基于长短期记忆网络的黄金价格预测
Advances in Applied Mathematics 应用数学进展, 2020, 9(6), 871-880
Published Online June 2020 in Hans. https://www.360docs.net/doc/8311958545.html,/journal/aam
https://https://www.360docs.net/doc/8311958545.html,/10.12677/aam.2020.96104
Gold Price Prediction Based on Long
Short-Term Memory Network
Ming Yan1*, Dongxi Li2
1School of Mathematics, Taiyuan University of Technology, Jinzhong Shanxi
2School of Big Data, Taiyuan University of Technology, Jinzhong Shanxi
Received: May 28th, 2020; accepted: Jun. 12th, 2020; published: Jun. 19th, 2020
Abstract
Accurate prediction of gold price is helpful for investors to understand the gold market and pro-vide scientific and effective reference for them to make correct investment decisions. Therefore, it is particularly important to improve the prediction accuracy of gold price. This paper presents a gold price forecasting method based on Long Short-term memory network (LSTM) model. This method combines the gold price data, uses LSTM model to generate training model, and finally realizes the prediction of gold price. The results show that this method is feasible and effective, and has higher prediction accuracy than BP neural network and SVR intelligent prediction.
Keywords
Gold Price, Long Short-Term Memory Network (LSTM), Short-Term Prediction, Long-Term Prediction
基于长短期记忆网络的黄金价格预测
闫铭1*，李东喜2
1太原理工大学数学学院，山西晋中
2太原理工大学大数据学院，山西晋中
收稿日期：2020年5月28日；录用日期：2020年6月12日；发布日期：2020年6月19日
摘要
精确的预测黄金价格，有助于投资者了解黄金市场的行情，并对他们做出正确的投资决策提供了科学有效的参考，因此，提高黄金价格的预测精度显得尤为重要。本文提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM) *通讯作者。
闫铭，李东喜
模型的黄金价格预测方法。该方法结合黄金价格数据，利用长短期记忆网络生成训练模型，最终实现对黄金价格的预测。结果表明，本文的方法可行有效，较BP神经网络和SVR智能预测拥有更高的预测精度。
关键词
黄金价格，长短期记忆网络(LSTM)，短期预测，长期预测
Copyright ? 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc.
This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0).
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1. 引言
在如今的国际金融体系中，由于黄金的非货币化，各国逐渐放松了对黄金的管制，于是全球黄金市场得到了极大的发展，已经成为与股票市场、期货市场、债券市场、外汇市场等并列的金融投资市场。作为一种金融产品，黄金价格的动态变化，是经济行为主体在金融市场中投资决策过程的具体反映，黄金价格的预测更是众多投资者和学者讨论的热点话题[1][2][3]。但在实际中，黄金价格受到供求关系、美元汇率、石油价格、通货膨胀率、国际形势、股票、债券等因素的影响，形成一种复杂的非线性过程，很难得到精确的预测。国内外学者在黄金价格预测方面做出了众多成果，使用了不同的方法：文献[4]使用BP神经网络对黄金价格进行预测和分析，得出了精度较高的预测结果。然而BP神经网络的滚动优化算法的收敛速度较慢，且多目标优化能力不强，难以摆脱决策过程中的随机性和模糊性。文献[5]引入SVR智能预测方法对黄金价格进行预测研究，并通过引入网络搜索法对SVR模型的最优参数进行寻找，从而构建了最优的SVR智能预测模型，结果表明该模型具有优越的学习性能与泛化推广性能，能够较准确地预测黄金价格。
但是这些传统的方法只是对黄金价格进行小数据量的分析，导致预测精度低、速度慢且效率低下。随着大数据的深入研究，将长短期记忆网络(LSTM)用于价格指数的预测，能满足用户对实时数据处理的需求。
黄金价格不但具有非线性，而且具有动态特性，即系统的输出不仅与当前时刻的输入有关，还与过去的输入有关。作为一种特殊的循环神经网络，长短期记忆网络(LSTM)不但具有“记忆性”，适合处理带“序列”性质的数据，如时间序列数据、每天的股价走势情况等，同时采用特殊的结构取代原始网络中的隐藏层单元，采用“累加”的形式，避免了循环神经网络中的梯度消失和梯度爆炸[6][7]。目前，LSTM 已经被应用于声音识别[8]，视频分类[9]、语音理解[10]等诸多前沿领域中。
2. 长短期记忆网络
长短期记忆网络是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的问题。
目前，长短期记忆网络已经在科技领域有了诸多应用：基于长短期记忆网络可以进行语言翻译、控制机器人、图像分析、语音识别、手写识别。2015年，谷歌通过基于CTC训练的长短期记忆网络程序大幅提升了安卓手机和其他设备中语音识别的能力；苹果的iPhone在QuickType和Siri中使用了长短期记忆网络；微软不仅将长短期记忆网络用于语音识别，还将这一技术用于虚拟对话形象生成和编写程序代码等[11][12][13]。
2.1. 长短期记忆网络模型结构及网络原理
长短期记忆网络(Long Short-term Memory, LSTM)是一种特殊的循环神经网络。之所以说它是特殊的RNN，是因为它本身不是一个独立存在的网络结构，而是由LSTM特殊的结构单元取代循环神经网络的
闫铭，李东喜
隐藏层单元部分。在LSTM中，不同时间点之间的网络存在连接，而不是单个时间点处的网络存在前馈或反馈。
Figure 1. Unit structure diagram of LSTM
图1. 长短期记忆网络单元结构图
从图1可以看出：一个LSTM单元包含了一个细胞状态(Memory Cell)、一个模型输入和三个门信号。其中，细胞状态是LSTM的核心思想，是整个模型的记忆空间。LSTM模型共有四个输入，分别是：模型输入(Input)、输入门(Input gate)、输出门(Output gate)和遗忘门(Forget gate)，而普通神经网络只有一个输入，因此LSTM的参数量是它们的4倍。其中Input gate, Output gate, Forget gate是三个门信号，用来选择性处理数据，通过Sigmoid函数和点乘操作实现，Sigmoid的取值介于0和1之间，点乘则决定了传送的信息量。因此当门信号的取值为0时代表完全关闭，1代表完全打开。
2.2. 长短期记忆网络模型的训练算法
长短期记忆网络模型的训练算法包括信号的正向传播和误差的反向传递两部分。
Figure 2. Structure chart of LSTM
图2. 长短期记忆网络结构图
闫铭，李东喜
2.2.1. 信号的正向传播
根据图2，我们可以清楚地看到输入节点和门信号的功能：
1) 输入节点：接受当前时刻的样本输入和上一时刻隐层单元的输出。
2) 遗忘门：用来决定前一时刻Memory Cell 中的信息是否会被保留下来。当遗忘门的输出为1时，前一时刻Memory Cell 中的信息会被保留下来；当遗忘门的输出为0时，前一时刻Memory Cell 中的信息就会被遗忘。简单地说，遗忘门的作用是刷新Memory Cell 的状态，控制Memory Cell 的上一状态对当前状态的影响。公式为：
