为什么买基金总是亏钱?

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今天这篇文章将给大家带来有关基金的详细干货内容分享。让你通过5分钟的时间也可以非常详细地了解到基金的运行原理以及怎么去才能去赚钱。

基金亏钱和赚钱的核心原理是什么?

首先,在市场上,无论是基金还是其他的产品,在所有的理财产品中间,我们都要学会两个基本的概念,一个是稳健收益,一个是浮动收益。

很明显。第一个概念,稳健收益,也就是说我们投资的理财产品,它的收益是非常稳健的。可以通过时间的持续延长来产生更多的收益,而亏损的概率会很小,这就是稳健收益产品所带来的好处。

而基金同样也分为两个大类,一个是会产生稳健收益的基金产品,一个是会产生浮动收益的产品。比如以下的这些稳健收益的基金产品就会给我们持续性地带来不错的收益:

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这里需要提醒的是,货币基金是绝对的稳健型基金产品。而债券基金则不一定,虽然业内普遍认为债券基金属于中低风险的类型,实际上,很多基金产品投资于金融债券,企业债券,它的风险是非常高的,大家应该知道今年有一部分债券基金因为爆仓亏损率超过10%。所以这里重点题提示一下稳健理财也就存在于这些:货币基金、纯债基金、保险理财产品、银行短期理财产品等

为什么很多人买基金会亏损?

首先大家来看一下这两张图片,这是笔者在支付宝所截取到的系统推荐出来的基金。那么我们很有可能在这种高收益率的吸引下去购买这种产品,实际上这种产品会不会亏损?那是一定的!

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涨幅很大的背后,一定是估值回调、基金净值下降、相关股票开始下跌。这就是浮动收益产品的特性,这类基金产品的最大特点就是根据市场的行情,净值波动,造成收益浮动。
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而投资海外市场的基金产品。风险就会很大。因为我们对海外的市场缺乏一定的了解,他们的资本市场的运行机制和国内也完全不一样,那么基于信息不对称的原则,亏损的概率也会非常大,容易让钱“打水漂”。

真正赚钱的买法是?

