大盘会否逼空上涨?

投资心态总是复杂的。

关键技术位的破位,免不了让人惊慌失措,害怕雪崩跳水不断;而红盘高挂,会使空仓资金担忧踏空。股市就是这样五味杂陈。

 

周二收盘,最后30分钟多头启动权重股强拉股指,让乐观人士看到了未来的希望。仔细推敲盘面,个人认为,人为的通过指标股和权重股操纵大盘的痕迹十分明显,后期大盘要彻底转强,仍然少不了三个因素。

 

第一是:新股IPO适度减速;

第二是:成交量有序放大,在沪指2800点以上,单边市场的成交量如果少于1000亿,那么,大盘的持续上涨就会缺少动力;

第三是:热点有效轮换和维持。比如今天大盘相继出现农业、保险、钢铁等板块的走强,这些强势板块不能够昙花一现,起码应该维持三日以上行情。

 

除了15日还有9只股票发行之外,到今天晚上写此篇的时间为止,我们还没有发现消息面上继续发行创业板新股的消息,而下周的20日同样存在两只中小板股票发行,有传闻披露,下周的26日将有创业板众多已发行的新股登台亮相,唯一的悬念就是一次(一天)上市多少只。

 

大盘在这样的基本面背景下,出现逼空上涨的情况是不现实的。即使突破《反弹之路怎么走? 》一图的B、A两个点,也得提防主力虚晃一枪。

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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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