市场深度

摘要： 市场深度的新陈代谢必然激发黄金珠宝企业的创新什么是市场机制?就是市场自由竞争下的优胜劣汰,与人类社会的进化规律基本一致,国外学者把其称之为弱肉强食的“丛林法则”,中国人更喜欢讲“大鱼吃小鱼,小鱼吃虾米”。在一个充分市场化的产业里,企业之间的竞争是非常激烈的,所以才会有商场如战场的比喻,一个阶段的商战打下来,一定会消失一批没有竞争力的企业,生存下来的企业有了继续发展的资源和空间,核心竞争力也得到有效的提升,市场话语权会大幅增加。

摘要： 展望未来,在需求侧,"以人为核心的新型城镇化"将是居民消费升级向质量高度、市场深度、产品广度"三维"拓展的长期趋势之基。在供给侧,以新基建和新兴行业投资为主要推动的产业升级也有望发端于城市群的规模经济之中。作为幅员辽阔、区域发展差异较大的经济体,公共服务均等化、区域发展协同化、社保体系完备化将成为"十四五"期间均衡与充分发展的出发点和落脚点。

摘要： 上期所于2013年7月5日以沪金、沪银期货市场为试点,施行连续交易制度.本文采用2012年7月至2015年12月两市场收盘价等日频数据数据,把样本分成制度施行前、施行短期和施行长期三个观察窗口,构建VAR、EGARCH模型,对制度对市场深度和价格稳定的影响进行了实证研究.研究表明:制度施行短期和长期内沪金市场深度分别是施行前的5.74倍和5.63倍,沪银市场则为11.18倍和8.25倍;制度施行短期内沪金市场投机率对沪金价格的一阶矩和二阶矩影响分别为施行前的37％和32％,长期内相应影响分别为施行前的52％和50％;制度施行短期内沪银市场相应影响分别为制度施行前的28％和25％,长期内相应影响分别为53％和37％;制度实施前后,两市场投机率对收益率均存在非对称效应;在制度实施前,两市场投机率对收益率影响的杠杆效应较为严重,施行短期内沪金杠杆效应消失,沪银杠杆效应得到明显减弱;施行长期内沪金杠杆效应重新出现,但明显弱于施行前的,沪银杠杆效应仍然存在,不过也明显弱于施行前的.

摘要： 从行为金融学视角考察噪声交易对市场有效性的影响已成为金融微观领域的热点话题.针对沪铜期货市场,首先构建EGARCH模型度量了噪声交易,其次利用时变状态空间模型衡量了有效性,最后采用GARCH类模型从一阶矩和二阶矩角度考察了噪声交易对有效性的影响.发现:该市场渐进趋向弱式有效,过程带有鲜明的阶段特征,2013年6月上旬以前有效性较差,随后,受市场利好制度出台影响,有效性逐渐好转;长期来看,噪声交易对其有效性存在较弱促进作用,是因为噪声交易对抑制收益率波动的市场深度存在促进作用;而短期内会加剧有效进程波动,原因在于噪声交易会扩大收益率方差.总体而言,噪声交易不是沪铜期货市场无效的根本原因,交易制度很可能才是关键因素.

摘要： 金融市场的信息是不对称的,市场走向是未知的.本文以学者Kyle和攀登的研究结果为基础,引入不完全信息交易者.研究发现,内幕交易者可以预期不完全信息交易者的行为,调整一二期的交易量,在v=p0的情况下,获得超额利润.非完全信息获得者和非完全噪声交易者可以增加市场深度,有利于提高市场有效性、遏制出现内幕交易.

