ETF基金投资标的和策略

沪市:上证50ETF(510050)、 红利ETF(510880)、上证180ETF(510180) 
深市:深市100ETF(159901)、中小板ETF(159902) 

华泰300ETF:510300
嘉实300ETF:159919

定投策略
510500和510300每周五快收盘调一次仓,选择4周来涨幅最大的ETF全仓切换,并持有一周。下周五依法炮制,如果两只ETF4周累计涨幅为负,选择空仓。

短期债基:
000128大成景安短融A
070009嘉实超短债
000394融通通源短融A

年化20%的投资方法:
盈利收益率就是市盈率的倒数。
例如市盈率是10,那么盈利收益率十分之一,也就是10%。
买入规则:
一,盈利收益率要大于10%
二,盈利收益率要在国债利率的两倍以上。
卖出规则:
盈利收益率小于市面低风险投资品种(例如国债收益率),此时卖出基金。


etf投资标的:
H股指数 510900
上证50指数 510050
恒生指数 159920
红利指数 510880

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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