2007年10月的大盘深幅调整及预测

本文分析了股市近期的连续下跌趋势,并预测在奥运前市场有望回升至一万点。文章认为当前的深度调整是为了打下更坚实的基础,并建议投资者耐心等待更好的入市时机。

 

不知不觉大盘已从10月份开始,绵绵不绝地跌了快俩月了,原本估计11月24日之前能达到4600-4700附近(此点位是大家投资基金的最佳时机!),但照此下跌速度重新估算,恐怕又得再拖2-3周才能达到原先预计点位。

此次大盘深幅调整其实不是偶然,而是必然。依据目前国内发展大事,预测奥运前夕大盘走高至壹万点不成问题,而要达到这个目标,前期基础要求更加扎实才行,故此次深幅下挫,不光为了调整人气以及价值回归,更是为奥运前的中国经济展示做铺垫。

此期间,多数人喜欢贸然抄底,我不反对,因为是个人意愿,只要他(她) 们能够承受它所带来的风险就OK!

我只想建议大家等待时机,让大盘跌得快一些。要知道,股市跌的快,涨得也快啊!“跌跌”不休的2000-2006年,相信大家仍记忆犹新!

 


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(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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