08年中思考之一,道歉,反省与反思

作者回顾了自己在股市中因乐观导致的操作失误,表达了对未能及时止损的内疚,并阐述了作为价值投资者,在面对市场波动时的态度与策略。

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这个思考系列本来应该在七月份去思考的,但考虑到目前的大盘情况,就放下手头的定期定投研究,还是先完成这个吧。

 

首先,向你道个歉,因为我的犯错误,因为我的乐观或者说贪婪,引起了你的账面亏损,造成了目前非常被动的局面。在这里,向你说一声对不起!

这不是我的本意,是我的没把握好大盘趋势连累了你,我心里不好受的。内疚,是我目前的心情,希望大家多多谅解。

 

在去年大盘冲击6000点以上的时候,我那时候就有了警觉的,因为那时候我不能好好的睡觉,就是睡不着,所以就有了那个《大盘疯了》的观点。但因为钢铁股的提前下跌,所以还是觉得没事。按道理来说,我应该在今年跌破了去年的收盘价以后,就必须卖出的,因为按照我的年初思考这就是牛熊的关键点,但还是因为乐观,所以就没卖出逃避或有可能的熊市。现在回过头来看看是非常不应该的,这是个严重的操作失误。就因为乐观或者说贪婪。以为按照目前我国的经济发展水平,是不会也不应该那么快就产生熊市的。

在我的潜意识之中,这是个百年不遇的牛市,一般来说不太可能仅仅运行了两年就结束,这不符合常规,也不符合常理。何况我手中的股票也并没有离谱的透支未来的成长性,或者说没明显的高估,所以就让我舍不得就此离开股市。至于说年初跌破了去年的收盘指数以后,我手中的股票基本上已经到了比较合理的可投资价位(稍许有一点高估,但相对于未来的高速增长这个价格还是可以接受的),相对于我国健康的经济运行(当然,这是个见仁见智的观点),那么就没必要抛售而离开。这就是我一再说“坚持”的深层次原因,也是我出错的根源。等待着我确立熊市思维的时候,已经完全没必要卖出了,只能以价值投资的理念来等待着价格的回归。当然,我想不到的是大盘会以如此的方式下跌,快速、猛烈,无力招架,连腾挪的机会也没给我。

其实,我那时候就明确说了的,大盘到了7000点以上我就会开始卖出的,鞍钢到了40元我也会卖出的,民生到了20以上我也会卖出的,上涨也卖出,下跌也卖出。可惜的是,就相差那么一步之遥,非常遗憾!也许,这就是贪婪吧?

 

但是,虽然说我们现在回过头来看以前,没及时卖出是一个大大的错误,因为后果是账面资产的大幅度缩水,这是值得痛惜的,毕竟是真金白银,是确确实实的人民币。那么我们就有必要认真的反省、总结、避免以后犯同样的错误吗?我的反思是未必。我为什么这样说呢?在经历了账面资产大幅度缩水以后还是不思悔改,总结反省呢?因为我不是趋势投资者。

假如说我是个趋势投资者,那么犯那样的错误是不可饶恕的,面对着那么多的或有可能的熊市或者说下跌情况,为什么就不能及时卖出呢?

因为我是个以价值投资为主,趋势投资为辅的投资者,趋势操作对于我来说是能不能锦上添花的事,而不是根本性的问题。所以,虽然说我这一次确实是在操作上犯了错误,没有及时卖出是不应该的,但不是根本性的错误,也不是致命的错误。对于我来说,对于持有股票未来的判断错误是不可饶恕的,是必须加以认真反省与总结经验的。更重要的是,我所持有的股票并没有疯狂,或者说并没有离谱的高估。假如说这样的并不离谱的泡沫我也不敢享受,那么我也不敢在目前的情况下继续持股的。因为我认为目前的价格已经低估了,但也只不过是下跌了50%多一点吧。

假如我们现在去看看汇丰控股97年的下跌,那时候大概也下跌了50%差不多,现在看起来只不过是一个小小的浪花而已。

人,经常会进入习惯思维,假如我经常的进行趋势操作而成功,那么我就会形成习惯思维,就会慢慢的对价值分析失去兴趣,从而无意识、自然而然的进入趋势操作的习惯,如此,对于我来说是得不偿失的。因为趋势的差价实在是他奶奶的诱惑人了,我也难以避免。

 

当然,不管怎么说,不管我怎么辩解,这一次操作上的失误是肯定的,这是不应该的,因为空间太大了。这就是我有必要向大家道歉的原因。

 

 

 

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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