[]()1,t f t t f f W h x b σ?=?+ (1)
其中：1t h ?是(t ? 1)时刻的输出，t x 是t 时刻本层的输入，f W 是各个变量的权重，f b 是截距项，σ是遗忘门的Sigmoid 函数，t f 是0~1之间的数。
3) 输入门：更新细胞状态中的存储信息。具体分为3步计算：第1步决定输入节点的激活值有多少会被保留下来，可以看到输入门的Sigmoid 函数会和输入节点的激活值相乘，组成LSTM 中Memory Cell 的一部分。我们知道，在序列输入中，并不是每个信息都同等的重要，当输入的信息有用时，输入门的输出为1，输入节点的值可以全部输入进去；当输入的信息完全无用时，输入门的输出为0，此时输入节点的信息对internal state 没有任何影响。第2步根据tanh 函数创建新向量，添加到细胞状态中。第3步用旧的细胞状态乘以遗忘门t f ，然后再加上新的输入信息，更新当前的细胞状态。公式为：
[]()1,t i t t i i W h x b σ?=
?+ (2) []()1tanh ,t C t t C
C W h x b ?=?+ (3) 1t t t t t
C f C i C ?=?+? (4) 其中：tanh 为正切激励函数，t C 表示从t 时刻输入的信息中提取出来要记住的信息，1t C ?表示(t ? 1)时刻的细胞状态值，t C 表示更新后的细胞状态值，t i 是0~1之间的数。
4) 输出门：先使用Sigmoid 函数决定输出多少信息量，然后使用tanh 函数决定当前Memory Cell 中有多少信息会被输出，可以看到输出门会和Memory Cell 的值相乘，当输出门的输出为1时，Memory Cell 的值会被完全输出；当输出门的输出为0时，Memory Cell 的值就不会被输出。公式为：
[]()1,t O t t O O W H x b σ?=?+ (5)
()tanh t
t t h O C =? (6) 其中：t O 是0~1之间的数。 2.2.2. 误差的反向传递
对模型进行训练的关键在于权重矩阵W 和截距项b 的不断调整，目的是使得网络的输出误差在选定的损失函数下越小越好，而参数的更新主要通过反向传播的链式求导得到。因此反向传播的目的就是求预测误差关于所有参数的梯度，在LSTM 模型中，共有五个部分。其类似于BPTT 算法[14]。总梯度为：
t T t E E
W W
=??=??∑ (6) 3. 实证研究和结果分析
3.1. 实验数据
为了方便比较和分析，从英为财情官网下载每日黄金期货(GCZ8)数据。把这些数据先从影响因素上
闫铭，李东喜
分为单因子(最高价)和多因子(开盘价、收盘价、最高价、最低价)两部分，再从时间上分为短期数据(2008/10/22~2018/10/22)和长期数据(1990/06/22~2018/10/22)，从而建立4个数据集，表1列出了这些数据集的特征。
Table 1. Summary of experimental data 表1. 实验数据汇总
序号 数据集 样本个数 时间范围 变量数目 1 Short_1 2586 2008/10/22~2018/10/22 1个(最高价)
2 Short_1 2586 2008/10/22~2018/10/22 4个(开盘价、收盘价、最高价、最低价)
3 Long_1 7189 1990/06/22~2018/10/22 1个(最高价)
2
Long_2
7189
1990/06/22~2018/10/22
4个(开盘价、收盘价、最高价、最低价)
3.2. 长短期记忆网络模型单因子预测
3.2.1. 实验步骤
1) 数据预处理
读入黄金期货数据，对其进行标准化处理，消除量纲带来的影响。一般数据标准化的步骤为：先求
出各变量的算术平均值(数学期望) i x 和标准差i s ；再进行标准化处理：ij i
ij i x x z s ?=，其中ij z 为标准化后的变量值，ij x 为实际变量值。
接下来定义模型训练时调节的主要参数，主要包括: 批大小(batch_size)、隐层节点数(rnn_unit)、模型的时间步长(time_step)等。
① 批大小是指进行梯度下降时每一批包含的样本数，在训练的时候每批的样本会被计算一次梯度下降，使目标函数被优化一步。它可以决定梯度下降的方向，比如一个极端情况为batch_size 等于1，每次参数更新的方向都是各自样本梯度下降的方向，目标函数的优化就难以收敛。
② 隐层节点数(rnn_unit)反映隐藏层内部映射和输出维度。隐层神经元个数的选择对于模型预测效果有着非常重要的影响，如果隐层神经元的个数太少，那么模型就无法很好地提取数据特征，其预测效果也很差；如果神经元个数太多，就会造成模型在训练集表现很好，但在测试集上反而表现很差，即过拟合。
③ 模型的时间步长反映的是模型最多可以记忆多长的时间，如果LSTM 的时间步长为10天，即LSTM 最多可以记忆10天的时间，那么第11天的黄金期货价格与前10天的价格有关。
本文定义时间步为20，每批次训练60个样例，隐层节点数为10，输入为1维数据，输出为1维数据。
2) 长短期记忆网络的定义与训练
在定义LSTM 模型之前，先对神经网络的变量进行定义，如定义输入权重，输入偏差等。然后通过之前定义的输入维度，输出维度定义LSTM 神经网络，再对其进行训练。训练的目的是不断调整权重和偏差项，使得最终的均方误差降到最低。最后对模型分别训练1000次、2000次、3000次、4000次和5000次，比较最终的结果。
3) 黄金期货价格的预测
使用训练好的LSTM 模型，得到下一日黄金价格的预测值并与实际值比较。
闫铭，李东喜
3.2.2. 短期预测结果
使用数据集Short_1生成训练模型，得到单因子短期预测结果，如表2所示。可以看出，只使用最高价一个因子，且有较少数据时，模型的均方误差介于0.001和0.003之间，随着训练次数的增加，均方误差先减小后增大，这是因为当训练次数过多时，会出现过拟合的情况，即训练出来的模型对训练集来说误差很小，但并不适用于测试集。在单因子短期预测中，下一日黄金价格的真实值为1243.00，其标准化结果为?0.268350911。本文的LSTM模型在训练次数为2000次时，得到预测结果为?0.29719335，均方误差为0.0014775329，说明用LSTM模型预测黄金价格可行有效。
Table 2.Single factor short-term forecast results
表2.单因子短期预测结果
训练次数均方误差预测值
1000 0.0016045270 ?0.27769384
2000 0.0014775329 ?0.29719335
3000 0.0015098210 ?0.28685120
4000 0.0015384698 ?0.30222230
5000 0.0028385934 ?0.29912508
3.2.3. 长期预测结果
使用数据集Long_1生成训练模型，得到单因子长期预测结果，如表3所示。可以看出，使用最高价一个因子，且有较多数据时，模型的均方误差介于0.0005和0.003之间，相比单因子短期预测，同样是单因子，长期预测比短期预测的均方误差有所降低。但随着训练次数的增加，仍会出现过拟合的情况。
在单因子长期预测中，下一日黄金价格的真实值为1243.00，其标准化结果为1.10。本文的LSTM模型在训练次数为4000次时，得到预测结果为1.0620697，均方误差为0.000524908，说明LSTM模型在预测黄金价格时表现较好。
Table 3.Single factor long-term forecast results
表3.单因子长期预测结果
训练次数均方误差预测值
1000 0.002784248 1.0873673
2000 0.001507329 1.0839670
3000 0.001201251 1.0795054
4000 0.000524908 1.0620697
5000 0.002959938 1.0629648
3.3. 长短期记忆网络模型多因子预测
3.3.1. 实验步骤
1) 数据预处理
读入黄金期货数据，并将其分为两部分。对于短期预测，将前2300组数据作为训练集，剩下的286组数据作为测试集；对于长期预测，将前6000组数据作为训练集，剩下的1189组数据作为测试集。再对训练集和测试集数据进行标准化处理，消除量纲带来的影响。最后定义LSTM有两个隐藏层，每个隐
闫铭，李东喜
藏层有10个神经元，输入为收盘价、开盘价和最低价3维数据，输出为最高价1维数据等。
2) 长短期记忆网络的定义与训练
在定义LSTM模型之前，先对神经网络的变量进行定义，如定义输入权重，输入偏差等。再通过之前定义的输入维度，输出维度定义LSTM神经网络，最后对其进行训练。训练的目的是不断调整权重和偏差项，使得最终的均方误差降到最低。最后对模型分别训练1000次、2000次、3000次、4000次和5000次，比较最终结果。
3) 黄金期货价格的预测
利用生成的训练模型，对测试集上的黄金期货数据进行预测，并计算偏差，即：
y y
acc
y
?
