分析汇率的方法主要有几种
1.重置成本法。它是分析企业价值的假设前提，是企业的价值等于所有有形资产和无形资产的成本之和减去负债。在使用成本法评估企业价值时，主要是通过调整企业财务报表的所有资产和负债，得到的是企业的市场价值。2.市场分析法。市场法分析企业价值的假设前提是成熟和有效的股票市场。在使用市场法评估企业价值时，主要是挑选一个或几个与被评估企业相同或相似的参照物企业，分析、比较被评估企业和参照物企业的主要变数，在此基础上，修正、调整参照物企业的市场价值，最后确定被评估企业的市场价值。3.现金流折现法。这是目前评估企业价值的主流方法。现金流量折现法分析企业价值的假设前提是企业价值，是企业产生未来收益的现值。在使用现金流量折现法评估企业价值时，将企业未来的净现金流量，根据一定的折现率折现到现在，得到企业的经济价值。以上就是分析的办法。
外汇交易中如何进行技术分析的？
网上有很多外汇汇评，属于外汇交易的技术分析，不过在这一块儿，感觉unx官网的汇评相对较为专业，你可以去看一下，http://www.unx-asia.com/html/cjzx/scfx/jishu/
机器学习可以预测汇率变化吗？
作为一个在美国生活的印度人，Neelabh 和家乡之间存在恒定的金钱流动。如果在市场中，美元更加强势，则印度卢比相对贬值，因此从印度购买 1 美元需要更多的卢比。如果美元相对弱势，则购买 1 美元需要的卢比会更少。
如果可以预测第二天的美元的价值，那么可以以此为参考做出更好的决策，最小化风险并最大化收益。了解到神经网络的强大，尤其是循环神经网络，Neelabh 想到了预测美元和卢比的兑换汇率的点子。
在这篇文章中，我们将告诉你如何利用时序分析和机器学习时序模型来预测未来的兑换汇率变化。
序列问题
我们从序列问题的讨论开始，最简单的序列机器学习问题是「一对一」问题。
在这种问题中，向模型输入一个数据或一个向量，模型会对输入生成一个预测结果。无论是回归、分类还是通过卷积网络的图像分类都属于这个类型。通过扩展这种模式，我们可以将其改造成利用过去的输入和输出进行学习的模型。
一对多问题是一对一问题的扩展，因为一对一问题的模型只有一个输入和输出。而现在模型的输出再馈送到模型作为新的输入，这样模型就会生成多个输出，下面我们将了解一对多为什么又称为循环神经网络。
由于连接方式构成有向循环，循环神经网络可以处理序列问题。就是说，循环神经网络可以在每一次的迭代中保持网络形态不变的前提下，将输出作为下一步的输入。从编程的角度上说就像是利用确定的输入和一些隐藏变量，在固定不变的程序上保持运行。最简单的循环神经网络，将时间轴展开之后，可以看成一个全连接神经网络。
RNN Unrolled Time
在这个单变量的例子中，只包括了两个权重。权重 u 和当前输入 x_t 相乘，权重 w 和上一步输出 y_t-1 相乘。这个利用过去输出和当前输入的公式很像指数加权移动平均法（exponential weighted moving average，EWMA）。
只要将网络单元一个接一个堆叠起来，就可以轻易建立一个深度循环神经网络。简单的循环神经网络可以很好的处理短期记忆模型，但是在长时依赖项中，模型将会遇到根本的困难。
长短期记忆神经网络（Long Short-Term Neural Network）
之前说过，简单的循环神经网络无法捕捉长期依赖序列中的特征，是一个根本的困难。这个问题很重要，因为我们希望以后我们的 RNN 可以分析文本和回答问题，在这些任务中很自然的需要分析长序列的文字。
90 年代末，Sepp Hochreiter 和 Jurgen Schmidhuber 提出了 LSTM，这种模型对长期依赖性的处理要比 RNN、隐马尔可夫模型和其他序列学习方法要优秀地多。
LSTM 模型将各种运算集合在一个单元中，LSTM 有一个内部状态变量，并且该状态变量可以从一个单元传递到另一个 LSTM 单元中，同时通过门运算进行修改。
1. 遗忘门
