投资理财-大跌思考资产配置

最近市场普跌,很多基金净值也有明显的回撤,很多小伙伴有点不淡定了,其实不必要惧怕市场的波动,只有波动才会带来超额收益。另外构建一个适合自己的资产组合,是有效抵御市场波动的有效手段。

那么如何构建自己的资产组合配置呢?就是把不相关或者弱相关的大类资产组合在一起,国内普遍是股债组合。首先客观评估自己的风险承受能力,这点很重要。只有适合自己的,才是最好的,也才是最能长期坚持下去的。根据风险承受能力,大致可以分为三类。

激进型,稳健性,保守型。激进型投资者的资产组合,可采用股债73比,70% 的权益资产加30%的固收产品。稳健型投资者可股债55配置,保守型可28或37配置。比例不是固定的,可根据自己的风险偏好制定,权益资产不应低于总资产的20%,否则资产配置的意义不太大了。一旦确定后,勿随意调整。

究竟如何判定自己的股债比例合适呢?就是上涨的时候不会嫌自己的权益仓位低,下跌的时候不影响心情,该吃吃,该睡睡。具体固收产品的标的:银行理财,纯债基金,二级债基和绝对收益基金等。这些是资产组合里的守门员,是资产稳定增收的基石。

具体如何搭配,懒得细讲了。具体权益产品标的:股票基金,混合基金,在权益资产里面,也要讲搭配,比如有价值的基金,消费的基金,科技的基金,等等等。也可适当增加商品基金,贵金属基金,qdii基金等。总之应当合理搭配。

构建好自己的组合后,每半年或者至少1年,应当重新审视各大类资产的比例,动态调整为最初始的比例,这样恰恰不自觉的做到了高抛低吸的效果。这点尤为重要。资产配置的魅力就是在可承受的风险下,获取最大的收益!

耶鲁大学的基金和诺贝尔的奖金长期越滚越大,就是在资产配置下取得了长盈。一个合理的适合自己的资产配置组合,会让你不再担心市场的波动,在平和的心态下实现资产的稳健增值。

【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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