=预真
真
。
3.3.2. 短期预测
使用数据集Short_2生成训练模型，得到多因子短期预测结果，如表4所示。可以看出，使用最高价，最低价，开盘价，收盘价四个因子，且数据较少时，模型的均方误差介于0.0001和0.0004之间，相较单因子短期预测，同样数据较少，多因子比单因子预测的均方误差更小。但随着训练次数的增加，仍会出现过拟合的情况。当训练次数为4000次时，模型的均方误差最小，拟合效果最好。
Table 4. Multi factor short-term forecast results
表4.多因子短期预测结果
训练次数均方误差预测值
1000 0.000325662 0.001845699
2000 0.000260878 0.001912991
3000 0.000198966 0.001884724
4000 0.000149761 0.001960919
5000 0.000219345 0.001902263
使用得到的多因子短期预测模型，设置训练次数为4000次，对测试集的黄金价格进行预测，如图3所示。蓝色为实际值，红色为预测值，可以看出预测值和实际值很接近，说明模型的拟合效果比较好。
Figure 3. Multi factor short-term forecast chart
图3. 多因子短期预测图
闫铭，李东喜
3.3.3. 长期预测
使用数据集Long_2生成训练模型，得到多因子长期预测结果，如表5所示。可以看出，使用最高价，最低价，开盘价和收盘价四个因子，且数据较多时，模型的均方误差介于0.00005和0.0005之间，相较多因子短期预测，同样是多因子，长期预测比短期预测的均方误差更小。当训练次数为5000次时，模型的均方误差最小，拟合效果较短期预测也更好。
Table 5. Multi factor long-term forecast results
表5.多因子长期预测结果
训练次数均方误差预测值
1000 4.006 × 10?40.007742414644
2000 3.289 × 10?40.008534511771
3000 6.627 × 10?50.007894591309
4000 1.360 × 10?40.008153175614
5000 5.861 × 10?50.007131973184
使用得到的多因子长期预测模型，设置训练次数为5000次，对测试集的黄金价格进行预测，如图4所示。蓝色为实际值，红色为预测值，可以看出预测值的趋势和实际值吻合，且在大部分数据点上，预测值和实际值很接近，说明用本文的LSTM模型预测黄金价格的效果比较好。
Figure 4. Multi factor long-term forecast chart
图4. 多因子长期预测图
3.4. 预测结果分析
从以上单因子预测和多因子预测结果来看，无论是有一个影响因素，还是有多个影响因素，长期预测相较短期预测的均方误差更小，预测更接近真实值，这个结果指导我们在用LSTM模型做数据预测时，应尽可能多的收集数据(表6)。另一方面，无论是短期预测还是长期预测，多因子预测较单因子预测的均方误差更小(表7)，这一结果说明在用LSTM模型做黄金价格预测时，应更全面地考虑影响黄金价格的因素，预测结果才能越精确。
闫铭，李东喜Table 6. Statistics of prediction results of LSTM
表6.长短期记忆网络的预测结果统计
影响因素时间范围训练次数均方误差
单因子(最高价)
短期预测
(过去10年数据)
2000 1.478 × 10?3长期预测
(过去28年数据)
4000 5.249 × 10?4
多因子(开盘价、收盘价最高价、最低价)
短期预测
(过去10年数据)
4000 1.498 × 10?4长期预测
(过去28年数据)
5000 5.861 × 10?5
4. 结束语
为了对黄金价格进行准确的预测，本文提出了基于长短期记忆网络的预测方法。长短期记忆网络的主要思想体现在用特殊的结构单元取代原始网络的隐藏层部分，用“累加”的形式，避免了梯度消失和梯度爆炸，同时具有记忆性，适合处理间隔和延迟较长的时间序列数据。本文通过对原始数据集中抽样构造多个小数据集，在每个小数据集上用长短期记忆网络进行预测，结果表明多因子长期预测具有更小的均方误差，而长短期记忆网络与文献中的方法相比具有很大的优势。BP神经网络[4]预测的均方误差为0.0053104，SVR智能预测方法[5]的均方误差为0.0002，本文采用长短期记忆网络预测的均方误差为5.861 × 10?5，所以长短期记忆网络在预测黄金价格上有更大的适用性。
Table 7. Comparison of mean square error of each model
表7.各模型均方误差的比较
模型均方误差
BP神经网络[4] 5.310 × 10?3
SVR智能预测方法[5] 2.000 × 10?4
长短期记忆网络(本文) 5.861 × 10?5
由于国际黄金市场同时受供求关系、美元汇率、石油价格、通货膨胀率、国际形势、股票、债券等因素的影响，内在规律很复杂，长短期记忆网络虽然可以在一定程度上帮助人们进行预测，但训练次数较多，耗费时间过长，想要使预测达到更精确的程度，需要进一步研究与挖掘。
基金项目
山西省自然科学基金资助项目(11571009)。
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(2)从美国百年10次股灾看2014年历史重演
(2)从美国百年10次股灾看2014年历史重演 一、美国百年10次大股灾发生前后的时间规律。 历史画卷生动地再现了100年美国金融市场的百态。古人云：以铜为鉴，可以正衣冠；以人为鉴，可以明得失；以史为鉴，可以知兴替。回顾历史，能帮助我们更好地理解市场，洞察人心。 下面是美国股市1900年--2004年百年涨跌走势图，1、100年前的绞肉机 开始日：1901年6月17日，结束日：1903年11月9日。道琼斯指数顶点：57，低点：31，跌幅：46%，时间：29个月。 这是美国投资策略有限公司数据库中指数纪录最早的数据，在1900年前道琼斯指数没有记录，因此这次股灾堪称最古老的股市大崩盘。 2、旧金山地震成为恐慌的推手 开始日：1906年1月19日，结束日：1907年11月15日。道琼斯指数顶点：76，低点：39，跌幅：49%，时间：22个月。 （注意：从上次股灾结束的1903年11月9日到本次股市1906年1月19日的高点共运行了26个月）
这场股灾史称“1907年大恐慌”，当时“百年美股第一人”杰西.利弗摩尔整30岁，靠恐慌前空头部位大量做空“太平洋联合铁路”股赚到人生第一个100万美元，自此名扬资本市场30年。 3、第一次世界大战结束后的大熊市 开始日：1919年11月3日结束日：1921年8月24日道琼斯指数顶点：120，低点：64，跌幅：47%，熊市历经：21个月。 （注意：从上次股灾结束的1907年11月15日到本次股市1919年11月3日的高点共运行了12年） 这场熊市开始于第一次世界大战结束之后，美国国内企业盈利成长开始放慢、下滑，导致随后的2年熊市。从1921年第四季度开始，美国股市进入史无前例的8年大牛市。 4、1929大股灾。 开始日：1929年9月3日，结束日：1932年7月8日。道琼斯指数顶点：386，低点：40，跌幅：89%，历时：2年10个月共计34个月。 （注意：从上次股灾结束的1921年8月24日到本次股市1929年9月3日的高点共运行了8年）。 华尔街当时三位最成功的金融大亨均为独立操作的独行侠：利弗摩尔、巴鲁奇和老肯尼迪(肯尼迪总统父亲，也是美国第一届证监会主席和美国证券法制定者)，全是空头仓位的大熊。
怎么在震荡行情中利用炒白银赚钱
