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今年,这样的资金火上浇油!谁是一年中收入在10%以上的冠军?最大的牛已经赚了16.46%。

    摘要

     【今年这类基金火了!20只赚10%以上 谁是年度冠军?最牛已挣16.46%】在经济存在下行压力、货币政策适度宽松背景下,今年债券市场呈现出结构性牛市,利率债持续走牛,信用债虽然出现违约风险,但也有部分有表现。因此,今年债券型基金获得“大丰收”,总体表现突出,赚钱效应明显。相关数据显示,今年以来84%左右的债券型基金取得正收益,其中纯债基金、债券指数基金表现突出,二级债基稍显逊色。虽然还没到最后两天,但是2018年债基的年度冠军悬念不大,截至12月24日,鹏华丰融以16.46%的回报暂居首位,拉开第二名2.65个百分点。(中国基金报)

    

    

    

       在经济存在下行压力、货币政策适度宽松背景下,今年债券市场呈现出结构性牛市,利率债持续走牛,信用债虽然出现违约风险,但也有部分有表现。因此,今年债券型基金获得“大丰收”,总体表现突出,赚钱效应明显。相关数据显示,今年以来84%左右的债券型基金取得正收益,其中纯债基金、债券指数基金表现突出,二级债基稍显逊色。虽然还没到最后两天,但是2018年债基的年度冠军悬念不大,截至12月24日,鹏华丰融以16.46%的回报暂居首位,拉开第二名2.65个百分点。  得益于债市行情,今年纯债基金表现突出。数据显示,截至12月24日,在1372只中长期纯债基金(各类份额分别计算)中有953只公布了今年以来的回报,平均收益率为5.93%,其中97%左右的基金皆取得正收益。  具体来看,纯债基金中今年表现最好的是鹏华丰融,今年以来收益率达到16.46%,暂列债基冠军,拉开第二名2.65个百分点,由于债基净值波动较小,距离年末仅几个交易日,目前来看,鹏华丰融今年夺冠悬念不大。东方永兴18个月A、金信民兴A分别以13.81%、13.74%的收益率暂列第二、第三名。另外,融通增益A、融通债券AB、博时裕瑞纯债、南方丰元信用增强A、中银丰进定期开放等几只基金今年以来收益率均超过10%。  同时,今年的“网红基金”短期纯债基金表现也不俗,49只短期纯债基金中有16只公布了今年以来的回报,全部取得正收益,平均收益率为5.03%。其中表现较好的是鹏扬利泽A,今年以来收益率为5.90%。  另外,今年以来,154只一级债基的平均收益率为4.44%,其中90%左右的基金取得正收益,表现最好的是华泰柏瑞季季红,今年以来回报为10.38%。  受到今年A股市场震荡走势影响,二级债基表现相对逊色很多。数据显示,截至12月24日,有439只混合二级债基披露了今年以来回报,平均收益率为-0.46%,其中仅有52%左右的基金取得正收益。  具体来看,今年二级债基中表现较好的是博时宏观回报AB,目前以10.27%的收益率暂列第一名,工银瑞信双利A、新疆前海联合添鑫A以9.54%、8.80%的收益率暂列第二、第三,光大安诚A、博时天颐A、平安鼎信、金元顺安桉盛、国投瑞银优化增强AB、国投瑞银和泰6个月等几只基金今年的回报也达到7%、8%左右。  今年债券指数基金也火了一把,由于跟踪的指数走势好,总体表现也突出。数据显示,截至12月24日,71只被动指数债基中有48只披露了今年以来回报,平均收益率达到6.53%,全部取得正收益。  具体来看,表现较好的是广发7-10年国开行A,以11.48%的收益率暂居第一,建信中证政策性金融债8-10年、易方达7-10年国开行分别以11.38%、11.11%的收益率暂居第二、第三,前三名目前差距非常小。另外,银华10年期金融债A、广发中证10年期国开债A、银华10年期地方债A、华夏亚债中国A等几只基金今年收益率也均超过8%。  攻守兼备,弹性之选——可转债基金!点此查看详情>>>  相关报道>>>  基金经理的2018:以为权益类将迎来春天 结果却是深冬  2018基金排名战:弃赛、躺赢、闪崩……全是意外  公募基金的2018:权益冷清短债火爆 有创新产品有明日黄花(文章来源:中国基金报)

    

    

    

     (责任编辑:DF309)

