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World File Search System抛售
卢比的压力可能暂时存在。灵活性可能是RBI应对不确定性
值得注意的是，中国最近的货币转移也给卢比施加了压力，并加剧了FPI抛售。2025年1月3日，中国人民银行允许人民币削弱以下的7.3大关。从那以后，PBOC一直在采取多个步骤来捍卫中国货币。中国的举动可能会对印度市场和货币产生连锁反应。
Advantage Advisers Xanthus Fund, LLC 表格 N-CSR 已提交 2023-03-07
我们认为，2022 年市场表现一边倒，股市普遍大幅回调，直接原因是货币政策过于强硬，导致主要股指在年内进入熊市。此外，对于个股而言，回调幅度更大，而且在一定程度上被大盘平均水平所掩盖。具体来说，今年早些时候，熊市股票比例（例如“股价较 12 个月高点下跌至少 20%）包括 81% 的纳斯达克股票和 56% 的标准普尔 500 指数股票。此外，近一半的纳斯达克股票价格较 2021 年高点下跌至少 50%，罗素 2000 指数股票的平均价格下跌幅度为 47%。我们认为，对于高增长股票而言，这种回调不仅代表衰退，还代表萧条。然而，我们确实认为这种回调是技术性的，因为我们认为此类高增长股票的基本面总体上仍然稳固。与其他类似或较小幅度的调整不同，例如 1990 年代后期的互联网泡沫和技术、媒体和电信领域的抛售，以及 2007-2008 年全球金融危机，我们认为，在本年度的抛售期间，基本面总体上依然强劲，自 2021 年高增长股票达到峰值以来，盈利修正呈正值。
瑞典银行的经济前景| 2024年8月
7月，美国的失业率从4.1％上升到4.3％，这引发了所谓的“ SAHM规则”，这是一个流行的衰退指标。由美国经济学家克劳迪娅·萨姆（Claudia Sahm）在2019年创建的规则，规定，如果美国失业率的三个月平均水平高于前12个月低于前12个月低点的0.5个百分点，则经济已经处于衰退中。该规则已正确指示了每一次美国衰退，自1970年以来就没有在一个之外触发。SAHM规则的触发可能导致了8月初在金融市场上的重大抛售，并期望美联储将迅速降低政策利率。
深入挖掘
目前，我们认为，关注大型科技公司的战略反应至关重要，这些公司已承诺在 AI 基础设施上投入数十亿美元，特别是因为使用高端芯片的 AI 计算需求可能会减弱。因此，受到更大负面影响的是 NVIDIA 代理，例如 YTLPOWR（OP；TP：RM5.00）和 NATGATE（MP；TP：RM2.25）。对于前者，我们认为过去两天的股价暴跌已反映在价格中，但 AI 数据中心的承购情况明朗化对于重新评级至关重要。对于后者，自 AI 扩散临时最终规则 (IFR) 以来，我们对 AI 服务器销售变得更加谨慎。总的来说，随着 Deepseek 在中美 AI 竞赛中的出现，成本将受到更严格的审查，加快数据中心建设的需求增强了承包商的盈利可见性，这是一个亮点。抛售反应最过度的是 PIE（OP；TP：RM6.85）。
商品风险管理 - 西蒙弗雷泽大学
本书旨在敲响大宗商品风险管理现状的警钟，并提出一些有益的改进建议。尤其是，与商品相关的交易所交易基金 (eTF) 和其他在股票市场上交易的商品类证券的兴起，扩大了商品交易的范围，包括一大批不直接参与现货商品市场的交易者。这些主要做多头的交易者认为，纯粹的投机性商品交易构成了有效多元化资产组合中的“投资”。在这些“新”交易者做多头参与的增加推动商品价格上涨的初期之后，商品交易的潜在投机动机浮出水面。不可避免的价格暴跌导致商品“投资”头寸被抛售，从而导致商品价格持续低迷。实际商品生产者遭受的实际损失是由价格上涨导致的商品库存和流量过剩造成的。从历史上看，当未参与现货市场的交易者的囤积和抛售活动占商品存量和流量的比例过大时，商品市场的价格发现过程就会遭受严重的系统性破坏。尽管有人声称情况并非如此（例如ITFCM 2008），但现有的历史证据支持以下观点：特定商品市场的价格发现过程因未直接参与现货市场的交易者的“过度”参与而受到实质性破坏。例如，考虑 2006 年对冲基金 amaranth advisors LLC 引发的天然气市场崩溃，或美国参议院常设调查小组委员会 (2009) 发现的商品指数交易者在小麦市场的过度投机。不太明显的是，2005 年至 2010 年期间，黄金价格出现了前所未有的上涨，与此同时，股票市场上黄金 eTF 的交易也出现了增长。全球石油价格的不稳定波动与石油 eTF 的出现和使用增加同时发生。维持这些市场发展的是商品是一种“资产类别”的观点。投资银行家、金融顾问和领先的
使用强化学习
Parrondo的悖论是指违反直觉现象，在某种方式以某种方式交替时，两种失败的策略可能会导致胜利。了解Parrondo游戏中的最佳序列对于在各种情况下最大化利润至关重要。但是，当前的预定序列可能无法很好地适应不断变化的环境，从而限制了它们实现最佳性能的潜力。我们认为，决定要玩的游戏的最佳策略应该可以通过经验来学习。在这封信中，我们提出了一种有效且强大的方法，该方法利用Q学习能够适应地学习Parrondo游戏中的最佳顺序。通过对抛售游戏的大量模拟，我们证明了帕伦多游戏中博学的切换策略在Pro-File方面优于其他预定的序列。此外，实验结果表明，我们提出的方法很容易调整以适应不同的资本依赖游戏和与历史有关的游戏。
