弱市加大基金定投 安享“微笑曲线”

本文介绍了在不同市场环境下如何运用基金定投策略,包括“微笑曲线”理论的应用、智能定投的好处以及加大定投的时机等,帮助投资者实现财富增值。
 

有消息称,近期基金定投业务“断供”压力明显增大,部分基金公司定投“弃户率”升至40%甚至更高。其实, 小小的基金定投最适合目前市场环境,投资者不妨参考一下基金定投的原则,一起体验聚沙成塔的投资乐趣,享受“微笑曲线”。

  要学“微笑曲线”

  基金定投是一种自动投资基金计划,有投资时点分散、平均投资成本的优势。不过,要提高基金定投的报酬率,可用“微笑曲线”理论。

  “微笑曲线”的核心理念在于即使在股市下跌时开始股票基金定投,待股市上涨时仍可获利。鹏华基金人士曾表示,一个人从20多岁开始工作到60岁退休的整个过程中,一般要经历“三重门”:置业、子女教育和退休。因此,投资者在选择定投的基金品种上应该有所侧重。20岁左右的年轻人收入较少,但风险承受能力相对较强,定投组合可兼顾流动性和收益性,所以建议股票基金和债券基金各占50%;对于青年夫妇在为子女教育投资上,考虑到时间较长,因此,在具备相应风险承受能力的前提下,可以适当加大股票型基金投资比例;对于中年人家庭,为自己和爱人制订退休定投计划,应该以稳健为主。

  而且,定投时确定赎回时点很重要。如果正好碰上市场重挫、基金净值大跌,那么之前耐心累计的收益就会大打折扣。采取“微笑曲线”法则,积极型投资者可以在微笑曲线开始上扬到年平均报酬率达15%以上时,伺机获利卖出;稳健型投资者可以在微笑曲线开始上扬到年平均7%时,伺机获利了结;保守型投资者在微笑曲线开始上扬时,就可以伺机获利了结。

  智能定投有好处

  选择基金智能定投,也是增强基金定投收益的好办法。

  目前,绝大多数基金公司和银行都推出了智能定投业务。所谓“智能定投”,就是投资者先设定一个三级或更多级别的金额,例如500元、750元和1000元三个级别。当某一只基金单位净值比上一个上涨或下跌超过一定幅度时,例如2%或5%,则调低或者调高一个级别,直至最低或最高级别的金额,以达到增加投资收益的目的。

  数据显示,基金公司根据过往数据进行的测算,涨跌和均线两种方法都能有效地提高基金定投收益率。只是提高幅度要根据不同情况,有的市场环境下提高的幅度较大,而有的市场环境下,只能轻微提高定投的收益率。而且,一般偏股型基金的周线波动要强过月线波动,投资者适当缩短投资周期,改按月定投为按周定投比较好。

  在不同的市场环境下,也有不同的定投策略。对于先跌后升的市场,应该克服对熊市后期的恐惧心态与牛市初期的恐高心态,坚持投资;在单边下跌市中,投资者应逐步降低成本;在频繁波动市中,投资者应坚持投入,获取较低的平均成本;在单边上涨市中,投资者越早买入,获利空间越大。

  为提升定投投资效果,投资者需要“配置管理”逐年积累下的财富,进行年度资产再平衡。根据市场情况进行大类资产配置的调整,更有可能获得超额收益。 不过,这“智能定投”并没有相应的税率优惠,所以更适合有后端收费的基金,并坚持长期持有。

  加大基金定投正当时

  虽然每位基金投资者的美好愿望都是“高抛低吸”,但实际表现出来的总是“追涨杀跌”,这与美好的初衷背道而驰。理财专家表示,只要流动资金允许,在市场低迷时停止定投是不明智的。不仅如此,在判断市场出现底部区域后,还要加大投入。因为下跌是积累筹码的重要时期,在市场低估的时候勇敢地加大投入,将有效摊低成本,在市场转暖后就会显示出弱市加码的优势。

  显然,关键在于如何判断市场是否已处于底部区域?融通基金理财师为投资者介绍了一种简单、有效的参考方法,即利用“盈利率”(市盈率的倒数)与1年期存、贷款利率的比较,来判断市场的风险程度和可投资性。当盈利率大于1年期贷款利率时,表明市场处于低风险区域,可加大投资,反之,当盈利率小于1年期存款利率,表明市场处于高风险区域,可减少投资。

  2005年1月至今,盈利率指标共有4次提示市场处于低风险区域:第一次是2005年5月至2006年4月(期间经历了998点),第二次是2008年10月至2009年3月(期间经历了1664点),第三次是2010年7月(出现了2009年4月至今的最低点2319点),第四次是2011年5月至今。前三次都被历史证明,盈利率指标较好判断了市场的低风险区域。

  Wind数据显示,截至2011年8月30日,沪深300市盈率13.45,已处于历史低位,盈利率(7.4%)大于1年期贷款利率(6.56%)。据此判断,市场已进入低风险区域,正是加大定投的好时机。

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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