7月上半月的钱眼

这是写给自己的,因为本来就没几个钱。就像预计金价要跌一样,有时还是沉不住气。不过呢,今天到建行,拿了第一个金币(虽然只是10g),作为固化财富的初步。短线操作肯定被玩死,所以还是长线形势判断的好。所以也尝试分析,比记录,以后可以对比一下,看看,什么才是最关键的因素。

1、密切注意金价,但要沉住气

美国等西方国家抛石油,结果是油价并没有真正打压,醉翁只意不再酒,美金的升级,通过欧洲危机造点势就可以,意在黄金,没跌得太厉害,可能是有些人需要一个阶段出售,所有本周观望,在下一周看情况考虑。

2、股市

每年6月都会跌,因为银行啊(不知道是否包括券商)要检查,需要这回钞票放在那里应付检查,所以6月机构在买。7月了,有可以卖了,股市会涨。但是中国股市有什么意思。公司不分红,或者几乎不分红,股民不能通过公司的获利而盈利。这就背离的股市的本源,剩下来的是什么?就是炒作炒作在炒作,和赌场有什么区别。不想玩了,没意思。

3、储蓄

储蓄还是必要的,说什么比不上CPI,要是不存,家里挖个坑埋了,连这几个点都没有。6月的国债3年期在涨,貌似要加息?但是6月可能是比较特殊,各机构都要钞票,国债可能不得不更优惠。加息,对债务,尤其地方债务很麻烦,国家刚调查各地方债务,应该很清楚。另外降低个人所得税,怎么都给大家吐回一些钱,压力会少。PMI说降了会预示CPI降,所以压力有可以减少,所以地方债务,减税,PMI下降,都不导向涨息。该存三年的还是存三年。(说不定明天就有加息的好消息,谁知道呢?)

4、外汇

欧洲的债务危机并没有本质上得到解决,只是得到缓解,估计欧元会涨一些,找一个机会扔掉它,换回美元,1.46-1.50?可以到这周末再考虑是否操作?

相关链接:生活空间

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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