这是一个 Sigmoid 层，以 t-1 时刻的输出和 t 时刻的当前输入为参量串接到一个单张量中，加上线性变换，最后用 sigmoid 函数变换。由于 sigmoid 函数的性质，这个门的值被限定在 0 和 1 之间，该值与内态的值相乘，这也它会被叫做忘记门的原因。如果 ft=0 那么过去的内态将被忽略，如果 ft=1 那么内态将被完整的传递。
2. 输入门
输入门以过去的输出和当前输入为参量并馈送到一个 sigmoid 层。同样，这个门的输出值也是在 0 和 1 之间，输入门的值将和候选层的输出值相乘。
这个层对当前输入和过去输出应用了双曲正切函数作为变换（激活函数），结果将返回一个与内部状态相加的候选向量。
内态通过这个规则不断更新：
过去的状态和遗忘门的值相乘，然后加上输出门所给出新的候选状态。
3. 输出门
这个门控制多大比率的内部状态将被传递到输出，这和其它门的工作方式类似。
以上描述的三个门有互相独立的权重和偏置，因此，网络将分别学会，保持过去输出的概率、保持当前输入的概率以及将内态传递给输出的概率。
在一个循环神经网络中，不仅需要输入数据，还需要输入网络过去的状态。举例来说，如果我喊「嘿！我开车的时候发生了不得了的事！」这时你的大脑的一部分将把这句话分解成，「噢，Neelabh 正在给我讲一个故事，这个故事的主人公是 Neelabh 并且故事发生在路上。」然后，你需要将我刚才告诉你的话记住一部分。在接下来的故事中，你都必须随时保留部分听过的话的印象，才能逐渐明白整个故事。
另一个例子是关于是关于视频加工的，同样需要用到循环神经网络。大多数情况下，一部电影中，当前画面所描述的内容相当依赖于上一个画面的内容。经过一段时间的训练后，循环神经网络将学会保留过去画面的哪些部分和保留的比率，以及保留当前画面的多少信息，丰富的结构使其拥有比简单前馈神经网络强大得多的性能。
时间序列预测
RNN 的强大功能令我印象深刻，因此我决定使用 RNN 预测美元和卢比的兑换汇率。这个计划中使用的数据集是从 1980 年 1 月 2 日到 2017 年 8 月 10 日的兑换汇率的数据。稍后我将给出链接供你们下载和实验。
数据集展示了 1 美元相对卢比的价值，我们一共拥有总数目为 13 730 条从 1980 年 1 月 2 日到 2017 年 8 月 10 日的数据记录。
在这段期间，1 美元的卢比价值总体在上升。不难看到，在 2007-2008 年之间，由于经济大衰退，美国经济经历了一次重大的危机，这个图描绘了从 20 世纪末期到 21 世纪早期世界市场经济衰退的轨迹。
这段期间内，全世界的经济发展状况不是很好，特别是北美和欧洲（包括俄罗斯），都陷入了明显的衰退。不过，与此同时，很多新兴的经济体受到的冲击要小得多，特别是中国和印度，在这场灾难中，他们的经济依然得到了大幅增长。
训练集和测试集的分割
现在，为了训练模型，我们需要将数据集分成测试和训练集。在做时间序列时，以明确的日期为界限将数据集分为训练和测试两部分是很重要的。毕竟，你不会希望你的测试数据的时间排在你的训练数据之前。
在我们的实验中将定义一个日期，比如 2010 年 1 月 1 日，作为分界日期。训练数据的日期从 1980 年 1 月 2 日到 2009 年 12 月 31 日，包括大约 11 000 个数据点。
测试数据的日期从 2010 年 1 月 1 日到 2017 年 8 月 10 日，包括大约 2700 个数据点。
接下来要将数据集归一化，即将训练数据转换格式并将测试数据按同样的格式映射到训练数据上，这样可以避免假定知道测试数据的规模带来的影响。归一化或者数据转换意味着新变量的定义域将限定在 0 和 1 之间。
神经网络模型
一个全连接模型即将一个输入变换成一个输出的简单神经网络，它的构建就如同简单的回归模型那样通过前一天的价格预测第二天的价格。
我们以均方差作为损失函数，并使用随机梯度下降优化算法。经过足够多代的训练，将能开始寻找足够好的*部最优解。下方是全连接层性质的总结。
经过 200 个 epoch 的训练，或者 eraly_callbacks 的出现（无论哪个先出现），这个模型就开始尝试学习数据的模式和行为。由于我们区分了训练集和测试集，现在我们可以预测测试数据集并和真实值比较。
