Trend of Price and Economic Development in 2005

The situation of the four major kinds of price in 2004-residents' con sumption price, price of production means, interest rate, foreign exchange rate-became main concern from the domestic and international personages. By reviewing the market price in 2004, and analyzing the current price variables, we will easily find the prospects of Chinese economy and people's life in 2005.……

Predicting Bitcoin Trends Through Machine Learning Using Sentiment Analysis with Technical Indicators

Predicting Bitcoin price trends is necessary because they represent the overall trend of the cryptocurrency market.As the history of the Bitcoin market is short and price volatility is high,studies have been conducted on the factors affecting changes in Bitcoin prices.Experiments have been conducted to predict Bitcoin prices using Twitter content.However,the amount of data was limited,and prices were predicted for only a short period(less than two years).In this study,data from Reddit and LexisNexis,covering a period of more than four years,were collected.These data were utilized to estimate and compare the performance of the six machine learning techniques by adding technical and sentiment indicators to the price data along with the volume of posts.An accuracy of 90.57%and an area under the receiver operating characteristic curve value(AUC)of 97.48%were obtained using the extreme gradient boosting(XGBoost).It was shown that the use of both sentiment index using valence aware dictionary and sentiment reasoner(VADER)and 11 technical indicators utilizing moving average,relative strength index(RSI),stochastic oscillators in predicting Bitcoin price trends can produce significant results.Thus,the input features used in the paper can be applied on Bitcoin price prediction.Furthermore,this approach allows investors to make better decisions regarding Bitcoin-related investments.

2023年中国石油焦市场分析及2024年预测

截至2023年年底,中国延迟焦化能力达到1.48亿吨/年。2023年中国石油焦产量达到3173万吨,主营炼厂产量占比为57%,地方炼厂占比43%;以高硫焦为主,占比80%以上。2023年,中国进口石油焦1602万吨,出口石油焦仅19万吨,净进口量1583万吨。2023年中国石油焦表观消费量达到4516万吨。虽然中国石油焦价格总体呈上升态势,但与上年相比,2023年中国石油焦价格暴跌。预计2024年中国石油焦市场的国内产量为3150万吨,净进口量为1400万吨,库存变化为下降200万吨,表观消费量为4750万吨。石油焦作为“减油增特”的特色炼油产品之一,对中国成品油市场调节能力非常有限,建议生产企业应该随着中国石油焦需求动能的变化,积极拓展负极材料相关客户,根据其数量、质量需求灵活调整石油焦生产和销售策略。

基于隐马尔可夫模型的黄金期货价格趋势研究

本文基于隐马尔可夫模型(HMM)探究黄金期货价格的变动趋势,通过麻雀搜索算法(SSA)对HMM模型初始状态的概率分布进行优化,解决HMM模型容易陷入局部最优的缺陷,得到了改进的模型(SSA-HMM)。文章通过实际应用比较证明了SSA-HMM在黄金期货价格趋势预测中是有效的,同时深入探究HMM模型隐状态与实际问题之间的联系,论证了结合期货价格波动的驱动因素对隐马尔科夫模型的隐状态进行描述是更加合理的。

数据定价研究的主题演变及趋势——基于CiteSpace的文献计量分析

由于数据定价对促进企业数字化转型、构建数据要素市场和促进经济可持续发展具有重要意义,因此借助CiteSpace文献计量分析软件,以中国知网、Web of Science数据库中相关研究文献为数据源,聚焦数据定价研究的主题演变、趋势、时代背景,对1993—2022年国内外数据定价权威文献进行计量分析。研究发现,1993—2022年国内外数据定价的研究整体呈波动上升趋势,近3年热度明显;研究模式国外多为合作共享研究而国内多为独立研究,均缺乏研究机构与数据供应商的合作研究;研究内容国内侧重于数据定价的成本效益、公平交易、隐私权属等,国外则侧重于数据定价的隐私安全与保护、人工智能算法、客户服务质量等,均与信息技术的发展密切相关;未来,数据定价研究将进一步立足“双碳”背景,结合环境、社会和公司治理(Environmental,Social and Governance,ESG)投资理念,布局和拓展新视角。

基于时间序列和改进随机森林算法的混凝土价格趋势预测

有效而准确的预测商品混凝土价格变动趋势,对各类建筑的施工规划具有重要意义。相比其他预测模型,随机森林模型具有更高的预测精度。然而不同的数据结构都有其独特之处,针对特定数据结构进行模型优化,有助于提高算法在特定数据上的处理性能。我们针对时间序列分类(TSC:Time Series Classification)的特征提出一种改进随机森林算法。首先将随机森林创建训练子集时的随机抽样调整为倾斜抽样,然后将决策树分裂时的随机特征向量抽样调整为分层抽样,最后以加权投票取代平均投票。实证结果表明相比原始随机森林算法,改进模型具有明显优势,对商品混凝土价格变动的预测准确率达98.4%,预测精度、召回率和F1评分分别为:98.7%,98.2%,98.4%,可以实现了商品混凝土价格变动趋势的精准预测。

