重大新闻！日元跌势恐将延续：日本央行鸽派态度令市场失望

日元跌势恐将延续：日本央行鸽派态度令市场失望

北京时间2024年6月18日，日本央行结束了为期两天的货币政策会议，并决定维持现行的超低利率政策不变。然而，央行有关缩减购债规模的言论却较为模糊，未能满足市场预期，导致日元汇率应声下跌。

日央鸽派立场意外

市场此前普遍预期，日本央行将在本次会议上宣布缩减购债规模，以抑制不断攀升的通胀。然而，央行最终却选择维持现有政策，并表示将继续关注经济形势。央行行长植田和男在新闻发布会上表示，“目前日本经济尚未完全摆脱疫情影响，需要继续维持宽松的货币政策来支持经济复苏。”

市场反应强烈 日元承压

植田和男的鸽派言论令市场感到意外，投资者纷纷抛售日元，导致日元汇率快速下跌。截至纽约汇市收盘，美元兑日元汇率上涨0.75%，报158.19日元，创下34年新高。

**分析人士指出，日元汇率的持续下跌将对日本经济产生重大影响。**一方面，进口商品价格将上涨，加剧通胀压力；另一方面，出口企业竞争力将增强，有利于出口增长。

未来展望：日元走势仍不明朗

目前，市场对日本央行未来的货币政策走向仍存分歧。**一些分析人士认为，日本央行可能会在未来几个月内进一步缩减购债规模，以遏制通胀。**但也有分析人士认为，日本央行将继续维持宽松政策，以支持经济增长。

**日元汇率的未来走势将取决于日本经济的表现和美联储的货币政策。**如果日本经济能够快速复苏，并缩小与美国的利差，那么日元汇率可能会有所回升。但如果日本经济持续低迷，美联储继续加息，那么日元汇率则可能继续下跌。

需要注意的是，以上内容仅供参考，不构成任何投资建议。

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。