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坚守价值投资

 

大盘开始调整,钢铁股下跌了,但我依然满仓,没卖出。从道理来说我没卖出是不应该的,利润损失了不少,但我没觉得可惜或者说我没感觉到是我错了什么。因为我知道,大盘的调整是我没办法控制的,股票的下跌我也同样的没办法控制及预测。从结果来说,毫不怀疑,我确实是错了,应该在高位卖出,现在买进不就是赚钱、赚股票了吗?是的,没错,你说的没错。但我本人还是无怨无悔,因为我知道,大盘是无法预测的,股价的波动是我所不能左右的,在我的眼里,只有股票的内在价值。

对于我来说,这下跌不觉得什么,甚至可以说是正常的,是好事,因为提高了平均成本,以后就可以更健康的上涨,也就又可以放心一段时间了。说实话,以前的快速度上涨让我不安心的。再反过来说,07年以来,今天为止,我的帐面利润还是超过了大盘的上涨幅度,我想你也差不多吧?

但是,我该向朋友们道歉,对不起!因为我的坚持,因为我的固执,让你浪费了一次做差价的机会。说实话,我的心里不好受的。

本来准备今天和大家说说我不愿意卖出的理由,但考虑到目前的实际情况,还是就不说了。因为不合时宜。

 

基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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