证券交易之:纳斯达克市盈率

证券交易之:纳斯达克市盈率


纳斯达克100指数 当前市盈率为47.30。2021年1月25日(当时)其指数收盘点位是13483.29,如今已达21797.65,涨幅为+61.66%。

自2011年4月起,最低市盈率为14.53,出现在2011年8月19日。

自2011年8月19日以来,纳斯达克100指数上涨了998.52%,剔除估值膨胀因素,(指数涨幅/估值膨胀)增长了397.17%,年化增长率约为11.19%。

而从1985年10月至今,该指数未剔除估值膨胀的年化增长率为14.40%。

从长期主义角度,该指数大概率存在泡沫,但泡沫不大,且并非十分脆弱。

纳斯达克100指数的最高估值出现在2000年互联网泡沫时期,当时市盈率达到极高水平,约为85倍。

市盈率从2000年的最高85倍降至2011年的最低14.53倍,降幅达-82.91%,同期该指数点位大概下跌了-57.68%,这意味着该指数(估值缩水/指数跌幅)达到了+43.74%,年化增长率为+3.35%

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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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