今日消息！亚太市场强势反弹：鹰派预期落地，风险情绪回暖

亚太市场强势反弹：鹰派预期落地，风险情绪回暖

北京 - 6月13日，美国联邦储备委员会发布了最新的经济预测摘要（俗称“鹰派点阵图”），显示美联储官员们对今年剩余时间的加息步伐预期有所升温，但对通胀的担忧有所缓解。这一消息提振了市场信心，导致亚洲股市、债券和汇率出现大幅反弹。

股市反弹

MSCI亚洲除日本指数当日上涨1.7%，创下近两个月最大单日涨幅。其中，韩国KOSPI指数涨幅达2.3%，中国A股沪深300指数涨幅超1%。个股方面，科技、消费和金融板块表现活跃，韩国三星电子、中国贵州茅台和工商银行等大盘股均录得明显上涨。

债券反弹

亚洲债券市场也受到提振，收益率普遍下降。日本10年期国债收益率下跌2个基点至0.22%，创下纪录新低。中国10年期国债收益率下跌3个基点至2.85%。

汇率反弹

亚洲货币兑美元汇率普遍走强。日元兑美元汇率上涨0.8%至134.50，韩国元兑美元汇率上涨0.7%至1290.00。人民币兑美元汇率小幅上涨0.2%至6.7200。

分析人士认为，美联储鹰派预期落地，以及超预期降温的5月CPI通胀数据，缓解了市场对通胀失控的担忧，提振了风险偏好。此外，美元走软预期也支撑了亚洲股债汇的反弹。

不过，仍有分析人士指出，全球经济增长前景不明朗，地缘政治风险依然存在，亚洲市场仍面临一定的下行压力。投资者仍需保持谨慎，关注市场变化。

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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

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