投资是计划,不是产品或过程(1)

本文通过一个具体的例子探讨了投资的本质,强调了投资是一种计划而非单纯的产品选择。作者通过与一位寻求投资建议者的对话,揭示了理解个人目标和制定相应计划的重要性。

经常有人问我:“我有1万美元用来投资,你建议我投资什么呢?”

我的标准回答是:“你有什么计划吗?”

几个月前,我在旧金山一家电台做节目。该节目是有关投资的,由一位颇受大众喜爱的当地的证券经纪人作主持。一位想得到投资建议的听众打来电话说:“我42岁,有一份好工作,但是没有什么钱。我母亲有一套房子的一部分产权,那套房子约值80万美金,现在她只欠10万美元就付清了。她说她愿意借给我一部分产权,这样我就能够开始投资了。你认为我应该投资哪些项目,是证券还是不动产?”

我的回答依然是:“你有一个计划吗?”

“我不需要计划呀,”他回答,“我只希望你告诉我应该投资什么东西,我想知道你是不是认为不动产市场比证券市场好。”

“我知道那是你想知道的事情,但是你有一个计划吗?”我再次尽可能客气地问道。

“我告诉你我不需要计划。”对方说道,“我告诉你我母亲给了我一笔钱,因此我现在有钱,所以我不需要计划。我打算开始投资,我只想知道你认为证券市场、不动产市场中哪一个更好。我也想知道我应该花我母亲多少钱用来买我自己的房子。海湾地区不动产的价格上升得很快,我不想再等了。”

我决定采取下一步,我问她:“既然你已经42岁了,又有一份好的工作,那么你为什么会没有钱呢?如果你损失了你母亲提供给你的钱,那么她还有能力付清债务吗?她还能买得起房吗?如果你失业了或者市场暴跌,而你又不能以买价出售房子,那么你还有能力供房子吗?”

他当着大约40万听众的面,回答说:“这些都不关你的事,我认为你是个投资家,你不必通过打听我的私生活为我提供有关投资的建议吧。别老提我母亲,我想得到的是投资建议,不是有关个人生活的建议。”

投资建议是有关个人的建议

我从富爸爸那里学到的最重要的一课是:“投资是一种计划,而不是某种产品或是某种程序。”他接着说:“投资是非常个人化的计划。”

有一次富爸爸给我上投资课时,他问:“你知道为什么社会上有那么多不同类型的小汽车和卡车吗?”

我思考了一会儿然后回答:“我想是因为世上有形形色色的人,他们的需要也各不相同吧。单身汉可能不需要准载9人的客车,但是有5个小孩的家庭可能会很需要。而农夫宁愿要一辆运货汽车也不要两个座位的赛车。”

“完全正确。”富爸爸说,“那就是投资项目常被称为‘投资交通工具’的原因。”

“投资项目被称为是‘投资交通工具’吗?”我问:“为什么是‘投资交通工具’呢?”

“因为投资就是这样的,”富爸爸说,“世上有不同的投资产品或者说是投资工具,因为社会上存在着需求不同的人,就像一个有5个孩子的家庭与一个单身汉或者一个农夫的需求大不相同。”

“但是为什么用‘交通工具’这个词呢?”我再次问道。

“因为交通工具能运载你从一个地方到达另一个地方。”富爸爸说,“投资项目或投资工具能够让你在财务上从现在的状况在未来某一时间到达你期望达到的任何状况。”

“这就是投资是计划的原因。”我点头应和道。此时,我已渐渐开始领悟这句话的深刻含义了。

“投资就像计划一次旅行,比方说从夏威夷到纽约旅行。显然,你知道这次旅行自行车或汽车都无能为力,也就是说你得乘船或者乘飞机横渡海洋。”富爸爸说。

“一旦到达陆地,你就能步行,骑车,乘小轿车,火车,公共汽车,或者坐飞机到达纽约了。”我补充道,“所有这些都是不同的交通工具。”

本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究毕业设计中的算法对比与性能测试。; 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NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进应用场景拓展。
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