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美股开盘：纳指涨逾百点中概股多数走高百度涨逾5%、蔚来涨超4%

Gen的开源AI模型，这是一种深度学习语言模型，可以根据文本提示生成音乐。Meta已经在Github上以开源的形式发布了MusicGen的代码和模型，并允许商业使用。　　特斯拉有望实现十三连涨！错失英伟达的“木头姐”套现近1亿美元，会不会又卖飞？　　方舟投资掌门人Cathie Wood旗下基金（包括方舟创新ETF、方舟自主技术与机器人ETF以及方舟下一代互联网ETF）周一出售了超39.3万股特斯拉股票，以周一的收盘价来算，价值超9800万美元。此前，其大胆预测，到2027年特斯拉会因其自动驾驶技术涨至2000美元。　　AMD新品发布前夕，投行大幅上调目标价　　美国超微公司将于北京时间6月14日周三凌晨01:00举办“AMD数据中心和AI技术首映”，该现场直播活动将展示其公司的发展战略和不断壮大的数据中心和AI产品组合和能力。周一，多家投行上调AMD目标价，Wedbush将目标价从每股95美元大幅上调至145美元，Keybanc则将目标价从110美元上调至150美元，两家投行还重申了“超配”（Overweight）评级。另外，投行Rosenblatt给出了“买入”评级，并把目标价设定在每股200美元，是所有投行给出的最高的目标价。　　甲骨文Q4业绩、Q1营收指引均超预期　　甲骨文公司第四财季调整后营收138亿美元，超预期的137.2亿美元；云服务和许可支持营收93.7亿美元，同比增长23％，远超预期的8％。CEO卡兹预计，第一财季EPS在每股1.12美元到1.16美元之间；云计算业务（除甲骨文健康）增速将达到29％；预计营收增速8％到10％，其中值超预期的8％。　　嘉年华邮轮开盘有望再刷阶段高价，机构看好行业需求　　嘉年华邮轮开盘有望再刷阶段高价。消息上，在美国银行分析师Andrew Didora和摩根大通分析师Matthew Boss均将嘉年华邮轮股票评级上调至“买入”评级。据了解，在新冠疫情之后，邮轮运营商的兴趣正在反弹。上述两位分析师都强调，由于市场对未来可能出现衰退的担忧加剧，消费者注意到他们的可自由支配支出，但尽管如此，市场对邮轮预订需求仍将持续上升。　　人工智能爆点来了？全球CRM龙头推出AI云服务，年内股价已涨超六成　　全球最大的客户关系管理软件供应商赛富时宣布推出了人工智能云服务，并将其生成式人工智能的风险投资基金增加一倍至5亿美元。年初以来，Salesforce股价已经反弹超60％。　　AI取代人工先拿教育行业开刀？美版“作业帮”启动裁员　　当地时间周一，美国版“作业帮”Chegg（在SEC文件中表示，将裁掉大约4％的员工，人数约为80人，以更好地执行其人工智能战略。成为首家因AI影响而裁员的教育公司。5月份，Chegg公司首席执行官Dan Rosensweig在财报电话会上表示，ChatGPT影响了公司业绩增长，很快引发了连锁反应，股价一天内暴跌48％，今年，该公司股价已经累跌了57％。　　卡塔尔财团已完成对曼联收购　　据卡塔尔当地媒体AI-Watan报道，卡塔尔财团已经完成了对曼联的收购，预计很快就会官宣。随后《邮报》报道称卡塔尔财团的报价约为50亿英镑，他希望完全控制曼联，而拉特克利夫财团的报价希望获得大约60％的股权。　　瑞银上调携程网目标价至54美元　　瑞信发表报告指，携程首季业绩远胜预期，预期第二季业务增长将由强劲的国内旅游趋势所主导。瑞信指出携程当前估值水平不高，基于首季业绩表现，将2023至2025年各年收入预测上调22％、18％及18％，经调整每股盈利预测调升31％、17％及16％，美股目标价由47美元上调至54美元，并维持“跑赢大市”评级。　　万国数据H股今日大幅上涨逾8％，机构唱好　　港股万国数据今日大幅上涨逾8％，中信证券日前指，行业层面，中短期来看行业复苏仍需时间，后续随着国内经济的逐渐复苏以及云厂商、AI等新业务的拓展，IDC板块有望逐步复苏。供给端，行业整体正处在加速出清阶段，同时一线城市等核心地区的资源依旧具备稀缺性，对于万国数据为代表的头部公司，有望受益竞争格局带来的改善优化。短期经过外部事件的冲击后，公司整体估值处在低位，后续有望在行业需求复苏之后得到修复。

