㈠ 股票中盈亏比例(%)为-100.00是什么意思
你这是指新股申购吧,资金被冻结了,但股票市值显示为零(因为没确认是否中签,而且新股尚未上市交易),所以盈亏比例是-100.00,很正常。新股申购后T+3日就确认了,中签的显示股数,没中签的资金退回账户。
㈡ 如何用大数据炒股
方法/步骤
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下载,安装app。 网络搜索 网络股市通,并根据手机选择版本安装(安卓的安装安卓的,iphone安装ios版本)
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安装,app这个不多说了。打开app,界面如图所示。可以看到有自选股、资讯、智能选股、行情、我 五个标签页,自选股、行情和“我"就不多说了,炒股的都知道,我们主要要看的是 资讯和智能选股两个标签页的内容
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打开“资讯”,里面是根据网络大数据筛选出来的一些可能对股市有比较大影响的新闻。虽然现在新闻到处都能看到,但是对于股市新手来说,分辨哪些新闻比较重要是一件十分困难的事情,我一般是看这里的概念热点,对于追热点非常有用。
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下面介绍最最有用的“智能选股”,打开,可以看到有“最新热点”、“异动个股”、“优选公告”3项
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最新热点,这里综合了最近搜索最热的话题新闻,并且列出了相关的股票,非常有价值,可以据此布局;
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异动个股,这里整理出了盘中资金变化较大,有可能大涨大跌的股票,适合作参考
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优选公告,这是我最看重的地方了。 新手对于上市公司的公告,看不懂,看懂了也不知道对于股票走势有什么影响。而这里则根据历史数据,统计出了该股票同类公告引起的涨跌,很准的。
㈢ 股票市场里有没有人能利用大数据挣钱获取超额利润…
大数据是国家决策用的。炒股也就是参考。
股市里每天都有的涨有的跌,同行业也是这个涨那个跌,这个涨得多,那个涨得少。
某个行业好并不代表行业所有股票都好。
㈣ 大数据股票有哪些
大数据概念股 : 就主题投资而言,"大数据"概念2012年有望成为具有较强冲击力的新主题,大数据概念实际上是从海量数据有效利用的角度对云计算、物联网等概念的综合,更加准确地抓住了云计算、物联网的本质,以数据处理和数据中心建设与运维为主要业务的公司是最为贴切的投资标的。 "大数据"产业链条包含了从数据生成、数据存储、数据处理和数据展示等多个环节。完整的生态系统还应当包括大数据处理结果的应用。 "大数据"时代更多的商机来自于应用,我们认为国内企业有机会获得较大的发展空间。与大数据相关的投资标的有以下几类。 第一类是与海量数据的存储和处理相关的公司,关注拓尔思、美亚柏科、恒泰艾普、潜能恒信、天泽信息。 第二类是与数据中心建设与运营维护相关的公司,包括荣之联、天玑科技、银信科技。 第三类是与视频化应用相关的公司,包括视频监控业务为主的海康威视、大华股份、威创股份、华平股份。 第四类是与智能化和人机交互概念相关的公司,关注科大讯飞、用友软件、东方国信等。 (南方股票频道)
㈤ 大数据时代应该如何投资股票
给一篇关于【如何使用大数据进行A股行业投资】的教程给你参考一下~
好的投资,首先是选好行业
红杉资本曾经有一条著名的投资经验,大意是:好的投资,首先是选好赛道,其次是赛道上的选手。对于每天活跃于资本市场上的投资者而言,赛道所指的正是你正在投资、或者将要投资的那家公司它所在的行业,更直接的说,你投资于什么行业,投资于这个行业的哪家公司,决定了你最终能获得什么样的收益表现。
那么,红杉资本的这条投资经验是否适用于A股市场,并给我们带来可观的投资收益呢?本文试图通过量化分析和交易回测来验证这一投资模式是否真正有效,所采用的数据取自于聚宽数据出品的JQData本地量化金融数据,通过梳理出自2010年以来A股市场上不同行业的发展情况,进一步构建出一个优质行业龙头组合,观察其从2015年股灾至今的收益表现。最终发现,这样一个优质行业的龙头组合,从股灾至今大幅跑赢了上证指数和沪深300指数高达30%的以上的收益率,可以说是超乎预期的。以下是具体分析过程。
2010 ~ 2017 沪深A股各行业量化分析
在开始各行业的量化分析之前,我们需要先弄清楚两个问题:
第一,A股市场上都有哪些行业;
第二,各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现如何?
