从莱钢武钢看鞍钢

呵呵,朋友们大概对今天的鞍钢下跌有点担心了吧?其实,没什么的,股市的涨涨跌跌是非常正常的事情,也是必然。否则,怎么能吸引那些交易者(做短线)呢?至于说你适合交易者或投资者,那么就需要看自己的能力或特长,有些人适合做交易者,有些人适合做投资者。

但有一点,我需要再一次提醒朋友们:证券市场已经上百年的历史,但从来也没有出现个一个成功的交易者,包括期货市场。而投资者却出现了成功的巴菲特。严格说林奇也是个交易者,但他是在价值投资的基础上进行的交易,所以,他也成功。看起来索罗斯是一个投机者,但我认为索罗斯是一个价值投机者,也是在基本面的基础上找到投资机会的。扯远了,打住!

武钢莱钢的中报比较出色,也是大家所想不到的业绩,而且莱钢还是个没有进行预增公告的公司呢。所以,在今天大盘大幅度下跌的情况下他们照样的挺住,莱钢还是上涨的。其实,就说明了那么一个问题,具有价值的股票,你根本就没必要怕大盘下跌,就算是一时一地的下跌,那么到时候还是会涨起了的。

我知道,持有鞍钢的有些人在担心了,担心鞍钢继续大幅度下跌。那么,我们就来看看鞍钢的中报与莱钢武钢相比会不会高估了呢?如果是相比高估了,那么下跌是正常的,假如相比之下并没有高估,那么说明鞍钢的下跌是临时的,是由于香港下跌的原因,是交易者们形成的下跌,他们希望在更低的价格买进,以获得更多的股票。

 

武钢的中报是0.437元,收盘价为13.83元,简单动态市盈率为15.82倍。

莱钢的中报是0.545元,收盘价为17.39元,简单动态市盈率为15.95倍。

鞍钢的中报大概在0.90元,收盘价为26.10元,简单动态市盈率为14.50倍。

很显然,从以上简单的动态市盈率比较的结果是鞍钢便宜了10%,那么,鞍钢在三天以后公布了中期报告会怎么样的结果呢?应该说结果也是明显的。何况,鞍钢未来三年的成长性远远的高于武钢莱钢,从道理来说应给予更高的动态市盈率。

如此,持有鞍钢的朋友们还担心什么呢?包括太钢也是如此。

 

还是那么一句话:上涨是为了下跌,下跌是为了上涨,唯有价值是不变的中轴线。对于我来说,股价的涨涨跌跌是无所谓的,或者说我完全可以做到视而不见,因为股价还没到需要我关心股价的时机。

朋友们,不能继续卖出了。明天,不,是星期一的上午,如果你有钱,那么就是主动买套的机会了。

 

另:也许朋友们希望我说说美国那个的影响会怎么样?说实话,我没能力判断,所以我不能判断。但有一点我明白,美国的问题不会根本性的影响我国股市的趋势,到了该上涨的时候还是会继续上涨的。

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不同版本的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,探索不同的控制性能。 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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