挖掘央行资产负债表数据,描绘全球流动性全貌
挖掘各国央行资产负债表数据,能够厘清外汇市场与主要币种的全球流动性现状。我们整合美联储、欧洲央行、日本央行、中国人民银行的数据构建综合指数,并借助机器学习挖掘潜藏规律。该方法融合基本面与技术分析,将原始数据转化为可落地的交易信号。
神经网络在交易中的应用:基于频域的异常检测 (CATCH)
CATCH 框架结合了傅里叶变换和频率修补技术,能够准确识别传统方法无法发现的市场异常。让我们来探讨这种方法是如何揭示金融数据中隐藏的模式。