最牛散户在暴跌中浮亏上亿元

本文回顾了2005年至2007年中国股市的大牛市及随后的暴跌过程,聚焦于几位知名散户投资者的投资经历,如刘元生、黄木顺等人在这一时期的投资收益变化。

 2005年6月8日至2007年10月16日,中国股市从1000点起步,经历过2年多风雨,最终创出6124点历史“颠峰”。这轮波澜壮阔中国式大牛市,浪沙淘尽英雄,一个又一个财富神话诞生,一批“草根英雄”被推到风口浪尖。比如抱定万科“青山”不放松的刘元生;在泛海建设上摧城拔寨的“中国巴菲特”黄木顺;宁波“敢死队”双雄之一的舒逸民;复牌**ST金泰连续42个涨停板,令刘芳一夜成名,家喻户晓;*ST棱光复牌创下1097.52%的上涨历史新纪录,持有该股的李望忠震撼了整个市场。
  转瞬间,中国股市产生一轮惊心动魄的暴跌,从6124点附近被“腰斩”至2008年4月3日的3271点低点,32万亿元的市值“蒸发”近一半。凄风苦雨中,中国最牛的“散户”是如何应对的呢?是望风而逃?是临渊择鱼?还是稳坐钓鱼台?
    目前,已经浮出水面的最牛“散户”近150人,记者从中选出了7位“最牛散户”,揭秘本轮暴跌中,他们的浮亏情况以及投资态度。计算时间是以2007年10月16日至2008年4月3日为区间,并以该区间最高波值与最低波值为准。
  刘元生持有万科“不老松”
  当初刘元生投资万科资金约400万元,从万科上市至今18年时间内,刘元生一直持股不动“稳坐钓鱼台”。截止2007年12月31日,刘元生持有万科流通A股8252.97万股,本轮暴跌中,万科股价最高价40.78元,最低20.1元。以此估算,刘元生持有万科最多市值约33.66亿元,最低市值约为16.59亿元,市值缩水了17.07亿元,账面累计亏损幅度达到50.71%。
  黄木顺中国地产巴菲特
  黄木顺持有泛海建设股票1952.99万股,“10.18”暴跌之后,以该股盘中曾出现的70元高点计算,黄木顺当时持有泛海建的市值约13.67亿元;4月3日,泛海建设股价最低点是30.02元,黄木顺持有该股市值缩水了5.86亿元,共计蒸发了7.81亿元,账面累计亏损幅度达到57.13%。
    张克强暴跌前部分套现
  张克强持有保利地产股票有限售股与流通股的区别,以下仅估算了他流通市值缩水的情况。值得注意的是,在“10·18”暴跌前,张克强减持了538.37万股,套现资金超过了4亿元。截止9月30日,张克强仍持有该股1261.63万股,以期间的高点98.5元计算,其市值约为12.43亿元;3月11日该股10送10除权,张克强持有的流通股应该增至2523.26万股,以期间低点23.21元计算,市值约为5.86亿元,张克强持有该股流通股的市值蒸发了6.57亿元。
  吴彩莲账面浮亏幅度最大截止9月30日,吴彩莲持有鑫富药业1187.66万股,以上述期间最高点48元计算,其市值超过5.7亿元;截止12月31日,吴彩莲持有股数减至1174万股,并以4月3日低点16.6元,其市值约1.95亿元,共计蒸发了约3.75亿元,其账面累计亏损65.77%。目前,在此期间吴彩莲账面浮亏幅度是亿元级“最牛散户”中最大。
    此外,宁波“敢死队”双雄之一舒逸民,其持有万通地产493.51万股,以29.99元的高点计算,其市值约为1.48亿元,以15.21元低点计算,其市值仅为7506.29万元,累计账面亏损幅度为49.28%。石姆妹07年第二季度开始建仓博闻科技,该股在本轮暴跌中反而逆市持续上扬,一度涨至29.6元,石姆妹持有该股的市值上涨至约1.19亿元,之后该股猛烈补跌,并以18.11元低点计算,其市值缩减至7249.79万元,期间累计账面跌幅度超过了39%,但相比其他亿元级“最牛散户”账面累计亏损最少的。王华强分别持有闽东电力、西安饮食、东房锆业等8只股票,暴跌前其持有股票的总市值超过2亿多元,至暴跌期间低点时,其总市值累计账面跌幅为51.61%。
  [责任编辑:dickli]

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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