债券型基金、股票型与混合型基金的选择方法,以及指数基金有低估和高估阶段

本文介绍了债券型、股票型和混合型基金的选择方法。关键因素包括:基金排名、规模、公司背景、历史业绩稳定性、基金经理经验和分红记录。对于指数基金,强调了低估和高估阶段的投资策略,通过市盈率和股息率判断买入和卖出时机,并推荐使用指数基金估值官网进行跟踪。

1、债券型基金的选择方法

  • 近3年、近2年、近1年排名都在前25%( 1/4)
  • 基金规模(不能太小)建议20-100亿之间
  • 大品牌大公司(管理国家养老金的基金公司)
  • 过往历史业绩稳定、波动较小
  • 基金经理(资历∶从业超过8年,基金经理任职∶3年以上)
  • 历年是否稳定分红

2、股票型与混合型基金的选择方法

  • 近3年、近2年、近1年排名都在前25% ( 1/4)
  • 基金规模(不能太小)建议20-100亿之间
  • 大品牌大公司(管理国家养老金的基金公司)
  • 过往历史业绩稳定、波动较小(历史收益率稳定)
  • 基金经理(资历:从业超过8年,基金经理任职:3年以上)
  • 基金持仓情况

3、指数基金有低估和高估阶段

  • 低估时开姑定投才能荻得更高的收益
  • 低估买入
  • 高估卖出(预计3-7年一个轮回,也许更长)
  • 看具体基金的市盈率股息率范围
  • 大致参考:
    —般搭数基金市盈率10倍以内买入市盈率大于20倍卖出
    —般指故基金股息率招过3%买入股息率小于1.5%卖出
  • 指数基金估值官网可以查到:中证指数有限公司
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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