2002年成立的基金全部表现优异

本文探讨了在中国基金市场中,基金整体表现与公众认知之间的矛盾现象。通过对比2002年至2008年间部分开放式基金的业绩与上证指数表现,揭示了基金在多数情况下为投资者带来盈利的事实。同时也分析了公众对于基金投资策略和市场规律的误解,以及律师在刑事辩护中遇到的刻意隐瞒关键情节的情况,进一步强调了信息不对称和认知偏差在金融市场中的影响。

    伽利略有一个非常著名的物理实验,就是在比萨斜塔上把两个铁球捆在一起扔下来,同时落地。这个实验的结果是个客观事实,但顽固的亚里土多德的信徒们,仍不愿相信他们的崇拜者——亚里士多德会有错误,愚蠢地认为伽利略在铅球里施了魔术。几乎100%的人都有各种各样的偏见,这种偏见导致人在和他们的判断相左的事实面前也极力回避这些事实。

    上海有个著名的刑事辩护律师,叫翟健,他曾经办过一个案件,有个刑事案件的被告,翟健问他某个情节,被告说有这样的情节,这个情节就导致犯罪是不成立的。但是被告说,他在被审讯的时候,已经向检查人员说明了这个情节。但检查官故意不记这个情节,为的就是让被靠的犯罪成立。

    有本书一度非常有名,叫《富爸爸、穷爸爸》,其中作者提到很多在美国靠房地产、股票等多种投资工具大发其财的技巧。但是他同样在美国向不少人推荐这些办法的时候,绝大多数人的反应是表示质疑,认为不可能办得到,认为是违法的。只有极少数人打听是如何做到的。就中国的投资基金的盈利问题上,多数中国人都表现出一种无知小学生的那种傻呼呼的天真。

    曾经比较过在2001年成立的中国第一批三只开放式基金的业绩。以下是2002年发行的中国开放式基金的业绩(不包括指数基金),截至2008年10月28日,也就是上证指数跌到1664点时的净值增长情况。所有的基金都大幅跑赢上证指数,最少也跑赢94个百分点,最多跑赢221个百分点。

 

   

 

基金名称

成立时间

成立时上证指数的点位

20081028基金的累计净值

超越上证指数

鹏华行业成长

2002-5-24

1549.47

2.3516

142.04

富国动态平衡

2002-8-16

1646.79

1.9375

94.784

嘉实成长收益

2002-11-5

1558.24

2.5409

160.45

银华优势企业

2002-11-13

1490.46

2.3582

146.25

大成价值增长

2002-11-11

1504.4

3.1237

221.96

易方达平稳增长

2002-8-23

1683.21

2.413

140.15

融通新蓝筹

2002-9-13

1625.67

2.8553

187.83

博时价值增长

2002-10-9

1535.37

2.994

207.13

国泰金鹰增长

2002-5-8

1652.37

3.373

238

宝盈鸿利收益

2002-10-8

1530.41

2.3281

140.84

长盛成长价值

2002-9-18

1594.58

2.953

199.47

 

 

    有人说,中国自从有基金以来,基金整体上给投资者的只是亏损。网上大概搜索了一下,基金2008年亏损1.5万亿,2009年盈利9100亿。天相统计数据显示,2007年341只基金本期利润为11231.23亿元。2006年基金普遍盈利100%以上。基金到底是赚钱还是赔钱,就非常清楚了。关键是如果用屁股来考虑问题,海拨就不可能很高。

 

    有人说,不能用上证指数来比较基金的业绩基准。指数是什么意思,加权是什么意思,和基金到底是什么东西,这么简单的概念,很多人就是搞不清楚。悲呼……

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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