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大数据背景下 新闻 采编中存在的问题分析  2.1习得损失现象突出 新闻事件发生后,一些报道似乎与 事实相去甚远,严重不符。


  原因是 媒体为了吸引 受众眼球,不顾事实和职业道德。


  事件的 内容不受限制。


  编时,往往夸大事实,报道失实,在社会上造成不良影响。


  因此,把握好采编水平,保证采编的准确性,避免出现慌乱的情况,是非常重要的。


    2.2编辑内容肤浅、单一化如今,互联网的广泛应用,也为新闻采编内容的 表面化、同质化提供了舞台。


  当一个新闻事件被发到网上后,很多标题或内容相似或相近的新闻和新闻信息都会在网上被搜索到。


  没有新意, 也就失去了对受众的吸引力。


  受众看到的都是一样的。


  另外,新闻采编的内容流于表面,无法对事件的发展方向、背景、影响等因素进行深入分析,往往停留在表面。


  多数媒体不能亲自跟踪调查,只是对现有内容进行简单加工。


  虽然媒体不同,但对同一新闻事件的采集和编辑方式都是一样的,没有针对性和原创性的报道,降低了媒体的公信力。


  美联储仍处于被动状态,并没有感到在任何方面 采取行动的压力。


  宏观 策略师Crise指出,美联储认为,经济正在 走强下行风险正在消退,通胀不是威胁。


  经济学家RubeelaFarooqi称,美联储没有主动调整政策的倾向,美联储希望看到经济数据持续走强,然后才会考虑采取实质性的行动。


  美联储彻底关上了马上缩表的 大门


  富国银行分析师称,鲍威尔几乎否定了短期内减少 购债的任何可能性,可能至少要再过 几个月才可能看到FOMC重新启用“ 缩债”措辞。


  这意味着 美债收益率升幅空间可能变得更小了。


  在 指标类中,需要考虑 市场行为的 方方面面,建立一个 数学模型,给出一个 数学计算公式,得到一个反映股市某方面内在本质的 数字


  这个数字被称为 指标值


  指标值的具体数值和 相互关系直接反映了市场的状况,为我们的操作行为提供指导。


  常用的指标有相对强弱 指数(I),随机指数(KDJ),移动平均收敛和 背离(MACD),威廉指数等。


  

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