人弃我取的道道 撿钱包投资哲学之二

本文介绍了一种在股市中寻找投资机会的方法——“捡钱包”策略。该策略主张在股票被市场低估时买入,如股价跌破净资产的大盘蓝筹股G联通,以及因基本面改善而横盘整理的G鞍钢等。文章还讨论了如何在股票连续暴跌或长期下跌后介入。

股票市场“撿钱包”方法之二:人弃我取。

由于各种各样的原因,股票市场上总有一些品种被别人放弃。前一个主力项目结束,连续出货收回资金的;上升一段后部分机构减持筹码、横盘整理的;个股基本面突发利空,连续跌停的;。。。。。。

什么是利好?在股票所代表的公司基本面不到退出市场程度,股票价格彻底跌透了就是最大的利好,最好是市场上的所有人都在该股票上严重套牢,反复“割肉”。相反,对于持有“撿钱包”心态的投资者来说,就是利空:对于那些连续上涨了许多倍的股票只当风景看。

G联通就属于跌得比较透的:大盘蓝筹,业绩稳定,股票价格都到净资产之下了。股改除权第一个交易日是机构之间搏杀,不少机构在2。35-2。53之间出局了,另外的机构近来了(不然,当天不会有那么大的换手率)。现在轮到散户反复“割肉”了。这样的“钱包”,不撿白不撿!

G鞍钢属于另外一种情况:它因为整体上市、业绩大大提高,今年4月下旬就涨到上市以来的最高价。可是,之后的差不多三个月(正是行情最火暴的时间段),它一直在进行横盘整理。日换手率到1%左右,都成散户行情了。花不到6元钱,G鞍钢每年就能挣回来1元多,这样的公司A股市场绝对没有第二家。这样的“钱包”,此时不撿何时撿?

连续暴跌的,要在连续下跌、有巨量承接盘,之后再下跌30%以上可以考虑参与投机。

长期下跌的,要在股票价格的“锅底”右边沿放量之后,逢低介入。

 

【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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