谨慎投资每一块钱

十五世纪,哥伦布开辟了横渡大西洋到美洲的航路。哥伦布的出海得到了<nobr target="_blank" onmouseout="kwL(event, this);" onclick="return kwC();" style="border-bottom: 0px dotted; color: rgb(102, 0, 255); background-color: transparent; text-decoration: underline;" onmouseover="kwE(event,2, this);" id="key2" onmousemove="kwM(2);" oncontextmenu="return false;">西班牙</nobr>女王伊莎贝拉的支持,后人推算,女王大约资助了3万美元,哥伦布与女王签下一个投资方案,哥伦布获得航海探险收益的10%和5%的黄金,剩余归女王所有。

  四百多年后的1962年,“股神”巴菲特在其合伙人公司的年报中为伊莎贝<nobr target="_blank" onmouseout="kwL(event, this);" onclick="return kwC();" style="border-bottom: 1px dotted rgb(102, 0, 255); color: rgb(102, 0, 255); background-color: transparent; text-decoration: underline;" onmouseover="kwE(event,10, this);" id="key5" onmousemove="kwM(10);" oncontextmenu="return false;">女王</nobr>重新算了一笔账,“粗略算来,如果以每年4%的年复利投资3万美元的话,现在(指1962年)就会有约2万亿美元。”在巴菲特推算的基础上,如果以每年4%的复利作进一步的计算,37年后,到1999年,伊莎贝拉女王给哥伦布的3万美元资助将增值到8万亿美元,接近美国当年的GDP。

  对此,巴菲特指出,即使最微不足道的数目,都应该以最大的谨慎来投资,“挥霍3万美元所代表的损失绝不仅仅是3万美元,而是潜在的2万亿美元的损失”巴非特说道。这是因为金钱都是有时间<nobr target="_blank" onmouseout="kwL(event, this);" onclick="return kwC();" style="border-bottom: 1px dotted rgb(102, 0, 255); color: rgb(102, 0, 255); background-color: transparent; text-decoration: underline;" onmouseover="kwE(event,4, this);" id="key3" onmousemove="kwM(4);" oncontextmenu="return false;">价值</nobr>。

  复利就是金钱的时间价值。即使是现在微不足道的钱,加上时间和复利的发酵,其价值也将超出你的想象。复利有三个要素:初始本金、回报率和时间,三者齐备才能让复利实现“爆炸式”增长。举个例子,如果你现在的本金是10000元,以5%的年平均<nobr target="_blank" onmouseout="kwL(event, this);" onclick="return kwC();" style="border-bottom: 1px dotted rgb(102, 0, 255); color: rgb(102, 0, 255); background-color: transparent; text-decoration: underline;" onmouseover="kwE(event,11, this);" id="key6" onmousemove="kwM(11);" oncontextmenu="return false;">回报</nobr>率来算,10年之后本利合达到16288.95元,20年之后达到26532.98;但如果年平均回报率达到10%的话,10年之后将达到25937.42元,20年之后则为67275元。

  可见,时间越长,平均年回报率越高,复利增长速度越快。众所周知,<nobr target="_blank" onmouseout="kwL(event, this);" onclick="return kwC();" style="border-bottom: 1px dotted rgb(102, 0, 255); color: rgb(102, 0, 255); background-color: transparent; text-decoration: underline;" onmouseover="kwE(event,7, this);" id="key4" onmousemove="kwM(7);" oncontextmenu="return false;">人生</nobr>的“第一个100万”最难赚,如果你现在拥有10万元,假使每年的回报率达到10%,需要25年的时间才能变成100万;但你拥有了100万之后,保持同样的回报率,从100万到200万需要7年;从200万到300万只需要4年。

  所以,成功的投资,应当从<nobr target="_blank" onmouseout="kwL(event, this);" onclick="return kwC();" style="border-bottom: 1px dotted rgb(102, 0, 255); color: rgb(102, 0, 255); background-color: transparent; text-decoration: underline;" onmouseover="kwE(event,0, this);" id="key0" onmousemove="kwM(0);" oncontextmenu="return false;">积累</nobr>开始,在年轻的时候“广积粮”,储备尽量多的本金,选择适当的、能产生持续回报的投资品种,忽略短期波动、进行长期投资。同时,谨慎对待你现有的每一块钱,每一次投资,避免将大比例资金用于高风险投机。要知道,跌得快涨得慢,从2块跌到1块,是50%的跌幅,但从1块再回到2块,却是100%的<nobr target="_blank" onmouseout="kwL(event, this);" onclick="return kwC();" style="border-bottom: 1px dotted rgb(102, 0, 255); color: rgb(102, 0, 255); background-color: transparent; text-decoration: underline;" onmouseover="kwE(event,1, this);" id="key1" onmousemove="kwM(1);" oncontextmenu="return false;">涨幅</nobr>,一次投机失败有可能使你功亏一篑。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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