开基配售了--10:1

基金抢购热潮

别看是“一分钱一分货”的DD,购买开基的热情真让人赞叹。请看报道:

基金发行又见天量 900亿“抢买”上投内需基金【2007.04.11 07:02】来源:中国证券报 作者:孔维纯

新基金发行再次爆出天量。昨日,上投摩根内需动力基金首日发行募集了近900亿资金,提前结束发行,成为募集首日认购金额最多的基金产品。由于该基金采取的是100亿限额比例配售机制,最后获配的比例将在10%左右,在近期基金配售比例中创出新低。

  去年底至今,
投资者追捧新基金的热潮一波未平一波又起。去年12月7日,嘉实策略增长创下419亿份的首日认购新高;今年3月6日,汇添富成长焦点基金限额100亿份销售,由于采用的认购机制是“触限即止”而非目前流行的比例配售,曾发生有人早起排队仍认购失败、怒而报警的情况。

此次上投摩根内需动力基金“中签率”只有10%左右,对于未成交的认购,上投摩根建议客户进行平衡配置,分散投资风险。业内专家也提醒投资者,新基金未必比老基金更具投资价值,投资者在认购之前,需要对产品特征进行更多了解。

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点评:公众对于购买基金、分享股市投资收益的热情日益提高,“误入”认购新发开基一途可以理解。

一旦他们中间有10%的朋友知道封基还在高折价交易的状态,或者有谁把资金之“水”引过来,优质封基不溢价交易才怪呢?呵呵

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温馨提示:我的文字仅供参考,不构成任何股票/基金买卖的暗示和建议.欢迎交流,但你的决策你做主.赚钱了你没事偷着乐,赔了也别怨天尤人.

 

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“于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展,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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