这件事情,在牛市千万不要做

牛市追涨的危险
文章通过一个生动的例子,讲述了在牛市中追涨的风险。王大爷在2014年购买了1万元的沪深300指数基金,到2015年5月,他的投资翻倍。受此鼓舞,王大爷在市场高点投入了更多资金,结果却遭遇了亏损。这提醒投资者,在市场高涨时,应该更加谨慎,避免在高估值时加大投资。

前几天在螺丝钉学院里,有个朋友发了一段挺有意思的故事:

前段时间股市疯涨成这样,使我在家里备受关注。

看着日益增长的收益率,家庭成员立马分成了两派。

一派极力怂恿我把剩余资金都投入,说牛市要来了,叫我别胆小,还说要在外面各种找钱,说有朋友已经借了几十万进股市已经赚了十几万。最后都有点急了,说我就是太胆小了。

我刚开始还耐心解释,最后只能直接怼回去:“我胆小那你们来?”

另一派是被我稍微普及过一点的,叫我赶紧止盈,说以后跌下去就白忙活了。

现在每天晚餐都是我家最热闹的时刻,开场白都是今天收益又有多少了?

看他们讨论得头头是道的样子,时时有种他们都是投资大咖的错觉。

每一轮牛熊市,我们身边都会有这样的投资者:

  • 一派是牛市不要怂,满仓使劲干。
  • 另一派是再不卖,所有收益都没啦。

不过通常来说,在牛市大涨之后追涨,这个风险还是挺大的。

为啥会亏钱?

投资者亏钱的一个很重要的原因,就是在大涨之后,按捺不住双手,高位追涨。

绝大多数散户都是因为这个原因亏损。特别是在牛市涨的最火爆的时候,被客户经理、券商经理、身边的同事朋友,鼓动着大举高位买入。

过去十几年,有70%的投资者,是在2007年牛市和2015年牛市才开通账户开始投资的,并且上涨越多,开户买入的人和资金也越多。

以前螺丝钉喜欢举一个王大爷的案例。

王大爷在2014年买了1万元的沪深300指数基金。到了2015年5月,王大爷打开账户一看,发现自己赚了一万多。

几个月时间里就赚了一万多,王大爷非常高兴,觉得这么好的投资品种,当初自己为啥不多买点呢?

于是王大爷拿了10万元,在2015年5月买了同样一只基金。

但是这一次,王大爷不仅没赚钱,反而把之前赚的钱都赔进去了。

为啥买同样一只基金,刚开始赚钱,而最后王大爷反而亏钱了呢?

第一笔买入的时候,王大爷买入了1万元,持有1万份指数基金。这个时候王大爷的持仓成本是1元。

但是之后市场大涨,指数基金的净值上涨到2.5元。这个时候王大爷买入10万元,买入了4万份基金。

王大爷合计花了11万元,买入了5万份基金。平均每份基金的买入成本,就从1元飙升到2.2元。

之后市场下跌,王大爷就难逃亏损了。

估值越高越需谨慎

在牛市大涨后,大举买入追涨,这是风险很高的操作之一。

其实要提高投入,最好是在低估区域下跌的阶段,越跌越买,越便宜买入越多。

这种投资方式才能帮助投资者降低持仓成本,提高未来的收益。

只要买的便宜,基本都可以从指数基金上赚钱。

但大部分人亏钱的原因,是在上涨之后追涨买入,把自己的成本迅速拉高了。

这也是为何我们在上涨之后,不仅降低了定投金额,甚至以后牛市高估的时候还会卖出的原因。

账户收益越好、估值越高,我们反而要谨慎。

作者:银行螺丝钉

原文https://mp.weixin.qq.com/s/yjO_a26KLGnvW012NIbA4A

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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