大盘回调至1200点的四大理由

本文分析了大盘回调至1200点的四大理由:政府期望稳定市场而非强行拉升指数;年报表现不佳导致市场信心下降;主力资金出货明显;技术面显示调整需求强烈。

大盘回调至1200点的四大理由

 2006-2-19

  一 政府今年对大盘的期望是表现是稳定,而不是花大力气,耗大本钱去人为拔高指数。什么是稳定呢?以中国股市目前的综合情况看,指数大概在1200~1400点是比较稳定,也比较合理。1200点以下,是政府不能接受的点位,因为这种点位意味着人气超低,股改难增度大,再融资困难。这也是本人坚信1200点是今年铁底的主要原因。1300点左右是比较理想的点位,说明市场维持了一定的人气。1400点以上难度太大了,宏观经济目前不足以维持这种点位。

  二 年报陆续登场,成绩并不理想。绩差股的股价的“结构性”调整引发越来越多的恐慌盘,造成客观上股指要下跌。宏观调控的后遗症还没有完全显现出来,未来一季度、二季度业绩仍将继续下降,这种预期使多头越来越谨慎。

  三 主力近来出货不少,获利不菲。据说中金在1720点左右就向客房发出出货的指令。如果主力无信心冲到1400点以上,凭股评家和散户行吗?如果大盘这次能够突破1300点,那么1400点也就指日可破了。你认为目前的经济基本面允许吗?股市制度层面允许吗?主力和散户的资金量允许吗?市场刚刚形成的那么一点可怜的人气允许吗?除非近来出台超级利好,否则股指是不可能冲击1400点的。也许你会说,虽然冲击不了1400点,但维持1300点总可以吧! 那么我送你一句老话:股市运行如逆水行舟,不进则退。

  四 技术面上调整的要求很强烈。具体分析不是本人的长处,所以本人不作详细论述,以免班门弄斧。这里我要说的是只要我们稍为观察一下历年来大盘每完成一波上涨所需要的时间,我们就会发现,在箱体运行市道中,K线每上涨30日个交易日左右之后,就会迎来一波较大的调整,而调整的时间也大概也是30个交易日左右。除非大盘处于大牛或大熊的运行情况中,所以我认为这次大盘的中级回调在所难免。另外,由于中石化以经无力引领大盘上行,相反,中石化这只“大象”未来踩扁指数的可能性越来越大,使我根本没法相信大盘会去冲击1400点。最后,由于未来国际铜价、金价的回落,将使资源类股票加速回调,市热点再一次更丧失(#G可能是接下来的热点)。请问,你认为现在股市进入大牛市了吗?如果你认为是,那么就继续满仓吧。当然,调整并不意味着没有大牛股,希望持有大牛股的朋友能坚持住。

  操作:如果优质股出现急跌,可以预低价位抄底,以短线为主。如果大盘上涨,逢高出局,逐步减仓,直至清仓。

 

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体过渡轨迹生成研究”展开,重介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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