面试 𐟏렧푦𓢥䧥�完成12年义务教育，年满18周岁留考日语➕文综➕数学，或留考日语➕数学，各科分数需在平均线以上 𐟏력䧩˜ꥤ祭抩똤𘭥𙳥‡成绩需达到70分以上托福成绩需达到80分以上 𐟏력𑱦⨥�™⥤祭报ˆ12年义务教育，年满18周岁日语N2水平或以上 𐟏렦豧𞎦ž—大学完成12年义务教育，年满18周岁 N2证书或EJU日语200分以上，并参加面试 𐟏력𘝤𚬥𙳥ŸŽ大学完成12年义务教育，年满18周岁日语N2水平或以上，并参加面试更多日本院校信息，敬请关注！

29日收评：连续发文预测波段逃顶！力助网友避开惨烈下跌！本人在付费订阅栏目的视频、图片均有相关预测文章展示，欢迎查看亲自验证！春江财富在上周五、周六、周日、以及昨天连续发文预测大盘将在本周初见顶！昨天28日午评，春江财富在付费订阅栏目发文预测，“多方开始显露出欲振乏力的迹象。就短线预判而言，继续维持近日一致观点，大盘近日有望形成短期的波段高点，网友后市需小心为宜，可奉行逢高减持、不追涨的操作策略。” 结果，今天大盘如期波段见顶，就此展开下跌波段！今天沪指冲高回落，终盘录得一根实体阴线，并对昨天的阳线形成吞吃。那么，接下来大盘将何去何从？哪里是本轮下跌波段的第一目标位？今日，主要有以下几大消息影响市场：第一、落袋为安！主动权益基金连续10个季度遭净赎回。从最新披露的数据来看，超八成主动权益基金今年三季度遭到持有人赎回。近年来主动权益基金亏损严重，引发持有人不满。出于止盈心理，一部分基金持有人在基金出现浮盈后，有可能进行一定的止盈操作，造成主动权益基金的净赎回压力。第二、从市场热点来看，智谱AI概念成市场新晋热点，电广传媒、豆神教育等多股逆势走强。有报道显示，中国独角兽企业智谱AI抢先上线了AI助理工具。该软件无需手动操作，用户对着手机说话（发出指令），便可让其自动打开手机上的各类App，进行网购、点外卖、订高铁票，甚至发微信、抢红包、评论朋友圈、整理笔记并生成攻略、总结论文。开源证券称，智谱AutoGLM大幅提高AI Agent的实用性，或推动AI Agent用户渗透率及商业化空间打开。第三、而在下跌方面，文化传媒、互联网服务、通信设备、半导体、光伏设备这五大板块成为市场的主要杀跌力量。其全天主力资金分别净流出51.95亿元、48.19亿元、47.92亿元、46.03亿元和45.52亿元，高居两市板块排名前五位。 29日收评之后市展望：正如春江财富所预测的那样，大盘如期波段见顶，展开下跌波段。今日，沪指高位杀跌，并下破5日均线、直逼下方的10日均线。就短线预判而言，今天盘中低点3284点已经接近本轮下跌波段的第一目标位，网友不妨对此给予一定关注！本人的预测文章，每个日线级别的上升（或下降）波段有三个目标位，其中，第一、第二目标位在波段趋势中将有调整（或反弹）发生，需要注意的是，第一目标位视调整（或反弹）力度有五成概率形成二次触顶或触底；而第三目标位一般为波段顶部或底部，是最重要的逃顶（或抄底）时机。（一家之言仅供参考）