专业现货黄金,伦敦金等贵金属交易平台 香港金银业贸易场AA 类145号注册行员 领峰贵金属直播间-现货黄金白银实盘贵金属直播室互动交流平台https://www.360docs.net/doc/8311958545.html,/v/chatroom 打造贵金属在线实盘直播，汇集名家观zui ，共同探讨市场行情，把握做单先机。 怎么在震荡行情中利用炒白银赚钱 白银投资有很多种方式，炒现货白银就是其中一种，那么在震荡行情中怎么利用炒白银赚钱?领峰贵金属为您简单介绍怎么在震荡行情中利用炒白银赚钱? 在炒白银的时候遇到行情剧烈波动的时候投资者往往会显得有些不知所措，因为这个时候一个判断可能为自己带来大的赢利，也可能为自己带来大的亏损，并且这种可能性由于行情的剧烈波动都被放大了很多，虽然这个时候的行情看起来扑朔迷离，但是只要能够选择正确的方向应对，这种情况并不可怕。 剧烈时如何设置止损需要特别注意，平时止损当然越小风险也越小，但这时过小的止损位可能反而不利，一个随意的价格波动可能就触动了止损。这时的交易需要更大的操作空间，止损要设的比平时大，但是因为单量缩小了，所以风险还是可以控制在计划的范围内。一旦交易开始获利，而且市场往有利的方向移动，我们应该尽可能早地把止损移到打和的位置，然后根据走势不断移动止损，zui 后虽然触动了止损，但是交易是盈利的。当然在这个过程中可以先平掉一部分的单子以确保盈利。有些错误在市场波动剧烈时是不能犯的，因为这时候它们的伤害可能扩大十倍都不止。必须要再一次强调的是不要让贪婪模糊了我们的视线，缩小下单量，因为这时的止损位会放大，资金管理的原则还是要执行的，不要老是期望一夜暴富。 当交易有亏损时有很多人喜欢在不利的价格再开新仓，这样开仓的平均价格就会更理想一点。有些时候这种策略的确有效，但是从长期来衡量，经常采用这种方法往往得不偿失，很多账户就是因为这样而尸骨无存的，在市场波动剧烈时尤其要避免采用这种策略，因为它的后果可能是灾难性的。 炒白银时在遇到了行情的剧烈波动时不要去苛求寻找精准的入场点，不必刻意去抓住zui 高价或者zui 低价，这个时候行情的走势以及速度都会超出投资者平时的认知，这种情况下选择正确的方向才是zui 为关键的问题. 更多白银知识，关注领峰官网：https://www.360docs.net/doc/8311958545.html, 更多投资交易知识，关注领峰官网：https://www.360docs.net/doc/8311958545.html, 【领峰直播间精彩直击，名师坐镇深度解析】领峰贵金属直播间为您提供每日财经透析，交易策略及专家解答。邀您在全情互动的过程中尽享投资乐趣！ 进入贵金属直播室：https://www.360docs.net/doc/8311958545.html,/v/chatroom
神经网络长短期记忆(LSTM)简介
0. 从RNN说起 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序 列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能 够很好地解决这类问题。 1. 普通RNN 先简单介绍一下一般的RNN。 其主要形式如下图所示： 这里： x为当前状态下数据的输入，h表示接收到的上一个节点的输入。 y为当前节点状态下的输出，而h/为传递到下一个节点的输出。 通过上图的公式可以看到，输出h'与x和h的值都相关。 而y则常常使用h'投入到一个线性层（主要是进行维度映射）然后使用softmax进行分类得到需要的数据。 对这里的y如何通过h'计算得到往往看具体模型的使用方式。 通过序列形式的输入，我们能够得到如下形式的RNN。
2. LSTM 2.1 什么是LSTM 长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 LSTM结构（图右）和普通RNN的主要输入输出区别如下所示。
相比RNN只有一个传递状态h t，LSTM有两个传输状态，一个c t（cell state），和一个h t（hidden state）。（Tips：RNN中的h t对于LSTM 中的c t） 其中对于传递下去的c t改变得很慢，通常输出的c t是上一个状态传过来的c t-1加上一些数值。 而h t则在不同节点下往往会有很大的区别。 2.2 深入LSTM结构 下面具体对LSTM的内部结构来进行剖析。首先使用LSTM的当前输入x t和上一个状态传递下来的h t-1拼接训练得到四个状态。 其中，z f，z i，z o是由拼接向量乘以权重矩阵之后，再通过一个sigmoid激活函数转换成0到1之间的数值，来作为一种门控状态。而z则是将结果通过一个tanh激活函数将转换成-1到1之间的值（这里使用tanh是因为这里是将
道琼斯、纳斯达克、标准普尔
道琼斯公司历史 1882年，三位年轻的记者查尔斯- 道（Charles Dow）、爱德华- 琼斯（Edward Jones）和查尔斯- 博格斯特莱斯（Charles Bergstresser）创立了道琼斯公司。他们在位于纽约证券交易所附近的地下室里手工编写了名为"flimsies"的简讯，通过市内快递送到华尔街每一位订阅者手中。 查尔斯?道爱德华?琼斯查尔斯?博格斯特莱斯 1889年，随着业务的发展，公司职员增加到了50位，于是决定将原来的仅编写"致读者下午信"的小规模经营改变为出版报纸，并给该报取名为"华尔街日报"。就这样，《华尔街日报》于1889年7月8日问世，它有四个版面，当时每份的售价为2美分。 报纸越办越兴隆，这时，道、琼斯和博格斯特莱斯意识到要用更快的方式传递信息。不久以后，公司便开始以电报的形式提供道琼斯新闻服务。 1902年，已在道琼斯工作多年，并曾经是第一位驻外记者的克莱伦斯- 巴伦（Clarence W. Barron）在查尔斯- 道过世后买下了公司的控制权。当时的《华尔街日报》发行量为7,000份。到了1920年，报刊的发行量增至18,750份。随后，巴伦先生又引进了全套现代化的印刷设备，拓展了新闻收集业务。到了二十世纪二十年代末期，《华尔街日报》的日发行量已达5 万份之多。 巴伦先生的《国家商业与财经周刊》于1921年问世，当时的售价为每份10美分。巴伦先生本人就是它的第一位编辑。这份貌不惊人的小杂志很快就得到了丰厚的投资回报，在它出版后的第六个年头，发行量已达3 万份。 克莱伦斯- 巴伦去世十三年后，伯纳德- 基尔格（Bernard Kilgore）于1941年成为《华尔街日报》的执行总编，1945年他又被任命为道琼斯的首席执行官。基尔格先生奠定了今天《华尔街日报》的版面设计风格，并将涵盖的内容也扩展到商业、经济以及消费者等与商业息息相关的各个生活领域。 克莱伦斯?巴伦伯纳德?基尔格 二十世纪六十年代，《华尔街日报》的发行量超过了100万，增加了对社会问题、科技、教育和外交方面的内容，与此同时，对商业新闻的报道也有所改进。 二十世纪七十年代，道琼斯跨入了电子出版的新领域，收购奥特维报系大大提高了其在美国出版界的声誉。除此以外，公司还十分注重拓展美国以外的市场，首先投资出版了《远东经济评论》杂志，又于1976年出版了《亚洲华尔街日报》。《亚洲华尔街日报》是第一份面向广大亚洲读者的、以商业经济新闻为主的综合性日报。 二十世纪八十年代，《华尔街日报》的发行量超过了200万份。接着，通过购买德励财经着力推出了数据库、电视报道和实时市场数据传递等一系列服务。此外，《华尔街日报欧洲版》于1983年在布鲁塞尔创刊。1999年6月，道琼斯公司和V on Holtzbrinck 集团就《华尔街日报欧洲版》和德国商业报刊Handelsblatt换股事宜达成协议。所有这一切都成为公司全球化发行计划的重要举措。 在整个二十世纪九十年代里，道琼斯继续并更注重发挥在内容方面的实力及竞争优势，从战略的高度将工作重心放在出版全球最权威的财经新闻和信息上。为此做出的重要举措包括: 1998年将德励财经（Telerate）出售给桥讯通讯；1992年与赫斯特集团合作出版《财智月刊》（SmartMoney）-《华尔街日报》的个人理财杂志；1994年出版的《华尔街日报专刊》以及1996年启动的华尔街日报网络版。 另外，公司还作了一系列的努力，致力于成为全球一流的、生产制作高质量的商业电视节目的供应商人，其中包括："亚洲商业新闻"于1993年首播；"欧洲商业新闻"于1995年首播。在此基础上，道琼斯和NBC于1997年建立了围绕CNBC的全球商业电视联盟，为众多的美国、亚洲和欧洲的电视观众提供一流的商业新闻。 1999年9月，着重转载《华尔街日报》有关个人投资理财及职业生涯文章的《华尔街日报周日版》开始在美国各大城市的周日报刊上发行。1999年秋天，道琼斯还出版了一份名为Vedomosti（《俄罗斯商业日报》）的商业报刊。该报是目前俄罗斯唯一的一份独立发行的俄文商业日报，每星期二至星期六出版。 道琼斯工业平均指数（Dow Jones Industrial Average，DJIA，简称“道指”）是由华尔街日报和道琼斯公司创建者查尔斯·道创造的几种股票市场指数之一。他把这个指数作为测量美国股票市场上工业构成的发展，是最悠久的美国市场指数之一。 时至今日，平均指数包括美国30间最大、最知名的上市公司。虽然名称中提及“工业”这两个字，但实际其对历史上的意义可能比对实际上还来得多些——因为今日的30间构成企业里，大部分都已与重工业不再有关。由于补偿股票分割和其它的调整的效果，它当前只是加权平均数，并不代表成分股价值的平均数。 历史
