XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemtrading
分析报告 24/04 - 新西兰对其主要贸易伙伴的经济冲击有多脆弱？ - 2024 年 4 月
• 本文估计了一个结构向量自回归 (SVAR) 模型，用于研究全球冲击对新西兰四个关键宏观经济变量的影响：国内生产总值 (GDP)、利率、消费者价格指数 (CPI) 和汇率，并报告了预测误差方差分解。 • 该模型用于评估新西兰对其主要贸易伙伴（中国、美国和澳大利亚）周期性冲击的脆弱性。 • 结果表明，新西兰的 GDP 对来自中国和世界集团的正 GDP 冲击作出了积极反应，这种影响会传遍整个经济，影响价格水平、利率和汇率。 • 新西兰的 CPI 对不同国家冲击的反应不同，利率对大多数外国利率和外国 GDP 冲击作出强烈反应，并产生持续影响。本文开发的模型无法准确确定大多数外国冲击对新西兰汇率的影响。 • 分析表明，如果新西兰的贸易过于集中在少数几个关键经济体，它将面临一些风险，并为思考新西兰与世界其他国家之间的宏观经济关系提供了有用的视角。
基于 ADMM 的完全去中心化点对点能源交易，考虑本地社区共享 CAES
由于低压电网中可再生能源的使用率较高，点对点 (P2P) 能源交易市场在当地应运而生。近年来，P2P 能源交易系统越来越受欢迎，允许住宅和工业类型的消费者相互交易电力。由于通信技术的多项发展以及太阳能和风能等可再生能源的日益普及，P2P 能源交易已变得可行。在这个市场中，消费者更有兴趣与他人分享他们的多余能源，以进入新市场并增加利润。P2P 能源交易有两种方法。集中式方法涉及管理交易平台的第三方实体（通常是网络运营商）。这种方法提供了一种可靠的选择，但可能存在某些缺点，例如隐私有限。相比之下，分散式方法使消费者能够直接相互交易他们的剩余能源，而无需集中式机构的干预。这种方法赋予参与者更大的灵活性并保护他们的隐私。本文使用交替方向乘数法 (ADMM) 算法，提出了一种完全分散的本地 P2P 能源交易市场方法。本文还考虑了压缩空气储能 (CAES) 技术来提高灵活性并减少峰值需求。接下来，对配电网络中的本地社区进行了数值研究。模拟结果展示了 P2P 市场如何帮助客户在本地社区管理能源。
买入欧洲现金股权交易趋势
“在整个欧洲的销量较低，看到买方公司与做市商建立直接双边关系并不奇怪，尤其是在系统的，不包括 /低投资者Alpha的系统性现金流交易领域。< / div>。< / div>以T Rowe价格，我们非常密切地监控执行格局，并在我们认为这对我们的执行结果有益时与类似商人（例如做市商）进行互动。但是，我们也采取非常周到的方法来确保我们代表我们的基础客户实现最佳执行，因为我们的许多流动都有细微差别，这些差异并不总是为市场建设者的工作流提供。” - 埃文·坎威尔（Evan Canwell），股票交易者和市场结构分析师，T Rowe Price
分析算法交易对股票市场行为的影响：全面审查
现有有关算法交易的文献主要集中在其技术方面和直接市场影响上。但是，了解算法交易的更广泛的社会经济含义，包括其对市场完整性的影响，交易的民主化和系统性风险的潜力，存在一个显着的研究差距。此外，涉及算法交易的道德考虑因素（例如公平和透明度）在理解算法交易的机制和直接影响方面仍然取得了重要的巨大进步，仍然存在大量的研究差距。解决这些差距需要一种多学科的方法，该方法包括金融，技术，心理学和法律。通过弥合这些差距，研究人员可以更深入了解算法交易的复杂性及其对金融市场和社会的长期影响。
研究碳贸易市场发展对减少区域排放的空间溢出效应