李大霄：“行情不太正常”，部分踏空资金不问“青红皂白”地买进

《管理世界》中的5个有趣工具变量案例工具变量在实证论文中可是个“利器”，能帮你缓解内生性问题，让普通话题变得有趣起来。今天，我就来分享几个在《管理世界》上看到的有趣工具变量案例，顺便聊聊这些论文的写作范式，供大家参考。数字金融发展与家庭金融资产组合有效性 𐟓ˆ 在这篇论文中，被解释变量是家庭金融资产组合的有效性，用夏普比率（Sharp Ratio）来衡量。核心解释变量是北京大学的数字普惠金融指数（PKU-DFIIC）。而工具变量的选择很有意思：一是到省会城市的球面距离乘以全国数字金融发展指数的均值；二是所在城市7年前的移动电话使用率（市区有移动电话的家庭户数除以市区总户数）。机器人的就业效应：机制与中国经验 𐟤– 这篇论文的被解释变量是企业从业人员数量，核心解释变量是工业机器人进口。工具变量的选择也很巧妙：一是上一年度机器人进口来源国的汇率水平；二是上一年度行业内机器人平均进口强度；三是上一年度地区最低工资水平。数字经济、非农就业与社会分工 𐟌 在这篇论文中，被解释变量是一个虚拟变量，表示是否从事非农工作。核心解释变量是“宽带中国”政策的DID交乘项。工具变量则是到“八纵八横”光缆骨干网节点城市的球面距离乘以是否开始实施“宽带中国”政策的时间虚拟变量。工业机器人、工作任务与非常规能力溢价 𐟒𜊊这篇论文的被解释变量是月工资的自然对数，核心解释变量是“企业是否使用机器人”的虚拟变量。工具变量则是所在城市对机器人使用的补贴强度。交通基础设施建设与产业结构升级 𐟚„ 最后，这篇论文的被解释变量是产业结构指数，核心解释变量是高铁开通的DID交乘项。工具变量则是历史上的铁路发展水平。这些论文不仅在工具变量的选择上很有创意，写作范式也值得大家学习。如果你在实证论文写作上有任何问题，欢迎留言讨论！

有人说，博士起薪比硕士高了快一倍，为什么很多人都劝退博士？整体上看，博士的工资并不比硕士高多少。这一点可以从很多大学发布的薪资调查报告上看出来，，博士的薪资基本上与硕士相当，或者略高于硕士，绝到不了两倍的程度。出现这种情况是因为博士大多数的就业去向还是科研机构，只有一些相对热门或者市场需求较高的专业才可能会去企业。而大多数科研机构开出的薪资并不高。以前些年热门的计算机专业为例，应届生去大厂的“白菜价”可能达到三四十万以上，但如果一个博士去普通高校，则到手的工资很可能只有十几万。当然，通过做项目、拿绩效等，有些人也可以把自己的收入提升到三四十万甚至更高，但这个是有不确定性的，并不能作为一个常态来看。而对于普通的专业来说，差距也没有那么大。例如一个文学专业的硕士考上了某地的公务员，而博士入职了当地的高校当老师，那么只看工资收入的话，两个人基本上是差不多的。因为高校一般在地级市或者省会城市，而高校普通讲师的工资一般就在五六千至一万上下，公务员的工资差不多也就是这样了。在某些地区，甚至是公务员的收入远高出大学教师。当然如果把对比的范围扩大到全体的博士和硕士的话，肯定是博士的统计工资高一些。一方面，能够开设博士点的学校基本都是985、211以及一些有优势学科的一本院校，这比硕士院校的平均水平是要高的；另一方面，普通高校的硕士也不见得总能去高薪或者待遇较好的单位，高校和科研院所的工资虽说不上多高，但也不至于太低，还是能超出硕士的平均线的。所以，在统计层面上，博士工资略高于硕士还是没问题的。但是仅从工资方面来看，读博士的性价比并不高。前面的对比是基于应届生而言，而对于去企业工作的应届生来说，正常情况下在工作三五年内通过调薪或者跳槽等方式，工资都会有大幅上涨，而这个涨幅会抹平甚至超过博士。而且对于以盈利为导向的企业来说，收入是上不封顶的，或者说收入的弹性区间很大。对于那些去行业知名企业工作的硕士来说，一切顺利的话，工作十年拿到年薪四五十万不算太难，但是对高校教师来说，就算是评到教授，算上外快，能拿到一年四五十万以上的也并不算很多。正因为如此，之前在有关是否要读博士的问题上，我曾经提出过这样一个简单的问题：你能否接受你在30到35岁的年龄段里，年收入大概是十几万左右？之所以定这个标准，是因为这是目前大多数高校给到新入职教师的一个基本待遇区间——十几后面的这个“几”根据各地的情况不同而定。有人可能会说“我肯定不去高校，我读博就是为了去企业挣大钱”，或者“你说的这个是普通讲师的工资，我多发几篇论文肯定比这个拿得多”等等。但这种观点有一个很大的问题，那就是这些都是对未来的想象。目前大多数博士的主要就业去向还是高校，这是博士的培养特点决定的，就算你真铁定了心不去高校，也未见得就一定能有合适的成果到企业拿高薪。而至于说“成果好拿得多”也是一样，你不能保证你博士期间一定会有多好的成果，甚至不能保证自己最终是否一定能毕业。正常读博、正常毕业，然后去普通高校或科研院所，这是绝大多数博士未来的主要出路。如果选择进入体制内，情况也差不多，因为体制内的工资都是基本定死的，有博士学历的公务员跟有硕士学历的公务员考同一个岗位，到手的工资也基本不会有区别。因此，读博之前应该把这个作为一个底线进行思考。如果说完全不能接受这个收入，那读完研趁早工作，就算之后工作不顺利，也不要幻想读个博会有多大改观。而如果能接受这个收入，且自身对专业还有一定兴趣，可以尝试一下。假如说自己现在的收入本身还不到这个数，甚至自己目前还找不到工作，那读博至少还能保证在城市获得一个相对体面、收入也还说得过去的工作。对于专业选择、是否考研读博以及职业选择等等，我一向的观点都是很明确的，就是不要看一时，还要看一世。因为你毕业之后要有30~40年以上的时间在工作，且绝大多数人除非被逼，否则不太会转行。你毕业之后，并不是有个学历就能直接拿钱，而是要进入实际的工作去挣钱。这就意味着，如果你真的不喜欢这个专业，那你未来可能要在这个行业工作三四十年，如果你不喜欢写论文或者对学科本身没有兴趣，那未来你的职业生涯基本都是与这个绑定的，会非常难受。在拿学历这件事情上，难的其实从来都不是毕业，而是之后更漫长的人生。赞同吗？

