ZT---舒舒服服的投资

舒舒服服的投资

我希望舒舒服服的投资。因为我认为只有舒舒服服的、轻轻松松的投资,这事情才能做的长久。

很多朋友都问过我,为什么不买股票,不买封基,甚至不买ETF?其实答案只有一个:我软弱。我一直都远离二级市场,原因就是怕经不起诱惑,经不起那种可以快速操作的诱惑。我一直相信一点人性是很有缺陷的,这东西往往不是由意志力能控制的事情。美国人曾经有过一个统计,当互联网普及以后,短线交易量飞速提高。当事情变得如此简单、方便、快捷的时候,你很难不利用他。

我绝对不否认股票、封基、ETF都是很好的投资品种,但本质上,我更喜欢长期投资,而不是短线交易。然而如果我进入二级市场,我知道我会控制不住那种诱惑。结果是从尝试到陷入,最后是失败,所以我宁愿远离他们。浅尝即止的事情,我估计我做不到。最终我会很不舒服,很不轻松。与其那样,不如根子上断了这种念头。我一直认为心态是最重要的事情。投资一定不是生活的全部,如果我把大量的时间都陷入无休止的看K线,那就会象一个笑话说的:K线就是最好的心电图。

还是那句话:选得好,买得巧,不如守得住。各种投资都有各自的特色,但从长期来讲,我认为考虑到收益和风险的平衡,这些投资品种在本质上是没有太大的区别的。为了几个百分点的差距,而较劲脑汁,有点事倍功半。如果我能把现在的50万,变成20年后的480万(按照12%的复利计算)这是我的目标。而最终是430万还是530万,其实已经不重要。但如果现在的50万,最后折腾的只有80万或者100万,那问题就大了。所以我不想去折腾。说穿了,我宁愿舒舒服服的、轻轻松松的生活,即便少一点的收益,而不愿艰苦卓绝的含辛茹苦。

我想本质上这也是我的一种生活态度。压力太大的事情不能长久,那我就避免这个压力吧。

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深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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