正如你所看到的，模型的表现并不好。基本上它只是重复过去的值，只有轻微的变化。全连接网络无法从单一的过去值预测未来的值。接下来我们尝试循环神经网络，看看它工作的如何。
长短期记忆
我们使用的周期循环模型是一个单层序列模型，层内使用 6 个 LSTM 节点，输入的维度设为（1，1），即网络的单个输入只含一个特征值。
最后一层是一个密集层，损失函数为均方误差函数，并且采用随机梯度下降作为优化器。我们将模型训练了 200 个 epoch，并采用了中断训练回调。模型的性质总结在上方展示。
这个模型几乎学会了将这些年的数据完全重现，并且在一个简单的前馈神经网络的辅助下，不出现延迟。不过，它仍然低估了一些确定的观察值，模型仍然有很大的改进空间。
模型的改进
这个模型还可以做很多的改进，通过改进优化器的方法以改变模型结构的方式可以有很多种。还有另一种很重要的改进方法是来自数据流管理系统的滑动时间窗口法。
这种方法源于只有最近的数据才是最重要的观点，即可以从一年时长的数据中尝试预测下一年第一天的值。就从数据集中获取重要模式并高度依赖于过去观察值而言，滑动时间窗口法是非常有用的。
你们也可以按自己的方式尝试去改进模型，看看模型会如何应答这些变化。
数据集
我已经把数据集公布在 github 项目中，请随意下载，尽情使用吧。
GitHub 地址：https://github.com/neelabhpant/Deep-Learning-in-Python
有用的学习资源
我个人一直追随着几位我最喜欢的数据科学家，比如 Kirill Eremenko，Jose Portilla，Dan Van Boxel（更知名的是 Dan Does Data 这个名号），还有很多。他们大部分都有自己的博客并在上面讨论今天主题的各方面，如 RNN，CNN，LSTM，甚至还有最近出现的新技术，神经图灵机。
尽可能去跟进各种人工智能大会的新闻。顺便提一下，有兴趣的可以关注，Kirill Eremenko 即将带着他优秀的队伍在 San Diego 作关于机器学习，神经网络和数据科学的报告。
结论
通过学习过去行为的主要特征并区分哪些特征才是对预测未来所需，LSTM 模型确实是很强大的工具。已经有几种应用管法广泛使用了 LSTM，比如语音识别、作曲、手写字识别，甚至还有我最近研究中的对人体移动和交通运输的预测实验。
对于我们而言，LSTM 就是一个拥有自己的记忆并能像天才一样做出精准决策的模型。
如何把握外汇技术面做交易？分析技能又该如何提升？
外汇技术面主要是技术分析。技术指标有很多，找出几个适合自己的，慢慢学，慢慢用，慢慢摸索。
加央行维持利率不变且加元被抛售 加元期货稳步上升-金投网 (手机金投网 m.cngold.org)
2023-10-27来源:网络内容整理0
周五（10月27日）亚市尾盘，加元期货稳步上升，目前交投于0.7243附近，截止北京时间13:15，加元期货报价0.7243，跌幅0.01%，上一交易日加元期货开盘于0.7252，最高上探至0.7257，最低触及0.7228。由于加拿大央行(BoC)周三维持利率在5%不变，加元面临激烈抛售。
美国核心PCE价格指数将来袭为美元兑加元提供新的动力
在周四美国经济数据强劲后，加元兑美元汇率创下七个月新低。
以加拿大为中心的经济数据被搁置到下周二，届时最新一轮的加拿大国内生产总值增长数据出现了。
周五的主要焦点仍将是美国核心PCE价格指数的发布，这是美联储首选的通胀指标。这份至关重要的报告将在影响市场对美联储未来加息路径的预期方面发挥关键作用，这反过来将推动美元需求，并为美元/加元对提供新的动力。
加元期货技术面分析：
美元兑加元在周五的亚洲市场受到一些抛售压力，目前看来，似乎已经连续三天上涨至几个月来的最高水平，约为前一天触及的1.3840-1.3845区域。
随着市场全面涌入美元，加拿大元(CAD)正在努力寻找对其近邻和货币对手的立足点。这美元/加元正在延续周三对1.3800的突破，该对货币目前正在向2023年的高点1.3861运行。