金融界2023-06-13

陈健豪；黄金公开策略连续获利中，团队免费开放体验名额！

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陈健豪2023-06-13

现货黄金晚间行情还能多吗？黄金最新行情分析及操作建议

王启蒙这里没有华丽多彩的语言，没有花里胡哨的吹嘘，胜不骄败不馁的耐心。就以最真实的态度去对待行情，以真诚去待在市场上做投资的朋友，希望我多年的经验能够给大家一个合理并且科学的解决方案去给大家锦上添花，雪中送炭也没有这么大的高度不现实。希望与困惑和迷茫的你进行交流！很多人在深夜的时候会想我们没日没夜的挣扎在这个市场上是为了什么？无非就是抓住机会分一分市场这块蛋糕。而事实上并没有那么容易，很多人说自己没有财运，渐渐地对市场产生了难以磨灭的恐惧，每一次诱多每一次诱空，你从来没有错过，每一次正确的感觉你却不敢下单，因为你害怕，所以正中了市场的下怀。不是市场的套路太深，说到底还是你太天真，在你每次欣喜的自以为经过你再三的考虑认为时机已经成熟的时候，你可曾想过有个词语叫做事不过三？好多人反应“王启蒙老师你的思路我根本就摸不透，有时候盯着一个趋势不放，有时候有善变得很”我一向是这样的啊，可能我白天看多晚上就看空，也可能我连续好几天都看空或者看多，那又怎样呢？分析来分析去还不是对你们做单子有好处，善变是在这个市场上最有用的生活方式，就像狼的嗅觉一样，感受到危险立马就撤，难道你们认为那些上午看空下午趋势变了还打肿脸充胖子不告诉你，继续叫你耐心持有的老师才是最牛逼，最有身份，最有逼格的老师吗？这是什么逻辑，完全行不通啊，因为那是你的钱。大家要记住我今天说的话，善变不是错，赚钱才是王道！黄金最新行情趋势分析：　　黄金消息面解析：周二(6月13日)欧市早盘，黄金价格轻微反弹至1962美元，设下短多追高的陷阱。美国CPI重磅登场，市场普遍预计总体通胀正在缓和，但潜在因素依然存在。这将为鹰派美元制造环境，技术分析认为，金价看跌的弱势行情未逆转，卖空恐怕将延伸至1917美元。随着美元走软，黄金价格周二微幅上行，吸引海外买家购买以美元计价的金条。然而，由于交易员热切等待当天晚些时候公布的美国CPI通胀数据，以及美联储定于周三发布备受期待的FOMC政策决定，市场仍维持窄幅震荡。美元走软提升黄金吸引力，市场关注CPI数据和FOMC会议，美元汇率下跌0.2%，增强了黄金对国际投资者的吸引力。随着美元走软，黄金作为对冲通胀的工具变得更具吸引力。尽管如此，如果实施更高的利率来应对不断上涨的价格压力，这种非收益资产的吸引力可能会受到抑制。　　目前市场参与者的焦点集中在即将出炉的美国消费者物价指数(CPI)报告和美联储货币政策委员会(FOMC)会议上。交易员正在密切关注这些事件，以获得更清晰的金价方向。尽管CPI和美联储的政策决定有可能推动市场大幅波动，但由于缺乏推动黄金跑赢其他资产类别的催化剂，目前黄金的前景仍不明朗。根据CME的Fed Watch工具，市场预期表明美联储维持利率的可能性约为81%，加息25个基点的可能性为19%。如果美联储遵循预期的行动方针，黄金可能会继续横盘整理。然而，美联储果断的鹰派基调可能导致金价大幅下跌，而鸽派基调可能引发空头回补激增。　　欧洲央行和日本央行的货币政策成为市场焦点，展望未来，欧洲央行将于周四公布利率决议，市场普遍预期加息25个基点。相比之下，将于周五宣布判决的日本央行预计将维持超宽松政策，加剧主要经济体货币政策格局的分化。总而言之，金价受到美元疲软，以及围绕即将公布的美国通胀数据和美联储政策决定的预期的影响。虽然市场在等待这些关键事件的指引，但缺乏明确的催化剂可以促使黄金相对于其他资产类别表现出色，这增加了不确定性因素。交易商将密切关注CPI报告的结果和美联储的决定，以确定金价的短期走向。　　黄金技术面分析：黄金昨日先震荡回弹，测压1967一线后晚盘出现大幅回落，跌回至1950下方后震荡再回弹，但在1960一线再度受阻，日线最终收得一带有上下影线的阴星线。无论从昨日黄金的日线收线形态，还是昨日盘中运行节奏来看，黄金目前的运行状态并不是自身技术结构的需要，而是紧随美指运行节奏反向波动的，虽然和美指反向联动，但市场对于黄金的波动又有放大情绪，导致黄金的异动风险也就更大，所以在今明两日内，务必要紧盯基本面对行情的影响，切莫盲目的只看技术走势预期，毕竟目前黄金并不是自主运行的。　　日线结构上，黄金目前还是出于均线带附近震荡，上方20日线1960依然可能会有短线*，但是昨日的状态也说明1960可能是争夺，如果空间放大，上方还是更要关注1970压力，而如果基本面出现意外利多的话，则黄金或有望被动的上涨测试1985压力，但是这种上涨在技术上并不一定得到支持。黄金自身结构上还是倾向于看回修调整的，将近期的震荡演变为下跌中继形态，但下跌破位的话就要基本面有利空配合，所以今晚美CPI数据以及周四凌晨美联储利率决定如果能利空黄金，迎合黄金自身技术需要那是最好不过的，但如果数据、事件对黄金构成利多，则可能对黄金中线技术预期构成一定的扰动。　　结合日线以及小时图走势，今日黄金暂时还是保留看调整预期，上方关注1960短压争夺，近期震荡形成的三角区间上沿压力则在1967-70一带。日内下方先关注1950争夺，三角区下沿支撑则在1943-40一带。日内保守者则选择观望，多看少动，结合晚间数据，若数据迎合技术看跌利空则进行适度的参与，如果数据利多黄金则有必要放弃参与，而最终还是要关注周四凌晨美联储利率决定，且利率决定是否维持利率不变也没有太大的参考价值，重点在于美联储对于7月份是否会加息的预期和猜想。综合来看，今日黄金短线操作思路上王启蒙建议以回调做多为主，反弹高空为辅，上方短期重点关注1974-1980一线阻力，下方短期重点关注1945-1950一线支撑。关于今天的操作，王启蒙在线wqm56778指导已经公布在朋友圈，每天会在指导微信上给出亚盘、欧盘、美盘行情分析和操作方向，准确率百分之九十以上，全是免费。目前对黄金白银（纸黄金/白银、T+D黄金/白银）外汇投资感兴趣的、刚步入金市但资金遭到严重缩水，收益不理想的朋友，仓位上有套单的朋友，都可以找王启蒙聊聊。行情每天都是千变万化，我们有强大的分析团队做的每一单都是经过深思的判断，要保证每单都能获利出局！每天两到三单的操作不求一夜暴富，只求落袋为安！利润十分，我独取九分，一分靠运气，八分靠实力！一天两天是运气，那一周呢？两周呢？无论是圈内还是群发策略，亦或者各大财经网站，团队老师都是现价喊单！每日分析团队技术指导群内实时公布每日行情走势推送，实时现价喊单每单进场都有理丶有据、公开公明、可免费进群体验考察！非本人实盘客户，提供大致方向及预期，每天会在朋友圈更新趋势分析和操作思路，需要考察实力的可以去看，需要看建议的可关注（王启蒙）自行去看就可以了，又不收费，你考虑好了就跟实盘操作，觉得我帮不了你或者你有疑问你就再继续考察，免得耽误大家彼此的时间，毕竟时间是宝贵的，不是用来浪费的。王启蒙老师这里没有100%正确，只有稳健的操作思路。大仓做趋势，小仓做波段，自己控制好比例。没有不赚钱的投资，只有不成功的做单！是否赚钱在于买涨买跌时机的把握，赚钱靠机会，投资靠智慧，理财靠专业。文/王启蒙（微信：wqm56778）一个人能走多远，要看他与谁同行;一个人多么优秀，要看他身边有什么样的朋友;一个人能有多大的成就，要看他有谁指点。谁说女子不如男！你若诚意信我，我必拿命相待！我就是我，低调而又有实力的王启蒙！佛祖曰心中有法，万法自然，佛门中人，万物皆可渡，万物皆不可渡，渡的不过是心中层层枷锁，我只渡有缘人！