甘肃省猪肉价格预测与风险预警研究

对猪肉价格进行预测、预警,可以有效指导生猪养殖,保障猪肉供需平衡。为促进甘肃省猪肉市场稳定可持续发展,本研究以猪肉价格为研究对象,运用Lasso算法筛选变量,利用哈里斯鹰优化算法(HHO)对随机森林(RF)进行改进,建立预测模型HHO-RF,对猪肉价格进行预测、预警。结果表明:HHO-RF模型均方误差(MSE)为0.22,可决系数(R^(2))为99.76%,相对分析误差(PRD)为20.6,具有较好的拟合效果;对猪肉价格的风险预警效果较好,准确率达到91.67%,说明模型HHO-RF可以较为准确地预测甘肃省猪肉价格走势。对2022年11月至2025年10月甘肃省猪肉价格预测发现,预测期内价格整体呈现先降后升最后稳定的趋势。基于此,推动甘肃省猪肉产业健康发展,建议优化猪肉价格预测系统,提高价格预测精度;拓宽猪肉价格信息公布通道,促进信息共享;建立健全猪肉价格风险预警体系,提高应急调控水平。

短期材料价格变动对公路施工造价的影响

以钢材、水泥、沥青及地材等短期材料为例,分析短期材料价格变动对公路施工造价的影响.研究结果显示,2021年的钢材、水泥、沥青及地材价格较2020年上涨,上涨率分别为19.1%、15.67%、11.08%和24.82%,分别占公路施工造价的2.47%、2.28%、0.31%和3.85%;短期钢材和水泥的价格指数变化区间分别为2.5%~9.6%和3%~10.9%,变化差分别为7.1%和7.9%,对公路施工造价的影响区间为0.0021%~0.0089%和0.0015%~0.0096%;4种材料价格上涨费用占公路施工造价的8.9%,在公路施工造价中占比较大,需加强前期公路施工造价管理.

国潮服装品牌在低价营销策略下的品牌价值和影响力:现状与挑战

本文旨在探讨国潮服装品牌在低价营销策略下的品牌价值和影响力现状及所面临的挑战。通过对相关文献的回顾和市场调查,发现低价营销策略在短期内可能会提高品牌的市场份额和销售额,但长期来看,这种策略可能导致品牌价值受损和影响力下降。本文通过实证研究方法,对多个国潮服装品牌进行了深入调查和分析,结果表明,低价营销策略对品牌形象、品牌忠诚度和消费者口碑等方面产生了负面影响。同时,本文还探讨了国潮服装品牌在实施低价营销策略时所面临的质量控制、利润空间和竞争环境等方面的挑战,并提出了相应的建议和解决方案。

A Machine Learning Approach: Enhancing the Predictive Performance of Pharmaceutical Stock Price Movement during COVID

Predicting stock price movement direction is a challenging problem influenced by different factors and capricious events. The conventional stock price prediction machine learning models heavily rely on the internal financial features, especially the stock price history. However, there are many outside-of-company features that deeply interact with the companies’ stock price performance, especially during the COVID period. In this study, we selected 9 COVID vaccine companies and collected their relevant features over the past 20 months. We added handcrafted external information, including COVID-related statistics and company-specific vaccine progress information. We implemented, evaluated, and compared several machine learning models, including Multilayer Perceptron Neural Networks with logistic regression and decision trees with boosting and bagging algorithms. The results suggest that the application of feature engineering and data mining techniques can effectively enhance the performance of models predicting stock price movement during the COVID period. The results show that COVID-related handcrafted features help to increase the model prediction accuracy by 7.3% and AUROC by 6.5% on average. Further exploration showed that with data selection the decision tree model with gradient, boosting algorithm achieved 70% in AUROC and 66% in the accuracy.

