弄懂这20个问题再炒股!

假如你有100万,收益100%后资产达到200万,如果接下来亏损50%,则资产回到100万,显然亏损50%比赚取100%要容易得多。

1.关于收益率

假如你有100万,收益100%后资产达到200万,如果接下来亏损50%,则资产回到100万,显然亏损50%比赚取100%要容易得多;

2.关于涨跌停

假如你有100万,第一天涨停板后资产达到110万,然后第二天跌停,则资产剩余99 万;反之第一天跌停,第二天涨停,资产还是99万元;

3.关于波动性

假如你有100万,第一年赚40%,第二年亏20%,第三年赚40%,第四年亏20%,第五年赚40%,第六年亏20%,资产剩余140.5万元,六年年化收益率仅为5.83%,甚至低于五年期凭证式国债票面利率;

4.关于每天1%

假如你有100万,每天不需要涨停板,只需要挣1%就离场,那么以每年250个交易日计算,一年下来你的资产可以达到1203.2万,两年后你就可以坐拥1.45亿。

5.关于每年200%

假如你有100万,连续5年每年200%收益率,那么5年后你也可以拥有2.43亿元个人资产,显然这样高额收益是很难持续的;

6.关于10年10倍

假如你有100万,希望十年后达到1000万,二十年达到1亿元,三十年达到10亿元,那么你需要做到年化收益率25.89%。

7.关于补仓

如果你在某只股票10元的时候买入1万元,如今跌到5元再买1万元,持有成本可以降到6.67元,而不是你想象中的7.50元;

8.关于持有成本

如果你有100万元,投资某股票盈利10%,当你做卖出决定的时候可以试着留下10万元市值的股票,那么你的持有成本将降为零,接下来你就可以毫无压力的长期持有了。如果你极度看好公司的发展,也可以留下20万市值的股票,你会发现你的盈利从10%提升到了100%,不要得意因为此时股票如果下跌超过了50%,你还是有可能亏损;

9.关于资产组合

有无风险资产A(每年5%)和风险资产B(每年-20%至40%),如果你有100万,你可以投资80万无风险资产A和20万风险资产B,那么你全年最差的收益可能就是零,而最佳收益可能是12%,这就是应用于保本基金CPPI技术的雏形;

10.关于做空

如果你有100万,融券做空某股票,那么你可能发生的最大收益率就是100%,前提是你做空的股票跌没了,而做多的收益率是没有上限的,因此不要永久的做空,如果你不相信人类社会会向前进步;

11.关于赌场赢利

分析了澳门赌客1000个数据,发现胜负的概率为53%与47%,其中赢钱离场的人平均赢利34%,而输钱离场的人平均亏损时72%,赌场并不需要做局赢利,保证公平依靠人性的弱点就可以持续赢利。股市亦如此。

12.关于货币的未来

如果你给子孙存入银行1万,年息5%,那么200年后将滚为131.5万,如果国家的货币发行增速保持在10%以上(现在中国广义货币M2余额107万亿,年增速14%),100年后中国货币总量将突破1,474,525万 亿,以20亿人口计算,人均存款将突破7.37亿(不含房地产、证券、收藏品及各类资产)。如果按此发行速度货币体系的崩盘只是时间问题,不只是中国乃至全世界都面临货币体系的重建。货币发行增速将逐步下移直至低于2%,每年20%的收益率到那时候中国人才会意识到真不容易。

13.关于投资成功的概率

如果你投资成功的概率是60%,那么意味着你连续投资100次,其中60次盈利,40次亏损。如果你把止盈和止损都设置为10%和-10%,那么意味着最终的收益率是350%(1.1^60*0.9^40=4.50)

解读:是的,小伙伴,已经亮瞎你的眼了吧,3.5倍的收益率!而接下来你需要思考的是你怎么能保证你的胜率是60%呐,不要想当然,这个成功率对于多数人来说也是几乎不可能达到的。

14.关于止盈止损

索罗斯说过他不在乎胜负的概率,而期望盈利的时候比亏损时候能多赚一些。假设我们每次止盈是10%,每次止损是-5%,那么连续投资100次,假设胜负概率是50%,那么意味着你最终的收益率是803.26%(1.1^50*0.95^50=9.0326)

解读:是的,你没有看错,收益率是800%。前提是你可以坚决的止损和止盈,其次你能保证50%的概率能到达更多的止盈机会吗?

15.关于正态分布

这个世界上很多事物都呈现正态分布,比如天才和蠢蛋的比例很少,多数的庸庸碌碌的大众,也比如社会财富的分配,富人和穷人也呈现正态分布,人类的身高、体重等等太多的事物都呈现正态分布。无论牛熊市,所有股票的涨跌幅和大盘相比也会呈现正态分布,能沅超越指数上涨的股票最终只是少数。当你想取得超额的时候,一定是你某项因素或是某项能力也同样达到了正太分布的那偏正的极小区域。如果你没有这样能力,该怎么办呐?当然了,命好是投资的核心竞争力,但不要忘记,命运好坏也会是正态分布的。

16.关于马太效应

土豪账户1亿元本金,屌丝账户10万元本金,土豪一年收益10%,屌丝一年收益率100%。年底时土豪账户1.1亿元,屌丝账户20万元,双方差距又拉大了990万元。当你的本金和别人不是一个数量级时,你很可能并不知道对方是怎么想的。

17.鸡和兔子的数学题

问鸡和兔子18只,一共46条腿,问鸡多少只?兔子多少只?

解读:常规的思考方式是鸡为X,然后兔子是18-X,在设一元方程求解。而超凡的思维是让所有鸡和兔子都抬起两条腿,这样一共抬起18*2=36条腿,还剩下10条腿都是兔子的,因此兔子是5只,鸡有13只。所以你要相信在同样的股价数据面前,有些人是和你思考方式完全不一样的。

18.关于稳健投资

投资者A和B,A取得连续两年收益第一年10%,第二年50%,B保持了两年每年30%的收益率,问两年后谁的收益率高。

解读:结果是B两年69%的收益率高于A两年65%,高出了4个百分点,很简单的一道题只为告诉大家稳健投资不等于低收益,而是为了保证最终获得更高收益率的确定性更强。

19.关于交易频率

按照佣金万五,印花税千一计算,一年10倍的换手率,意味着交易成本是(0.05%*2+0.1%)*10=2%。当对于每周就要大换仓的小伙伴们,一年的交易成本已经超过了10%,你还没有借到杠杆资金,去付出了比杠杆资金更高的资金成本。Nuo zuo nuo die,除非你有强大的获利本领,否则降低你的交易频率,要不然你会把股市的平均收益都捐给券商和政府。

20.关于量化投资

所谓量化投资就是建模型,导数据,控制风险,自动交易。更恰当的比喻是找对象这件事情,我们自己做的多数是定性投资,包括两个流派:基本面分析和技术分析。前者参考教育、收入、家庭、性格诸多因素,然后挖掘白马大蓝筹,长期持有一辈子,后者如今越来越流行,因为这就是个看脸和feel的年代。而父母在这件事情往往是坚定不移的“量化投资者”,他们限定了本地户口、经济宽绰、父母健康、人品良好、有住房(大于100平米无贷款)、离婚丧偶直接OUT等等的一系列指标,然后赋予不同的权重,当满足条件的时候便会积极的要求执行交易。至于那种方式能够幸福呐?见仁见智吧。唯一的区别量化可以高频交易,结婚这件事最好就一次。

转载于:https://www.cnblogs.com/kzd666/p/5647769.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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