美元/加元在日线图上继续稳步上升，具有更高低点的固定模式和从7月份的低点到1.3100的上升趋势线。
周五重点财经数据与事件：
20:30美国9月个人支出月率
20:30美国9月核心PCE物价指数年率及月率
22:00美国10月密歇根大学消费者信心指数终值
22:00美国10月一年期通胀率预期
次日01:00美国至10月27日当周石油钻井总数
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刚开始用AETOS炒外汇，不知来自炒汇的技术面分析是指什么呢?360问答
好:1、外汇行业有两分析:基本面分析技术面分析所谓基本面分析指分析近外汇市场、主要外汇国家**经济政策从而预期会导致行情何走势;而技术面分析指对MT4等操作软件行情走势、K线图、技术指标等专业分析2、目前黄金外汇主流投资方式了国内炒黄金选平台要慎重了特别国内平台基本上都黑平台而香港黄金交易平台商没有正规机构予监管3、选用国外受正规监管平台更放心像受澳大利亚证券投资委员会ASIC监管AETOS艾拓思平台商合规资金安全平台稳定希望帮
外汇交易中的技术分析的方法有哪些？
外汇交易中的技术分析的方法主要有以下方法： 一.必备看懂底部形态与顶部形态以及自己能画图分析的能力。 二.个人必须拥有良好的投资以及避祸的方式，资金原则。 三.比起市场操作更重要的交易策略和战术。注意力更应该集中在策略和战术、资金管理以及控制情绪上。交易策略则需要根据市场的趋势进行交易。 四.顺应市场大趋势操作是赚钱最多和最能令人放心的操作，而赔的最惨和感到最大压力的操作，总是在抱着逆势赔钱仓不放的时候。 五.往往从损失中学到的东西比赚钱时候学到的更多，更能让人感到有用。 六.有些人的心情好坏往往可能跟市场联系起来，当你心情好的时候，会感到市场一片明媚，心情糟糕时，则感到一片灰暗。这类人需要很好的情绪均衡和市场眼光。这类人必须要趁着所谓的好时光一路猛进，但不要被突然的成功诱惑;也必须避免在坏时光中随波逐流迷失了自己。 七.失望和泄气是人的两种基本情绪。一定要能够自律，克服心理上的沮丧，坚持不到期货投机所想要达成的目标决不罢休，而且一定要坚持使用系统性的方法。必须保持自信心，要能渡过艰苦的日子，抑制不利仓位的亏损。 八.遵守已经证明的良好策略和资金管理原则。以严守务实的态度，依所有的规则行事，设法跟着趋势，记住趋势才是你真正的朋友。 九.必须把自己训练得能忽视个人的任何偏见。不要老是想着做多,因为下跌比上涨得快。必须有能力轻易地在市场中下滑时做空，而安之若泰。 十.一定要照着那些已经证明在真实的市场中行得通用的方法去做。 十一.要顺着大势所趋去做，要控制你的亏损，同时让利润愈滚愈大。操作时务必用最务实的态度和严守的精神，而且身体力行，必须做到。
美元对人民币的汇率会涨还是会跌？
去年下半年人民币汇率一直呈现下跌的状态，有过几次差一点就直接破7关口了，还好央行出手干预汇市，才使人民币汇率“转危为安”。而到了2019年，人民币汇率一改常态，展开了报复性反弹行情，从6.90徘徊一下子反弹至6.75区域，暂时告别了人民币持续下跌的风险。
从今年开始，人民币汇率之所以能够走得如此强势，我们将其分成内因和外因两大类：一是，从外因来看，由于美联储加息步伐可能放慢、美国股市大跌，导致了美元指数持续下滑，这就使得人民币汇率触底反弹。此外，美国**前期停摆一个多月，使投资者对美国经济前景产生悲观情绪。
另一是，从内因来看，由于1月份中国央行宣布两次降准，这次是全面降准，将会净投放8000多亿的流动性。这使得前期大家对中国经济复苏产生美好预期。与此同时，中国央行频频动用逆周期因子、提高离岸市场人民币利率、加强外汇流出管制、上调中间价等手段，对做空人民币的势力进行打击。于是，人民币汇率便开始了年初以来的强势反击。
从目前情况看，春节前后国内流动性充裕，人民币汇率将走得比较平稳，甚至有可能出现稳中向上的态势。但是，从中长期来看，人民币汇率还有进一步贬值的可能。未来人民币汇率以狂跌的方式破“7”的可能性很小，更多的是会以缓慢的形式跌破“7”关口。现在如果人民币大涨，对中国的出口不利，但是人民币汇率大跌，恐怕央行会出手干预。当然，我们认为上半年人民币破7概率还很大。
