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比特币投资技巧之顺势为王

会发生变化，往往影响正常的的决策判断和交易策略，从而影响交易结果。仓位控制是交易中最基础、最重要的一个环节。笔者在之前就提到过一个观点：真正的投资收益规则是：仓位影响态度、态度影响分析、分析影响决策、决策影响收益。 3、以止损保赢为对，以放任自流为错止损是投资交易中非常重要的一环，因为任何时候保本都是第一位，赚钱是第二位的。事实上，建立合理的止损原则相当有效，谨慎的自救策略的核心在于不让亏损继续扩大。相反，由于制度，如果任凭亏损单子放任自流，不但有可能加剧亏损的扩大化，而且可能会导致账户的爆仓现象。 “留得青山在，不怕没柴烧”，止损的魅力正在于此! 4、以客观操作为对，以主观分析为错历史证明，个人的主观判断和市场的实际走势不可能出现完全吻合的情况，根源在于我们所拥有资源的有限性，有限的时间、有限的精力、有限的资金、有限的认知能力，等等。既然主观的分析方法行不通，那就只有靠客观的操作方法。但在实践中，大多数投资人总会受到主观与客观之间关系的困扰，不能做到客观地操作。客观的分析要靠明确的规则。不论主观的分析和客观的分析是否矛盾，都应该严格遵守客观规则。 5、以等待忍耐为对，以浮躁冲动为错看过狮子是怎样捕猎的吗?它耐心地等待猎物，只有在时机及取胜机会都适合的时候，它才会从草丛中跳出来。成功的交易者具有同样的特点，绝对不会为交易而交易，只有出现合适的时机，才会采取行动。币圈交易是如此的刺激，交易者必须培养自己的耐心，否则成功是很难的。 6、以心平气和为对，以患得患失为错这是针对交易者对待亏损或者盈利的态度而言，成熟的投资者无论是亏损还是盈利，都应该做到“不管风吹浪打，胜似闲庭信步”。其实，交易的本质就是人性和心态的交锋。投资市场中绝大多数的交易问题均源于身心。在市场和人之间，真正的难点永远是人。谋事在人、成事在天，顺势而为，落袋为安。来源：金色财经

金色财经2023-06-25

BitVenus币星跟单2.0重磅升级, 实现自动智能操作

及时调整。用户可以根据自己的风险偏好和交易策略,选择适合的时机增加或减少仓位,从而更好地应对市场波动。带单界面升级另一个重要的升级功能是带单入口切换到合约交易页面。此前交易员带单只能在跟单页面进行，并且可参考的只有最新价格，升级后，进行带单操作时可以像个人合约交易时相同，实时监控盘口和K线走势。申请流程简化此外,BitVenus还对申请交易员的流程进行了简化。无需繁琐操作，在官网填写昵称即可申请，让更多的用户有机会成为交易员并分享交易收益。这一改进为普通用户提供了更多的机会参与到跟单交易中,从而拓宽了他们的投资渠道。通过这次升级,BitVenus币星跟单产品提供了更多的功能和便利,使普通用户能够更轻松地参与到合约交易中。新增加仓功能提供了更好的仓位管理工具,带单入口切换到合约交易页面使用户可以快速进行合约交易,而简化的交易员申请流程让更多用户能够分享交易收益。这些功能的引入为用户提供了更灵活、更便捷的交易体验。来源：金色财经