王启蒙现货黄金2023-06-13

宋奕洋：6.13晚间美盘CPl提前布局的看过来

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奕洋论金2023-06-13

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陈健豪2023-06-13

黄金晚间最新行情策略分析及黄金原油独家趋势操作建议

王启蒙这里没有华丽多彩的语言，没有花里胡哨的吹嘘，胜不骄败不馁的耐心。就以最真实的态度去对待行情，以真诚去待在市场上做投资的朋友，希望我多年的经验能够给大家一个合理并且科学的解决方案去给大家锦上添花，雪中送炭也没有这么大的高度不现实。希望与困惑和迷茫的你进行交流！很多人在深夜的时候会想我们没日没夜的挣扎在这个市场上是为了什么？无非就是抓住机会分一分市场这块蛋糕。而事实上并没有那么容易，很多人说自己没有财运，渐渐地对市场产生了难以磨灭的恐惧，每一次诱多每一次诱空，你从来没有错过，每一次正确的感觉你却不敢下单，因为你害怕，所以正中了市场的下怀。不是市场的套路太深，说到底还是你太天真，在你每次欣喜的自以为经过你再三的考虑认为时机已经成熟的时候，你可曾想过有个词语叫做事不过三？好多人反应“王启蒙老师你的思路我根本就摸不透，有时候盯着一个趋势不放，有时候有善变得很”我一向是这样的啊，可能我白天看多晚上就看空，也可能我连续好几天都看空或者看多，那又怎样呢？分析来分析去还不是对你们做单子有好处，善变是在这个市场上最有用的生活方式，就像狼的嗅觉一样，感受到危险立马就撤，难道你们认为那些上午看空下午趋势变了还打肿脸充胖子不告诉你，继续叫你耐心持有的老师才是最牛逼，最有身份，最有逼格的老师吗？这是什么逻辑，完全行不通啊，因为那是你的钱。大家要记住我今天说的话，善变不是错，赚钱才是王道！周二(6月13日)欧市早盘，黄金价格轻微反弹至1962美元，设下短多追高的陷阱。美国CPI重磅登场，市场普遍预计总体通胀正在缓和，但潜在因素依然存在。这将为鹰派美元制造环境，技术分析认为，金价看跌的弱势行情未逆转，卖空恐怕将延伸至1917美元。随着美元走软，黄金价格周二微幅上行，吸引海外买家购买以美元计价的金条。然而，由于交易员热切等待当天晚些时候公布的美国CPI通胀数据，以及美联储定于周三发布备受期待的FOMC政策决定，市场仍维持窄幅震荡。美元走软提升黄金吸引力，市场关注CPI数据和FOMC会议，美元汇率下跌0.2%，增强了黄金对国际投资者的吸引力。随着美元走软，黄金作为对冲通胀的工具变得更具吸引力。尽管如此，如果实施更高的利率来应对不断上涨的价格压力，这种非收益资产的吸引力可能会受到抑制。目前市场参与者的焦点集中在即将出炉的美国消费者物价指数(CPI)报告和美联储货币政策委员会(FOMC)会议上。交易员正在密切关注这些事件，以获得更清晰的金价方向。尽管CPI和美联储的政策决定有可能推动市场大幅波动，但由于缺乏推动黄金跑赢其他资产类别的催化剂，目前黄金的前景仍不明朗。根据CME的Fed Watch工具，市场预期表明美联储维持利率的可能性约为81%，加息25个基点的可能性为19%。如果美联储遵循预期的行动方针，黄金可能会继续横盘整理。然而，美联储果断的鹰派基调可能导致金价大幅下跌，而鸽派基调可能引发空头回补激增。欧洲央行和日本央行的货币政策成为市场焦点，展望未来，欧洲央行将于周四公布利率决议，市场普遍预期加息25个基点。相比之下，将于周五宣布判决的日本央行预计将维持超宽松政策，加剧主要经济体货币政策格局的分化。总而言之，金价受到美元疲软，以及围绕即将公布的美国通胀数据和美联储政策决定的预期的影响。虽然市场在等待这些关键事件的指引，但缺乏明确的催化剂可以促使黄金相对于其他资产类别表现出色，这增加了不确定性因素。交易商将密切关注CPI报告的结果和美联储的决定，以确定金价的短期走向。黄金行情走势分析：黄金技术面分析：黄金昨日先震荡回弹，测压1967一线后晚盘出现大幅回落，跌回至1950下方后震荡再回弹，但在1960一线再度受阻，日线最终收得一带有上下影线的阴星线。无论从昨日黄金的日线收线形态，还是昨日盘中运行节奏来看，黄金目前的运行状态并不是自身技术结构的需要，而是紧随美指运行节奏反向波动的，虽然和美指反向联动，但市场对于黄金的波动又有放大情绪，导致黄金的异动风险也就更大，所以在今明两日内，务必要紧盯基本面对行情的影响，切莫盲目的只看技术走势预期，毕竟目前黄金并不是自主运行的。日线结构上，黄金目前还是出于均线带附近震荡，上方20日线1960依然可能会有短线*，但是昨日的状态也说明1960可能是争夺，如果空间放大，上方还是更要关注1970压力，而如果基本面出现意外利多的话，则黄金或有望被动的上涨测试1985压力，但是这种上涨在技术上并不一定得到支持。黄金自身结构上还是倾向于看回修调整的，将近期的震荡演变为下跌中继形态，但下跌破位的话就要基本面有利空配合，所以今晚美CPI数据以及周四凌晨美联储利率决定如果能利空黄金，迎合黄金自身技术需要那是最好不过的，但如果数据、事件对黄金构成利多，则可能对黄金中线技术预期构成一定的扰动。结合日线以及小时图走势，今日黄金暂时还是保留看调整预期，上方关注1960短压争夺，近期震荡形成的三角区间上沿压力则在1967-70一带。日内下方先关注1950争夺，三角区下沿支撑则在1943-40一带。日内保守者则选择观望，多看少动，结合晚间数据，若数据迎合技术看跌利空则进行适度的参与，如果数据利多黄金则有必要放弃参与，而最终还是要关注周四凌晨美联储利率决定，且利率决定是否维持利率不变也没有太大的参考价值，重点在于美联储对于7月份是否会加息的预期和猜想。综合来看，今日黄金短线操作思路上王启蒙建议反弹做空为主，回调做多为辅，上方短期重点关注1965-1967一线阻力，下方短期重点关注1940-1942一线支撑。关于今天的操作，王启蒙在线wqm56778指导已经公布在朋友圈，每天会在指导微信上给出亚盘、欧盘、美盘行情分析和操作方向，准确率百分之九十以上，全是免费。目前对黄金白银（纸黄金/白银、T+D黄金/白银）外汇投资感兴趣的、刚步入金市但资金遭到严重缩水，收益不理想的朋友，仓位上有套单的朋友，都可以找王启蒙聊聊。行情每天都是千变万化，我们有强大的分析团队做的每一单都是经过深思的判断，要保证每单都能获利出局！每天两到三单的操作不求一夜暴富，只求落袋为安！利润十分，我独取九分，一分靠运气，八分靠实力！一天两天是运气，那一周呢？两周呢？无论是圈内还是群发策略，亦或者各大财经网站，团队老师都是现价喊单！每日分析团队技术指导群内实时公布每日行情走势推送，实时现价喊单每单进场都有理丶有据、公开公明、可免费进群体验考察！非本人实盘客户，提供大致方向及预期，每天会在朋友圈更新趋势分析和操作思路，需要考察实力的可以去看，需要看建议的可关注（王启蒙）自行去看就可以了，又不收费，你考虑好了就跟实盘操作，觉得我帮不了你或者你有疑问你就再继续考察，免得耽误大家彼此的时间，毕竟时间是宝贵的，不是用来浪费的。王启蒙老师这里没有100%正确，只有稳健的操作思路。大仓做趋势，小仓做波段，自己控制好比例。没有不赚钱的投资，只有不成功的做单！是否赚钱在于买涨买跌时机的把握，赚钱靠机会，投资靠智慧，理财靠专业。文/王启蒙（微信：wqm56778）一个人能走多远，要看他与谁同行;一个人多么优秀，要看他身边有什么样的朋友;一个人能有多大的成就，要看他有谁指点。谁说女子不如男！你若诚意信我，我必拿命相待！我就是我，低调而又有实力的王启蒙！佛祖曰心中有法，万法自然，佛门中人，万物皆可渡，万物皆不可渡，渡的不过是心中层层枷锁，我只渡有缘人！

