患得患失的良药

本文探讨了投资者在证券市场中常遇到的心理问题——患得患失,提出通过增强对公司基本面的理解、合理配置资产以及使用闲散资金投资来缓解这种情绪。强调良好的投资心态、认知常识和长期持有的重要性,以实现超额收益。

人性的患得患失不可避免,证券市场中这种情况很多,也很严重,比如选了一家公司,股价表现好自然就会志得意满,踌躇满志,但是反过来就会患得患失。

出现这种情况,很多人的表现要么就是不停给自己打气,找自己想听的消息,想到程度上这其实属于麻醉自己,要么就是寝食难安,卖,觉得不想割肉,拿着则惶惶不安。

这个问题其实还是认知和性格导致的,基本上没有彻底解决的方法,但是可以通过较好的策略减轻这种心理,让自己相对更从容。

一是:对公司基本面的认知逻辑更强,更清晰,对估值的认识能够有一个较好的平衡点,不太苛刻,也不要过于乐观宽容,然后就是控制好个股仓位,好公司多买些,铺开点,其实不一定会牺牲收益率,但是大概会降低风险。

二是:用不影响工作生活的闲散资金进行在证券市场进行投资理财,这样会有利于自己能做到不以涨喜不以跌忧,晚上就能轻松入眠。

超额收益的核心是在良好的投资心态和认知常识的基础上再去拓宽广度,加强深度,长期持有,陪伴公司一起成长。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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