投资理财-如何判断公司价值

投资中,价值是随时间变化的,如民生银行的案例所示。理想的公司应是未来价值可能增长或至少不会下降的低估公司。管理层和竞争对手(人)在低估值公司中起关键作用,如东阿阿胶和上海家化。对于成长类公司,时间更为重要,如腾讯、恒瑞和茅台。长期而言,投资本质上是押注国运。

价值是有时间刻度的,今年的价值和明年的价值当然不一样。就算是以很低估的估值买入了某个公司,仍然不能保证这笔交易在未来能够赚钱,一个活生生的例子就是这五年来的民生银行。

投资者该追求什么样的公司呢?我觉得还是应该找未来相对概率较大的价值增长类公司,最少也应该找未来价值不在下降的低估类公司。

价值=人+时间,这里的人既包括公司的管理层和执行层,也包括竞争对手。

对于低估值类公司,人非常关键,如果短期内更好了得力的人手,公司的价值才会回归均值或者重新增长,最近的两个例子可以看看东阿阿胶和上海家化。

对于成长类公司,时间更为关键,如果估值偏低或者合理甚至略微高估,这都不是我们卖出股票的依据,比如腾讯,恒瑞和茅台。

从长远来说,时间因素肯定更为关键,这就是说我们投资,投的就是国运。

【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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值