启蒙理财2023-06-13

浙数文化：6月2日接受机构调研，华泰证券、瀚亚投资等多家机构参与

的结合，积极探索机器学习、NLP（自然语言处理）、LSTM(长短时间记忆模型）、知识图谱等技术及在“一网统管”、智慧城市建设、大数据趋势预测、智能客服体系建设等社会治理方面的应用。人工智能领域的研究尚处于探索阶段，对公司业绩尚未构成影响。问：请公司旗下传播大脑公司主要是做什么？浙江省媒体融合的业务规模有多大？答：根据浙江省委宣传部统一部署，公司在传播大脑公司基础上引进浙江广播电视传媒集团有限公司、浙江出版联合集团有限公司及浙江省文化产业投资集团有限公司三家省属国有文化企业作为战略投资者，共同打造浙江省融媒体技术统一支撑平台，努力推进构建省域一体化传播体系建设，持续探索以技术驱动媒体融合的实践发展。2023 年，传播大脑公司将聚焦省内媒体领域，做强“一张网”主干，年底前初步形成全省媒体技术一体化局面，业务规模将根据业务发展情况确定，具体业绩请关注公司公告。问：可否详细介绍一下传播大脑公司的“洪泽”平台？答：基于全媒体融合“一张网”建设基础，洪泽将持续通过流量聚合提升媒体的商业溢价能力，通过数据有效挖掘优化媒体商业变现的效率，最终通过技术赋能重塑媒体在移动互联网时代的商业价值。目前洪泽尚处于产品初期，对公司业绩尚未构成重大影响。问：传播大脑公司与阿里和百度的合作有无进展，相关模型在文化、媒体领域的应用什么时候可以落地？答：公司旗下传播大脑于 3 月 28日分别与阿里、百度现场签订合作书。传播大脑将与阿里达摩院、阿里云、钉钉在原有合作基础之上在进一步深化技术和应用场景等方面的合作，传播大脑将与百度结合双方优势共同推进媒体数字化改革与转型，打造业界媒体技术平台领先标杆。相关合作尚处于初期阶段，暂无具体应用和产品落地，对公司业绩尚未构成影响。问：浙江大数据交易中心 2023 年有什么工作规划，技术储备做到什么水平？答：2023 年，浙江大数据交易中心着力参与浙江国家数据要素综合试验区规划方案的顶层设计，构建浙江数据要素流通交易体系，打造“1+N”统分结合的全省数据流通服务平台体系，促进高质量数据供给，为国家数据要素综合改革在浙江试点工作提供支撑。浙江大数据交易中心已具备一定技术储备和专业团队，深度参与了省内数据要素市场建设相关标准制定，并大力推动业务拓展，努力形成竞争优势。浙数文化（600633）主营业务：数字娱乐业务、大数据业务、数字体育业务、融媒体云平台、文化产业服务、文化产业投资。浙数文化2023一季报显示，公司主营收入9.24亿元，同比下降11.46%；归母净利润2.71亿元，同比上升435.63%；扣非净利润1.68亿元，同比上升26.52%；负债率17.4%，投资收益478.43万元，财务费用-295.19万元，毛利率63.65%。该股最近90天内共有7家机构给出评级，买入评级6家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为16.1。以下是详细的盈利预测信息：融资融券数据显示该股近3个月融资净流出7574.59万，融资余额减少；融券净流入2052.17万，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，浙数文化（600633）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力一般，营收成长性良好。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：货币资金/总资产率、应收账款/利润率近3年增幅。该股好公司指标3星，好价格指标2.5星，综合指标2.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-06-13