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发布时间:02:37:37

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深度强化学习中的好奇心

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是《深层强化中的好奇心》。

    本文是AI研究所编写的一个技术博客。最初的标题是:

    深度强化学习的好奇心

    作者|迈克尔克莱尔

    翻译|缩写2018

    校对|酱梨涂饰|菠萝女孩

    链接到原始文本:

    Http://towardsdata..com/holio.-in-.-.ment-.-.-.-network-.llation-747b322e2403

    深度强化学习中的好奇心

    早期密集学习的困难任务之一,Montezuma的复仇,在探索随机网络蒸馏方面取得了重大突破(来源:Parker兄弟博客)。

    Atari游戏是深层强化学习(RL)算法的一个流行的基准任务。Atari很好地平衡了简单性和复杂性:一些游戏(如Pong)是如此简单,以至于它们可以通过基本算法(如一般策略梯度)来解决,而其他游戏则足够复杂以至于可以击败甚至最先进的算法。

    在最简单和最复杂的游戏之间的一系列有用的任务已经成为许多深入加强学习研究论文的核心。

    来自OpenAI博客。

    前者“未解决”的阿塔里游戏,蒙提祖马的复仇,最近已经解决了一个算法(在某种程度上),可以在得分上超过人类表现。研究成仁取义_物流新闻网人员可以鼓励代理人在1级探索不同的房间,这是赢得游戏积分的好方法。

    通过好奇心探索

    人类在玩冒险游戏时有一种内在的探索欲望,比如蒙提祖玛的复仇。游戏设计者构建这样的游戏来鼓励这种行为,通常需要玩家在继续游戏之前进行探索。这就是为什么冒险游戏很有趣。(问任何喜欢玩天空游戏的人。)

    像Montezuma的《复仇》或《天空》这样的冒险游戏充分利用了玩家探索的自然欲望,使得探索成为游戏任务的关键部分。

    深度强化学习算法执行“探索”的典型方法是通过随机策略:从神经网络提供的动作似然分布中随机采样动作。因此,特别是在早期阶段(当策略没有时间收敛时),它是随机行动的明显选择。

    这种方法在某些情况下是有效的。例如,Pong的解决方案是随机旋转桨并观察结果。幸运的是,球偏转可以启动优化。

    在像蒙特祖马的复仇游戏中,这种方法是不可行的。想象一下,从游戏的开始,化身随机地左右移动,随机地跳跃。结果,化身掉进熔岩中或直接进入敌人而没有获得点数。没有积分或奖励,算法无法得到优化的信号。

    那你会随便甩一甩吗?祝你好运。

    好奇

    重点放在寻找更好的探索方时尚妈妈_百晓讲新闻网法上。基于好奇心的探索可以看作是激发人类玩家好奇心的一种尝试。

    但是,我们如何创建一个好奇的代理呢?

    有很多方法可以实现这个想法。其中之一,甚至使用下一个状态预测,由于其简单性和可伸缩性而很有趣。

    其基本思想是同时培养独立的预测模型和策略模型。预测模型输入所观测到的当前状态和所选择的动作,并对下一次观测进行预测。

    为了探索足够的轨迹,我们假设损失很小(因为我们通过监督学习不断开发预测模型);对于探索不足的轨迹,我们假设损失很大。

   办公用房面积标准_浙江高复网 那么,我们能做的就是创建一个新的奖励函数(称为“内在奖励”),它提供与预测模型的损失成比例的奖励。因此,当探索新的轨迹时,代理接收到强烈的奖励信号。

    (a)一级舆情报告_周茂华网学习探索(b)二级快速探索

    使用马里奥模拟器任务(来源)中的下一个预测,学习探索从第一级的好奇心转移到第二级的快速探索。

    这项技术在超级马里奥模拟器中产生了一些令人鼓舞的结果。

    拖延症代理人:电视问题

    这项技术并不完美。一个已知的问题是代理被环境中的随机或噪声元素所吸引。这种时钟情况有时被称为“白噪声”问题或“电视问题”;也称为“拖延”。

    为了证明这种效果,设想一个代理人通过观察他所看到的像素来学习在迷宫中导航。

    下一状态预测引起代理人学习成功导航迷宫的好奇心。

    代理人很好地完成了任务;他开始寻找迷宫中未被探索的部分,因为他有能力在探险丰富的地区做出好的预测(或者换句话说,他不能在未开发地区做出好的预测)。

    现在在迷宫的墙上放一个“电视”,快速连续地显示随机选择的图像。由于图像的随机来源,代理不能准确预测接下来会出现什么图像。该预测模型将产生高损耗,从而为代理商提供高“内在”回报。最终的结果是,特工们倾向于停止看电视,而不是继续探索迷宫。

