对大盘当前走势的看法

大盘近日走势犹犹豫豫,很难看懂。特别是今天:深圳综合指数强,成交量也配合。上海综合指数多数时间则相当弱,成交量如果扣除后几分钟601988的2亿元和其他股票后三分钟的成交量,比前一个交易日还要减少。

令人奇怪的是:除了中行需要定位,上海几大“金刚”怎么突然变得不值钱了?我的理解很表面,就是请中签的散户交出筹码。到今天下午中行累计换手超过25亿,大约占目前可流通量的3/4——散户出得差不多了。

中行的筹码很珍贵,既是A股的权重指标股,又有

H股的价格可以参照。机构都想要,又不愿意出高价。只好委屈其他指标股“连座”几天。

几大指标股都走弱,股市运行多数时间“绿肥红痩”就难免了。

深圳的“色股”等主力可不管这个,该拉升干嘛还干嘛。于是,深圳自然强于沪市。

沪市连续这么玩几天。连开放式基金的持有人也不干了,估计昨天有不小的赎回。害得开基经理今天只好拣市场认同度高的DD往外出货、还钱。

其实,从基金持有人的利益考虑,此时部分退出开放式基金换成封闭式基金是非常合算的---至少有个高折价下的中期分红可以期待。

中行换得差不多了,几大指标股也压得可以了。后面,谁来做空的?

一旦做空动力不足,股市必有一波象样的反弹。

目前指数已经到了1745,稍微一弹就会创新高。

呵呵  新高出现,借助媒体一吹,各类资金一捧,这指数还不涨邪乎了!

涨是必然的。不过心里得清楚:没有新的长线资金进来。涨几天可以。一旦撑不住,跌起来也快着呢。。。。。。。

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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