优思莱斯：人工智能技术推动科技创新和商业进步

解决现实世界中的各种复杂问题，涉及自然语言处理、机器学习、计算机视觉等多个领域。同时，实验室拥有一支由经验丰富的科学家、工程师和技术专家组成的研发团队，他们致力于探索AI技术的潜力，并将其应用于各种实际场景中，例如市场调研、医疗诊断、金融风险控制等。在市场调研方面，优思莱斯利用人工智能技术提供了更加准确、智能化的服务。该公司通过大数据分析、自然语言处理、机器学习等技术，挖掘隐藏在海量数据背后的潜在关系和规律，从而为客户提供更加详尽和精准的市场研究报告。此外，优思莱斯还开发了一套多维度的问卷调查分析系统，能够对问卷数据进行深度学习和分析，帮助企业更好地了解消费者需求。在医疗健康领域，优思莱斯也在AI技术上进行了深入研究。通过人工智能算法和大数据分析，已经成功开发了一些用于医学诊断的应用程序，例如基于计算机视觉技术的眼科疾病检测、基于生物信号处理的心电图分析等。这些创新性的技术应用将帮助医生更准确地诊断和治疗疾病，同时也有助于提高医疗健康服务的效率和质量。除了在市场调研和医疗健康领域中发力，优思莱斯还在其他AI应用领域中进行了不断探索和创新。例如，在金融风险控制领域，该公司利用自然语言处理和机器学习技术，对大量的金融数据进行分析和预测，以帮助金融机构更好地掌握市场风险和趋势，并提供相应的决策支持。优思莱斯通过不断追求AI技术的突破和应用，推动了科技创新和商业进步。优思莱斯的成功，离不开其坚持创新和技术研发的精神。优思莱斯不断投入资金、人力和技术资源，在AI算法、计算机视觉、自然语言处理等多个方向上进行深入研究，并不断推出创新性的产品和解决方案。另外，优思莱斯还积极与各类企业、院校和科研机构开展产学研合作，共同探索AI技术在实际场景中的应用，促进技术交流和成果转化。优思莱斯已经与多家知名企业建立了长期战略合作伙伴关系，在智慧城市、物联网、智能制造等领域提供AI技术支持和服务。此外，优思莱斯还与多所高校和科研机构建立了联合实验室和技术平台，为年轻人才提供更加广阔的发展空间和创新平台。通过不断追求创新和技术进步，优思莱斯已经成为了全球人工智能领域的佼佼者之一，并为各行业的数字化转型和智能化升级提供了有力支撑和推动。相信在未来的发展中，优思莱斯将继续发挥其技术和人才优势，推进AI技术的应用和创新，为构建更加智慧、可持续的社会做出积极贡献。来源：金色财经

