征求民生银行的缺陷

目前我超比例持有民生,我买进民生目前成本最高的在17元以上,最低在2元以下。

鉴于我对于银行业的不熟悉,鉴于我对于银行财务报告的不熟悉,所以,我想征求不利于民生的信息,以帮助我客观的认识民生。

朋友们,持有一个品种,不能仅仅喜欢看好的一面,为了更客观的判断自己所持有的东东,我们需要负面的信息或者说潜在的不利因素。

不可否认,从历史的角度来说,民生确实是一个优秀的银行,但优秀的银行不等于没有缺陷,问题在于这些缺陷能否影响未来的继续优秀?这是我想知道的方面。

持有股票,在牛市的氛围下,是没什么可怕的,最多是赚多赚少的问题。但在目前大盘不能确定趋势的情况下,选择股票就应该更慎重,这就是我的态度。

希望大家谈谈民生的缺陷问题。谢谢!

同时,也请我这里的一支笔——道听途说先生针对那些负面因素进行解剖探讨。谢谢!

 

 

附件:牛尾巴先生说投资 

(69)回复:巴菲特08年致股东信

现在股市里的人们,还沉浸在去年的大牛市一年能够盈利200%或者更多的喜悦中,恐怕对巴老爷子在43年里,年复合盈利21.3%不屑一顾。

善良的人们呀,还是回到现实吧!大牛市的那个暴利时期已经结束了!未来的股市,年复合盈利能达到巴老爷子的那个21.3%,那就很不错了。如果对这个盈利预期还不满意的人,建议还是去其他地方碰碰运气吧。

08年,还真不知道有多少人会成为烈士了,希望自己的名字不要出现在那里!阿门

-------牛尾巴

 
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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