第一个问题:
很好回答,我们使用JQData提供的获取行业成分股的方法,输入get_instries(name='sw_l1')
得到申万一级行业分类结果如下:它们分别是:【农林牧渔、采掘、化工、钢铁、有色金属、电子、家用电器、食品饮料、纺织服装、轻工制造、医药生物、公用事业、交通运输、房地产、商业贸易、休闲服务、综合、建筑材料、建筑装饰、电器设备、国防军工、计算机、传媒、通信、银行、非银金融、汽车、机械设备】共计28个行业。
第二个问题:
要知道各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现,我们首先需要知道各行业在各个年度都有哪些成分股,然后加总该行业在该年度各成分股的总营收和净利润,就能得到整个行业在该年度的总营收和总利润了。这部分数据JQData也为我们提供了方便的接口:通过调用get_instry_stocks(instry_code=‘行业编码’, date=‘统计日期’),获取申万一级行业指定日期下的行业成分股列表,然后再调用查询财务的数据接口:get_fundamentals(query_object=‘query_object’, statDate=year)来获取各个成分股在对应年度的总营收和净利润,最后通过加总得到整个行业的总营收和总利润。这里为了避免非经常性损益的影响,我们对净利润指标最终选取的扣除非经常性损益的净利润数据。
我们已经获取到想要的行业数据了。接下来,我们需要进一步分析,这些行业都有什么样的增长特征。
我们发现,在28个申万一级行业中,有18个行业自2010年以来在总营收方面保持了持续稳定的增长。它们分别是:【农林牧渔,电子,食品饮料,纺织服装,轻工制造,医药生物,公用事业,交通运输,房地产,休闲服务,建筑装饰,电气设备,国防军工,计算机,传媒,通信,银行,汽车】;其他行业在该时间范围内出现了不同程度的负增长。
那么,自2010年以来净利润保持持续增长的行业又会是哪些呢?结果是只有5个行业保持了基业长青,他们分别是医药生物,建筑装饰,电气设备,银行和汽车。(注:由于申万行业在2014年发生过一次大的调整,建筑装饰,电气设备,银行和汽车实际从2014年才开始统计。)
从上面的分析结果可以看到,真正能够保持持续稳定增长的行业并不多,如果以扣非净利润为标准,那么只有医药生物,建筑装饰,电气设备,银行和汽车这五个行业可以称之为优质行业,实际投资中,就可以只从这几个行业中去投资。这样做的目的是,一方面,能够从行业大格局层面避免行业下行的风险,绕开一个可能出现负增长的的行业,从而降低投资的风险;另一方面,也大大缩短了我们的投资范围,让投资者能够专注于从真正好的行业去挑选公司进行投资。
选好行业之后,下面进入选公司环节。我们知道,即便是一个好的行业也仍然存在表现不好的公司,那么什么是好的公司呢,本文试图从营业收入规模和利润规模和来考察以上五个基业长青的行业,从它们中去筛选公司作为投资标的。
1、按营业收入规模构建的行业龙头投资组合
首先,我们按照营业收入规模,筛选出以上5个行业【医药生物,建筑装饰,电气设备,银行和汽车】从2010年至今的行业龙头如下表所示:
通过以上行业分析和投资组合的历史回测可以看到:
先选行业,再选公司,即使是从2015年股灾期间开始投资,至2018年5月1号,仍然能够获得相对理想的收益,可以说,红杉资本的赛道投资法则对于一般投资者还是比较靠谱的。
在构建行业龙头投资组合时,净利润指标显著优于营业收入指标,获得的投资收益能够更大的跑赢全市场收益率
市场是不断波动的,如果一个投资者从股灾期间开始投资,那么即使他买入了上述优质行业的龙头组合,在近3年也只能获得12%左右的累计收益;而如果从2016年5月3日开始投资,那么至2018年5月2日,2年时间就能获得超过50%以上的收益了。所以,在投资过程中选择时机也非常重要~
㈥ 股票的估值模型越复杂,引用的大数据越多,获得的估值结果就越精确
股票估值的变量很多,从原理上说,引用的数据越多,估值结果就越精确。但是引用的每一个数据都不是准确的,所以引用再多的数据也是没用的。
㈦ 求财务管理,每股收益无差别点的计算
所谓每股利润无差别点,指在不同筹资方式下,每股利润相等的息税前利润,它表明筹资企业的一种特定经营状态或盈利水平。每股利润的计算公式为每股利润=[(息税前利润-负债利息)×(1-所得税率)]/普通股股数。学习之前先来做一个小测试吧点击测试我合不合适学会计㈧ 如何通过大数据计算是主力买入的股票占多数
相同的成交量,笔数少。同样的笔数,成交量大。