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  • 什么是周期性行业周期性行业,就是指受经济周期影响较大的行业,经济低迷,行业亦表现为低迷;经济繁荣,行业也会表现得高涨。一般情况下,周期还可以分为工业类周期和消费类周期。工业类周期行业:有色、煤炭、化工...

    来源:雪球App,作者: 云中无影,(https://xueqiu.com/6897503993/166664109)

    1.什么是周期性行业

    周期性行业,就是指受经济周期影响较大的行业,经济低迷,行业亦表现为低迷;经济繁荣,行业也会表现得高涨。

    一般情况下,周期还可以分为工业类周期和消费类周期。

    工业类周期行业:有色、煤炭、化工、钢铁、石油、工程机械、水泥等

    消费类周期行业:大金融(银行、保险、券商)、房地产、航空、航运、汽车等。

    可以发现周期性行业大部分都是重资产行业,每年都需要计提大量的设备折旧费用,处于景气周期内,对利润的侵蚀不太明显,但在周期低估时却格外显著。

    近些年,随着供给侧结构性改革的展开,落后产能逐渐出清,优势产能越来越集中到头部企业,部分周期行业也迎来了一波持续的景气上升。

    2.如何看待周期行业估值

    企业估值就是对企业未来能够产生的自由现金流的折现值。

    这里我们主要讨论相对估值法中的市盈率和市净率法。

    (1)市盈率计算方法:市盈率=每股市价/每股收益;每股收益=净利润/总股本;

    适用类型:最适用连续盈利的企业;

    优点:计算简单;考虑了价格和收益,反映了投入与产出的关系;涵盖风险补偿率、股利支付率,综合性强;

    缺点:收益为负时,市盈率失去了意义。

    (2)市净率 计算方法:市净率=每股市价/每股净资产;

    适用类型:用于需要大量资产、净资产为正的企业;

    优点:市净率极少为负,适用大多数企业;净资产账面价值较为稳定,不易被人为操控;若各企业会计准则一致,可以用于对比;

    缺点:受会计政策的影响,可能失去可比性;固定资产很少的服务型企业和高科技企业,净资产与企业价值关系不大,市净率失去意义;

    周期行业的估值比较有意思,市盈率处于最低估的时候,反而很可能是行业景气度最高的时候,因为这时候净利润收益基本处于高位。看起来是低PE和低PB,非常便宜,仔细推敲起来反而可能是最贵的。

    3.如何识别周期行业底部?

    以最经典的猪周期为例:

    (1)猪周期概念

    猪周期,本质是利润驱动的生猪供给周期。猪价呈现典型的周期性变化,一轮周期大概持续4年左右。过往经验显示,猪价受需求变化的影响相对有限,主要由生猪供给决定,而后者主要由养殖利润驱动。当生猪养殖利润下降、进入持续亏损时,部分产能退出、生猪供给减少,进而带动猪价修复;随后养殖利润上升,又引发产能扩张、生猪供给增加,猪价再度下跌,养殖利润下降,如此循环。

    生猪养殖进入 持续深度亏损后,新一轮猪价上涨周期开启

    (2)再选取牧原股份、天邦股份为例,主要考虑营收中生猪养殖业务占比相对最大。

    结合(1)中近20年的生猪均价走势,我们可以看到最近10年中,2014年和2018年处于猪周期的低谷,包括头部企业盈利都大幅降低,甚至逼近亏损。2011年和2016年周期达到顶峰。

    (3)结论

    周期行业周期底部的特征就是行业龙头盈利能力大幅下降,甚至开始亏损或者连年亏损。

    这个时候,龙头企业利用自身强大的行业地位和现金流依然能够存活下来,并逆势扩张。小企业由于现金流弱,开始大量出清。供需情况开始逐渐逆转,行业景气度随着产品的短缺和价格的上涨开始显著上升,新一轮轰轰烈烈的周期行情正式到来,然后周而复始。

    周期行业的顶峰特征往往伴随着产能的巨大释放和价格的持续下滑。

    声明:本文仅作为学习交流使用。

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  • 生命周期概念

    2021-04-25 08:53:12
    周期这个词本身不难被理解,指代的是一个时间的概念. 周期在百度百科中的解释:若一组事件或现象按同样的顺序重复出现,则把完成这一组事件或现象的时间或空间间隔,称为周期. 看上面的内容可能还有些模糊绕口,那么...

    作者引言

    或许现在的你对生命周期还不是非常的了解,甚至是一无所知,那接着看下去,或许你会学习很多。


    生命周期的解释

    把生命和周期拆开来理解或许会更轻松.