首先，美元指数下跌只是暂时的调整，未来还有一定的上行空间。虽然，市场传言，美联储暗示今年放缓降息进程，但毕竟没有明说，只是市场在猜测而已。同时，美国**已经宣布终止停摆， 80万公务员又该上岗，这对于美国股市和美元指数都有提振作用。如果美国的失业率继续下跌，美元指数不断上升。那么，人民币在岸和离岸市场都会出现下跌。
再者，由于房地产投资和贸易摩擦持续，加剧了国内经济下行的压力。2018年第四季度中国的GDP跌至6.4%。不仅如此，PMI、PPI都开始进一步恶化。现在国内经济要力主于“稳增长，防风险”。所以，未来人民币汇率在经济没有稳定的情况下，由涨转跌，并且破7关口的概率很大。
此外，央行1月份宣布要两次降准，对冲1月到期的MLF后，向市场净投放了8000亿人民币，而这些货币虽然还在金融体系内空转，但是也让市场深感货币宽松的压力。所以，即使通过一些汇率管理工具来拉升人民币汇率，从长期来看，只要货币政策持续宽松，人民币汇率上半年很难守得住“7关口”。
最后，国内房地产前景堪忧，所以近期央行降准是为了缓解开发商偿债日到期，资金链断裂的风险。而下调房贷利率也就是为了减轻购房者的压力，鼓励刚需购房，这样房地产可以缓慢降温，真正实现软着陆。如今，国内房地产形势不好，经济面临下行风险，而金融则面临系统性风险。在这种背景下，人民币汇率大涨可能性非常小，而大跌的概率则是非常大。
美元对人民币汇率一定会下跌，虽然短期内央行会动用逆回购等汇率管理工具来调控，防止人民币汇率出现趋势性下跌。但是从长期来看，央行汇率管理工具只能管理一时，最终人民币的走势还是要与中国经济、金融、美元指`数、货币政策等这几个原因挂钩。总体来看，虽然人民币汇率短期无忧，但中长期还有继续跌破“7关口”的可能性。投资者应该对前景趋有谨慎态度。
外汇技术面分析准确度问题。
建议用种技术种指标期坚持定用要相信市场建议关注几币种期观察指标用规律我做1能侠面前班门弄斧呵呵家起互相交流祝家都赚钱
黄金外汇基本面交易好做还是技术面交易好做？来自
基本面交易和技术面交易在各类书上面的话各有各的说法。但是我认为只有赢了的人说的才可信。那我说下我对基本面与技术面这两者交易的看法。技术面交易其实在我眼里就是概率交易或者是原则交易，跟指标基本扯不上边。基本面交易对于新手来说基本面喜欢交易数据，（但是我认为交易数据面其实就是技术面，因为数据的公布时间都是提前知道的，只要你到时候利用技术方法来交易就行，所以数据交易其实就是技术交易）数据如果找的是一个相当稳定的平台的话确实很好做，我好长时间没交易过数据了，所以你们要交易的话先把平台测试一下。一定记得要找固定点差的。原因：举个例子，以前有个客户我帮他做的一手黄金空单挂单，晚上回家这单盈利了，但是算来算去咋不对劲少赚了60多个点。原来那时候刚好出了数据所以导致平台巨大的滑点导致的。第2天我强烈要求客户换平台。数据交易的好，确实很赚钱而且险很小。怎么交易下一章来讲。投资者的话喜欢看大方面的新闻，这个主要是为了配合判断日线以上的方向。甚至是周线方向，对于断线来说没好处。所以对于做4小时一下图的交易者，我认为还是交易纯技术面好，毕竟还是做技术面的交易原则为好。你既然选择了做投机就别想着又做投资，否则你两头都吃不到。对于做长线的人来说的话研究基本面还是非常有利判断长线方向的，但是大部分做外汇黄金的高手做长线也是做纯技术面的，毕竟现在的基本面太乱不可靠，而且有很浪费时间。基本面和技术面优缺点分析：基本面消息多而且繁杂内容可信度底，大多都是平台商为了平台网站的点击排名而故意伪造的新闻。基本面交易太累，需要耗费大量时间去分析。而且只适合长线方向判断。基本面分析者大多都是纸上谈兵者完全不可信。这里面还包括指标分析者。更加不可信。技术面的优点：绝大部分赚钱的都是纯技术面交易者，熟悉交易以后操作轻松。但是我总的认为的技术面只不过是一个概率交易或者原则交易。不懂得话，可以去交易家
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