nice，20230326，继续完成定型了完整独立的宏观金融周期分析子系统，建立在周期自主识别模块之上的金融周期的波动与捕捉。金融是现代经济的核心这就是出发点，所以几年时间下，这个模型拓展为一个单独的分布式下的子系统，随着我对金融宏观因素分析认识的增多而扩展，需要的数学模型和控制流程已经都清晰的描述和总结，关键代码已经完成。首先就是确定计算波动的基数周期长度，然后在这个基础上，完成多种信号的自主识别，把问题变成可计算的模型，让计算机自主识别。比如这里的第一个重要信号就是信贷与GDP的关系下的周期识别。这也是当前各个国家宏观分析部门最关注的信息之一。引入各个国家的相关数据，就可以自动批量生成第一个信号。其他的信号，就看对宏观经济关键数据的理解了，不同的国家特征也会有一定的调整，但是整体上的多信号综合识别系统的主框架不会改变，同时自主闭环迭代计算机制也是固定的，自动权重调整也是机制相同。而比如GDP就可以用来作为矫正变量。同时，留下了不断随着认识增加而不断改进的空间。再比如，社会层面的城镇化率的变化，人口增长等等。

然后就可以自主识别出金融：Boom、Bust、Normal，三个状态。同时，设定好KEY就可以来自主识别周期之后，可以继续使用状态变量。同样，在不同的状态下，关键信号可以采用00000000-11111111来表示.比如就可以看到，贸易条件、资本形成率、工业化程度等等的分析。这些指向的就是经济层面的。金融仓面可以看到，Rate,Depos等等的变化，这属于与基层宏观相关的金融信号。这些彼此之间的对比关系就可以清晰的观察到，并且量化分析。在金融层面，可以捕捉住户部门、政府部门、非金融企业、非金融部门……它们的周期变化。同样，可以结合财报，比如明斯基的思想就可以体现为资产负债表的勾连，这里就可以抽象为计算可以得到的企业的财务周期变化，比如总资产回报率，税后资产回报率、主营业务收入利润率，资产负债率……，计算企业宏观杠杆率。同样，在消费端，可以计算最终高消费和固定资产占GDP的比重。再比如外汇数据方面的周期考察。然后在基础工业方面，就可以看到房地产、基建、重化工、服务业……在周期中的变化情况，可以计算所有行业的各自的杠杆水平。继续考察宏观债务。

#Upcoming Event# At 3pm Seoul time (2 pm Beijing Time) on November 24, 2022 (Thursday), Shanghai Futures Exchange and Shanghai International Energy Exchange will co-organize the China-Korea Capital Market Forum together with Bank of China, Haitong Futures, and China Central Depository & Clearing Co., Ltd., featuring the participation of Qualified Foreign Investors in China’s commodity futures market and China’s bond market. This forum will be conducted in English & Korean. Please kindly see the agenda below and enter the conference room to watch.

英国留学押金由谁来保管 ？
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根据英格兰和威尔士的法律规定（不包括苏格兰和北爱尔兰），自2007年起，所有的租房押金都需要加入一个protection scheme，目前包括3家机构：The Deposit Protection Service（DPS），My Deposits和Tenancy Deposit Scheme（TDS），大家可以进入政府官方网站了解详情。你的房东在收到押金的30天之内，必须把押金放在protection scheme里面， 并且提供给你相应的序列号（series number）和一份押金存入的证明，来证明你的押金的确被第三方保管了（记得一定要是你名字！）