和希望成为高手的朋友们说:

本文提出了成为股市高手的标准:牛市中能赚取年度涨幅前十的好股票,熊市中能赚取现金。此外,还提供了关于鞍钢权证行权的操作建议。

很多人都希望自己能成为股市高手,也有很多人认为自己就是高手,当然,在一般情况下高手是相对于低手而言的。

   今天就和大家说一句话,就是我对于股市高手的定义:

    在牛市中能赚股票。(牛市中赚钱不希奇,人人都会,能赚好股票的股票才能算高手,什么是好股票?能进入年度涨幅前10名的就是好股票。)

    在熊市中能赚钞票。(熊市中赚股票不希奇,人人都会,能赚钱才能算高手)

 

   另:对于鞍钢权证的行权,每一家证券公司的软件可能是不一样的。我建议对于不熟悉行权的朋友去证券公司手工填单子委托证券公司行权,那么如果有什么问题就可以找证券公司算的。

    因为鞍钢权证的行权就那么一天,万一有什么的损失就太大了。如果你自己行权,那么我建议你行权以后打电话通知证券公司,问问他们有没有准备好行权的资金。因为在武钢权证的行权过程中就发生因为证券公司权证专户没钱而不能行权的问题。

    明天是武钢权证行权的最后一天,请朋友们不要忘了,同时行权以后打电话和证券公司确认一下。

【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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