当前股市,看空远比看多来的赚钱

本文探讨了股市中的宽幅震荡现象,并提出了顺势而为、高抛低吸等投资策略。强调了现金的重要性及避免满仓操作的风险。
宽幅震荡,何谓宽幅!当你看空多的时候,股市暴跌。就是盈利的时候,买股票虽然没还有认沽赚钱,但是其实当你高位抛掉所有的股票,地位买进的时候就是你看空拿到的钱!股市风险远大于收益!顺势而为,高抛低吸,知止有得,现金为王!每天思考一下现在是什么局势!现在是否高点,是否低点,是否应该停止,你现在手中有否现金!
另外无论任何时候千万不要满仓操作!!!
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。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 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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