个人投资者的最大优势

在股市里面,个人投资者相对机构来说最大的优势就是时间。

投资的本质是找到一家好公司,持有他们的股票,做他们的股东,跟随这家公司一起成长。

所以个人投资者最优的投资策略就是在低位买入好公司的股票,然后就不再关注,不要盯盘。股价虽然会涨涨跌跌,但是它一定是围绕着公司的价值基准线上下波动,其余的,无非是一个波动幅度的问题,在牛市,就向上偏离基准线远一些,在熊市,就向下偏离基准线远一些。只要这家公司能持续盈利增长,那这个价值基准线一定是不断向上的,你也就跟随着这家公司一起盈利。

那为什么说个人投资者最大的优势是时间呢?

因为机构投资,一旦他们的产品跌到了一定的幅度,用户一定会大量赎回,以及,如果他们的产品亏损率在某一时段内达到了30%,他们就必须清盘,这些因素决定了他们没有办法真正做到淡定,他们要考虑很多技术因素。

但是个人投资者就不一样了,他们可以不在乎某只股票一段时间内的波动,从而实现长远的胜利。

举个简单的例子,如果你手上有闲钱,650元买入茅台,在18年熊市中,茅台股价最低的时候跌到了477,你的亏损幅度达到了26.6%,如果你相信茅台是一家好公司,你就不会在意这个股价的回撤,一直持有到今天,股价1700。

可惜人性厌恶亏损,希望赚更多、更快的心态就决定了,很多人忽略了自己真正的优势,反而落入到了与机构和专业人士去比拼技术分析的陷阱。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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