征银行业未来的利空因素

 一个星期没说什么了,这一个星期我想说一点什么,就说说银行股的问题吧。

    大家来给我提供一点素材,就是目前市场上流传的银行业利空因素,包括短期利空与长期利空。这样吧,你就挑难听的说吧,什么严重说什么。谢谢!

 

    顺便说一下钢铁业,目前来看,钢铁业没什么问题。对于08年来说,钢铁业的景气度比我想象的要好,其原因应该是现货矿的高价格与淘汰落后产能。 一般来说,我根据钢铁业的投资情况,根据目前的供求关系,钢铁业在两年内没什么问题。所以,我还是维持钢铁业的景气度高峰在2010年出现的观点。对于钢铁业景气度,最大的隐患是协议矿价格与现货矿的接轨。其深层次原因是民营企业强大的生命力与成本优势。

    当然,假如我国经济进入衰退状态,那么钢铁业就不行了的。我这个判断的基础是立足于国民经济增长率的适度减缓,只要gdp能保持在8%左右,那么钢铁业就没事。

另:为了能够更多的得到银行业的利空因素,所以我今天就允许匿名人士留言。谢谢大家!

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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