    生命指生物所具有的活动能力,换成编程中的理解就是,这个函数还在执行,这个变量还能被调用到值,这就是生命.

    周期这个词本身不难被理解,指代的是一个时间的概念.

    周期在百度百科中的解释:若一组事件或现象按同样的顺序重复出现,则把完成这一组事件或现象的时间或空间间隔,称为周期.

    看上面的内容可能还有些模糊绕口,那么现在带入到编程中去理解.

    当一个函数被执行到执行完成的这一过程就被称之为周期,变量也是一样的,当它被声明到销毁的这一个过程也被称为周期,其它的就不一一介绍,自行了解深入.


    理解JavaScript中的生命周期

    选择JavaScript仅仅只是为了更好举例子,和就近原则(语言熟悉性),同时也希望在评论中能够获得更多小伙伴关于其它语言中生命周期的解释.

    一个 for 循环它在生命周期是多久?

    从第一次的执行到执行结束,它的使命就已经结束了

    同时去理解 if 也不困难,当它被判断后执行 if 语句中的代码块后它的生命周期就此结束.

    同时也有像 typeof 这些拥有返回值的函数,他们的生命周期是什么呢?

    当然是从函数被执行到得到返回值的过程啦


    暂且就先说这么多啦~ 有什么需要补充的请在评论区进行补充

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  • 生活中,我们在图像获取过程中由于电子元件等许多因素而经常会引入了周期性噪声,它的解决虽然思路简单,但涉及的环节和细节较多,有必要针对此类问题做进一步详细和深入的研究。本文就是对数字图像中的周期性噪声.....

    摘要:图像增强是数字图像处理相对简单却最具艺术性的领域之一,其目的是消除噪声,显现被模糊的细节或突出感兴趣区域。经常采用的手段分空域和频域两类,其中频域更是给我们提供了不同的视角,简化了许多复杂的算法。生活中,我们在图像获取过程中由于电子元件等许多因素而经常会引入了周期性噪声,它的解决虽然思路简单,但涉及的环节和细节较多,有必要针对此类问题做进一步详细和深入的研究。

    本文就是对数字图像中的周期性噪声用相关的方法进行处理。既采用了传统的方法,例如空域滤波以及频域滤波的算法,又采用了这些年来发展较好的滤波算法,即小波去噪算法。空域滤波算法去噪的关键在于操作模板的选择,频域滤波算法在于截止频率的选择。相比于传统的方法来说,小波算法发挥了更加好的有优势。在实际运用中,小波算法与传统方法联合运用去噪也是不错的选择。

    关键词:周期性噪声  空域滤波  频域滤波  小波去噪算法

    目录

    摘要

    ABSTRACT

    1引言-1

    2图像去除周期性噪声算法研究-2

    2.1 图像周期性噪声概念-2

    2.2 空域滤波算法去噪-2

    2.2.1平滑滤波器-3

    2.2.2 中值滤波器-4

    2.3频域滤波算法去噪-6

    2.3.1 傅立叶变换-6

    2.3.2 理想低通滤波器-8

    2.3.3巴斯特低通滤波器-8

    2.3.4 同态滤波器-9

    2.4小波算法去噪-11

    2.4.1小波变换概述-11

    2.4.2离散小波变换-11

    2.4.3小波去噪方法-14

    3基于Matlab去除周期性噪声算法仿真-16

    3.1给彩色图片中加入周期性噪声-16

    3.2空域滤波方法仿真-17

    3.2.1平滑滤波器方法仿真-17

    3.2.2中值滤波器方法仿真-18

    3.3频域滤波方法仿真-20

    3.3.1理想低通滤波方法仿真-20

    3.3.2巴斯特低通滤波器方法仿真-21

    3.3.3巴斯特滤波器+同态滤波器方法仿真-23

    3.4小波去噪算法仿真-24

    3.4.1硬阈值法去噪-24

    3.4.2软阈值法去噪-25

    3.4.3独立阈值去噪-25

    3.4.4硬阈值处理+中值滤波处理-26

    4结论-28

    致谢-29

    参考文献-30

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  • 周期性边界条件

    千次阅读 2021-04-06 16:17:52
    其三就是周期性边界条件, 一定要想明白, 不管是写参数还是写程序都得经常敲敲脑瓜子. 今天我们就来谈谈这个periodic boundary condition. 我们直到今天, 仍然只能模拟一个很小的体系. 一方面, 哪怕是前两天报道了一...

