杨百万:股票投资者修养

股票投资者修养: 作为业余投资者,如果充分发挥你的独特优势来投资于自己充分了解的公司和行业,那么你肯定会打败那些投资专家们。业余投资者尽可以忽略这群专业机构投资者,照样战胜市场,投资很有趣、很刺激,但如果你不下功夫研究基本面的话,那就会很危险,每只股票后面其实都是一家公司,你得弄清楚这家公司到底是如何经营的。弄清楚你持股的公司基本面究竟如何,你得搞明白持有这只股票的理由究竟是什么. 把股票看做是你的孩子,但是养孩子不能太多,我建议业余投资者在任何时候都不要同时持有5只以上的股票。想着一旦赌赢就会大赚一把,结果往往会大输一把。如果你怎么也找不到一只值得投资的上市公司股票,那么就远离股市。永远不要投资你不了解其财务状况的公司股票。在买入股票之前,一定要先检查一下公司的资产负债表,看看公司是否有足够的偿债能力,有没有破产风险。避开那些热门股。冷门行业和没有增长的行业中的卓越公司股票往往会成为最赚钱的大牛股。对于小公司股票来说,你最好等到这些小公司开始实现盈利时,再考虑投资也不迟。如果你打算投资一个正处于困境之中的行业,一定要投资那些有能力渡过难关的公司,而且一定要等到行业出现复苏的信号。在任何一个行业,平时留心观察的业余投资者就会发现那些卓越的高成长公司,而且发现时间远远早于那些专业投资者。如果你在1只股票上投资1000元,即使亏光也不过1000元,但如果耐心持有,可能会赚1000元甚至50000元。

只要找到几只大牛股,集中投资,业余投资者花费的时间精力就远远物超所值。股市中经常会出现股价大跌,对于事先准备的投资者来说反而是一个低价买入的绝佳机会。每个人都有投资股票赚钱所需要的知识,但并非每个人都有投资股票赚钱所需要的胆略,有识且有胆才能在股票投资上赚大钱。不要理会任何对未来利率、宏观经济和股市的预测,集中精力关注你投资的公司正发生什么变化。


选了好股票也不可能把买点踩准,股票可能会下跌,市值缩水。即使买点踩准了,以后的股价还会有巨大的波动,那你的市值也会随之波动。没有勇气和耐心持有,就会割肉离场或者获利了结或者反复追高提高持股成本。真正的长线投资人不在意一家公司来年可以赚多少,仅在意未来5-10年能赚多少。拥有一只股票,期待他下星期就上涨,是十分愚蠢的。就是这个道理。长线投资者:如果不能忍受好股票10%的下跌,最好不要炒股票。如果不能忍受好股票20%的下跌,就不可能成为长线投资者。一支好股票50%以上的下跌,多半是发生在熊市,可以设法回避,没必要忍受漫长的下跌。如果你买的价位太高,等的时间太久,既影响安全范围又影响投资报酬率。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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