长短时记忆神经网络模型(LSTM)简介
5.1.1 LSTM模型概述 长短时记忆网络是一种深度学习方法，目前是机器学习领域中应用最广泛的模型，并在科技领域有了众多应用。在2015年，谷歌通过LSTM模型大幅提升了安卓手机和其他设备中语音识别的能力，之后谷歌使用LSTM 的范围更加广泛，它可以自动回复电子邮件，生成图像字幕，同时显著地提高了谷歌翻译的质量；苹果的iPhone 也在QucikType和Siri中使用了LSTM；微软不仅将LSTM用于语音识别，还将这一技术用于虚拟对话形象生成和编写程序代码等等[56]。 LSTM算法全称为Long short-term memory，最早由Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber于1997年提出[57]，是一种特定形式的循环神经网络（RNN，Recurrent neural network，），而循环神经网络是一系列能够处理序列数据的神经网络的总称。RNN在处理时间序列上距离较远的节点时会发生梯度膨胀和梯度消失的问题，为了解决RNN的这个问题，研究人员提出基于门限的RNN（Gated RNN），而LSTM就是门限RNN中应用最广泛的一种，LSTM通过增加输入门（Input Gate），输出门（Ouput Gate）和遗忘门（Forget Gate），使得神经网络的权重能够自我更新，在网络模型参数固定的情况下，不同时刻的权重尺度可以动态改变，从而能够避免梯度消失或者梯度膨胀的问题。LSTM的结构中每个时刻的隐层包含了多个记忆单元（Memory Blocks），每个单元（Block）包含了多个记忆细胞（Memory Cell），每个记忆细胞包含一个细胞（Cell）和三个门（Gate）[58]，一个基础的LSTM结构示例如图5- 1所示：
基于长短期记忆循环神经网络的股票风险预测方法与系统
基于长短期记忆循环神经网络的股票风险预测方法与系统 一背景 1.1股票风险预测 股票投资具有相当高的风险性，如何预测股票下行风险，从而制定合理的投资组合策略，具有重要的实际意义。股票风险一般可用波动率来衡量，传统方法利用历史数据来构造模型预测未来波动率，如ARCH模型和GARCH模型。这一方法假设金融数据是稳态随机过程，因而未来风险与历史风险在统计意义上一致。这一假设显然过于粗糙，因为不论是市场环境还是股票发行者的经营状况都会随着时间发生显著变化，用历史数据对未来进行预测本身具有极大风险。为提高风险预测的准确性和实时性，需要在基于历史数据建模的同时，快速学习当前市场和标的股票的动态特性。本发明提出利用长短期记忆循环神经网络来实现这一方案。 1.2长短期记忆循环神经网络 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN) 是处理序列数据的有力工具。传统神经网络模型假设输入到网络中的各个数据片段是互相独立的，因而无法对时间序列数据进行建模。在循环神经网络中，一个序列当前的输出不仅依赖于当前输入，同时也依赖前一时刻的网络状态，这意味着这一网络可以对历史输入信息和系统状态信息进行记忆，并基于当前网络所处的状态计算当前输出。循环神经网络通过在隐藏层节点间加入反馈回路来实现，如下图所示，其中左侧图表示网络的拓朴结构，右侧图表示按时间序展列开后的网络（T表示输入序列长度）。 (a) 网络结构(b) 按时间序列展开后的等价网络 图1. 循环神经网络
图1所示的RNN结构可以记忆历史信息，但记忆时间极短，一般不超过5个输入。为解决这一问题，人们提出基于长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）的RNN网络。这一网络引入若干个阈值变量来控制记忆被刷新的速度。如图2所示，其中左侧图是RNN 的基本框架，右侧图是一个代表隐藏节点的LSTM。 图2. 基于LSTM的RNN模型 在基于LSTM的RNN中，每个隐层节点由一个LSTM构成。每个LSTM接收一个输入，给出一个输出，并在一个记忆单元中记住当前系统状态。不同于传统RNN，LSTM引入了三个门变量，如下所示： 1）输入门：表示是否允许信息加入到记忆单元中。如果该值为1（门开），则允许输入，如果为0（门关），则不允许，这样就可以摒弃掉一些无用的输入信息。 2）遗忘门：表示是否保留当前隐层节点存储的历史信息，如果该值为1（门开），则保留，如果为0（门关），则清空当前节点所存储的历史信息。 3）输出门：表示是否将当前节点输出值是否输出给下一层（下一个隐层或者输出层），如果该值为1（门开），则当前节点的输出值将作用于下一层，如果为0（门关），则丢弃该信息。 1.3 金融数据的可预测性 20世纪年代以来，金融计量学者开始关注金融序列是否具有长记忆性的问题。现有的国内外文献研究发现，成熟开放的股票市场收益不存在显著的长记忆性，但在一些新兴的证券市场这一特征却比较明显。时间序列的长期记忆性是指收益率序列的自相关函数既不是按
基于长短期记忆网络的黄金价格预测
Advances in Applied Mathematics 应用数学进展, 2020, 9(6), 871-880 Published Online June 2020 in Hans. https://www.360docs.net/doc/8311958545.html,/journal/aam https://https://www.360docs.net/doc/8311958545.html,/10.12677/aam.2020.96104 Gold Price Prediction Based on Long Short-Term Memory Network Ming Yan1*, Dongxi Li2 1School of Mathematics, Taiyuan University of Technology, Jinzhong Shanxi 2School of Big Data, Taiyuan University of Technology, Jinzhong Shanxi Received: May 28th, 2020; accepted: Jun. 12th, 2020; published: Jun. 19th, 2020 Abstract Accurate prediction of gold price is helpful for investors to understand the gold market and pro-vide scientific and effective reference for them to make correct investment decisions. Therefore, it is particularly important to improve the prediction accuracy of gold price. This paper presents a gold price forecasting method based on Long Short-term memory network (LSTM) model. This method combines the gold price data, uses LSTM model to generate training model, and finally realizes the prediction of gold price. The results show that this method is feasible and effective, and has higher prediction accuracy than BP neural network and SVR intelligent prediction. Keywords Gold Price, Long Short-Term Memory Network (LSTM), Short-Term Prediction, Long-Term Prediction 基于长短期记忆网络的黄金价格预测 闫铭1*，李东喜2 1太原理工大学数学学院，山西晋中 2太原理工大学大数据学院，山西晋中 收稿日期：2020年5月28日；录用日期：2020年6月12日；发布日期：2020年6月19日 摘要 精确的预测黄金价格，有助于投资者了解黄金市场的行情，并对他们做出正确的投资决策提供了科学有效的参考，因此，提高黄金价格的预测精度显得尤为重要。