摘要： 新年伊始,又到了各行业亮成绩单的时间。近日,中国保险信息技术管理有限责任公司官网公布了2018年保险公司服务评价结果,部分大中型保险公司占据榜首,外资保险公司排名靠后。业内专家表示,外资险企的确存在国内市场份额占比较小等问题,在销售、服务等方面的局限性也较大,但其较高的长期保障与风险管理水平可为国内保险公司转型发展提供借鉴。

摘要： 激战四天,这是近年来北京保利春秋季大拍时间最短的一次;25.5亿元,这个数字与历次大拍相比算不上最亮眼的,但若结合开拍前北京保利拍卖执行董事赵旭所说“数量少、质量高、吸引人,总体数量比春拍减少30%”的情况,也不难看出,2018北京保利秋拍在顺应市场深度调整形势下也是很暖人心的。正如赵旭所说:“很多人觉得现在市场不好,但通过本次秋拍来看,我们认为中国艺术品的魅力还在。”

摘要： 本文选用股指期货成立日至2016年11月1日的日频数据,采用时变状态空间模型动态考察了股指期货市场有效性的演进过程,创新性地度量了市场深度,研究发现其有效性和市场深度呈现渐进提升特征,市场深度对市场有效性具有较弱提升作用,并且有利于抑制市场有效性的波动.市场在2011年8月末已经基本实现弱式有效,良好状态持续到2014年8月末,此后有效性表现不良发展态势,2015年9月7日为最大限度抑制投机行为而出台的管控措施对有效性产生了严重破坏作用,并急剧降低了市场深度,但市场深度对市场有效性的促进作用显著增强.根据研究,本文建议日内投机率控制在4～8.5的区间内.

摘要： 本发明提出一种考虑用户流失率的电力市场售电量深度预测方法，首先，基于生存分析给出了电力市场中用户流失率的计算方法，对未来某时刻购电用户数量进行预测；然后，构建了用户用电量置信网络并结合用户数量预测，设计了售电量深度预测模型；最后，提出基于自适应惯性权重算法对模型进行求解；本发明所提方法在售电量预测精度方面有明显提高。

摘要： 本发明属于自然语言处理、情感分析领域，特别涉及一种基于深度迁移学习的房地产市场分析方法、装置及设备，方法包括采集房地产网络舆情数据，并对舆情数据进行预处理；构建一个融入变分信息瓶颈的深度多通道神经网络；利用相关领域中大量的标注数据对网络进行预训练；通过迁移学习的方式，使用少量已标注的舆情数据对预先建立的网络进行微调；在所述迁移后的网络上对未标注的房地产舆情数据进行情感倾向分析，并获得最终的房地产市场情绪分析结果；本发明将深度迁移学习与房地产网络舆情进行结合，能够准确分析房地产市场情绪，从而为有关部门的政策制定、公司企业的决策部署以及个体消费者的投资规划，提供参考和指引。

摘要： 本发明公开了基于结构先验与深度学习的城市场景分段平面重建方法，涉及图像处理技术领域，通过融合场景结构先验与由深度学习获取的图像高层特征，采用图像区域与相应平面协同优化的方式对场景结构进行了初始推断，并在MRF能量优化架框下对场景结构进行了全局优化。实验结果表明，本发明的方法仅利用稀疏空间点即可有效重建场景完整的结构，整体上具有较高的性能。

摘要： 本发明公开了一种数字加密货币现货市场交易深度图的生成和展现方法，接收Server端实时发送的交易订单簿数据，包括买单和卖单数据，对交易数据进行预处理，绘制完整交易深度图。对交易订单数据进行预处理是将所有买单数据按价格从高到低进行排序，将所有卖单数据按价格从低到高进行排序，分别计算各买、卖单价格点位的累计买单数量、所有买、卖单价格点位的总累计买单数量。设置交易深度图的总体高度和宽度，求取总累计买单数量和总累计卖单数量的较大者，并依据该较大者确定横坐标中买方刻度值和卖方刻度值，在横坐标上绘制买单和卖单的价格刻度，并在纵坐标上绘制委托量刻度。解决了深度图不能完整展示且和订单簿的数据信息不同步的问题。

摘要： 本发明公开了一种日前电能量市场和深度调峰服务市场联合出清方法，包括：获取次日的电负荷和新能源发电预测功率数据；设定次日火电机组的技术参数并获取火电机组的报价参数；建立联合出清模型；通过计算日前电能量费用、深度调峰费用及新能源限电的惩罚费用获得联合出清模型的目标函数；设置联合出清模型的约束条件；将获取的信息和参数输入至联合出清模型中，根据约束条件计算得到电能量市场预出清的次日运行计划与新能源的限电功率，及联合再出清的次日运行计划与新能源发电功率与限电功率。本发明可基于新能源优先消纳和低价优先原则，科学合理的制定次日火电机组和风光新能源的发电计划，从而使得电力系统更加经济运行。

摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习和市场情绪的股票交易决策方法，涉及股票交易和深度强化学习技术领域，包括：步骤1、计算数据指标，进行数据预处理，形成包含若干状态的训练集；步骤2、构建神经网络的模型，通过所述神经网络进行特征提取和交易动作输出；步骤3、将所述交易动作和交易环境进行交互，所述交易环境返回交易后的下一时刻状态和交易回报，所述状态发生更新；步骤4、对所述神经网络的参数进行优化，使深度强化学习方法能够给出交易动作；步骤5、使用情感词典分析市场情绪，根据市场情绪进行二次决策，在市场情绪极端时停止交易。本发明实现由交易状态信息到交易决策的端到端的决策，并可在市场情绪极端时停止交易，降低风险。

摘要： 本发明提供一种基于深度强化学习的电力市场投标策略优化的方法，该方法使用的双层优化模型，以社会效益最大化为目标对市场进行出清，下层优化主要解决市场出清的供求平衡问题，上层优化实现发电公司的利益最大化。能够体现投标策略对用电侧需求的实时影响。针对电力市场的平衡约束的数学规划(MPEC)问题的求解，常规的分支界定法、内点法以及灵敏度法等，必须在完全信息的情况下用到，并且其通常将需求解的模型看作一个单阶段博弈。然而，在每天或每小时运行的电力市场中，静态博弈模型可能无法充分反映市场参与者的行为特征。

摘要： 本发明涉及电力技术领域，公开了一种基于深度强化学习算法的市场成员报价方法及其模块，市场成员包括发电商和购电商，模块包括：深度双Q网络构建模块，用于建立市场成员对应的深度双Q网络，输入状态向量为市场出清价格及市场负荷水平，输出动作为发电商或者购电商的基于基准报价的报价系数；探索性报价动作生成模块，用于建立市场成员在电能的市场竞价模型，并根据建立的市场竞价模型基于深度双Q网络算法生成报价；深度双Q网络算法训练模块，用于随机抽取样本数据训练深度双Q网络的参数。本发明通过深度强化学习的方法寻找市场成员在非完全信息下的动态报价策略，是一种高效的报价决策工具，有助于市场成员更加准确地在电力市场进行报价。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的电力实时市场约束自辨识出清方法及系统，所述方法包括：对电力系统的系统特征向量进行标准化处理后，通过激活模型进行迭代训练以得到深度神经网络模型；通过反标准化模型对深度神经网络预测出的发电机最优出力结果进行反归一化处理以得到当前机组的发电机最优出力，并对发电机最优出力进行第一静态安全分析及线路传输容量约束处理，以得到起作用约束集；根据出清模型、起作用约束集及系统约束计算当前系统的出清结果，并对该出清结果进行第二静态安全分析，当当前系统的各项参数均满足给定要求时，将该出清结果作为最优出清结果。本发明能够实现SCED起作用约束高效辨识，减少起作用约束查找次数，提高市场出清效率。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的股票市场风险预测智能实现方法，该方法选择通过组合浅层次的特征从而形成更加抽象的高特征表示，从而可以发现数据深层次隐含关系，通过多层的神经网络的堆叠和选择Sigmoid激活函数，可以更好地得到复合函数。本发明通过深度学习中的长短期记忆网络模型(Long Short‑Term Memory，LSTM)进行自学习自适应，根据过去历史数据的训练，从而很好地得到对未来的整体股市较为精准的预测。本发明通过组合浅层次的特征从而形成更加抽象的高特征表示，以发现数据深层次隐含关系，通过多层的神经网络的堆叠和选择合理的激活函数，可以更好地得到复合函数。本发明在RMSE、误差值以及自设计的盈利值等多个指标上都产生了很好的技术效果。