金色财经2023-06-13

智能合约智能性的下一步：深入剖析ZKML赛道

例如，FastBERT 是一种计算优化语言模型，使用约 1800 MFLOPS（百万浮点运算），这无法直接在 EVM 上运行。链上 ML 模型的应用，主要关注的是推理阶段：应用模型对真实世界的数据进行预测。为了拥有 ML 规模的智能合约，合约必须能够摄取此类预测，但正如我们之前提到的，直接在 EVM 上运行模型是不可行的。zkSNARKs 为我们提供了一个解决方案：任何人都可以在链下运行一个模型，并生成一个简洁且可验证的证明，表明预期的模型确实产生了特定的结果。该证明可以在链上发布并由智能合约摄取以增强其智能。在这篇文章中，我们将：查看链上 ML 的潜在应用程序和用例探索 zkML 核心的新兴项目和基础设施建设讨论现有实现的一些挑战以及 zkML 的未来会是什么样子机器学习（ML）简介机器学习（ML）是人工智能（AI）的一个子领域，专注于开发能够让计算机从数据中学习并进行预测或决策的算法和统计模型。ML模型通常具有三个主要组成部分：训练数据：一组用于训练机器学习算法进行预测或对新数据进行分类的输入数据。训练数据可以采用多种形式，如图像、文本、音频、数值数据或其组合。模型架构：机器学习模型的整体结构或设计。它定义了层次结构、激活函数和节点或神经元之间的连接类型和数量。架构的选择取决于具体的问题和使用的数据。模型参数：模型在训练过程中学习的值或权重，用于进行预测。这些值通过优化算法进行迭代调整，以最小化预测结果与实际结果之间的误差。模型的生成和部署分为两个阶段：训练阶段：在训练阶段，模型会接触到一个带标签的数据集，并调整其参数以最小化预测结果与实际结果之间的误差。训练过程通常涉及多次迭代或周期，模型的准确性会在单独的验证集上进行评估。推理阶段：推理阶段是使用经过训练的机器学习模型对新的未见数据进行预测的阶段。模型接收输入数据，并应用学习到的参数生成输出，如分类或回归预测。目前，zkML主要关注于机器学习模型的推理阶段，而不是训练阶段，主要是由于验证电路中训练的计算复杂性。然而，zkML对推理的关注并不是一种限制：我们预计将会产生一些非常有趣的用例和应用。已验证的推理场景验证推理有四种可能的场景：私有输入，公共模型。模型消费者 (MC) 可能希望对模型提供者 (MP) 保密他们的输入。例如，MC 可能希望在不披露其个人财务信息的情况下向贷方证明信用评分模型的结果。这可以使用预先承诺方案并在本地运行模型来完成。公共输入，私有模型。ML-as-a-Service 的一个常见问题是 MP 可能希望隐藏其参数或权重以保护其 IP，而 MC 想要验证生成的推理确实来自对抗设置中的指定模型 . 这样想：当向 MC 提供推理时，MP 有动机运行更轻的模型以节省成本。使用链上模型权重的承诺，MC 可以随时审核私有模型。私有输入，私有模型。当用于推理的数据高度敏感或机密，并且模型本身被隐藏以保护 IP 时，就会出现这种情况。这方面的一个例子可能包括使用私人患者信息审核医疗保健模型。zk 中的组合技术或使用多方计算 (MPC) 或 FHE 的变体可用于服务此场景。公共输入，公共模型。当模型的所有方面都可以公开时，zkML 解决了一个不同的用例：将链下计算压缩和验证到链上环境。对于较大的模型，验证推理的简洁 zk 证明比自己重新运行模型更具成本效益。验证的ML推理为智能合约开辟了新的设计空间。一些加密原生应用包括： 1、DeFi 可验证的链下ML预言机。继续采用生成式人工智能可能推动行业实施其内容的签名方案（例如，新闻出版物签署文章或图像）。签名数据准备好进行零知识证明，使数据可组合且可信。ML模型可以在链下处理这些签名数据以进行预测和分类（例如，对选举结果或天气事件进行分类）。这些链下ML预言机可以通过验证推理并在链上发布证明来无需信任地解决现实世界的预测市场、保险协议合约等问题。基于ML参数的DeFi应用。DeFi的许多方面可以更加自动化。例如，借贷协议可以使用ML模型实时更新参数。目前，借贷协议主要依赖由组织运行的链下模型来确定抵押因子、贷款价值比、清算阈值等，但更好的选择可能是社区训练的开源模型，任何人都可以运行和验证。自动化交易策略。展示金融模型策略的回报特征的常见方式是MP向投资者提供各种回测数据。然而，没有办法在执行交易时验证策略师是否遵循该模型 - 投资者必须信任策略师确实遵循模型。zkML提供了一个解决方案，MP可以在部署到特定头寸时提供金融模型推理的证明。这对于DeFi管理的保险库可能尤其有用。 2、安全性智能合约的欺诈监控。与其让缓慢的人工治理或中心化参与者控制暂停合约的能力，可以使用ML模型来检测可能的恶意行为并暂停合约。 3、传统ML 分散的、无信任的Kaggle实现。可以创建一个协议或市场，允许MC或其他感兴趣的方验证模型的准确性，而无需MP披露模型权重。这对于销售模型、围绕模型准确性进行竞赛等方面非常有用。生成式AI的去中心化提示市场。生成式AI的提示创作已经发展成为一门复杂的工艺，最佳输出生成提示通常具有多个修改器。外部方可能愿意从创作者那里购买这些复杂的提示。zkML在这里可以有两种用法：1）验证提示的输出，以向潜在买家确保提示确实创建所需的图像； 2）允许提示所有者在购买后保持对提示的所有权，同时对买家保持模糊，但仍为其生成经过验证的图像。 4、身份用保护隐私的生物识别认证替代私钥。私钥管理仍然是web3用户体验中最大的障碍之一。通过面部识别或其他独特因素抽象私钥是zkML的一种可能解决方案。公平的空投和贡献者奖励。可以使用ML模型创建用户的详细人物画像，根据多个因素确定空投分配或贡献奖励。当与身份解决方案结合使用时，这可能特别有用。在这种情况下，一种可能性是让用户运行一个开源模型，评估他们在应用程序中的参与情况以及更高层次的参与，比如治理论坛的帖子，以推理他们的分配。然后提供这个证明给合约，以获得相应的代币分配。 5、Web3社交用于web3社交媒体的过滤。web3社交应用的去中心化性质将导致垃圾信息和恶意内容的增加。理想情况下，社交媒体平台可以使用一个社区共识的开源ML模型，并在选择过滤帖子时发布模型推理的证明。案例：关于Twitter算法的zkML分析。广告/推荐。作为一个社交媒体用户，我可能愿意看到个性化的广告，但希望将我的偏好和兴趣对广告商保密。我可以选择在本地运行一个关于我的兴趣的模型，将其输入到媒体应用程序中为我提供内容。在这种情况下，广告商可能愿意为最终用户支付费用，以实现这一点，然而，这些模型可能远不如目前生产中的定向广告模型复杂。 6、创作者经济/游戏游戏内经济再平衡。可以使用ML模型动态调整代币发行、供应、销毁、投票门槛等。一个可能的模型是一个激励合约，如果达到一定的再平衡门槛并验证了推理的证明，就会重新平衡游戏内经济。新类型的链上游戏。可以创建合作的人类对抗AI游戏和其他创新的链上游戏，其中无信任的AI模型充当一个不可玩的角色。NPC采取的每个动作都会与一个任何人都可以验证的证明一起发布到链上，以确定正在运行正确的模型。在Modulus Labs的Leela vs. the World中，验证者希望确保所述的1900 ELO AI选择棋步，而不是Magnus Carlson。另一个例子是AI Arena，一个类似于Super Smash Brothers的AI格斗游戏。在高风险的竞争环境中，玩家希望确保他们训练的模型没有干扰或作弊。新兴项目和基础设施 zkML生态系统可以广泛分为四个主要类别：模型到证明编译器：将现有格式（例如Pytorch、ONNX等）的模型编译成可验证的计算电路的基础设施。广义证明系统：构建用于验证任意计算轨迹的证明系统。 zkML特定的证明系统：专门构建用于验证ML模型计算轨迹的证明系统。应用程序：致力于独特zkML用例的项目。 01模型验证编译器（Model-to-Proof Compilers）在zkML生态系统中，大部分关注都集中在创建模型到证明编译器上。通常，这些编译器将使用Pytorch、Tensorflow等高级ML模型转换为zk电路。 EZKL是一个库和命令行工具，用于在zk-SNARK中进行深度学习模型的推理。使用EZKL，您可以在Pytorch或TensorFlow中定义一个计算图，并将其导出为带有JSON文件中一些示例输入的ONNX文件，然后将EZKL指向这些文件以生成zkSNARK电路。通过最新一轮的性能改进，EZKL现在可以在约6秒和1.1GB的RAM内证明一个MNIST大小的模型。迄今为止，EZKL已经得到了一些显着的早期采用，被用作各种黑客马拉松项目的基础设施。 Cathie So的circomlib-ml库包含了用于Circom的各种ML电路模板。电路包括一些最常见的ML函数。由Cathie开发的Keras2circom是一个Python工具，使用底层的circomlib-ml库将Keras模型转换为Circom电路。 LinearA开发了两个用于zkML的框架：Tachikoma和Uchikoma。Tachikoma用于将神经网络转换为仅使用整数的形式并生成计算轨迹。Uchikoma是一个工具，将TVM的中间表示转换为不支持浮点运算的编程语言。LinearA计划支持使用域算术的Circom和使用有符号和无符号整数算术的Solidity。 Daniel Kang的zkml是一个基于他在《Scaling up Trustless DNN Inference with Zero-Knowledge Proofs》论文中的工作构建的ML模型执行证明的框架。