本文提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM) *通讯作者。
目前黄金总共有哪些衍生品
目前黄金总共有哪些衍生品 黄金衍生品属于金融衍生品中的一种，由于黄金市场的不断发展，黄金衍生品市场也得到了壮大。 1.现货黄金 现货黄金又称为国际现货黄金或者伦敦金，是一种即期交易，现货黄金是一种国际性的投资产品，实行保证金交易制度。 2.黄金期货 所谓黄金期货，是指以国际黄金市场未来某时点的黄金价格为交易标的的期货合约，投资人买卖黄金期货的盈亏，是由进场到出场两个时间的金价价差来衡量，契约到期后则是实物交割。 3.黄金期权 黄金期权是买卖双方在未来约定的价位具有购买一定数量标的的权利，而非义务，如果价格走势对期权买卖者有利，则会行使其权利而获利，如果价格走势对其不利，则放弃购买的权利，损失只有当时购买期权时的费用。买卖期权的费用由市场供求双方力量决定。 4.黄金T+D 黄金t+d，是指由上海黄金交易所统一制定的、规定在将来某一特定的时间和地点交割一定数量标的物的标准化合约。这种买卖是由转移价格波动风险的生产经营者和承受价格风险而获利的风险投资者参加的，在交易所内依法公平竞争而进行的，并且有保证金制度为保障。 5.纸黄金 纸黄金"是一种个人凭证式黄金，投资者按银行报价在账面上买卖虚拟"黄金，个人通过把握国际金价走势低吸高抛，赚取黄金价格的波动差价。 6.黄金ETF 黄金ETF(Exchange Traded Fund)是一种黄金投资衍生品，绝大部分基金财产以黄金为基础资产进行投资，紧密跟踪黄金价格，并在证券交易所上市交易。 更多白银知识，关注领峰官网：https://www.360docs.net/doc/8311958545.html, 更多黄金白银贵金属投资交易知识，关注领峰官网：hzuizuip://https://www.360docs.net/doc/8311958545.html, 【领峰直播间精彩直击，名师坐镇深度解析】领峰贵金属直播间为您提供每日财经透析，交易策略及专家解答。邀您在全情互动的过程中尽享投资乐趣！
短期风电功率的长短期记忆网络预测方法研究毕业设计任务书
毕业设计（论文）任务书 信息与电气工程学院院电工电子基础系（教研室） 系（教研室）主任:（签名）年月日 学生姓名:学号:专业:电气工程及其自动化 1 设计（论文）题目及专题：短期风电功率的长短期记忆网络预测方法研究 2 学生设计（论文）时间：自 2020年1月9日开始至 2020年5月 25日止 3 设计（论文）所用资源和参考资料： [1] 方江晓. 短期风速和风电功率预测模型的研究[D]. 北京交通大学, 2011. [2] 蔡祯祺.基于数值天气预报NWP修正的BP神经网络风电功率短期预测研究[D]. 浙江大学, 2012. [3] 王慧莹, 吴亮红, 梅盼盼, 等. 果蝇优化广义神经网络的风电功率短期预测[J]. 电子测量与仪器学报, 2019, 33(6): 177-183. [4] 琚垚, 祁林, 刘帅. 基于改进乌鸦算法和ESN神经网络的短期风电功率预测[J]. 电力系统保护与控制, 2019, 47(04):64-70. [5] 孙驷洲, 付敬奇, 朱峰. CGAQPSO优化LSSVM短期风电预测[J]. 电子测量与仪器学报, 2016(11): 1718-1725. [6] 陈祖成. 基于改进深度置信网络的风电场短期功率组合预测研究[D].石家庄铁道大学,2019. [7] 严干贵,宋薇,杨茂等. 风电场风功率实时预测效果综合评价方法[J]. 电网与清洁能源, 2012,28（5）:1-6. [8] T.Nielsen, H.Madsen. WPPT-atool for wind power prediction[C]. EWEA Special Topic Conference, Kassel, 2000:1-5. [9] 孟勇. 风电功率预测系统的研究与开发[D].天津大学, 2010. [10] 刘建伟,王园方,罗雄麟.深度记忆网络研究进展[J].计算机学报,2020:1-52. 4 设计（论文）应完成的主要内容： （1）风电预测技术发展概述；（2）风电功率预测数据处理技术；（3）长短时记忆网络原理；（4）基于长短时记忆网络的风电功率预测；（5）实验结果分析。
现货黄金k线图分析方法
现货黄金k线图分析方法 一、现货黄金k线走势图介绍 黄金走势图是把一定时间内黄金交易市场的价格，时间，交易量等信息用曲线或K线在坐标图上加以显示的技术图形。黄金(黄金代码学习之前要先熟悉下,一般国际上惯例是XAUUSD,或者是GOLD)坐标的横轴是固定的时间周期，纵轴的上半部分是该时间周期的黄金价格或指数，下半部分显示的是成交量。根据定义，走势图又可以分为现货黄金曲线走势图和现货黄金K线走势图两种。 二、怎么看现货黄金k线走势图 现货黄金k线走势图红绿柱线：在红白两条曲线附近有红绿柱状线，是反映大盘即时所有股票的买盘与卖盘在数量上的比率。红柱线的增长减短表示上涨买盘力量的增减；绿柱线的增长缩短表示下跌卖盘力度的强弱。 现货黄金k线走势图黄色柱线：在红白曲线图下方，用来表示每一分钟的成交量，单位是手(每手等于100股)。 现货黄金k线走势图委买委卖手数：代表即时所有股票买入委托下三档和卖出上三档手数相加的总和。 现货黄金k线走势图委比数值：是委买委卖手数之差与之和的比值。当委比数值为正值大的时候，表示买方力量较强股指上涨的机率大；当委比数值为负值的时候，表示卖方的力量较强股指下跌的机率大。另外就是黄金走势图受交易时间影响,对我们投资来说是非常重要的，他非常影响我们判断现货金的走势和现货黄金K线走势图。 另外，影响黄金价格的因素有多种，诸如：国际政治、经济汇市、欧美主要国家的利率和货币政策各国央行对黄金储备的增减、黄金开采成本的升降工业和饰品用金的增减等都对其的走势均有影响。投资者可以根据这些因素对金价走势进行相对基本的判断和把握。现货黄金价格的变化跟现货黄金k线走势图的变化是息息相关的，因此在看现货黄金k线走势图也要考虑到影响黄金价格的种种因素。 三、现货黄金k线图是什么 现货黄金k线是在技术分析中最常用的方法，也是投资分析的基础，如果你炒过股，那红的绿的柱状就是K线，那在现货黄金与现货白银技术分析中同样要用到，并且很得要，教大家就来学习如何看K线。 现货黄金k线由来：1750年是由日本的米商为了更好的记录和分析大米的价格变化而发明的，当时叫阴阳烛。它比欧洲的柱形理论和杜氏理论早100多年。根据后人不断的改进和发展形成现在对价格变化起到很强分析的一种专业技术。
【原创】python利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析数据分析报告论文(附代码数据)