金色财经2023-06-25

币圈浮竹：6.25比特币（BTC）以太坊（ETH）最新行情分析及交易策略

大饼在消息面的影响下，走了一波拉升，直接突破30000关口，最高触及31430附近后开始回落走震荡调整，短期大概率会进入箱体行情，稳固后才能继续上攻。

金色财经2023-06-25

黄金下周行情交易策略分析及黄金原油实时操作策略建议

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

王启蒙现货黄金2023-06-24

6月24日、BTC（合约）ETH（合约）行情解析及操作策略

30000区域；因此今日BTC短线合约交易策略：回撤30400区域多，止损30000区域，目标看31000-31300区域； 6月24日以太坊（ETH)合约技术面分析：今日方面，大周期日线级别昨日报收小阳线，价格运行于均线上方，附图指标金叉向上，K线形态上连阳上涨，那么趋势上是很明显的上涨走势，至于说很多朋友都在问，能到哪里，这个只能是一步步往上看了；短周期小时图前一日价格在美盘时间上涨高点位置1938区域，低点位置1860区域，当前价格承压回撤，那么还是不破不立的原则，看延续上涨前一日的低点位置不能怕，因此今日ETH短线合约交易策略：回撤1875区域多，止损1860区域，目标看1905-1920区域；来源：金色财经

金色财经2023-06-24

6月24日、BTC（合约）ETH（合约）行情解析及操作

30000区域；因此今日BTC短线合约交易策略：回撤30400区域多，止损30000区域，目标看31000-31300区域； 6月24日以太坊（ETH)合约技术面分析：今日方面，大周期日线级别昨日报收小阳线，价格运行于均线上方，附图指标金叉向上，K线形态上连阳上涨，那么趋势上是很明显的上涨走势，至于说很多朋友都在问，能到哪里，这个只能是一步步往上看了；短周期小时图前一日价格在美盘时间上涨高点位置1938区域，低点位置1860区域，当前价格承压回撤，那么还是不破不立的原则，看延续上涨前一日的低点位置不能怕，因此今日ETH短线合约交易策略：回撤1875区域多，止损1860区域，目标看1905-1920区域来源：金色财经

金色财经2023-06-24

深入剖析ZKML赛道：智能合约智能性的下一步

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 1.1 GB 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 Keras 2c ircom 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 5 GB 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。Halo 2 和 Plonky 2 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 R 1 CS 的证明系统包括 Groth 16 ，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。 03 zkML 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 halo 2 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 Plonky 2 与 Groth 16 相结合，Plonky 2 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 Groth 16 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0x PARC 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2023-06-24

6月23日、BTC（合约）ETH（合约）行情解析及操作

的，否则是震荡；因此今日BTC短线合约交易策略：回撤29700-29750区域多，止损29450区域，目标看30500-30800区域； 6月23日以太坊（ETH)合约技术面分析：今日方面，大周期日线级别昨日报收小阴线且留有长上影线，那么今日破高可能是有难度的，虽说价格处于高位震荡，K线形态连阳，附图指标金叉运行，但是价格偏离了均线，也会有回撤修正的风险，而均线支撑位置在1830区域；短周期小时图前一日低点1865区域今日上午是有效刺破但没有延续，这样来看回撤还是没有力度的，当前K线连阳，附图指标空头能动缩量，所以今日同样也要看上涨的延续；因此今日ETH短线合约交易策略：回撤1850-1855区域多，止损1829区域，目标看1905-1920区域来源：金色财经

