华哥日记 - 实际上买房的确等于创业

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早上看到一则新闻《4成上市公司年利润不及一线城市一套房》第一反应就是这种业绩股市还要继续跌,第二反应是媒体又夸大了,按标题理解四成上市公司利润应该不到1500万,进去一看实际数据是5500万;媒体果然是媒体。

媒体虽然夸大了房价,但实际上买房的确等于创业,优质的房子等于卡死了创业成功者的华容道,创业成功率极低,而那些拼的你死我活最终崭露头角的胜利者还是得去买房,上海,深圳,北京很多高价房源都是给上市公司高管股东卖了二级市场的股票去换房子。你创业牛逼是吧,我房东更牛逼,你成功了得分我一份,而房东要做的只是在你创业的同期贷款买入优质房子即可。

数据参考:2006年南京河西西堤国际楼盘开盘价格5000元,截止本月成交价46000元,当年买入100平,总价50万,首付3成,实际支付15万;今天市值460万,利息和租金相抵,实际收益445万,投资回报30倍,如果当年你投资150万,现在收益4450万,有多少人十年前做生意投资150万,如今能有如此回报?(此小区为南京涨幅最高小区,就算其它小区打个折也不会太差,如果北上深的话随便一个小区都有这个回报)

所以我的三元理论,实业(现金流)-股市债市(低风险套利)-房地产(财富沉淀)是绝对牛逼的,哈哈!


转载于:https://www.cnblogs.com/kenshinobiy/p/5220502.html

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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