本文介绍了中国碳交易市场的当前状况以及每个地区碳排放量减少的影响。从理论上讲，它阐述了区域碳排放上碳交易市场的影响机制和空间溢出方式。接下来，我们使用2006年至2019年中国30个省的数据来建立差异模型（SDM-DID）连续的空间差异，以经验研究碳贸易市场对降低区域排放的空间溢出效应。结果如下：首先，实施碳排放交易的试点政策显着促进了试点地区的碳排放减少。从影响机制的角度来看，碳交易试点政策的实施通过促进能源消耗结构的清洁转化，提高技术吸收能力并刺激低碳技术的发展，从而促进了试点地区的碳排放减少。从空间溢出效应的角度来看，中国的区域碳排放具有显着的空间溢出效应，并且碳排放交易具有空间溢出效应。从空间溢出的角度来看，碳排放贸易市场通过促进邻近地区能量结构的清洁转化，提高技术吸收能力并促进技术进步，从而促进邻近地区的碳排放减少。
碳排放交易和绿色金融工具是否协同？ - 基于内容分析的经验定量研究
协调政策是减少碳排放和可持续发展的重要保证。基于政策范式的理论框架，我们可以使用内容分析研究方法进行定量分析2011年至2022年促进碳排放交易和绿色金融政策的政策文件。基于“策略目标 - 政策工具”的匹配网络，我们分析了碳排放交易政策和绿色金融政策在促进碳排放减少目标方面的协同特征，并通过使用社交网络分析揭示了绿色金融政策的“目标工具”的匹配模式。首先，从政策目标的角度来看，碳排放交易的主要政策目标是促进企业的绿色创新，而绿色金融的主要政策目标是实现绿色的发展，这反映了政策目标的一致性和内在动机。其次，命令控制和市场激励政策工具是政策工具结构中的主要政策工具。公共参与政策工具的比例很小，并且存在结构性不对称。第三，碳排放式交易工具专注于监督，调整和平台构建。绿色财务政策工具具有指导，公共福利和外部性的特征。两者构成了一个构成的，嵌入和集成的“双协同”碳排放策略。基于此，本文提出了一些建议，以促进政策协调，并为中国提供双重碳目标。
Nebius Group NV宣布2024年第三季度财务业绩
算法交易（也称为自动交易）涉及使用计算机算法根据预定义的标准自动生成买卖订单。这种方法与手动交易一样，这不是一项富裕的业务，并且确实对市场影响有所担忧。但是，没有任何法律或规则可以阻止零售商人使用交易算法。算法交易已经存在了一段时间，但是在美国等国家 /地区，它在零售贸易商和投资者中的使用比其他地方更为广泛。由于技术的进步，它被认为是交易的自然发展，就像交易从咖啡店聚会到电子交易的发展方式一样。通过改进计算能力和Internet连接性，使其向算法交易的过渡成为可能。最初，这允许发送电子订单，但是随着技术的进一步发展，计算机还可以根据预设规则执行交易。这导致了交易策略的自动化，从而减少了情绪在贸易执行中的影响。今天，我们看到机器学习和人工智能（AI）在交易中的应用持续发展。这引起了定量交易和高频交易，以及其他形式。但是，并非每个人都迅速适应改变，导致某些人反对算法交易。尽管有这种反对，但人们普遍接受算法交易，尤其是在西方世界，这是通过对计算技术的持续投资所证明的。这可以帮助您优化资本分配。2。3。虽然其合法性可能会根据司法管辖区和交易者/投资者的类型而有所不同，但没有任何理由将其直接考虑在内。即使在机构交易者是唯一合法使用算法交易的国家，监管机构也认识到其影响，例如2010年3月6日在美国的Flash崩溃。这导致了诸如断路器之类的措施，以防止将来类似事件。在某些情况下，交易者必须为故障实施杀死开关功能。对于个人交易者和投资者而言，如果从好的课程中正确学到的话，算法交易将是一个有价值的工具。自动化的趋势仍在继续，机构交易者将机器学习和AI纳入了他们的策略。因此，越早开始计划自动进行交易，其职业生涯就越好。开发交易算法时，您对历史价格和数量数据进行了重新测试，以评估其绩效和交易的几率。计算机算法扫描市场，以闪电的速度执行交易，使其非常适合快速发展的市场或延迟导致入境价格差的延迟交易方式。此外，算法交易可最大程度地减少人类干预，减少错误和错误的机会，例如放置异常位置大小或无意中的交易。算法交易还减少了情绪对贸易结果的影响，因为您不直接参与执行。您只提供说明，除非干预，否则该算法采取了行动。建立算法交易可能是昂贵的。算法可以不断扫描市场，不休息而进行交易，确保不会错过任何合格的设置。