    在我刚开始做模拟的时候, 我老板说别的你可以不知道, 有几个原则必须烙在你的脑子里, 稍一不注意就会完犊子. 其一是我们能模拟的体系\元胞\盒子非常非常小, 比你想象中的最小的还要小; 其二是我们能模拟的时间跨度非常非常短, 分析数据的时候一定要提醒自己; 其三就是周期性边界条件, 一定要想明白, 不管是写参数还是写程序都得经常敲敲脑瓜子.

    今天我们就来谈谈这个periodic boundary condition.

    我们直到今天, 仍然只能模拟一个很小的体系. 一方面, 哪怕是前两天报道了一个对有着两亿个原子的动力学模拟, 实际上还是没有质的变化; 另一方面即便我们可以倾尽家产, 包下太湖或者微光, 可以, 但没必要. 我们通常认为, 对于一个极小元胞的模拟, 就能反映出整体的特征趋势, 剩下的工作应该用你聪明的大脑来展开.

    考虑一个极小的立方体液滴单元, 里面有一千个原子. 其中有 个在内部, 可以看作完全处于液体环境中, 而剩下的接近一半, 都在这个单元的表皮上, 显然不会有着相同的性质. 即使是到了 个原子这样一个量级, 仍然有接近6%有着不同的性质. 而我们所取得这个液体单元, 必须要是对宏观普适的抽样, 那么怎么做呢?

    这个问题可以通过由Born and von Karman 在1912年提出的周期性边界条件来克服. 第一种说法是, 就是我假想空间中有无数个相同的液体元胞的展开, 在立方体边界上的微粒, 依然可以受到邻近的元胞的作用. 第二种说法, 临近的元胞都是本体的镜像. 落实到实处就是, 一个微粒运动出了盒子, 将从盒子的另一边再穿进来. 有点像小时后玩的贪吃蛇吧.
    在这里插入图片描述

    如此一来, 盒子便没有了边界, 也没有了在表面的粒子, 这样的盒子很容易地用坐标的形式表现出来, 不用去储存真实的坐标. 但是我们仍有办法, 去得到这个元胞在真实体系中展开的情形. 折算到盒子内部坐标通常称之为wrap, 而按真实展开的叫做unwrap.
    有个非常关键的问题是, 这个非常小的无限循环的小东西, 能不能和宏观的系统有着相同的性质? 这取决于分子间作用力的范围和所考察的范围. 概括的说, 对于短程的强相互作用, 作用力距离不能超过盒子的一半. 这可能有一点抽象, 请看好Fig1.13, 如果粒子1的作用力距离超过一倍的盒子长, 那么会出现粒子自己对自己作用, 这显然是make sense的; 如果超过一半的盒长, 那么对于某些粒子, 粒子1在正方向将会对其作用一次, 从反方向同样会再次对它作用, make no science sense. 这个就是最小镜像原则(minimum image convention), 任意一个粒子的作用力仅被计算一次.

    对1来说, 5仅仅被计算了一次, 而不是两次对于长程作用力, 会有特殊的方法和技巧, 比如Ewald和PPPM, 去避开这些影响, 我们以后会谈到这个话题.

    不管前面说的怎么好, 经验告诉我们, 周期性边界条件还是会对热力学平衡和结构性质产生微弱的影响. 如果条件允许, 应该尽可能增加模拟的规模. 涉及到PBC的计算. 这里我们就不去考察rhombic dodecahedron这样复杂的元胞了, 就以立方体为例, 讲一下思路. 要注意的是, 计算坐标和计算距离是有所不同的.

    这里盒子是放在原点, 边长为L的立方体.计算坐标时, 我们不但想知道其在盒子中的位置, 也想知道实际上它跑到哪去了, 这个数据可以用来计算扩散等参数. 这时我们需要引入一个image flag的概念.

    这个值代表着原子穿出盒子的次数, 正方向穿出image flag+1, 反方向-1.当微粒从正方向跑出盒子, 那就意味着它跑进了下一个盒子, 坐标值将大于L. 此时应该减去L的值, 将其wrap进盒子, 同时image flag+1;

    如果从反方向跑了出去, 那就需要加一个L让他wrap进盒子, 同时image flag-1.计算距离时分为两种情况, 仅仅计算wrap体系中两个微粒间作用力, 那么就有, coord1-coord2.

    如果这个距离大于1/2L, 那L减去这个距离;

    如果小于-1/2L, 那就需要加上L. 总之很简单, 在纸上画个坐标轴取个特殊值就能搞明白.

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