大盘会逼空上涨吗?

股市反弹分析
本文分析了当前股市的小幅反弹情况,指出反弹力度较弱且缺乏群体板块支撑,权重股的拉升未能激发市场信心。预计短期内市场难以好转,需要关注基本面变化。

如昨天实盘日志中估计的一致;大盘出现了小反弹。银行股初步止跌是反弹的根本原因所在。30、60分钟指标提前转向,而早盘的高开使股指再次出现新的向上跳空缺口。有关本次反弹的性质和定义,可以参考《震撼性的转机是否出现? 》 

 

这里再简要说三个观点:

 

第一:现在的小反弹从力度和规模上观察,还是非常虚弱的,至少,盘中无报复性反弹的群体板块出现。

第二:早盘反弹的高点在逐步降低,说明仍然有大资金按步就班地撤退;

第三:纯粹依靠权重股的拉高,难以激发市场做多信心。

 

后期看法是:

 

1:大盘在本周最后两天难以扭转不利局面;

2:大盘要走出困境,至少要得到基本面上的IPO减速支持,现在看,还不可能,昨晚已经报道中国北车30亿即将发行,下周更有8只创业板密集发行,同时,农业银行已经摆出随时亮相圈钱姿态。

 

这些基本条件不具备,大盘不可能出现逼空上涨,不再大幅跳水就是幸运!

投资者都是成年人,应该懂得拒绝忽悠。

 

 

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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