基金定投 ,教你五招

         基金定额投资简称基金定投,投融资专家孙多洋老师在投融资培训课上讲到,最近,在基金公司与银行的推荐下,有“懒人理财”之称的基金定额投资逐渐受到不少投资者的追捧,但实际上很多朋友对其具体如何操作了解并不多。
  
  孙多洋老师说,基金定投可选择直接在基金公司委托,也可在银行,现在一般投资者都选择后者,所以着重从银行渠道对基金定投作一些介绍。
  
  第一招,选择一家成本低、方便的银行。现在很多银行开征银行卡年费、小额账户管理费,基金定投是一项类似于“零存整取”的小额长期投资方式,如果不能选择一家这方面有所免除的银行,每年不定期还要扣减这些费用,肯定不划算。方便也是非常重要的一个考虑因素,投资者可适当选择就近且服务优质的网点,建议可以多考虑本单位工资代发行或平时办理理财业务较集中的银行。
  
  第二招,尽量使用快捷的个人网上银行。网上银行的资金安全问题曾使很多投资者望而却步,但作基金定投大多并不需要开通网上转账功能,所以有这方面担心的朋友大可放心。银行渠道的基金定投既可在柜面受理,也可在网上受理,相对于柜面受理而言,网上银行查询方便,修改定投的品种、金额、周期、分红方式以及委托赎回也极为快捷。现在很多银行开通了免费的账户变动短信通知服务,建议开通个人网上银行时也同时定制短信通知服务。
  
  第三招,确定适合定额投资的基金品种。这一两年知道基金的人越来越多,可是很多人并没有将风险较低的债券型基金、货币型基金与波动较大的股票型基金区分开来,所以作定投时基金品种选择意识并不强。基金定投作为一项长期纪律性投资,有利于摊低股票型这类价格波动较大的基金平均买入成本,而对本身波幅较小的债券型与货币型基金作用并不明显。因此,建议基金定投时多考虑价格波动较大的股票型基金,避开波动性较小的债券型或货币型基金。
  
  第四招,注重基金公司信誉与整体业绩。基金定投是一项马拉松式的投资,常言道,“路遥知马力”,一个基金公司的信誉直接决定了这一马力的大小与持续性。如果说择时投资还允许有修正的机会,而定投本身就是为了避免过多掺入人为因素而作的纪律性投资,所以一开始就要审慎地选择一家信誉良好的基金公司。投资者的口碑、行业中的形象与地位、行情突变时基金公司的公告与行为一致性都是衡量一家基金公司信誉的重要标志。另外就是一家基金公司旗下基金的整体业绩表现,大部分产品表现较好,反映出基金公司整体较高的管理水平与团体协作能力,同时这也能较好说明该公司产品间较难存在利益输送这些暗箱操作。
  
  第五招,也是最为关键的一步,这就是明确目标、长期投入。基金定投的目标一般都不外乎以下几种:刚步入社会的年轻人强制储蓄、积累房产首付或新婚支出,中年父母为子女准备的高等教育基金或第一笔创业基金,当然也包括自己的换房资金、养老金等。这些目标都是中长期目标,但市场风云变幻,诱惑很多,能否咬住青山不放松、持之以恒坚持下来非常关键。既然选择了基金定投,从一开始也就选择了不选择时点、不辨别市场环境,这也就是定投的魅力所在。
  
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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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