金色财经2023-06-23

兴业投资：2023年06月21日主要产品技术更新

欧元/美元转折点：1.0890 交易策略：在 1.0890 之上，看涨，目标价位为 1.0940 ，然后为 1.0955 。备选策略：在 1.0890 下，看空，目标价位定在 1.0875 ，然后为 1.0860。技术点评：RSI技术指标上，看涨。支撑位和阻力位： 1.0970 1.0955 1.0940 1.0919 收盘价 1.0890 1.0875 1.0860 英镑/美元转折点：1.2730 交易策略：在 1.2730 之上，看涨，目标价位为 1.2785 ，然后为 1.2805 。备选策略：在 1.2730 下，看空，目标价位定在 1.2710 ，然后为 1.2690。技术点评：RSI技术指标上，呈现上升趋势。支撑位和阻力位： 1.2825 1.2805 1.2785 1.2762 收盘价 1.2730 1.2710 1.2690 美元/日元转折点：141.75 交易策略：在 141.75 之下，看跌，目标价位为 141.10 ，然后为 140.80 。备选策略：在 141.75 上，看涨，目标价位定在 142.00 ，然后为 142.25。技术点评：RSI技术指标呈现进一步向下趋势。支撑位和阻力位： 142.25 142.00 141.75 141.35 收盘价 141.10 140.80 140.40 美原油转折点：70.35 交易策略：在 70.35 之上，看涨，目标价位为 71.40 ，然后为 71.75 。备选策略：在 70.35 下，看空，目标价位定在 69.75 ，然后为 68.90。技术点评：RSI技术指标上，看涨。支撑位和阻力位： 72.40 71.75 71.40 71.20 收盘价 70.35 69.75 68.90 布伦特原油转折点：75.10 交易策略：在 75.10 之上，看涨，目标价位为 76.00 ，然后为 76.50 。备选策略：在 75.10 下，看空，目标价位定在 74.50 ，然后为 73.65。技术点评：RSI技术指标上，呈现上升趋势。支撑位和阻力位： 77.10 76.50 76.00 75.86 收盘价 75.10 74.50 73.65 黄金转折点：1945.00 交易策略：在 1945.00 之下，看跌，目标价位为 1930.00 ，然后为 1925.00 。备选策略：在 1945.00 上，看涨，目标价位定在 1950.00 ，然后为 1956.00。技术点评：只要依旧存在1945.00阻力位，价格波动存在看跌的趋势。支撑位和阻力位： 1956.00 1950.00 1945.00 1936.82 收盘价 1930.00 1925.00 1917.00 白银转折点：23.45 交易策略:在 23.45 之下，看跌，目标价位为 22.90 ，然后为 22.70 。备选策略:在 23.45 上，看涨，目标价位定在 23.65 ，然后为 23.85。技术点评:RSI技术指标看跌，有进一步下降空间。支撑位和阻力位: 23.85 23.65 23.45 23.14 收盘价 22.90 22.70 22.50 HYCM兴业投资祝您生活愉快！ 2023-06-22

兴业投资2023-06-22

easyMarkets易信：2023年6月22日日内英国央行利率决议，英镑走势波动幅度将加大

线开口横盘，MACD处于0轴附近震荡。交易策略，鉴于下方位置重要性，可以尝试逢低多交易，跌破关键位置，则多头离场。黄金黄金昨日经历了大幅下跌后又快速反弹，可能多空仓位调整已经完毕，今日黄金或将面临方向选择。需要注意的是英国央行利率决议对于美元指数的影响，可能也黄金的波动幅度届时也会加大。考虑到市场预期英国加息是大概率事件，所以黄金或许有可能挑战上方关键压力位置。技术上黄金上方1940美元附近是压力，突破看1948美元附近，支撑是1930美元附近，破位看1920美元附近。指标看布林线开口横盘，MACD处于低位震荡。交易策略，鉴于下方位置重要性，可以尝试逢低多交易，跌破关键位置，则多头离场。 6月22日重点数据和大事件前瞻 ①美国第一季度经常帐 ②美国截至6月17日当周初请失业金人数 ③美国截至6月10日当周续请失业金人数 ④美国5月成屋销售年化总数 ⑤欧元区6月消费者信心指数初值 ⑥美国截至6月16日当周EIA原油库存变动需关注的大事：英国央行公布利率决议和会议纪要，美联储主席鲍威尔出席参议院银行委员会听证会，美联储理事鲍曼和欧洲央行副行长金多斯等人的讲话风险警示：远期汇率协议、期权和差价合约（OTC 场外交易）属于杠杆产品，存在较高的风险，可能会导致亏损您投入的本金，未必适合每个人。请确认您完全了解这些产品交易涉及的风险，不要投入超出您亏损承受能力的资金。本集团公司已通过旗下子公司获得塞浦路斯证券和交易委员会（已通过欧盟金融工具市场法规MiFID的认证）的执照（Easy Forex Trading Ltd- CySEC 执照号为079/07）以及澳大利亚证券和投资委员会（ASIC）的执照（easyMarkets Pty Ltd - AFS 执照号为246566）。免费电话： 4001203050 微信：easyMarketsCS 官网：https://chn.easymarkets.com/syc/zh-hans/ 或扫描后为您服务 2023-06-22

易信easyMarkets2023-06-22

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