炒股就看，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！

　　原标题：“外汇事关重大，保持稳定是第一要义”！刚刚，重磅会议召开，人民币应声跳涨200点！专家：进一步贬值空间不大

　　9月28日，在岸、离岸人民币兑美元汇率均跌破7.24关口，日内跌超800个基点。其中，在岸人民币兑美元汇率自2008年2月以来首次跌破7.2关口。

　　截至9月28日16时30分，离岸人民币兑美元汇率报7.2576，日内一度跌破7.26关口，跌超800个基点；在岸人民币兑美元汇率报收盘报7.2458，较上一交易日跌878个基点，自2008年2月以来首次跌破7.2关口。

　　当天，人民币兑美元中间价报7.1107，较上一交易日下调385个基点，创2020年6月2日以来新低。

　　人民币兑美元汇率在近期持续承受贬值压力。2022年9月27日，全国外汇市场自律机制电视会议召开。会议分析了近期外汇市场运行情况，部署加强自律管理有关工作。中国人民银行副行长、中国外汇市场指导委员会（CFXC）主任委员刘国强出席并讲话。

　　会议指出，今年以来人民币汇率在合理均衡水平上保持基本稳定。CFETS人民币汇率指数较2021年末基本持平。人民币对美元汇率有所贬值，但贬值幅度仅为同期美元升值幅度的一半；人民币对欧元、英镑、日元明显升值，是目前世界上少数强势货币之一。

　　受此消息影响，在岸、离岸人民币短线上扬200个基点。

　　实际上，人民币对一篮子货币的表现仍然十分强劲，并未被明显低估。接受证券时报采访的专家指出，四季度人民币汇率进一步贬值的空间不大。预计人民银行将继续保持人民币汇率弹性，稳定市场预期，保持人民币汇率在合理均衡水平上的基本稳定。若出现人民币汇率脱离美元指数走势的异常波动，央行可采取重启逆周期因子、加大离岸市场央票发行规模、强化跨境资金流动性管理等措施。

　　全国外汇市场自律机制电视会议召开

　　2022年9月27日，全国外汇市场自律机制电视会议召开。会议分析了近期外汇市场运行情况，部署加强自律管理有关工作。中国人民银行副行长、中国外汇市场指导委员会（CFXC）主任委员刘国强出席并讲话。

　　会议指出，今年以来人民币汇率在合理均衡水平上保持基本稳定。CFETS人民币汇率指数较2021年末基本持平。人民币对美元汇率有所贬值，但贬值幅度仅为同期美元升值幅度的一半；人民币对欧元、英镑、日元明显升值，是目前世界上少数强势货币之一。

　　会议强调，外汇市场事关重大，保持稳定是第一要义。人民币汇率保持基本稳定拥有坚实基础。相较于许多经济体面临滞胀风险，我国经济总体延续恢复发展态势，物价水平基本稳定，贸易顺差有望保持高位，随着宏观政策效应显现，经济基本盘将更加扎实。现行人民币汇率形成机制适合中国国情，可以充分发挥市场和政府“两只手”的作用，历史上经受住了多轮外部冲击的考验，人民银行积累了丰富的应对经验，能够有效管理市场预期。当前外汇市场运行总体上是规范有序的，但也存在少数企业跟风“炒汇”、金融机构违规操作等现象，应当加强引导和纠偏。必须认识到，汇率的点位是测不准的，双向浮动是常态，不要赌人民币汇率单边升值或贬值，久赌必输。

　　会议要求，自律机制成员单位要自觉维护外汇市场的基本稳定，坚决抑制汇率大起大落。报价行要切实维护人民币汇率中间价的权威性；银行自身要基于风险中性原则合理开展自营交易，向市场提供真实流动性；成员单位要进一步加强对企业和金融机构风险中性的宣传和引导，进一步提升帮助企业避险的服务水平；有关部门要加强监督管理和监测分析，加强预期管理，遏制投机炒作。

　　专家：人民币四季度进一步贬值空间不大

　　人民币兑美元汇率近日走贬。

　　截至9月28日16时30分，离岸人民币兑美元汇率报7.2576，日内一度跌破7.26关口，跌超800个基点；在岸人民币兑美元汇率报收盘报7.2458，较上一交易日跌878个基点。当天，人民币兑美元中间价报7.1107，较上一交易日下调385个基点，创2020年6月2日以来新低。

　　仲量联行大中华区首席经济学家兼研究部主管庞溟指出，人民币汇率最近的走势，更多是在美元指数近期强势抬升背景下相对美元被动性贬值。短期来看，美元曲线仍有向右端上升的动力，而美联储如果继续采取鹰派立场激进加息，中美息差有可能继续加大，叠加全球其他主要经济体的衰退风险和通胀压力高企、能源危机阴霾笼罩、地缘政治不确定性等因素可能提升美元资产的“避风港”属性，美元有望在一段时间内继续保持强势地位，人民币汇率仍有可能承压。

　　考虑到当前我国宏观经济体量扩大，韧性更强、汇率市场化改革增强对外部冲击的抵御能力、金融体系自主性和稳定性更强、人民币资产吸引力增强，强势美元对我国的影响有限。

　　庞溟认为，为更有效地应对强势美元带来的外部冲击，应致力于搞好跨周期设计，一方面应继续深化人民币汇率市场化改革，增强人民币汇率弹性，加强预期管理。另一方面应不断深化金融双向开放，增强境内人民币资产吸引力。

