投资的思考-投资方法与股价构成

本文探讨了股价波动的三大因素:企业价值、经济环境下的社会估值及短期情绪,并分享了投资策略,如逐步加仓与减仓的重要性,强调了在高点卖出的难度与条件判断的必要性。

通用投资的核心要素是:1、投资目的,一定是长期性收入;2、投资判决条件的核心是企业自身。

但是,这里我来探讨上面两个要素之外的东西,用来明悟股价的波动。

股价由:1、企业自身价值;2、经济大环境导致的社会平均估值均线;3、短期情绪,这3者合成。

其中,3是体会到的,但永远不准;2则是可以体会到的;1不仅要求体会,更要学习和研究。

所谓大牛股,就是1起作用;所谓大牛市,就是2起作用;短期的投票机与波动,由3决定。

考虑量化和波动分析,抛去1的因素,2和3会混合在一起,再叠加个股事件驱动。2需要提取宏观经济参数,资金量,长周期滤波;使用剔除业绩增长的指数来合成,最合适了。而3,则需要以偏离率来衡量。活跃度是3的核心参数,来建立情绪指数。

我们对股市能有什么感悟呢?

1、我们不知道顶,但能知道高;不知道底,但知道低。

2、低不买容易,低了需要逐步加仓,所以现金流、不上杠杆,都很重要。

3、但是高了是否该卖呢?所以,卖出是最困难的。逐步减仓。判断减仓条件还是需要学习、历练的。

 

内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移断点问题;② 实现跑步骑行场景下的差异化数据分析个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略跨平台数据同步机制的设计调优。
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