心情对炒股的影响

炒股很难,特别是对于一个心境不完整的人来说,看着数字起起伏伏,有几个人能否坦然面对,我自己也是一个,但凡我耐心持有股份,现在大部分股都已经翻过1倍了,而我却没挣到。如果一个股这样,那还好,大部分股都这样,那说明心态真的错了。

有段时间,被心情影响很深,频繁的操作,相信自己割肉以后,会找到更好的股,于是陷入的一种循环。天津磁卡带给我的不仅仅是痛,去年那一波,我就是在黎明前割肉的。深天马持有了很长时间,最后没有坚持,从5块一路到18,今年更让我后悔的是北纬通信。一直告诉自己这次要相信。最后还是出局了,16买的,之后到达40几了。

现在我终于学乖了,尽量不要让心情影响到你的操作,不要眼红涨停板。真正有机会买入的人是非常少的。有没有发现该个现象,当你一直在犹豫是否买入该股时,往往已经没有机会介入了。当你义无反顾地追高,却发现被套了。直线拉伸的时候,千万不要去凑热闹。陷阱永远比机会多!

当你发现自己已经不够淡定的时候,远离电脑,让自己平复一下,踏空了没关系,被套了就会损失时间,和其他的机会!

其实炒股要挣钱也不难,难就难在心境的修炼!记得一句话,每个人都是自私的,炒股只能靠自己!在中国,所谓的专家,机构都是想让你为他们买单服务的。

【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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