这与酌情交易不同，当时交易者在远离屏幕时会错过机会。通过算法系统变得更容易多样化，从而使您可以同时跨时间交易多个市场。这对于手动分析和执行来说是具有挑战性的，但对于算法而言毫不费力。最后，算法交易确保执行的一致性，并坚持没有情感影响的计划交易。有许多有效的交易策略可以将其转换为算法，但并非所有人都可以轻松编码。如果您的策略对于代码很复杂，则可能需要坚持手动交易，并寻找一种更简单的自动交易方法。您需要快速计算机和可靠的互联网等高端设备。也可能需要使用专用服务器来防止技术问题。此外，从供应商那里雇用程序员或购买算法可以增加费用。开发自己的算法交易系统需要编程技能，但您不一定需要学习所有编程语言。学习交易平台的编码语言就足够了。或者，如果您不想自己开发，请雇用程序员或从可靠的供应商那里购买算法。开发算法交易系统的过程涉及多个步骤：1。**搜索贸易想法**：在市场上找到具有可靠边缘的贸易想法。4。5。**将想法转换为可交易的策略**：将这些想法变成具有特定条件，管理和退出的特定标准的策略。**算法中的代码策略**：定义策略规则并编写命令以执行和管理交易。**回测您的算法**：使用历史数据来测试您的算法以确定其性能并确定是实时测试还是对其进行修改。**测试系统鲁棒性**：进行鲁棒性的系统进行前测试，以确保其在现场市场条件下表现良好。算法交易可能很昂贵，需要编程技能，但它提供了一些好处，包括自动化，系统过程，经过回头测试策略，快速执行，减少情绪影响，持续交易，多元化，多元化和一致性。良好的算法交易课程可以为那些希望通过算法交易增强交易职业的人提供宝贵的见解和技能。算法交易在很大程度上依赖于技术，包括高级计算机和可靠的数据提要，以及在系统故障的情况下，诸如断路器或杀戮开关等法规合规性措施。计算机中的任何打ic，可靠的在线链接或基于云的存储都会削弱整个设置。例如，如果Internet连接变暗，则可能导致缺失的市场机会，甚至在执行退出策略时遭受财务挫折。（注意：我已经根据系统的概率指南重写了“写为非母语说话者（nnes）”方法的文本。）
基于CVAR的综合能源系统的多目标计划在碳交易机制下
为了解决“双碳”目标的综合能源系统（IES）的计划问题，本文提出了一种基于CVAR的碳交易机制的IES多目标计划方法（风险为条件价值）。首先，本文建立了IES能源供应设备模型和改进的阶梯式碳交易模型。此外，本文提出了基于碳交易成本的IES多目标两层计划模型。计划模型的上层以经济和环境的优化为目标，以实现综合能源系统的合理规划。下层模型将最低运营成本作为优化系统操作条件并验证计划结果合理性的目标。然后，建立了基于平均值的不确定性模型，以解决计划过程中碳交易价格和新能源输出的不确定性。最后，本文设置了案例，并使用非主导的排序遗传算法-II（NSGA-II）和求解器解决了模型，这表明所提出的方法可以实现IES低碳计划，同时保证经济。
市场招收环境监管政策对公司环境成本的影响：来自中国碳交易政策的证据
作为世界上最大的碳发射极，中国已经实施了一系列环境监管政策，以减少排放。但是，这些环境法规中的大多数都是牺牲了公司环境成本增加的代价。因此，关于如何有效控制这些成本的研究至关重要。本文使用2013年实施的中国碳交易政策（CTP）作为准自然实验，利用2008年至2020年之间中国上市制造公司的数据。采用差异差异（DID）模型，研究研究了可能的环境监管政策（ERP）对环境成本的影响。调查结果表明，CTP大大降低了公司的环境成本，证实了市场引起的ERP可以在环境保护和成本控制方面发挥作用。在一系列稳定性测试后，这些结论仍然坚固。机制分析表明，市场引起的ERP的成本降低主要是通过增加绿色创新来实现的。异质性分析表明，非国家拥有的企业（非SOES），主要污染公司，财务限制较低的公司以及总生产效率较低的公司从市场引起的环境环境中受益匪浅。这项研究为政府的政策制定提供了新的经验证据，旨在实现长期可持续发展。