25、加密货币投资与初始代币发行(ICOs)全解析

加密货币投资与初始代币发行(ICOs)全解析

1. 常见投资策略

在投资领域,有几种常见的策略,它们不仅适用于传统金融市场,在加密货币投资中也有广泛应用。
- 买入并持有(Buy and Hold) :也被称为仓位交易,投资者购买金融工具后长期持有,期望其价值随时间逐渐增长。这种策略基于长期来看金融市场即使存在一定波动也能提供合理回报率的观点。频繁进出市场往往难以获得理想回报,尤其是对于小型或缺乏经验的投资者而言。买入并持有策略具有成本效益,因为交易次数少,能减少经纪费用和买卖价差等成本。此外,在许多司法管辖区,长期资本利得税可能较低,甚至在某些情况下(如投资者去世)无需缴税。沃伦·巴菲特就是这种策略的倡导者,他通过在公司被低估时投资积累了巨额财富。
- 价值投资(Value Investment) :价值投资源于本杰明·格雷厄姆和大卫·多德在1928年于哥伦比亚商学院传授的投资理念,并在他们1934年的《证券分析》一书中得到进一步发展。其核心是购买价格低于内在价值的证券,本杰明·格雷厄姆将市场价格与内在价值的折扣称为“安全边际”。受查理·芒格的影响,沃伦·巴菲特在过去25年里扩展了价值投资的概念,更注重以合理价格寻找优秀公司,而非仅仅追求低价的普通公司。

2. 加密货币投资类型

当前加密货币投资主要分为两种类型:自主投资和指导投资。
- 自主投资(Self - Investment) :这是目前加密货币行业最常见的投资方式。与股票、债券或大宗商品投资不同,加密货币市场可供投资者选择的成熟基金、ETF和指数较少,因此投资者往往需要自行

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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