基金久嘉:被市场低估的品种

当前市场环境下,封闭式基金作为价值重估的洼地,展现出良好的投资价值与投机机会。特别是折价率高的基金,如长城基金旗下的基金久嘉,表现出稳健的增长态势,值得关注。


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    在市场资金充裕而可选择的投资对象匮乏的环境下,封闭式基金面临难得的市场机遇,如果封闭式基金能够得到市场的认同,则后期仍会有一定的上涨空 间。前期B股市场出现的井喷,就因为A、B股中巨大的价差所至。B股之后折价率大的封基极有可能是继B股后最后的一个“价值洼地”,操作中投资者可关注长 城基金旗下的绩优品种基金久嘉(184722)。

     当前A股市场虽封闭式基金长期处于折价交易的状态中,它是市场难得的价值重估的“洼地”。而且随着股指期货的推出,更使它们成为最佳的套期保值品种。此 外,目前市场新入市的投资者比较喜欢购买低价的投资品种,因此封闭式基金面临突出的补涨机会,其即有良好的投资价值,又有难得的投机机会。

     资料显示,基金久嘉上周末单位净值高达2.873元,以其最新价格2.237计算,目前仍有较大的折价率。从其资产净值的走势来看,近期该基金表现为稳健 增长的态势。在整体封闭式基金板块,基金久嘉的市场折价率为22.1%,同时其市场表现又较为活跃,该品种的流通盘为19.8亿份,目前价格位置仍是买入 的机会。
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研员及自动化、精密仪器、机器等方向的工程技术员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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