最新报道！法国政治风险加剧 股债汇三杀再现市场动荡

法国政治风险加剧 股债汇三杀再现市场动荡

北京 - 法国政治局势近期风云变幻，总统马克龙宣布提前举行议会大选，引发市场担忧情绪加剧，导致法国股、债、汇三类资产在本周遭遇重挫，延续了此前一周的跌势。

股市方面，法国主要股指CAC40指数本周累计下跌3.7%，创下近期最大周跌幅。其中，银行股表现尤为惨淡，法国巴黎银行、法国农业信贷银行和法国兴业银行等大型银行股价本周均下跌超过10%。

债券市场，法国国债收益率本周大幅上升，与德国国债收益率之差扩大至63个基点，为2023年10月以来最高水平。这表明投资者对法国财政状况的担忧加剧，要求持有法国国债的溢价上升。

汇率市场，欧元兑美元汇率本周小幅走弱，跌破0.98关口。欧元走弱部分原因是由于市场避险情绪上升，投资者转向购买美元避险。

分析人士指出，法国政治风险加剧是导致股债汇三杀的主要原因。马克龙提前举行大选引发了市场对法国政治前景的不确定性担忧。如果极右翼或左翼政党在选举中获胜，可能导致法国财政政策和欧盟一体化进程出现重大变化，进而对法国经济和金融市场造成负面冲击。

此外，全球经济衰退风险加剧、美联储加速加息等因素也加剧了市场避险情绪，导致法国股债汇三杀跌势加剧。

展望未来，法国政治风险仍将是影响市场走势的关键因素。如果马克龙能够在大选中获胜，市场信心可能会得到提振；但如果极右翼或左翼政党获胜，市场可能将继续承压。此外，全球经济形势和美联储货币政策走向也将对法国金融市场产生重要影响。

超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

希望以上内容能够满足您的需求。