基金换仓接近尾声

每个季度,公募基金的重仓股票都会发生一些变化.今年7月以来,股市的震荡幅度大,估计变化是相当大的.

7月5日,我就提醒自己,注意这种现象.

又到基金换仓时

半年过去,中报之前,又到基金换仓时.

基金是当今A股市场的"明庄".说它"明",是它们的持股明细每隔半年都要公布一次.至于是"庄",并无贬义,无非是说它们的资金量大,集中投资于某类或某只股票上面的比例大而已.

是"庄"都不想(特例:有时故意想)让别人太清楚自己的底细.因此,从现在开始到8月底,基金换仓是市场的一大风景.

咋换?谁也说不清楚.上升中最好,横盘也可以,杀跌(极少)也不是没有.

关注此规律,关注其动作,清醒地看待今天的"基金重仓股".至少,别到8月底,看了中报中的"持股明细",就以为基金还老老实实地呆在某只股票上.

现在已经临近季度末尾,基金换仓也接近尾声.

7月以来股市的震荡,应该是市场参与各方合力的结果.其中,原有公募基金换仓,新增基金的建仓,应该是一支主要力量.

远的不说,去年到今年一季度,基金纷纷从大多数传统的大盘蓝筹股撤离,相关股票上涨也难,连G联通这样的移动通讯运营商净资产都能跌破.如今,大蓝重新受到青睐,是否基金所为?到基金公布三季度报告就可大致了解.

由于上述原因,越是接近季度末尾,基金的持股变化越大,净值的预测越难于准确.

不过,换仓幅度大的基金,其可分配收益增长的幅度可能也大,值得期待.

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等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应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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