咨询QQ：3025393450 有问题百度搜索“”就可以了 欢迎登陆官网：https://www.360docs.net/doc/8311958545.html,/datablog 利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析数据分析报告 此示例中，使用LSTM神经网络使用2011年4月至2013年2月之间的数据来预测都柏林市议会市政办公室的能源消耗。原始数据集可从https://www.360docs.net/doc/8311958545.html,.ie获得。 数据处理 假设以15分钟为间隔显示数据，则通过汇总原始数据集中包含的15分钟间隔中每天的消耗量，并形成数据集矩阵以允许指定的滞后时间，来创建每日数据在时间t 减少了电力消耗。从数据集中删除NA值以及不相关的列。 这是原始数据的示例： 首先，形成相关的数据集矩阵以使用LSTM模型进行处理： 数据集矩阵 # Form dataset matrix def create_dataset(dataset, previous=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-previous-1): a = dataset[i:(i+previous), 0] dataX.append(a)
咨询QQ：3025393450 有问题百度搜索“”就可以了 欢迎登陆官网：https://www.360docs.net/doc/8311958545.html,/datablog dataY.append(dataset[i + previous, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) 然后，将原始格式的数据相应地清除： 数据清理 # fix random seed for reproducibility np.random.seed(7) # load dataset df = read_csv('dccelectricitycivicsblocks34p20130221-1840.csv', engine='python', skipfooter=3) df2=df.rename(columns=df.iloc[0]) df3=df2.drop(df.index[0]) df3 df3.drop(df3.index[0]) df4=df3.drop('Date', axis=1) df5=df4.drop('Values', axis=1) df5 df6=df5.dropna() df7=df6.values df7 dataset=np.sum(df7, axis=1, dtype=float) dataset 现在，这是一个经过修改的numpy数组，显示了每天的总用电量（从模型中删除了NA）：
论文：人民币、美元、黄金的关系(上传百度文库)
国际金价与美元、人民币关系之我见 内容摘要：布雷顿森林体系瓦解以后，黄金渐渐失去了其本有的货币属性和价值，只能作为具有资产属性的商品而存在。黄金由货币属性转化为商品属性，因此国际金价的上涨与下跌更多的源于国际市场对黄金的供需关系。 关键词：黄金国际金价美元人民币 今年以来，黄金价格越来越高，国际金价目前已到每盎司1700美元，即每克350元人民币上下。国际黄金价格越走越强，与美元、人民币之间究竟有何关系，本文试图以作者自己观点阐述之。 一、要掌握国际金价、美元、人民币三者的关系，首先要了解三者的概念。 我们可以先从黄金说起。什么是黄金？黄金是一种贵金属，是金属王国中最珍贵的，也是最稀有的一种。金的质地纯净，拥有娇人的特性，是最受人们欢迎的金属。地质学家的分析报告指出，除了在 1802年才发现的钽 (TANTALUM)之外，金是世上最稀有的金属，这更证明金的稀有性。黄金的稀有性使其十分珍贵，而黄金的稳定性使黄金便于保存，所以黄金不仅成为人类的物质财富，而且成为人类储藏财富的重要手段。1944年7月，第二次世界大战结束前夕，在美国主导下，召开了布雷顿森林会议，通过了相关决议，决定
建立以美元为中心的国际货币体系，建立国际货币基金组织。但美元与黄金挂钩，美国承诺担负起以35美元兑换一盎司黄金的国际义务。二十世纪六十年代相继发生了数次黄金抢购风潮，美国为了维护自身利益，先是放弃了黄金固定官价，后又宣布不再承担兑换黄金义务，因此布雷顿森林货币体系瓦解，于是开始了黄金非货币化改革。这一改革从二十世纪七十年代初开始，到1978年修改后的《国际货币基金协定》获得批准，可以说制度层面上的黄金非货币化进程已经完成。而随着黄金非货币化的完成，国际金价也从1978年的不到300美元每盎司一路狂飙到目前的每盎司1700美元上下。 国际金价就是国际黄金市场进行黄金交易的价格。国际黄金价每天是浮动的，一般以伦敦金市为标准，有开盘价、中间价和收盘价，其他还有纽约、苏黎世、香港等地区的金市价格，我国多采用伦敦每日收盘价作为我国金银币出口的计价价格。怎样把国际金价换算成人民币金价？国际金价是用美制盎司做单位的，国内是用克做单位的。1 金衡盎司=31.1035克。国际金价用美元计价，国内用人民币交易的时候，汇率一般使用结算价，具体要看使用的结算价是多少。国际金价的计算，以伦敦金价为例，伦敦金价以盎司为单位，目前金价是1700美元/盎司，公式1700*6.35（美元汇率）/31.1035（1盎司=31.1035克）。
黄金的金融属性分析_张岱
产业经济 Resource Industrial Econom Y 资源▲ 作者简介：张岱（1985-），女，黑龙江省哈尔滨市人，武警黄金地质研究所助理工程师，管理学学士。 黄金的金融属性分析 ■ 张 岱1/刘桂阁1/李杰美1/陈 祥1,2/张艳春1/苏学影1/朝银银1 （1.武警黄金地质研究所，河北 廊坊 065000；2.中铁资源地质勘查有限公司，北京 100039） 摘要：黄金是一种特殊的商品，它集商品属性、货币属性和金融属性于一身。黄金非货币化以后虽然不再作为一种货币进行流通，但仍具有重要的金融属性，它的投资保值功能其他任何一种金融资产都无法比拟。一般在国际局势不稳时，黄金的价格决定主要取决于黄金的金融属性；当国际政治、经济、金融局势相对稳定时期，黄金的金融属性相对稳定而并不显现，黄金市场与其它资本市场关联度不高，黄金的价格决定主要取决与黄金的供给和需求，即商品属性。 关键词：黄金；金融属性；非货币化；黄金价格；国际局势；商业属性 中图分类号：F802.2；P618.51 文献标识码：C 文章编号：1672-6995(2011)04-0045-03 0 引言 黄金自古以来就是各个国家、集团、个人竞相追逐的财富象征。随着经济社会的发展，人们对于黄金的需求程度有增无减。在金融危机的影响下，黄金以其特有的金融属性吸引了众多投资者的目光。据有关数据显示，2010年第三季度全球黄金市场需求922t，较上年同期增长12％。其中，黄金珠宝需求上涨8%，零售投资需求上涨60%，工业需求上涨13%。 黄金在国家外汇储备中占有十分重要的地位。与纸币相比，黄金不受任何国家的货币政策和财政政策影响，具有相对的内在稳定性，故而在经济危机或国际形势动荡时成为规避风险和保值的可靠手段。世界上主要国家（地区）的外汇储备中黄金都占很大比重。如美国黄金储备8133.5t 居世界第一位，约占外汇总储备的72.1%。西方发达国家黄金储备均超过外汇储备的20%。（表1） 中国的黄金储备在外汇储备中只占有1.5%的份额，要达到发达国家20%的比重水平，总储备量至少要增加8000t，要达到这一目标并非易事。建国以来我国一直实行黄金管制，直到 表1 主要国家（地区）黄金储备数量及占外汇储备比重序号国家/地区/ 组织数量（吨）黄金占外汇储备%序号国家/地区/组织数量（吨）黄金占外汇储备%1美国8 133.572.111欧洲央行501.425.92德国 3 402.567.4 12中国台湾423.6 4.13国际货币基金组织 2 90713葡萄牙382.579.64意大利 2 451.866.214印度557.77.45法国 2 435.465.715委内瑞拉363.948.56中国大陆 1 054.1 1.516英国310.315.67瑞士 1 040.115.117黎巴嫩286.825.28日本765.2 2.718西班牙281.635.99荷兰612.555.819奥地利280.054.310 俄罗斯 726 5.720 比利时 227.5 33.8 注：来自中国黄金网2010-09 2001年才开放黄金市场，比国际黄金市场开放滞后了二十余年。这一题目的探讨对于人们增进对黄金金融属性的了解，提高对黄金市场的认识，指导黄金投资有重要意义。 1 黄金的金融属性分析 1.1 金融和金融属性的概念 从字面来理解，金融就是资金的融通。随着社会生产力的发展，商品生产和交换的规模逐渐扩大，其过程中就不可避免地产生延期支付和借贷行为。起初，这些行为是通过口头承诺或者写借条的形式完成。金属货币产生以后，货币就成了延期支付和借 贷的直接对象。这些行为即最原始的金融。在经济发达的当代社会，货币已从金属货币发展成为纸币、银行存款、电子汇票等多种虚拟形式，金融活动的对象和范围空前扩大。在金融活动过程中所涉及的各种要素，如资金、信用工具、交易的场所等都属于金融的范畴，都具有金融属性。除黄金之外，许多贵金属如银、铜等，以及战略物资原油、粮食等，都具有金融属性。这些商品的金融属性主要表现在利用资金流动的规律，即利用金融杠杆进行投资套利。1.2 黄金的属性
