股市不跌,就买基金

研究基金的中期报告,绝大多数基金的股票持仓量在70%以上.

按照有关规定,基金最多只能用80%的资产投资股票.

在所有基金中,只有封闭式基金是严重折价交易的,折价最高的接近50%.

而在上半年的行情中,90%的封闭式基金都弥补了历年亏损,有了可分配的收益与未实现利得.

如此高折价交易,高比例股票持仓,高收益留存,是基金历史上仅有的机会!

以丰和(184721)为例,折价近50%;2元资金买进该基金,相当于持有3元的股票;收益留存有0.11元的可分配收益+0.23元的未实现利得.此时买进,比购买股票的成本降低1/3,收益扩大50%.

基金高比例持有股票,风险在股市大跌,机会在股市不跌.

仍以丰和(184721)为例,它9月1日的资产净值已经和6月30日相当.昨天.其重仓股票G金发涨停.预测:如果股市本周不跌,丰和到周末的净值有可能达到今年最高点.

我没有能力准确预测大盘短期的涨跌,也不善于通过技术分析的方法抓强势股票,只好用笨办法买点被市场"忽略"的冷门品种,低价格地买进,低风险地持有,以期获得中等以上的收益.

按照这个理念,目前的基金是几年不遇的黄金机会.到年底或者明年4月基金大面积分红0.2-0.5元/份时,可就没有现在的价格了.呵呵

个人观点,仅供参考.欢迎交流!

请勿作为买卖依据.谢谢!

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、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和寻优能力的评估,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在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和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和改进思路。; 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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