核潜艇说投资

核潜艇说投资
     今天既然已经说了几句了,索性把还能想的起来的、那天要说而没说的话再写几句。

    1,我们选择898不是因为它的收益可能最高,而是因为它很可能是收益较高的之中最安全和最确定的
    所以在计算898收益的时候,还要加上天天可以睡个塌实觉的健康分!
    所以如果有人拿着898还要骂爹骂娘的话,你已经把一部分收益扔掉了。

    2,就象成功的科学实验一样,成功的投资方法必须是可以复制的!
    如果你不是总能得到准确的内幕消息,不是有绝顶的天分总能捕捉到短线的波动,那么从价值分析入手,播种于价值低估,收获于价值发现,就是大多数人唯一可以复制的投资方法。
   也是你在这个战场上赖以生存的唯一武器。

    3,成功的做股票应该是科学与艺术的完美结合,只强调任一方面都是不对的。
    但这种中庸的、四平八稳绝对正确的话是没有任何用的!   
    在现在我们这样的一个股市阶段,就是要大力推崇科学的方法,因为以前大家都太艺术化了,现在矫枉必须过正。
    我们首先要承认做股票是一门科学,用科学的方法去评估价值,尽量的数量化、准确化;然后也要认识到是一种艺术,努力去培养市场感觉。

     科学——价值分析法——根据自己的标准去选自己认为最美的美女——结果:所选之人很可能获得优秀奖——不会是很丑得不了奖的,但也很难是得大奖的;

    艺术——股市心理学——从大众和评委(主力)的眼光去选最美的——结果:???

    一句话,科学于价值,艺术于价格。
    但是,对于包括我的很多人来说,有时候鱼和熊掌不可兼得,你必须去做取舍,有所不为才能有所为。
    这有牵扯到个人对自己的自我认识了(呵呵,好象话是越扯越多、没完没了了),反正我早就认识到自己可不是象DKD那样的天才。 

发布者 《核潜艇》

另:麻烦鞍山人一下!
(第259楼)回复:大家来说说太钢不锈
    老股民,最新消息:在建的鞍钢四冷轧(应该是1450)四月下旬开始试运行,鞍钢五冷轧(不知是什么生产线)已经开始挖基础,计划明年初开始运行。  
   
    三冷轧到底是哪条生产线,我觉得是2130。因为,我弟弟这次鞍钢内部工作变动,分配到三冷轧(在西部)。当我问他2130哪儿?他去单位问班里的同事,同事们都笑了,告诉他三冷轧就是2130。从三冷轧的产品看,有很多都是汽车用冷轧板。今天还刚包装一批出口德国的汽车板。至于四冷轧是1450还是硅钢我在了解一下,我知道,三冷轧北部在建的是热轧线(1580)这是确定的。
   发布者 鞍山人 

    谢谢你的最新信息!
    目前鞍钢的冷轧薄板生产线有:
冷轧薄板,设备:1#冷轧生产线, 生产能力:150万吨,一冷轧
冷轧薄板,设备:2#冷轧生产线, 生产能力:150万吨,二冷轧
冷轧西区,设备:4#2130酸洗冷轧 生产能力:200万吨,三冷轧
冷轧西区,设备:5#1450酸洗冷轧 生产能力:100万吨,在建四冷轧
冷轧硅钢,设备:3#五机架六辊酸洗连轧,:100万吨,二冷轧

    那么这个鞍钢五冷轧是什么生产线呢?会不会就是26万吨的取向硅钢?鞍山人先生,麻烦你想办法打听一下好吗?谢谢!

    如果确实是取向硅钢生产线,那么就说明鞍钢已经具备了生产取向硅钢的能力,这是个可喜可贺的好消息。虽然说牌号可能没武钢的高,但总是个了不起的进步!就算是产生5000元的吨钢利润,那么也能增加13亿元的利润,每股利润就增加了0.22元。08年中投产,09年就可以产生利润了。

大家说钢铁行业(000898)的利空因素
zyl01698/307533.html

    13,加息的风险。应该说目前已进入加息周期,中央银行连续的二次加息,大概加了0.6%的贷款利息。鞍钢的有息负债06年三季度大概在155亿元,那么就毛估估年增加财务费用9300万元。


 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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