和股市新手说说风险(四)

    在非系统性风险中,最大的风险是来自于自身的风险。主要有以下几点:

 

    14、因买入乌龟(不涨)股票而调换兔子(涨得快)的风险。这是人之常情,大多数人都不能忍受寂寞而把乌龟股票调换兔子股票,以期望能快速赚钱,结束这难以忍受的寂寞。譬如在第10条追逐热点风险中的A君,5月26日把蓝田股份12.88元抛出,买进广电股份成交价18.88元,以后的行情表明A君的操作是错误的。因为在一个牛市行情中,各种股票都会上涨,轮换上涨,只不过是涨多涨少的问题,不可能一点也不涨。所以你把乌龟股票调换成兔子股票,是很不安全的,知道龟兔赛跑的故事吗?也许你的兔子想睡觉了,而乌龟恰恰在不断地慢慢的往前爬动,最后乌龟胜利了。当然如果你手中的股票基本面不太好,那就另当别论,因为本身就在调换之列了。

    避免这个风险的办法是:好好读读龟兔赛跑的故事,也许会有用。

 

    15、热衷于打听小道消息跟庄的风险。很多人津津乐道于打听小道消息跟庄的好处,是的,打听小道消息跟庄是有好处的,快速稳当的赚钱,难道还有比这个更大、更好的好事吗?没有了。但是你反过来想想庄家与你无亲无故的,凭什么让你跟他赚钱,当然如果庄家是你的亲舅舅那就另当别论,何况庄家都是有很严密的保密制度的,在他认为不应该让你知道的时侯是绝对不会让你知道的。一般来说庄家让你知道是庄家想出货的时侯,聪明的庄家会先给你一点甜头,让你充当他的传声筒,让更多的散户来跟他的庄,以便于他从容的出货。有时小道消息会传得有头有脸的:“某某公司做庄的某某股票要做到某某价格,你应该什么价位买进,什么价位卖出,卖出后你就不要再进了,资金也不要用的太多,否则庄家会不开心的”。此时你就更不应该进去了,是很不安全的时侯。你仔细想想庄家不赚散户的钱赚谁的钱?不套进散户套进谁去?他怎么出货?难道庄家赚国家的钱去?无数的事实证明凭小道消息跟庄,虽然会有点甜头,最终都是没有好下场的,最终不是割肉就是套牢,苦不堪言。

    避免这个风险的办法是:不要打听小道消息,老老实实地走自己的路。

 

    16、长线股票短线操作的风险。在市场中有的股票应该做长线,有的股票应该做短线。譬如绩优大盘成长股就适合做长线投资,而不应该短线炒作;绩差小盘垃圾股就适合短线炒作,而不应该长线投资。“炒股票不如捂股票”说得就是这个道理,就象一根绳子剪断了再把它结起来就肯定没有原来的长了。不过这不能算真正的风险,只不过少赚一点罢了,从严格的角度看就是风险了。

    避免这个风险的办法是:是好股票坚决捂股,不为蝇头小利而动摇信心。

 

    17、短线投机股票因套牢而改为长期投资的风险。如上所说适合短线投机炒作的股票就不适合做长期投资,短线投机股票套牢后唯一的办法就是止损,免得象A君买进的广电股份那样被深深的套进,不知道何日能解套。

    避免这个风险的办法是:还得重复一遍股评家们说的:“短线致胜的唯一法宝就是:止损、止损、再止损”。

 

    18、盲目听从股评家的风险。不可否认股评家是高智商的群体,是属于专家一类的,他们的阅历、知识、反应能力、观察事物的洞察力是无可非议的。但是,可惜的是证券市场需要的不是“专家”,需要的是“博大”,需要的是综合素质。让“专家”炒股赚钱是偶然的,输钱是必然的。再说如果他们都能炒股票赚钱,那么他们还愿意每个星期辛辛苦苦地写股评文章来赚一点稿费吗?还不如自己去炒股来得痛快一些,这是一。有很多股评家是由庄家养起来的,是庄家的吹鼓手,在庄家需要出货的时侯就拼命说这只股评怎么怎么好,什么什么具备投资价值,还会搞个投资价值分析报告什么的,他们的任务只有一个就是把你拉下水。你说这样的股评文章能相信吗?这是二。在这证券市场中还没有一个人因为听了股评家而发财的,当然听了股评家赚钱的人也有,更多的是听了股评家而套牢骂人的。这是三。从世界各国成名的基金经理来看,他们有一个共同点就是:从不听信股评家、也不相信股票分析师的分析,只相信自己的判断。这是四。当然,对于股评家也不要全部不听,而是听而不信。我们有时也得借鉴股评家的选股思路,学习股评家的分析方法,分析股评家的内在暗示。总而言之,不能全盘否认,要听而不信,只相信自己的判断。

    避免这个风险的办法是:证券市场是个功利性很强的市场,只相信自己,不相信别人。

 

    如上所述,炒股票最大的敌人是自己,最大的风险是自己的风险。只要你能战胜自己、控制自己、了解自己,那么其他的政策风险、上市公司骗人风险、市场风险都问题不大。

 

 

   --摘自拙作《投资杂谈。风险篇》

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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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