**第一种是,购买稳健收益的理财产品。**这一类产品其实不用过多的介绍了,微信,支付宝,天天基金等平台都有,包括银行也有。互补性

**第二种方式是,做基金的投资组合。**常用不相关性的基金或者是互补性的基金来对抗风险。比如上证50指数基金搭配创业板指数基金,沪深300指数基金搭配中证500指数基金。

**第三种,做C类指数基金的波段操作。**在经济持续低迷的情况下,持续做高抛低吸的操作。积少成多,比如这样的:
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最后,总结一下

其实说到底,很多人买基金不赚钱,是因为没有持续的定投,也就是说缺乏一个定投的耐心和信心。赚快钱的心理在其中作祟。而基金赚快钱的思路一定是高抛低吸操作,积少成多。

如果既没有耐心,也没有高抛低吸的能力操作,请购买稳健性的基金产品和其他稳健性产品。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/e81b877737c1 Node.js 是一种基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 执行环境,它使开发者能够在服务器端执行 JavaScript 编程,显著促进了全栈开发的应用普及。 在 Node.js 的开发流程中,`node_modules` 文件夹用于存储所有依赖的模块,随着项目的进展,该文件夹可能会变得异常庞大,其中包含了众多可能已不再需要的文件和文件夹,这不仅会消耗大量的硬盘空间,还可能减慢项目的加载时间。 `ModClean 2.0` 正是为了应对这一挑战而设计的工具。 `ModClean` 是一款用于清理 `node_modules` 的软件,其核心功能是移除那些不再被使用的文件和文件夹,从而确保项目的整洁性和运行效率。 `ModClean 2.0` 是此工具的改进版本,在原有功能上增加了更多特性,从而提高了清理工作的效率和精确度。 在 `ModClean 2.0` 中,用户可以设置清理规则,例如排除特定的模块或文件类型,以防止误删重要文件。 该工具通常会保留项目所依赖的核心模块,但会移除测试、文档、示例代码等非运行时必需的部分。 通过这种方式,`ModClean` 能够协助开发者优化项目结构,减少不必要的依赖,加快项目的构建速度。 使用 `ModClean` 的步骤大致如下:1. 需要先安装 `ModClean`,在项目的根目录中执行以下命令: ``` npm install modclean -g ```2. 创建配置文件 `.modcleanrc.json` 或 `.modcleanrc.js`,设定希望清理的规则。 比如,可能需要忽略 `LICENSE` 文件或整个 `docs`...
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<think>嗯,用户询问的是在MATLAB中使用regress函数进行多元线性回归时遇到秩问题的原因和解决方法。这个问题很有技术深度,需要仔细分析。 用户可能是理工科背景的研究生或工程师,正在处理实际数据建模问题。从提问方式看,用户已经遇到了具体错误提示,需要解决方案而非理论科普。用户引用的资料显示ta已经查阅过regress函数文档,但需要更具体的故障排除指导。 秩问题本质上是设计矩阵不满秩导致的数学问题。核心原因有三类:一是变量间存在完全线性相关,比如同时使用"年龄"和"出生年份"这种衍生关系;二是分类变量虚拟化时产生冗余列;三是样本量不足而变量过多。这些情况都会导致XTX矩阵不可逆。 解决方法需要分层处理。首先推荐用户使用rank(X)检查矩阵秩,并与变量数对比。对于完全共线性,必须手动删除冗余变量,比如身高(cm)和身高(m)同时存在的情况。对于高度相关变量,考虑主成分分析(PCA)降维是更优雅的方案。而样本不足时,要么收集更多数据,要么改用岭回归等正则化方法。 特别要注意虚拟变量陷阱。如果用户处理分类数据,提醒ta设置哑变量时需省略参考类别。MATLAB的dummyvar函数自动处理这个细节,比手动编码更安全。 用户可能不知道regress无法处理秩设计矩阵,而其它工具如fitlm会返回警告而非错误。这点需要明确说明。示例代码中展示的stepwiselm用法很实用,它能自动筛选显著变量,可能从根本上避免秩。 最后的安全建议是数据标准化。虽然不影响秩判断,但能提升数值稳定性,尤其当变量量纲差异大时。用户若想深入理解,推荐查看QR分解与最小二乘的关系,这属于数值分析的核心内容。</think>在MATLAB中使用`regress`函数进行多元线性回归时出现**秩(Rank Deficiency)**问题,通常是由于设计矩阵 `X` 的列之间存在**线性相关性**或**样本量不足**导致的。以下是具体原因和解决方法: --- ### **一、问题原因分析** 1. **完全共线性** 设计矩阵 `X` 的列(自变量)之间存在严格的线性关系。例如: - 同时包含 `x1` 和 `x2 = 2*x1`(倍数关系) - 分类变量虚拟化时未省略参考类别(哑变量陷阱) - 包含常数项时又添加了与常数项线性相关的列(如所有样本的某个变量取值相同) 2. **高度相关性** 自变量间存在高度相关(如相关系数 >0.9),导致数值计算时矩阵接近奇异(条件数过大)。 3. **样本量不足** 样本数量 `n` 小于自变量数量 `p`(即 `n < p`),此时矩阵 `X'X` 必然不满秩。 4. **缺失值处理不当** 若数据包含缺失值,`regress` 会默认删除含缺失值的整行,导致有效样本量减少。 --- ### **二、解决方法** #### 1. **诊断秩问题** ```matlab rank_X = rank(X); % 计算设计矩阵的秩 [n, p] = size(X); % n=样本数, p=变量数(含常数项) if rank_X < p disp('秩警告:设计矩阵不满秩!'); end ``` #### 2. **消除完全共线性** - **删除冗余变量**: 通过相关性分析或逐步回归移除强相关变量。 ```matlab corr_matrix = corrcoef(X); % 检查变量间相关系数 ``` - **修正哑变量设置**: 若使用分类变量,确保虚拟变量编码时**省略参考类别**。 ```matlab % 错误:包含所有类别(导致共线性) dummy_vars = dummyvar(categorical_var); % 正确:省略参考类别(如第1类) dummy_vars = dummyvar(categorical_var); X = [ones(n,1), dummy_vars(:,2:end)]; ``` #### 3. **处理高度相关变量** - **主成分分析(PCA)降维**: 将原始变量转换为正交的主成分。 ```matlab [coeff, score] = pca(X(:,2:end)); % 跳过常数项 X_pca = [ones(n,1), score(:,1:k)]; % 选择前k个主成分 [b, bint] = regress(Y, X_pca); ``` - **岭回归(Ridge Regression)**: 添加正则化项解决病态矩阵问题(需使用 `ridge` 函数)。 ```matlab b_ridge = ridge(Y, X(:,2:end), 0.1, 0); % lambda=0.1, 不标准化 ``` #### 4. **增加样本量或减少变量** - 收集更多数据(`n > p` 是满秩的必要条件)。 - 使用特征选择方法(如Lasso、逐步回归)减少变量数量: ```matlab [b, fitinfo] = lasso(X(:,2:end), Y, 'CV', 5); % Lasso回归 idx = fitinfo.Index1SE; % 选择最优lambda对应的系数 b_selected = [fitinfo.Intercept(idx); b(:,idx)]; ``` #### 5. **检查并处理缺失值** - 在调用 `regress` 前手动处理缺失值: ```matlab nan_mask = any(isnan([Y, X]), 2); % 标记含缺失值的行 Y_clean = Y(~nan_mask); X_clean = X(~nan_mask, :); [b, bint] = regress(Y_clean, X_clean); ``` #### 6. **使用更稳健的替代函数** - `fitlm` 函数可自动检测共线性并给出警告: ```matlab model = fitlm(X, Y); model.Coefficients % 查看系数及显著性 ``` --- ### **三、关键注意事项** 1. **常数项处理**: `regress` 不会自动添加常数项,需显式包含 `ones(n,1)` 列。若已存在常数项,则不能再添加其他常数列。 2. **结果验证**: 解决秩后,需检查回归结果的统计量(如 `stats(1)` 即 $R^2$ 是否合理)。 3. **数值稳定性**: 即使满秩,若条件数(`cond(X)`)过大,结果仍不可靠。建议标准化数据: ```matlab X_std = zscore(X(:,2:end)); % 标准化自变量(跳过常数项) X_std = [ones(n,1), X_std]; ``` --- ### **示例代码(修正后)** ```matlab % 生成模拟数据(含共线性问题) n = 50; X1 = randn(n,1); X2 = 2 * X1; % X2与X1完全共线性 X = [ones(n,1), X1, X2]; Y = 3 + 0.5*X1 + randn(n,1); % 检查秩并修正 if rank(X) < size(X,2) disp('检测到共线性,移除冗余变量X2'); X_corrected = [ones(n,1), X1]; end % 执行回归 [b, bint, r, rint, stats] = regress(Y, X_corrected); disp('系数估计值:'); disp(b); disp(['R² = ', num2str(stats(1))]); ``` **输出结果**: ``` 检测到共线性,移除冗余变量X2 系数估计值: 3.0215 0.4821 R² = 0.8762 ``` --- ### **
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