在撰写本文时，它能够在约5GB的内存和约16秒的运行时间内证明一个MNIST电路。在更广义的模型到证明编译器方面，有Nil Foundation和Risc Zero。Nil Foundation的zkLLVM是一个基于LLVM的电路编译器，能够验证用流行编程语言（如C++、Rust和JavaScript/TypeScript等）编写的计算模型。与这里提到的其他模型到证明编译器相比，它是通用的基础设施，但仍适用于复杂的计算，如zkML。当与他们的证明市场结合使用时，这可能尤为强大。 Risc Zero构建了一个通用的zkVM，针对开源的RISC-V指令集，因此支持现有成熟的语言，如C++和Rust，以及LLVM工具链。这允许在主机和客户zkVM代码之间实现无缝集成，类似于Nvidia的CUDA C++工具链，但是使用ZKP引擎代替GPU。与Nil类似，使用Risc Zero可以验证ML模型的计算轨迹。 02广义证明系统证明系统的改进是使 zkML 取得成果的主要推动力，特别是自定义门和查找表的引入。这主要是由于 ML 对非线性的依赖。简而言之，非线性是通过激活函数（例如 ReLU、sigmoid 和 tanh）引入的，这些激活函数应用于神经网络中线性变换的输出。由于数学运算门的限制，这些非线性在 zk 电路中实现起来具有挑战性。按位分解和查找表可以通过将非线性的可能结果预先计算到查找表中来帮助解决这个问题，有趣的是，这在 zk 中的计算效率更高。出于这个原因，Plonkish 证明系统往往是 zkML 最受欢迎的后端。Halo2 和 Plonky2 及其表式算术方案可以通过查找参数很好地处理神经网络非线性。此外，前者拥有充满活力的开发人员工具生态系统和灵活性，使其成为包括 EZKL 在内的许多项目的实际后端。其他证明系统也有其优势。基于R1CS的证明系统包括Groth16，因其小型证明尺寸而闻名，以及Gemini，因其处理极大电路和线性时间验证器而闻名。基于STARK的系统，例如Winterfell证明器/验证器库，尤其在通过Giza的工具将Cairo程序的追踪作为输入，并使用Winterfell生成STARK证明来验证输出的正确性时，非常有用。 03zkML特定的证明系统在设计能够处理先进的机器学习模型的复杂、电路不友好的操作的高效证明系统方面已经取得了一些进展。基于GKR证明系统的zkCNN和基于组合技术的Zator等系统往往比通用证明系统更具性能，这一点在Modulus Labs的基准测试报告中有所体现。 zkCNN是一种使用零知识证明来证明卷积神经网络正确性的方法。它使用sumcheck协议来证明快速傅里叶变换和卷积，具有线性的证明时间，比渐近计算结果更快。已经引入了几个改进和泛化的交互证明，包括验证卷积层、ReLU激活函数和最大池化。根据Modulus Labs的基准测试报告，zkCNN特别有趣的地方在于它在证明生成速度和RAM消耗方面优于其他通用证明系统。 Zator是一个旨在探索使用递归SNARK来验证深度神经网络的项目。验证更深层次模型的当前限制是将整个计算轨迹适应单个电路中。Zator提出使用递归SNARK逐层进行验证，可以逐步验证N步重复计算。他们使用Nova将N个计算实例减少为一个可以通过单个步骤进行验证的实例。采用这种方法，Zator能够对具有512层的网络进行SNARK，这与大多数当前的生产AI模型一样深。Zator的证明生成和验证时间仍然对于主流应用案例来说过长，但他们的组合技术仍然是非常有趣的。应用领域鉴于zkML处于早期阶段，其关注点主要集中在上述基础设施上。然而，目前也有一些项目致力于应用开发。 Modulus Labs是zkML领域中最多样化的项目之一，他们既开展示例应用，也从事相关研究。在应用方面，Modulus Labs通过RockyBot（一个链上交易机器人）和Leela vs. the World（一个人类与经过验证的链上Leela国际象棋引擎对战的棋盘游戏）展示了zkML的用例。该团队还进行了研究，编写了《智能的代价》，对不同模型规模下的各种证明系统的速度和效率进行了基准测试。 Worldcoin正在尝试应用zkML来创建一个保护隐私的人类身份证明协议。Worldcoin使用定制硬件处理高分辨率虹膜扫描，并将其插入到Semaphore实现中。然后可以使用该系统执行诸如成员资格证明和投票等有用操作。他们目前使用受信任的运行时环境和安全的安全区域来验证相机签名的虹膜扫描，但他们最终的目标是使用零知识证明来验证神经网络的正确推理，以提供加密级别的安全保证。 Giza是一种协议，采用完全无信任的方法在链上部署AI模型。它使用包括ONNX格式表示机器学习模型、Giza Transpiler用于将这些模型转换为Cairo程序格式、ONNX Cairo Runtime用于以可验证和确定性的方式执行模型，以及Giza Model智能合约用于在链上部署和执行模型的技术堆栈。尽管Giza也可以归类为模型到证明编译器的类别，但他们作为一个ML模型市场的定位是目前最有趣的应用之一。 Gensyn是一个分布式硬件供应网络，用于训练ML模型。具体而言，他们正在开发一个基于梯度下降的概率审计系统，并使用模型检查点来使分散式GPU网络能够为全尺度模型提供训练服务。尽管他们在这里的zkML应用非常特定于他们的用例——他们希望确保当一个节点下载和训练模型的一部分时，他们对模型更新的诚实性——但它展示了将zk和ML相结合的强大力量。 ZKaptcha 专注于 web3 中的 bot 问题，为智能合约提供验证码服务。他们目前的实施让最终用户通过完成验证码来生成人类工作的证明，验证码由他们的链上验证程序验证，并通过几行代码由智能合约访问。今天，他们主要只依赖于 zk，但他们打算在未来实现 zkML，类似于现有的 web2 验证码服务，分析鼠标移动等行为以确定用户是否是人类。鉴于 zkML 市场还很早，许多应用程序已经在黑客马拉松级别进行了试验。项目包括 AI Coliseum，一个使用 ZK 证明来验证机器学习输出的链上 AI 竞赛，Hunter z Hunter，一个使用 EZKL 库来验证带有 halo2 电路的图像分类模型输出的照片寻宝游戏，以及 zk Section 9，它将 AI 图像生成模型转换为用于铸造和验证 AI 艺术的电路。 zkML面临的挑战尽管在提高和优化方面取得了飞速的进展，但zkML领域仍然面临一些核心挑战。这些挑战涉及技术和实践等方面，包括：以最小的精度损失进行量化电路规模，特别是当网络由多个层组成时矩阵乘法的高效证明对抗攻击量化是将浮点数表示为定点数的过程，大多数机器学习模型使用浮点数表示模型参数和激活函数，在处理zk电路的域算术时，需要使用定点数。量化对机器学习模型的准确性的影响取决于所使用的精度级别。一般来说，使用较低的精度（即较少的比特数）可能会导致准确性降低，因为这可能引入舍入和近似误差。然而，有几种技术可用于最小化量化对准确性的影响，例如在量化后对模型进行微调，以及使用量化感知训练等技术。此外，zkSummit 9上的一项黑客马拉松项目Zero Gravity显示出，针对边缘设备开发的替代神经网络架构（例如无权重神经网络）可以用于避免电路中的量化问题。除了量化之外，硬件是另一个关键挑战。一旦通过电路正确地表示了机器学习模型，由于zk的简洁性，验证其推理的证明将变得廉价且快速。这里的挑战不在于验证者，而在于证明者，因为随着模型规模的增长，RAM消耗和证明生成时间会迅速增加。某些证明系统（例如使用sumcheck协议和分层算术电路的基于GKR的系统）或组合技术（例如将Plonky2与Groth16相结合，Plonky2在证明时间方面效率高但对于大型模型的高效证明大小较差，而Groth16在复杂模型的复杂度上不会导致证明大小增长）更适合处理这些问题，但在zkML项目中管理权衡是一个核心挑战。在对抗攻击方面，仍然有待努力。首先，如果一个无信任的协议或DAO选择实施一个模型，在训练阶段仍然存在对抗攻击的风险（例如训练模型以在看到特定输入时表现出特定行为，这可能被用来操纵后续的推理）。联邦学习技术和训练阶段的zkML可能是最小化这种攻击面的一种方式。另一个核心挑战是当模型保护隐私时存在模型盗窃攻击的风险。虽然可以混淆模型的权重，但在给定足够的输入输出对的情况下，从理论上讲，仍然有可能反向推导出权重。这主要是对小规模模型的风险，但仍然存在风险。智能合约的可扩展尽管在将这些模型优化为在zk的限制条件下运行时存在一些挑战，但改进工作正在以指数速度进行，一些人预计在进一步的硬件加速下，我们很快就能与更广泛的机器学习领域达到同等水平。为了强调这些改进的速度，zkML从0xPARC在2021年展示了如何在可验证电路中执行小规模MNIST图像分类模型的演示，到Daniel Kang在不到一年后为ImageNet规模的模型做同样的工作的论文。在2022年4月，这个ImageNet规模的模型的准确性从79%提高到92%，并且像GPT-2这样的大型模型在近期内有望成为可能，尽管目前的证明时间较长。我们认为zkML是一个丰富而不断发展的生态系统，旨在扩展区块链和智能合约的能力，使其更加灵活、适应性强和智能化。尽管zkML仍处于早期开发阶段，但它已经开始显示出有希望的结果。随着技术的发展和成熟，我们可以期待在链上看到更多创新的zkML用例。来源：金色财经

