新股开板后五日均线上穿10日均线

李魔佛 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 245 次浏览 • 2018-06-24 09:25 • 来自相关话题

大小非为什么这么热衷股权质押

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量化大师 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 185 次浏览 • 2018-06-15 18:33 • 来自相关话题

CDR最近风头火势

量化大师 发表了文章 • 0 个评论 • 165 次浏览 • 2018-06-10 22:48 • 来自相关话题

2007年,时值美股高峰,证监会顺势推出QDII。当时购买也要排队摇号。
 
当年成立的南方全球,到现在,净值都低于1。现在,证监会又推出CDR。
 
银行和券商卖力吆喝,号称1元起售,普惠金融。农民都明白,指导种啥就亏啥。
 
China Southern Fund's QDII products still lose money after 11 years.















 
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2007年,时值美股高峰,证监会顺势推出QDII。当时购买也要排队摇号。
 
当年成立的南方全球,到现在,净值都低于1。现在,证监会又推出CDR。
 
银行和券商卖力吆喝,号称1元起售,普惠金融。农民都明白,指导种啥就亏啥。
 
China Southern Fund's QDII products still lose money after 11 years.

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求港股数据获取PYTHON代码

李魔佛 回复了问题 • 3 人关注 • 1 个回复 • 979 次浏览 • 2018-06-07 16:09 • 来自相关话题

可转债2018 下半年策略

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 206 次浏览 • 2018-06-05 01:28 • 来自相关话题

平摊10至20个转债,一个转债解决至少130,在90以下的转债到成功赎回收益率在50%以上,就是10个转债不幸有一个违约,那你还是赚的,转债的最终目的还是促成转股,下有保底债券收益!
我现在只建了一成仓,跌到88以下开始慢慢摊,不急!!
不要被表象所迷,转债毕竟是债,是有底的东西 跟那时的A类也一样,吐弃不等于烂!
慢慢吃!! 查看全部
平摊10至20个转债,一个转债解决至少130,在90以下的转债到成功赎回收益率在50%以上,就是10个转债不幸有一个违约,那你还是赚的,转债的最终目的还是促成转股,下有保底债券收益!
我现在只建了一成仓,跌到88以下开始慢慢摊,不急!!
不要被表象所迷,转债毕竟是债,是有底的东西 跟那时的A类也一样,吐弃不等于烂!
慢慢吃!!

股票涨停数量求助~~

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老叔叔 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 179 次浏览 • 2018-06-01 17:10 • 来自相关话题

2018-05-10 操作记录

绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 209 次浏览 • 2018-05-10 16:36 • 来自相关话题

最近今日操作:
1. 开盘买入了 嘉澳转载 。 因为照片正股涨停开盘。 盘中作了几次T+0. 尾盘继续加仓,因为嘉澳环保 全天都是一字板,所以明天预期也是一字板,至少会高开。 所以明天嘉澳转债也会是高开的。 
明天的计划: 开盘冲高卖出一半嘉澳转债,  观察正股,做T
 
2. 尾盘买入鼎胜新材
理由:昨天和今天已经错过了宏川智慧,而且下午近端次新都在拉。所以想着鼎盛新材也会跟风拉,不过事与愿违,目前小套0.5%。 
明天: 如果次新集体暴跌,割肉。 只有鼎胜暴跌,加仓。冲高不涨停则全部清掉。 查看全部
最近今日操作:
1. 开盘买入了 嘉澳转载 。 因为照片正股涨停开盘。 盘中作了几次T+0. 尾盘继续加仓,因为嘉澳环保 全天都是一字板,所以明天预期也是一字板,至少会高开。 所以明天嘉澳转债也会是高开的。 
明天的计划: 开盘冲高卖出一半嘉澳转债,  观察正股,做T
 
2. 尾盘买入鼎胜新材
理由:昨天和今天已经错过了宏川智慧,而且下午近端次新都在拉。所以想着鼎盛新材也会跟风拉,不过事与愿违,目前小套0.5%。 
明天: 如果次新集体暴跌,割肉。 只有鼎胜暴跌,加仓。冲高不涨停则全部清掉。

2018-05-02 复盘

绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 226 次浏览 • 2018-05-02 23:12 • 来自相关话题

今日操作:

1. 万信转债 T+0 操作,因为费率十万分之5,所以操作较为高频。 这个操作其实使用自动化下单来操作。 这样就不需要盯盘或者不断埋单,撤单。

2. 把前期中的可转债的签,利欧转债,岩土转债割肉了,买入了江阴转债,为了今晚江阴会下调转股价。

果不其然,晚上江阴银行发公告,下调了转股价,下调了转股价后,现在的转股价格为95.869,那么明天的可转债价格大概率会在103上面。

明天计划:开盘就卖出江阴转债,然后把资金买入无锡转债(如果无锡转债价格低于100)

3. 尾盘买入了兆日科技,前期芯片连班+超跌。 尾盘看着芯片板块跌不下去了,目前还没有其他热门板块(医药作为防守,容易追高被套),所以还是继续介入芯片板块。

明天计划:高开就卖出(10点前),除非强势涨停。

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今日操作:

1. 万信转债 T+0 操作,因为费率十万分之5,所以操作较为高频。 这个操作其实使用自动化下单来操作。 这样就不需要盯盘或者不断埋单,撤单。

2. 把前期中的可转债的签,利欧转债,岩土转债割肉了,买入了江阴转债,为了今晚江阴会下调转股价。

果不其然,晚上江阴银行发公告,下调了转股价,下调了转股价后,现在的转股价格为95.869,那么明天的可转债价格大概率会在103上面。

明天计划:开盘就卖出江阴转债,然后把资金买入无锡转债(如果无锡转债价格低于100)

