重庆东金分析报告(0608)

随着煤炭、房地产及环保板块带动,市场迎来反弹。面对可能的加息预期,报告建议谨慎操作,采取短中线结合策略。对于短线反弹股票轻仓操作,而对于连续走强的二线蓝筹则可中线持有。
重庆东金分析报告(0608)
一分为二的参与目前行情
  周四在煤炭、房地产以及环保板块的带动下,盘中个股大面积上涨,压抑已久的做多动能终于得以释放。没有把股价“杀”在地板上的投资者终于迎来了反弹的开始。因为伴随着5月份CPI的高企可能再次触发央行加息动力的预期,短期还没有必要把指数看到很高,应该说谨慎操作在目前的市场格局下是正确而理性的。而连续暴跌之后我们坚决不同意投资者斩仓则是旗帜鲜明的。
  从来没有人能够准确的说清楚投资和投机到底谁更厉害一些,这要看采取该策略的市场参与者对其策略的理解能力和把握程度。最怕的就是“墙头草”两边倒,投资搞搞投机也搞搞,学艺又不精,到头来自然牢骚满腹,资金帐户上是一定不会有大起色的。把时间角度放得更长的话,牛市的平衡市一来到,亏损也是很自然的事情。
  虽然中期指数仍将向上,但是短线的震荡不可避免,短期均线和套牢筹码的压力,也必然会引发市场的反复和波动,因此,在中期看好的环境下,采取怎样的操作策略才是最重要的。而从市场热点出发,坚持短中线结合的方式既安全又能获利。第一,对于短线连续跌停之后引发的反弹,投资者可以采取短线策略,因为这部分个股大都是业绩一般甚至较差,没有题材的个股,短线的下跌跳水引发了技术性反弹,可以利用较小的仓位进行运作;第二,近期明显有部分个股连续走强,不理会大盘的跳水,这部分个股必然有其内在价值,而且大多数为二线蓝筹,投资者可采取中线持有等待的策略,逢低吸纳目标股,降低追涨的策略将是安全操作的不二法则。[@more@]

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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