金色财经2023-06-13

美国关键通胀数据即将公布，CPI来袭迎接本周第一个行情

　　可能我没有华丽的语言，说服不了你的心；但是我有真正的实力，来满足你的欲望！期待所有投资者来验证实力，宋奕洋老师欢迎你的到来，让我成为你成功路上的垫脚石。　　　　添加宋奕洋即可享受3-5天现价单！（指导V：syy17896）　　　　“把控风险，完美交易！” 　　　　如果你对黄金近来的震荡一直不满意，那今晚这个CPI数据肯定会让你非常感兴趣。　　　　可惜，昨天晚上我写的文章标题是：今天不动，明天也别想动。很显然，昨天金价是在1960点附近收尾，并没有走出特别直观的涨跌幅，依旧原地震荡，我不认为在这种局面下，一个单纯的通胀数据会让黄金直接破趋势暴走。　　　　数据前的行情表现有两种：　　　　1，提前涨跌，买卖预期往往会让市场对未公布的数据先行判断，然后等结果验证。　　　　2，原地震荡，在主力控盘阶段，只会在数据公布时走一段较大波动。　　　　不管他们两个是哪一种，都改变不了一个事实，那就是数据需要配合着次日的美联储会议，对后续事实进行消化和定价，所以我不认为今晚数据的交易难度有多大，只是反复性会比较强一些，看你能不能跑得快，进的位置好。　　　　也不排除行情数据后往上持续冲击，然后发生回吐下跌的情况，毕竟前俩月我做CPI的时候都是如此，今晚直播时我也会对数据做出临时交易应对，在这之前，还是先了解一下对本周黄金空头的最终期待吧，还有白天应该怎么去参与，毕竟不是所有人都想经历数据风险的。　　　　这是日线级别的K线，它不像小时线那样反复，看起来更直观一些。　　　　你们的问题焦点肯定是：今晚CPI利好还是利空？黄金怎么看？涨还是跌？　　　　在这三个问题下，你先看当前的金价，大早上已经在1960了，但是这段时间，我一直在重复一种交易方式，那就是1965看跌，尽管有些时候行情的最极限高点甚至在65之上，但这依然不耽误它是个非常好用的看跌信号，包括到昨天都依然适用，而整个日线横盘，1965也是出现最多的位置之一，所以我接下来依然会选择这个位置看跌。　　　　其次，CPI的数据，反正市场给的预期非常低，我也说过，当市场给的预期特别悲观时，我们自己应该更悲观，很可惜，核心CPI年率依然在5%以上，关于数据方面我会在下午的视频中给大家提到，文章中就是要告诉你，不管利多还是利空，在控盘阶段内是不会轻易直接走出来的，上下短期破位倒是很有可能，但看破位追单，是万万不可的。　　　　如果能结合美联储会议和后续的消化定价，在走下跌的前提下，注意我强调的这个前提，是可以看黄金跌到1870以下的，这是本周，最大化行情下跌破位的一个目标。　　　　当然并不是所有人都会做到所谓的波段目标，所以短线依然是每天需要安排的交易。　　　　昨天的走势很有意思，先跌后涨再跌，一共三波短线交易机会。　　　　后半夜的上涨不能算，因为我们需要休息，最后一波的下跌尤其突出，当时也没什么外界刺激，是美元触底反弹导致，最低跌破50，也算是完成了我们1965看跌的目标，要注意的是，这波下跌是破位了白天起涨点的，同时它也是近期震荡的支撑位1955，但我们都清楚，这种情况是不可能直接追进去的，反弹就要吃亏。　　　　后面果不其然，占到了1955之上，并且刚刚还发生了回调动作，对于这种节奏，我不认为1960附近就能直接看跌，尽管现在看起来有空头之意，但我还是愿意守护1965，就算是二阶段拓展拉升，它的最终位置也在1965，无非就是在这段整理中再逼出来一个高点嘛，很难吗？　　　　如果你没有好的操作计划，可以咨询本人宋奕洋（vx：syy17896）申请现价喊单群，现价喊单群内全是免费，准确率百分之八十五。群内（亚欧美盘）的实时行情推送以及（本人私下）现价单欢迎大家考察（进场有理有据、公开公明，可考察）　　　　“情绪化的交易是致命的。出色的交易者，必须像专业的潜水运动员小心谨慎地关注着自己的氧气供应那样，盯紧自己的资金。” 　　　　目前手上有高位多单或者低位空单，不知道如何处理或者近期出现严重亏损可添加宋奕洋老师微信【syy17896】我会给予最大的帮助。　　　　点击上方头像获取名家联系方式！（手机APP点击右上角“主页”二字查看联系方式）

奕洋论金2023-06-13

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