    在环境(源)中,当代理人面对电视或随机噪声源时,下一个状态预测引起代理人的好奇心,最终导致“拖延”房产税征收范围_高考成绩排名网

    为了避免延误,采用随机网络蒸馏。

    OpenAI的一些优秀人员最近发表了一篇论文,提出了噪声电视问题的解决方案,探讨了随机网络蒸馏(RND)。

    这里的新思想是将类似的技术应用到下一个状态预测方法,但是消除对先前状态的依赖。

    下一状态预测相对于RND(源)的概述。

    RND并不预测下一个状态,而是观察下一个状态并试图预测下一个状态。这是一个非常微不足道的预测,不是吗?

    RND随机网络的目的是采用这种小的预测任务,并将其转化为硬预测任务。

    使用随机网络

    这是一个聪明但违反直觉的解决方案。

    其思想是我们使用随机初始化神经网络将观测值映射到潜在的观测向量。函数本身的输出并不重要;重要的是,我们有一些未知的确定性函数(随机初始化的神经网络),以某种方式转换观测值。

    因此,我们的预测模型的任务不是预测下一个状态,而是预测给定观测状态的未知随机模型的输出。我们训练该模型使用随机网络输出标签。

    当代理处于熟悉的状态时,预测模型应该能够很好地预测随机网络的期望输出。当智能体对状态不熟悉时,预测模型会对随机网络的输出做出较差的预测。

    通过这种方式,我们可以定义一个内在的奖励函数,它再次与预测模型的损失成比例。

    内部报酬计算的概念概述。只使用下一个观察状态。

    这可以解释为“新奇性检测”方案,其中当进行新的观测或不熟悉的观测时,预测模型具有较高的计算损失。

    作者使用MNIST作为这个概念的证明。在本实验中,他们通过随机初始化神经网络提供MNIST样字符。然后,在给定的输入条件下,它们训练并行网络来预测随机网络的输入。如预期,当目标类的训练样本数量增加时,它们将看到目标类被并行网络丢失。

    数据2:MNIST上的新奇性检测:预测器网络模拟随机初始化的目标网络。训练数据包括不同比例的图像和目标类别与“0”类别。每个曲线都表示MSE测试显示的目标类的训练用例的数量(对数)。

    论文对MNIST概念进行了验证。

    这样,当代理看到随机噪声源时,它不会被卡住。它不需要试图预测屏幕上下一个不可预测的帧,只需要知道这些帧是如何通过随机网络转换的。

    探寻蒙太祖玛的复仇

    由于解决方法不佳,以往的状态预测的好奇机制并不能解决蒙台梭玛的复仇问题,但RND似乎已经克服了这些问题。

    好奇心驱使的代理人探索房间,学习收集钥匙,这样他们就可以打开新房间。

    尽管取得了这样的成功,但是代理仅“偶尔”通过了一级。这是因为通过最后一道门来完成检查点,需要严格管理密钥的使用。需要内部状态模型(如LSTM)来克服这一障碍。

    因此,虽然RND已经允许代理人在得分上超过一般人的表现,但是在掌握游戏之前还有很长的路要走。

    这是关于深度强化学习算法的实验的一系列文章的一部分。查看本系列以前的一些帖子:

  &一小时等于多少毫秒_劝君多采撷网nbsp; 理解演进的战略梯度。

    感谢卢多维奇本尼斯坦特。

    要继续查看本文的链接和参考资料吗?

    长时间点击链接打开或点击底部[好奇心在深度强化学习]:

    Http://ai.yanxishe.com/page/Text./1363

    AI协会每天更新精彩内容,观看更多精彩内容:雷锋网、雷锋网和雷锋网。

    五大CNN架构

    深度强化学习中的好奇心

    使用Pytorch进行深度学习(第一部分)手柄:使用PyTorch实现图像分类器(第二部分)

    等待您翻译:

    如何为初学者聚类混沌数据以使用Keras进行迁移学习增强学习:对于情绪行为系统,如果你想学习数据科学,这七个资源不能错过

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