近期操作思路

股市震荡与投资策略

周边市场的不确定性,周边经济的不确定性,我们宏观经济的不确定性,引起了大盘的扑朔迷离,难以判断其趋势,我也不愿意去判断其趋势。呵呵,说实话吧,我也没这个能力。

今天大盘的下跌,在我看来是好事,有利于长线运行。假如今天真的是开门红,我反而会有点担心,担心长线投资者、主力资金的准备离场。今年的大盘假如就在此震荡,我将认为是好事,因为有利于我的利益最大化,因为牛市可以继续,因为我持有的公司业绩继续在增长着。

不排除大盘进入熊市,不排除大盘进入疯狂,只不过概率并不高而已,更多的可能性是震荡行情。等待着周边市场的确定,等待着周边经济的确定,等待着我国经济的确定,等待着上市公司业绩的变化,大盘的发展将取决于上市公司的成长性。因为高估的股价需要业绩的提高来弥补,假如业绩不能继续高速增长(20%以上),那么大盘就岌岌可危。今年上半年的行情也许有利于短线交易者,趋势投资者也许也难以操作。

我依然满仓持有,等待着公司业绩的增长,而不是等待着证券市场的好转。也就是说,哪怕是牛市逆转,大盘进入熊市,我也准备满仓持有、等待,以不变应万变。

当然,假如宏观经济产生问题,大盘或我的股票没来由的上涨,那么我也同样的愿意卖出。

用猪哥的话说就是:用悲观的眼光看大盘,用乐观的手段来操作。

我愿意以守株待兔的笨办法等待着上市公司给我的回报(下跌的情况下),也时刻准备着如惊弓之鸟般的逃脱(上涨的情况下)。

说实话,我怕上涨,而不是怕下跌。

 

另:关于股指期货,融资融券,对于我来说都是无所谓的东东,因为这些东东不会改变大盘的趋势,只不过是加强震荡而已。重要的是宏观经济的趋势以及我持有公司的成长性。

目前看空的人比较多,那么意味着大幅度下跌的概率并不高,当然也不排除大盘的创新低。

 

【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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