NY futures & A Index turn lower Chinese prices unchanged

2015.5 Recent price movement After trending higher from midMarch through the end of April,values for NY futures and the A Index turned lower in May.Chinese prices have been stable,while Indian and Pakistani prices increased.Prices for the nearby July contract(NY futures)met resistance near 68 cents/

2022年大宗商品价格走势和2023年展望

2022年,国际主要大宗商品价格市场经历了先涨后跌走势。上半年,地缘冲突导致供给端不确定性激增,主要大宗商品价格迅速上扬;下半年,随着主要经济体相继收紧货币政策,世界经济复苏趋缓,大宗商品整体供求关系偏向于宽松,价格主要影响因素从上半年的供给冲击转向需求下降,大宗商品价格逐步回调。2023年,极端气候、乌克兰危机仍将给大宗商品供给带来不确定性影响,且由于产能限制、前期投资不足,能源供给增速仍受限制。在需求端,主要经济体韧性超出预期,中国经济复苏可望提振全球原油需求,尤其是中国经济企稳向好将有利于带动工业金属等大宗商品需求回升。

基于KNN和神经网络算法的数据挖掘与预测模型研究

数据挖掘是运用统计学、机器学习和数据库理论等多方面学科知识来对数据进行提炼获取的多学科领域.为了从大量的数据中提炼出有效的信息,拓宽数据挖掘技术在现实生活中的应用范围.利用数据挖掘中的最近邻法、支持向量机法、卷积神经网络法和CNN-LSTM混合神经网络法分别对股价数据进行分析建模和预测,并对所建立模型进行检验.结果表明,运用KNN法对股票价格的涨跌趋势进行短期预测是可行的,而在股票价格实时预测方面,按算法预测的准确度由小到大排序为:SVM法<CNN法<CNN-LSTM法.

非洲稀土资源研究进展

稀土是现代高科技产业发展的关键金属,被世界主要经济体列为关键矿产资源。虽然中国稀土资源丰富,但2017年以来中国稀土资源进口量呈现出明显的上升趋势。总结中国稀土资源的进口数据,以及非洲稀土项目分布、储量及资源量、矿床类型、成矿时代、典型矿床特征及勘查投资等情况,以提升对非洲稀土资源的认识。研究表明,非洲稀土资源丰富,稀土氧化物的高级资源量超过1000×10^(4)t,近年来勘探及开发进度提升迅速。稀土储量及资源量主要集中于坦桑尼亚等12个国家,成矿类型可划分为火成碳酸岩型及离子吸附型等8种(成矿时代跨度大),其中火成碳酸岩型和离子吸附型稀土矿床是目前勘探及开发的重点。非洲稀土矿床勘查投资规模2012年达到顶峰,之后持续下降,2017年降至低谷,2018年开始迅速反弹。未来,随着国际上稀土矿项目逐步投产,由中国主导全球稀土市场价格的局面将面临挑战。非洲稀土矿成矿条件优越,中资企业可利用地-采-选-冶的技术优势,积极引导并推动非洲稀土生产进入中国产业链。

基于网络搜索数据监测的CPI预测

网络搜索经济类关键词的范围和频率能反映公众的关注度和倾向,可用来对经济指标进行预测,从而预示经济走势。为解决居民消费价格指数(CPI)预测中的官方数据滞后问题,使用时间序列法,采用网络搜索监测数据对CPI进行预测。运用百度指数分析方法,搜集宏观、微观、投资三类指标,对初始指标的百度指数进行主成分分析,拟合出CPI预测模型。结果表明,预测CPI和实际CPI走势基本一致,可比官方数据提前一个月得到预测值,为把握宏观经济走势提供参考。

我国辛辣类蔬菜价格波动预警分析

近年来小宗蔬菜的价格波动十分剧烈,其市场价格监测平台虽不断完善,但缺乏对小宗蔬菜价格大幅波动的预警机制。以主要辛辣类蔬菜价格为研究对象,建立基于BP神经网络的价格波动预警模型,对辛辣类蔬菜价格进行短期预测预警,探索辛辣类蔬菜价格未来走势。结果表明,基于BP神经网络的辛辣类蔬菜价格预警模型能够很好地满足要求;大蒜未来价格呈先下降后上升的深“U”型态势;大葱未来价格呈曲折下降的态势;生姜未来价格呈先缓慢下降后上升的浅“U”型态势;洋葱未来价格呈先下降后平稳的态势;辣椒未来价格呈先上升后下降的倒“V”型态势。

中国食用豆价格走势与波动特征分析

食用豆价格走势与波动无论对食用豆种植者还是消费者的利益都会产生较大影响。对2012—2021年中国食用豆批发市场价格分析发现,食用豆价格整体呈上涨趋势,且具有较强的周期性、季节性波动特点,价格走势与粮食价格走势一致,但食用豆价格波动更为剧烈,容易出现大幅度异常波动,这是因为市场供需情况、宏观经济环境、大宗农产品的价格波动以及突发性因素均对食用豆的市场价格产生影响。基于此,从加快食用豆产业现代化发展、营造良好的宏观外部环境、完善食用豆产业信息服务等方面提出了稳定中国食用豆市场的政策建议。