投资回报率,止损率

一.投资回报率

投资回报率(ROI),英文名为Return on Investment ,缩写为ROI。

投资回报率(ROI)= (税前年利润/投资总额)*100%。

 

1.房子的回报率是咋算出来的?

:回报率有很多种算法,最简单的一种就是就是用你的每月1200月租乘以12个月算出一年的得到14400元,然后再用一年的回报除以你购房的款项60万元,得到的就是回报率,但是貌似算了一下,你这套房子的投资回报率相当低啊才2.4%啊。我这么算还没算你是不是贷款,每月还贷利息多少,是不是有物业费物业费用是多少。你自己算算吧。

 

二.止损率

止损也叫割肉,是指当某一投资出现的亏损达到预定数额时,及时斩仓出局,以避免形成更大的亏损。

2.1盈利出货点

下跌过多-》短线变长线,失去其他市场机会-》设置止损点,一般5%-10%

上涨过多-》盈利出货点

 

三.怎样平衡设置一只股的止损点和盈利出货点?

:首先,停损原则是:"一次赚的要够赔三次。"为什么要定这样一个原则,其实道理很简单,因为我不可能百分之百选对上涨的股票,因此,在选错股票时,必须防止股价下跌对既得利润和本金的侵蚀。采用该原则时,只要我的选对率在25%以上就可以轻松实现资金的增值,而25%的准确率对于很多投资者来说是可以达到的。然后在该原则下,我设定每次赚钱时的最小获利率为10%,顺势得出每次的最大赔率不应超过3.3%,当亏损大于这一比例时,立刻止损卖出。最后,还必须将该方法与形态分析相结合,在市场趋于活跃(成交量温和放大、市场热点不断涌现)的情况下才择股操作,以尽量减少出错的概率。

3.2 盈利点出货原则

其次,设置盈利点出货原则是:"设定目标位而不是跟着行情走。"即当选对上涨股时在预定目标位果断获利了结,落袋为安,不受盘面趋势所左右。之所以要这样做,是因为我一直认为,只有真正把赚钱的股票卖出才是真的赚了钱,否则帐面利润再多也只是一个虚数,有很多强势上涨的股票就是在毫无先兆的情况下突然反转的,如前期的轻纺城、琼能源等。为了保障帐面利润不化为乌有,我就运用了上述原则。

3.3 止损点和盈利出货点实操经验

实际操作中,我设定股票的最小获利率为10%,股价一旦达到该目标,立刻出手50%的仓位,之后获利率每上涨5%,盈利出货点位相应提高2%,一旦股价回档到最新盈利出货点位,立即全部出货。运用该方法使我可以在稳获10%利润的基础上又能尽量多得利润,投资者若对此感兴趣,不妨一试。需要强调的是,以上两条原则在操作中必须同时结合运用,且主要针对短线操作,投资者可根据自身特点和当时市场实际情况对目标位加以修正。

 

总结:"凡事预则立,不预则废",在诡秘多变的股市面前,投资者若想保住赢家的地位,每次买卖前都应制定好周密的操作计划,并严格按计划执行,防备可能发生的意外,学会停损和设置盈利出货点无疑是我们迈向成功的重要一步。

转载于:https://www.cnblogs.com/panxuejun/p/9970681.html

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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