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如何学习与应用基本面分析逻辑?

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如何学习与应用基本面分析逻辑?

判断目前行情的走势,和基本面表现的是否一致。如果一致,找到一致的逻辑,如果不一致,找到不一致的可能的资本运作的原因和应对方案。

利用仓单,期货的基本功能原本就是套期保值,空头卖货,多头接货,比如多头在市场上做多, 那么如果价格上升,进入交割月, 如果在低价位的期货单,是可以去仓位交割实体货物,- 一去一来,相当于你以一-个较低的价位买到了实际的货物,当然接货的一般是贸易商,如果你手上有实际的货物,如果你预期未来价格会下跌,那么你可以在市场上做空,如果现货价格下跌,你依然可以通过交割获利。当然市场上的交易者可不是这么想,但是仓单对市场交易者带来一个心理的预期,比如如果我们通过交易所查到有大量仓位申请,那么对多头来说心理上是一个不利于多头的预期,说明贸易商对未来市场价格不是很好故申请仓单,当然如果空头没有实际的货物可交,就有可能被多头借此机会抬拉价格,当然现在市场的逻辑其实更多的是依据大的宏观经济面来进行,而不是个别品种的行情,宏观经济的大趋势,大矛盾左右着商品的走势。

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孔镇宁,玄元投资副总经理

孔镇宁,玄元投资副总经理

工业数据分析实战中的常见误区与对策

曾参与过空压机大数据分析的探讨,因为PHM(Prognostics & Health Management,预测故障与健康管理)过去有成功案例。很多人就直接跳到智能运维的分析课题上来。但在此之前最好先讨论清楚预期的业务目标,是做第三方运维业务(大数据用来提高维修效率),还是转型为一种新的业务模式(比如设备租赁、供应链金融、冷链服务等)。如果做第三方运维,也要理解一下成本结构和业务价值创造途径,包括压缩机运维成本及构成、可能提升点、预期收益规模等。不要急于复制其他领域的成功案例,先灵魂拷问一下商业本质和业务逻辑是否合理。

CRISP-DM (CRoss Industry Standard Process for Data Mining)默认社会分工做好了,业务分析师把数据分析问题定义好了,数据分析师只需要理解业务问题,在此基础上做数据预处理与建模。但在现实没有这样理想,别人给你的问题不一定正确,需要数据分析师重新定义问题。

CRISP-DM方法

2、指雁为羹:脱离约束条件的“乌托邦”很难成功。

其实工厂内的调度优化也存在类似的情况,在小批量复杂产品生产模式下,原料到货时间、工艺段的完成时间的不确定性都很大,以至于用标准的APS(Advanced Planning System)做计划优化无法实际执行,反而不如退而求其次,做不确定性动态仿真,发现未来可能的瓶颈环节,对可能的成本分布有所了解,以便提前做好准备。我们虽然追求全局优化,但还是要考虑现实的条件,包括数据的可得性、获取成本、可靠性及价值。

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