涨时不喜,跌时不惧才能博击股海

尽管大盘早盘有所下跌,但在绩优蓝筹股的推动下显著回升。上证指数上涨112.49点,收于4165.58,深成指上涨441.75点,收于13068.90。此次回升表明,经过一定跌幅后的优质股票提供了良好的买入机会。
大盘虽然早盘一度探底,但在优质股的推动下,两市显著回升,至14:30,上证指数收于4165.58,上涨112.49点,深成指收于13068.90,上涨441.75点,但两市涨跌家数分别为511和970家,说明大盘的上涨正是绩优蓝筹的推动。


  由于大盘下跌过程中,前期涨幅已大的优质个股经历近10%的下跌后,再度出现良好的介入机会,股指在大盘蓝筹、绩优成长股普遍缺乏下跌空间的情况下,难以出现大幅下跌,这也是我们判断今天股指回升的重要依据,在十点播报《余震不足虑 下跌正是买入时》中,我们提醒投资者,今天早盘的下跌其实仅是昨日大震后的余震,这种下跌正好带来良好的入场机会,10:00果然几乎成为全天的最低点,相信在此位置抢入的投资者又获得不菲的收益,机会只给有准备的人,涨时不喜,跌时不惧才能博击股海,获取超额收益。

诶,这个利润随着我的单一基金计划给浪费了,明天就去开号,先弄个帐号,然后阿拉也来投机,哇哈哈。
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方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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