　　值得注意的是，嘉盛集团研报指出，过去一周，美元指数一度突破113大关，创2002年5月以来的新高，一年以来涨幅超出了20%，美元指数前高在2002年1月的120附近。一年来美元对欧元升值超17%、对英镑超20%、对日元近30%。人民币对美元的贬值幅度这一年以来仅略超10%，人民币对一篮子货币的表现仍然十分强劲，并未被明显低估。

　　人民银行副行长刘国强也在近日指出，近期，人民币汇率受到美国加码货币政策调整等因素影响，在美元升值背景下，SDR篮子里其他储备货币对美元都大幅度贬值。但人民币贬值相对较小，而且在SDR篮子里，人民币除了对美元贬值以外，对非美元货币都是升值的。他强调，人民币并没有出现全面的贬值。

　　“四季度人民币汇率进一步贬值的空间不大。”首席经济学家温彬告诉证券时报记者，一是由于美元指数继续上行空间有限；二是中国国际收支仍能保持整体平衡，为人民币汇率提供基本面支撑；三是季节性购汇压力减轻；三季度汇率市场通常面临企业海外分红、海外采购需求上升、留学购汇等季节性压力，而四季度季节性压力会回归中性；四是在当前点位下企业存量结汇需求有望激发；五是央行汇率政策工具箱仍较为丰富，将能有效发挥合理引导汇率预期作用。

　　央行仍有充足工具稳外汇市场预期

　　今年以来，我国宏观政策加大逆周期和跨周期调节力度，人民币汇率以市场供求为基础双向浮动，弹性增强，市场预期平稳，跨境资本流动有序，外汇市场运行保持稳定，市场供求基本平衡。

　　9月28日起，人民银行将远期售汇业务的外汇风险准备金率从0上调至20%正式生效。此前，人民银行在9月5日决定下调金融机构外汇存款准备金率2个百分点。

　　嘉盛集团研报指出，基于5%的在岸美元融资成本，20%的外汇风险准备金率可能使得在岸企业购汇成本增加1%，这可能打击部分羊群效应，但未来人民币的走势取决于中国经济复苏动能和美元指数。此前，人民银行在2018年8月引入了相同的政策，并且宣布启动逆周期因子。随后在2018年10月下旬人民币开始企稳。

　　庞溟预计，人民银行将继续保持人民币汇率弹性，稳定市场预期，保持人民币汇率在合理均衡水平上的基本稳定。

　　东方金诚首席宏观分析师王青表示，下一步若出现人民币汇率脱离美元指数走势的异常波动，央行除下调外汇存款准备金率、上调外汇风险准备金率外，还可采取重启逆周期因子、加大离岸市场央票发行规模、强化跨境资金流动性管理等措施。除以上具体政策措施以外，监管层还可进一步强化市场沟通，引导市场预期，防范外汇市场顺周期行为引发“羊群效应”。

炒股开户享福利，入金抽188元红包，100%中奖！

本项目使用文本卷积神经网络，并使用数据集完成电影推荐的任务。

推荐系统在日常的网络应用中无处不在，比如网上购物、网上买书、新闻app、社交网络、音乐网站、电影网站等等等等，有人的地方就有推荐。根据个人的喜好，相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐。比如打开新闻类的app，因为有了个性化的内容，每个人看到的新闻首页都是不一样的。

这当然是很有用的，在信息爆炸的今天，获取信息的途径和方式多种多样，人们花费时间最多的不再是去哪获取信息，而是要在众多的信息中寻找自己感兴趣的，这就是信息超载问题。为了解决这个问题，推荐系统应运而生。

协同过滤是推荐系统应用较广泛的技术，该方法搜集用户的历史记录、个人喜好等信息，计算与其他用户的相似度，利用相似用户的评价来预测目标用户对特定项目的喜好程度。优点是会给用户推荐未浏览过的项目，缺点呢，对于新用户来说，没有任何与商品的交互记录和个人喜好等信息，存在冷启动问题，导致模型无法找到相似的用户或商品。

为了解决冷启动的问题，通常的做法是对于刚注册的用户，要求用户先选择自己感兴趣的话题、群组、商品、性格、喜欢的音乐类型等信息，比如豆瓣FM：

运行下面代码把下载下来

保存save_dir 在生成预测时使用。

迭代次数再增加一些，下降的趋势会明显一些

中获取tensors，后面的推荐功能要用到。

指定用户和电影进行评分

这部分就是对网络做正向传播，计算得到预测的评分

生成Movie特征矩阵

将训练好的电影特征组合成电影特征矩阵并保存到本地

将训练好的用户特征组合成用户特征矩阵并保存到本地

使用生产的用户特征矩阵和电影特征矩阵做电影推荐

思路是计算当前看的电影特征向量与整个电影特征矩阵的余弦相似度，取相似度最大的top_k个，这里加了些随机选择在里面，保证每次的推荐稍稍有些不同。

思路是使用用户特征向量与电影特征矩阵计算所有电影的评分，取评分最高的top_k个，同样加了些随机选择部分。

看过这个电影的人还看了（喜欢）哪些电影

• 首先选出喜欢某个电影的top_k个人，得到这几个人的用户特征向量。
• 然后计算这几个人对所有电影的评分
• 选择每个人评分最高的电影作为推荐

以上就是实现的常用的推荐功能，将网络模型作为回归问题进行训练，得到训练好的用户特征矩阵和电影特征矩阵进行推荐。

如果你对个性化推荐感兴趣，以下资料建议你看看：

今天的分享就到这里，请多指教！