本周看盘:重估

本周大盘冲高回落,周末企稳.在2300点上方,周成交4000多亿元(周成交量仅次于隔上周,为全年第二),机构搏弈加剧的迹象明显.新弄到钱的,急于进来;该结帐的,也趁机了结;又赶上年底,换手率自然高于平时.

要说,这大盘咋看都该象样地调整了.可是,新入场的资金太充足.足够的成交量,较大的换手率,.....把调整的时间和空间大大压缩.一旦空方的力量衰竭,后面的走势就可想而知了.

基金发行募集和新开户的股民,是明确的增量资金;再带动各类社会资金巨量入市.本周市场不再"二八","一九",也不再是基金一家的天下,股市在对各类投资标的重估过程中变得异彩纷呈,可以说是结构性价值重估.

一般说来,结构性重估一旦展开,不会三五个交易日就完成的,至少也得玩个把倆月.在此期间,估值偏高的会有人减仓,估值不足的会有人介入.不管大盘是涨是跌(只要不是单方向,大幅度涨跌),个股的机会不断,往往"黑马"纷纷涌现.就看各位的运气了.呵呵

我本愚笨,本周持仓没动,市值和指数差不多地微增2个百分点而已.

冬至已经到了,春天也就不远了.让我们多一点耐心,等待阳光普照,春花烂漫的日子吧.

最后,祝朋友们冬至安康,周末快乐!

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温馨提示:我的文字仅供参考,不构成任何买卖的暗示和建议.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.

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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