保本≠不亏钱!巴菲特教你如何平衡投资收益与风险

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巴菲特有句投资名言,有异曲同工之妙:第一条:永远不要亏钱。第二条:永远不要忘记第一条。

最保守的人,选择把钱存银行。决不亏损,看着绝对的数字,的确是做到了。可是几十年如一日这么做的人,最终却成了妥妥的输家——通货膨胀这件事,成了最确定的亏损。

如何投资才更安全啊?

首先,我们已经理解了,如果你追求的是绝对安全,你的投资只能安全地缩水。

但是做有风险的投资,我们大部分人都没法一蹴而就。分享两个练手的保本方法,上手无压力。

方法一:自建一个保本组合

1. 将大部分资金投资到低风险固定收益类产品中,确保产品到期后,收益能比剩余小部分本金多,从而实现保本;

2. 剩余小部分,参与高风险投资,博取更高收益。

举个例子,小A拿了6万块的年终奖,于是她用5.7万购买了某款低风险银行理财产品,预期年化收益率5.5%,把剩下的3000块买了指数基金。这样一来,她不仅保住了本金的安全,而且长期持有指数基金,大概率能够收获更高的收益!


有小伙伴可能会问,为什么是5万7千块呢?这里要介绍给大家一个简单的计算方法:

购买产品的钱=本金/(1+预期收益率)

这也就是说,5.7万的低风险银行理财,按照5.5%的年化收益实现3000元的收益,几乎是没有问题的。

方法二:用低风险投资的收益,做高风险投资

其实,很早以前民工君就分享过给爸妈的安心投资大法:民工丨极简三板斧,人人能上手的投资组合。

他会把爸妈的一部分资金用来买货币基金,风险很低,基本可以说保本无忧;同时定期把货币基金的收益转出来,买点股票

当然,如果你资金量不大,用收益来买股票型基金会更合适,但这个方法却能让你安心开启股权类投资的尝试,不需要心理压力。

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【数据驱动】【航空航天结构的高效损伤检测技术】一种数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,用于进行原位评估结构健康状态,即损伤位置和程度,在其中利用了选定位置的引导式兰姆波响应(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于数据驱动的结构健康监测(SHM)方法,利用选定位置的引导式兰姆波响应对航空航天等领域的结构进行原位损伤检测,实现对损伤位置程度的精确评估,相关方法通过Matlab代码实现,具有较强的工程应用价值。文中还提到了该技术在无人机、水下机器人、太阳能系统、四轴飞行器等多个工程领域的交叉应用,展示了其在复杂系统状态监测故障诊断中的广泛适用性。此外,文档列举了大量基于Matlab/Simulink的科研仿真资源,涵盖信号处理、路径规划、机器学习、电力系统优化等多个方向,构成一个综合性科研技术支持体系。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事航空航天、结构工程、智能制造、自动化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于航空航天结构、无人机机体等关键部件的实时健康监测早期损伤识别;②结合兰姆波信号分析数据驱动模型,提升复杂工程系统的故障诊断精度可靠性;③为科研项目提供Matlab仿真支持,加速算法验证系统开发。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码实例,深入理解兰姆波信号处理损伤识别算法的实现流程,同时可参考文中列出的多种技术案例进行横向拓展学习,强化综合科研能力。
【无人机论文复现】空地多无人平台协同路径规划技术研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“空地多无人平台协同路径规划技术”的研究展开,重点在于通过Matlab代码实现对该技术的论文复现。文中详细探讨了多无人平台(如无人机地面车辆)在复杂环境下的协同路径规划问题,涉及三维空间路径规划、动态避障、任务分配协同控制等关键技术,结合智能优化算法(如改进粒子群算法、遗传算法、RRT等)进行路径求解优化,旨在提升多平台系统的协作效率任务执行能力。同时,文档列举了大量相关研究主题,涵盖无人机控制、路径规划、多智能体协同、信号处理、电力系统等多个交叉领域,展示了该方向的技术广度深度。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和路径规划背景的研究生、科研人员及从事无人机、智能交通、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于学术论文复现,帮助理解空地协同路径规划的核心算法实现细节;②支撑科研项目开发,提供多平台协同控制路径优化的技术参考;③作为学案例,辅助讲授智能优化算法在无人系统中的实际应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法实现流程参数设置,同时可参照文中列出的其他相关研究方向拓展技术视野,建议按目录顺序系统学习,并充分利用网盘资源进行仿真验证。
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