留学申请：如何提升软实力背景？有同学问我，申请留学到底有没有必要参加“背景提升项目”。先说结论：虽然不是绝对的，但参加背景提升项目一定是有益处的！举个简单的例子，如果你和另一个人有相同的院校背景和标化成绩，但对方有名气的实习或科研项目，那学校大概率会录取对方吧！但如果你标化成绩特别低，软实力也只能把你的水平拉高到平均线，而不是让你脱颖而出。即使你最后不打算出国，积累一些实践经验也有助于求职。那么，“背景提升”具体包括哪些领域？如何寻找背景提升项目？下面我来详细解答！ 1⃣️ 什么是“背景提升”？ “背景提升”这四个字被留学中介吹得神乎其神，其实就是实习项目和科研项目。因为普通大学生难以凭借自己的能力找到优质项目，所以这是留学中介的重点业务之一。有背景提升的经历，申请成功率总会高一些。 2⃣️ 有哪些背景提升机构可以考虑？ ✅【集思科研】集思科研有三种项目类型：海外小组科研、AI HUB和国内小组科研。海外小组科研的含金量很高，比如金融学生可以选择“金融市场与投资组合研究”这类的课题，由哥伦比亚教授指导。项目包括7周在线小组科研学习和5周论文辅导学习，优秀学员还可以获得导师的推荐信。 ✅【CIS科研项目】 CIS科研项目的商科课题多达七十多个，科目包括金融、经济学、管理学、市场营销、会计、商业分析等等。例如“数据科学在商业分析实践中的应用”这一项目，来自南加州大学马歇尔商学院，项目总课时多达138课时，学生能够拿到网申推荐信甚至发表论文。 ✅【ViaX盐趣】 ViaX盐趣不仅有小班论文辅导项目和推荐信项目，还有一对一议论文和研究计划辅导项目。基础课包括论文基础课、统计学基础、Python入门和机器学习入门。典型的商科推荐信项目如“金融学：动荡国际经济局势下的公司金融研究”，项目总时长近4个月，授课导师和研讨会导师双导师制，还有机会发表两篇Scopus或同等级国际英文会议论文。 3⃣️ 不想找背景提升机构怎么办？毕竟这样的项目是很贵的，含金量高的一个好几万。如果大家不打算找机构，但又想参加这样的项目，可以仔细了解一下这些项目的内容和方向，熟悉熟悉目前市面上流行的东西，然后去美国各个大学官网查暑期研究项目。这是专门接收来自世界各地的大学生暑假期间去大学里做研究的项目。希望这些信息对大家的留学申请有所帮助！𐟓š✨

