加息之后

 

前天上网时,例行看了看财经新闻,大大的标题告诉央行大动作了,存款加息0.27%, 同时银行存款准备金率再加0.5%,我的心一下子沉下来,开始反悔了。

在内心的挣扎三四个月后,上证指数上涨了1000点,在5月10号买入一些富海通精选后,5月15号大跌3%, 随后的快速拉回让我觉得在4500点之前股市跌不下去,于是又买了一些。

周六的加息让我后悔了,我常问自己为什么不能沉往气,我考虑着如何在周一赎回自己的基金,想着如果周一跌的太厉害就不先赎回,周二再赎。我忐特不安的等待周一的曲线。

周一早上我的心情早已平静下来,9:40,上证下跌到3900, 但已经可以看到在回调,11:30时已经完全回调了上周五的水平。我长长的舒了口气,下午上涨到4070点了,这种大难不死的行情,我确信这一波的好行情近期是跌不下去了。

晚上看到CCTV2的报道,大家沸沸扬扬,一副热气腾腾的景象,平时小心勤慎的要大家注意风险的主持人也不好意思告诉大家看空了。

明天加满仓!

 

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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