纳斯达克指数和纽约股指-宋黎英
一纳斯达克指数 1 纳斯达克指数是反映纳斯达克证券市场行情变化的股票价格平均指数，基本指数为100。纳斯达克的上市公司涵盖所有新技术行业，包括软件和计算机、电信、生物技术、零售和批发贸易等。纳斯达克的特点是收集和发布场外交易非上市股票的证券商报价。 2 纳斯达克指数计算公式 所有的纳斯达克指数都是以公司市值(最新的股票卖价×发行的股票股数)所占整个市场总体市值比重为加权数来进行加总计算的(除了NASDAQ-100指数还采用了一种修正市值的方法来计算以外)，这就意味着每个公司的股票都以其在整个市场中所占市值比重的大小为权数来影响股指的走向，这与道琼斯工业指数(Dow Jones Industrial Average)以公司股票价格为权重来计算股指的做法存在很大差别。 股指计算公式： 股指＝(最新整个市场市值/基期调整的市场市值基数)×股指基数 比如，昨天一个基数为100的股指开始运作，昨天收盘时的股指所包含的股票的总市值为$10，由于今天这些股票价格上涨，使得股指包括的股票的总市值上涨到$11，那么在股指基数为100的情况下，其股指就上涨到110。 3 还有一个问题是在遇到股票分割(Stock Splits)和股利分红(Dividend Payments)的情况时如何调整股指的计算。比如一个A公司发行的股数为10,000,000，最近的卖价为$20，公司宣布股票拆股计划，方案为每1股送2股，那么在拆股生效日到来之前，股指计算系统就会把A公司的股票的价格调整为$10，这样做的结果，可以保证公司的总市值保持不变，为$200,000,000(20,000,000×$10)。另一方面，公司股利分红的行为会减少股票的价格从而降低了市值，但纳斯达克指数不对此作任何的调整，而是由市场的力量将分红公司的股票价格调整到合理的水平。 二纽约证券交易所股票价格指数 1 纽约证券交易所从1960年开始编制和发表自己的股票价格综合指数。这个综合指数包括四组：工业股票价格指数、金融业股票价格指数、运输业股票价格指数、公用事业股票价格指数。 2 该股票指数采用加权平均法计算，以1965年12月31日为基期，每半小时计算和公布一次。 3 加权平均数法：以当期采样股票的每种股票价格乘以当期发行数量的总和作为分子，以基期采样股票每股价格乘基期发行数量的总和作为分母，所得百分比即为当期股票价格指数，即： 股票价格指数＝[∑（当期每种采样股票价格×已发行数量）]÷[∑（基期每种采样股票价格×已发行数量）]×100％
黄金ETF与金价之间的关系
黄金ETF与金价之间的关系 黄金ETF 黄金ETF属于开放式投资基金，是靠追踪现货黄金价格波动的金融衍生产品，黄金ETF面向的个人的投资者或者是机构投资者。 黄金ETF运行原理 其运行原理为：由大型黄金生产商向基金公司寄售实物黄金，随后由基金公司以此实物黄金为依托，在交易所内公开发行基金份额，销售给各类投资者，商业银行分别担任基金托管行和实物保管行，投资者在基金存续期间内可以任意规模进行赎回。 如黄金ETF的定义中，可以理解出黄金ETF和黄金价格有密不可分的联系。没错，黄金ETF 的持仓变动是影响现货黄金价格走势中重要的一个因素，到底黄金ETF持仓与黄金价格走势之间是什么关系呢，如下： 首先要明白的是，黄金ETF完全被动跟踪黄金价格，所以说，黄金ETF受黄金价格的影响很大。 其次，黄金ETF持仓量的变化对金价的影响是一种传导效应的体现，而非直接作用于黄金价格之上。ETF在被动跟踪金价走势的同时，当市场投资情绪达到一致时，其额外的购买压力也可以转化成对实物黄金的需求，从而传导作用在黄金价格走势上。因此，黄金ETF持仓的增加/减少，一般意味着对当前市场的判断是做多还是做空的看法。 黄金ETF与金价之间的关系 黄金ETF持仓量与黄金价格之间的关系是正相关关系。由于ETF基金公司也是根据国际黄金市场走势，全世界范围内国家的财经日历和政策，以及黄金未来走势风险评估和预判后，进行的实物黄金增持或者减持。由于ETF基金公司影响力巨大，因此其持仓量的波动，也间接影响到了黄金价格的走势。 黄金ETF走势图一般由黄金收盘价曲线和ETF持仓量曲线组成，在比较专业的ETF持仓量走势图中还可以看到黄金收盘价变化率和ETF持仓量变化率。从黄金ETF走势图可以看出黄金价格与ETF持仓量走势相辅相成、互相制约。 当黄金ETF出现大幅度吸入，持仓量达到新高点时，黄金价格也会随之涨到新高;相反，当黄金ETF大量抛售，对黄金价格也对造成大幅的打压。 更多投资交易知识，关注领峰官网：https://www.360docs.net/doc/8311958545.html, 【领峰直播间精彩直击，名师坐镇深度解析】领峰贵金属直播间为您提供每日财经透析，交易策略及专家解答。邀您在全情互动的过程中尽享投资乐趣！ 进入贵金属直播室：https://www.360docs.net/doc/8311958545.html,/v/chatroom
纳斯达克历史分析
1 纳斯达克指数历史走势分析 指数简介 1971年2月8日纳斯达克综合指数建立，涵盖纳斯达克市场上市的所有美国和外国的公司。纳斯达克 的设立初衷是希望让中小企业也能依靠市场拥有专门集资渠道。主要容纳一些创业初期风险高而无法在纽 约证券交易所挂牌的小型公司，他们的主要业务是从事电脑晶片、电脑软体或硬体、生物工程、药物研究 等科技专案，投资者多为一些创业资金及对高科技有所认识的散户。英特尔公司1971年在纳斯达克上市， 微软、戴尔在80年代中期上市，思科、雅虎则在90年代上市，它们上市时都是才成立不久的小公司。最 初指数基数为100点，截止2014年3月12日收盘，纳综指3579点。从长期看，股市的回报率是惊人的！ 美国纳斯达克市场在过去的四十二年间，仅指数的涨幅就高达35倍！更不用提那些动辄翻上百倍甚至数百 上千倍的牛股，如MSFT（微软）、ORCL(甲骨文）等。 历史走势 第一阶段：纳斯达克指数在1971年时只有100点，从1971年开始到1974年，纳斯达可指数约在100 点至400点之间上下波动，但基本趋势是缓缓向上。此时，纳斯达克具有一个典型创业板市场特徵：上市 公司都在创业初期，而股价较低、风险较高、股价波动大，买卖以一般散户为主。 第二阶段：1974年10月至1989年10月，纳综指从55点上涨至480点，耗时15年，涨幅773%，年 复合涨幅15.5%。同期标普500指数涨幅419%，年复合涨幅 11.6%。
2 这一阶段是纳斯达克市场的平稳上升期，持续时间很长，长达15年。期间经历了三个小熊市，但总的 来说熊市持续时间不长，跌幅不大。 第三阶段：1990年10月至1996年5月，纳综指从330点上涨至1250点，耗时5年零7个月，涨幅约279%，年复合涨幅26.9%。 这一阶段是纳斯达克市场的初步加速期，持续时间较长，有五年多时间，期间经历了三次小调整，但调整 幅度比较小。此外，1994年，纳斯达克股票市场在年股票成交量方面超过纽约证券交易所而成为美国第一。 第四阶段：1996年7月1998年7月，纳综指从1079点上涨至的2008点，耗时2年，涨幅约86%，年复 合涨幅36.4%。