答辩高分秘籍：让你的表现脱颖而出！答辩其实没那么难，只要掌握一些小技巧，高分不是梦！下面我来分享一些实用的经验，希望能帮到你们。着装得体，态度端正 𐟑” 首先，穿着要正式，尽量穿正装。虽然答辩水平很重要，但态度一定要端正，这样至少能让评委觉得你重视这次答辩。简洁明了，突出重点 𐟓‹ 答辩时间有限，不要在修饰上浪费时间。简短几句介绍自己和论文主题就行，重点突出你的研究内容和成果。答辩PPT：简洁与专业的结合 𐟓Š 首页：明确写上论文题目、答辩人和指导老师。风格选择：PPT最好简洁大方，或者选择中国风，这样更符合答辩委员的审美。单位介绍：简单明了，重点标注注册资本和经营业务。内容支撑：用数据和图表说话，这样更有说服力。标题层次：一二级标题就够了，三级标题如果重要可以写上，但文字要简短。答辩内容：抓住关键点 𐟎픨𞩥甥‘˜主要关注你对论文的理解和剖析。明确身份和职责：答辩主要围绕这两个问题展开。提前准备：提前预测答辩委员可能会问的问题，并做好准备。比如，如果你的论文讲的是存货管理，答辩委员可能会问移动加权平均和先进先出法的区别。延伸内容：虽然答辩时间有限，但可以在提出建议时延伸到相关商业知识，增加答辩的深度。自己写论文 𐟓– 尽量自己写论文，不要花钱买论文。这样你能真正理解自己的研究内容，答辩时也能更有底气。提前准备，不打无准备之仗 ⏰ 不要等到答辩前一天才准备，最好提前一个星期开始准备。答辩就是把你的研究内容讲给一个小白听，也能让他听懂。逻辑清晰，表达流畅 𐟗㯸答辩不仅仅是展示你的研究成果，更是考察你的逻辑思维和沟通能力。确保你的表达清晰、高效。希望这些小技巧能帮到你们，祝大家答辩顺利，毕业愉快！𐟎‰

K均值聚类：论文分析的好帮手 𐟓Š 今天给大家介绍一个在论文分析中非常有用的工具——K均值聚类。这个方法可以把数据点分成不同的簇，让同一簇内的数据点相似，不同簇之间的数据点差异大。它的核心思想是通过迭代的方式，把数据点分配到K个簇中，使得每个簇的数据点与该簇的质心（也就是簇的中心点）之间的距离最小化。 K均值聚类的具体步骤确定簇的数量K：首先，你得决定要把数据分成多少个簇。这通常要根据你的研究背景和需求来定。K值的选择会影响聚类的结果，所以得慎重考虑。初始化质心：随机选择K个数据点作为初始质心。这些质心可以从数据集中随机选取，也可以通过其他方法选择。分配数据点：对于每个数据点，计算它与K个质心之间的距离（通常用欧氏距离或其他距离度量），然后把数据点分配到距离最近的质心所代表的簇中。更新质心：计算每个簇内所有数据点的平均值，然后把质心更新为这些平均值。这样质心就会移动到簇内数据点的中心位置。重复分配和更新：重复上述分配数据点和更新质心的过程，直到满足停止条件，通常是当质心不再发生显著变化时，或者达到预定的迭代次数。输出结果：最终的质心和簇分配将作为聚类的结果。每个数据点都属于一个特定的簇。可视化结果：最后，可以把聚类结果可视化，这样更容易理解数据的分布和簇之间的关系。小结 K均值聚类是一种非常实用的论文分析工具，可以帮助你更好地理解数据的分布和特征。不过，K值的选择和初始质心的设定可能会影响聚类的结果，所以在进行聚类分析时，一定要多尝试不同的设置和方法，找到最适合你数据的方案。有问题随时问我哦！𐟙‹

安徽师范大学成人本科招生全攻略𐟓š 𐟌Ÿ 安徽师范大学，创建于1928年，是安徽省最早的高等学府之一。坐落于美丽的芜湖市，这里不仅是国家级开放城市，更是拥有“徽风皖韵、干湖之城”美誉的地方。安徽师范大学是安徽省第一所创办成人高等教育的普通高等学校，拥有近2万名继续教育学生。 𐟓– 招生专业丰富多样，包括法学、教育学、学前教育、小学教育、汉语言文学、英语、会计学、人力资源管理、财务管理、行政管理等。 𐟓 报考流程如下：注册报名：8月底9月初（具体时间将在8月份公布）考试时间：2024年10月下旬查成绩时间：2024年11月份录取时间：2024年12月份（考生可登录“安徽省教育招生考试院”查询录取信息） 𐟓š 教学模式灵活多样，根据教育部及省教育厅要求，采用“线上线下”相结合的方式。具体包括：线下教学：学生按照“就近入学”原则到所在函授站（教学点）接受线下面授。直播教学：学生登录直播平台接受教师直播授课。网络教学：学生通过PC端或手机等移动端进入学校的网络课程平台随时随地进行课程学习。 𐟎“ 学位申请条件如下：未出现有累计四门及以上课程补考教学计划规定的各门课程总平均成绩达到75分及以上毕业论文（设计）成绩达到良好（含良好）以上成人本科毕业生申请学士学位外国语水平考试方式为：全国高等教育自学考试英语（二）或英语类专业第二外语成绩合格（参加考试的时间范围为取得我校本科学籍至毕业） 𐟔 如需了解更多信息，欢迎随时咨询！

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