3. 尾盘买入了兆日科技,前期芯片连班+超跌。 尾盘看着芯片板块跌不下去了,目前还没有其他热门板块(医药作为防守,容易追高被套),所以还是继续介入芯片板块。

明天计划:高开就卖出(10点前),除非强势涨停。

 

统计下各种券商的股票,债券,场内ETF基金,逆回购等手续费率

绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 338 次浏览 • 2018-04-26 23:24 • 来自相关话题

因为在网上查到的数据都是托(营业部的客户经理)写的,而且时效久远。
现在总结一些,可以给大家参考:

华泰证券:
股票:万分之2.5
可转债(深市):万分之2
EFT基金:万分之3

国金证券:
股票:万分之2.5
可转债(深市):十万分之8
可转债(沪市):百万分之5 【这个因为费率很低,所以从交割单计算出来的数字不太精确,但是数量级是对的】

海通证券:
股票:万分之1.5
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因为在网上查到的数据都是托(营业部的客户经理)写的,而且时效久远。
现在总结一些,可以给大家参考:

华泰证券:
股票:万分之2.5
可转债(深市):万分之2
EFT基金:万分之3

国金证券:
股票:万分之2.5
可转债(深市):十万分之8
可转债(沪市):百万分之5 【这个因为费率很低,所以从交割单计算出来的数字不太精确,但是数量级是对的】

海通证券:
股票:万分之1.5
 

俗语“十赌九输” 是真的吗 ? 赌场第一定律,庄家永远不会告诉你

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 744 次浏览 • 2018-04-17 00:20 • 来自相关话题

 
在赌场上,常常听到一句劝人原理赌场的话:“十赌九输”,那么这句话是真的吗?

如果有庄家佣金抽成,那么很多人都知道,最后的赢家就是庄家,因为每玩一局,就会产生摩擦资金,比如2个人玩在骰子的大小,输赢50%的概率,假如每局都要交1%押注资金给庄家,那么两个人即使是你的钱进我口袋,我的钱进你口袋,但是两个人的资金总和是在不断减少。 这种是赌场最常见的情形,大部分人有数学能力的人也都能认清,所以大部分清醒的人不太会参与这样的赌场。

假如赌场没有佣金抽成,而且输赢的概率都是50%呢? 这样是不是最后会一直可以玩下去呢? 答案是否定的。

 

数学理解:
赢多了一定有输回来的概率。
但输光了,却没有再赢回来的资本。
 
咱们仅讨论概率,假设赌博绝对公平,每场五成概率+1,五成概率-1。

下面用代码模拟这个赌博的过程。 
 
假设初始赌资为100,每次下注为1,赢了100+1, 输了100-1, 一直循环下去,直到赌资等于0,输精光出局,赢得话就一直玩下去,每次下注金额固定为1。 
 
为了更加清晰的对比初始赌资和赌博次数的关系,我们把赌资从1开始到100,最后的赌博次数情况。
如果你的赌资是1,每局下注1,那么这种情况很可能你玩1局就挂掉了,如果赌资是100,根据平均大数定律,就可以无限地玩下去,因为连续出100个小的概率非常低,是这样吗?




 

为了得到更为普遍的结果,每一个赌资运行5次,得到的结果取平均值,这样可以有效取出奇异值,如果想要结果更为精确,可以每一个赌资运行10次甚至100次,不过这个过程也稍微更加耗时。
 
 
最后得到的数据如下,最终程序是可以收敛,结束了,就是赌资从1到100,每次下注1 ,  50%的输赢概率,最终都输精光离场,不同的只是你呆在场上的时间。 最长的可以玩3千多万局,最低的玩6局离场,也就是1元赌资标号的那位。  [6.2, 20.4, 18.6, 20.0, 1366.2, 117.2, 609.4, 237.2, 407.0, 798.8, 1324.6, 46327.6, 81275.4, 1604854.8, 11903.0, 24018.8, 783.8, 27538.8, 867.4, 2291.2, 3753.0, 10562.0, 6540.6, 3519988.4, 15201.8, 405.2, 135648.2, 101014.8, 15703.4, 5506.0, 5369.0, 7870.0, 3815.0, 8325712.4, 23636.6, 1556.8, 95365.8, 1262.4, 625404.2, 6300430.8, 126025.0, 31276.0, 28717.4, 23184.0, 29007.4, 20586.0, 4581.0, 10091574.4, 111960.6, 3848.0, 1643635.4, 135605.6, 80114.2, 12795.2, 14133.4, 724014.4, 5365.4, 12682.8, 7472.2, 10351.6, 35163.8, 542070.8, 22053.0, 6292.4, 83359.4, 15030.8, 45987.8, 114825.2, 3121.4, 609555.6, 1307542.6, 8402.4, 62410.2, 231369.6, 285103.8, 660060.4, 719555.8, 69072.0, 41764.6, 181634.8, 40792.2, 57721.2, 59925.8, 134405.6, 41730.6, 62014.0, 1200179.8, 32587184.0, 5717.4, 13583.2, 24479.4, 339389.2, 12449571.4, 29882201.2, 2729118.6, 942646.8, 37097.8, 4795026.0, 359242.2]
为了更为直观,绘制成图形。






 点击查看原图
横坐标为赌资的大小,纵坐标为赌博的次数。
因为纵坐标的某些次数极大,所以在图形中变成了凸起来的尖峰,不过普遍都是在5百万次以下。
这也间接说明,资金仓位管理的重要性,赌博总归是要归零的,如果你赌资足够大,或者每次下注小一些,每次小赌一下,那么你还是可以玩很久的,当然这是在公平50%的输赢概率上,但是如果输赢概率低于50%,那么,其收敛速度会急速下降,也就是加速你的离场速度。其他条件不变,上面的例子下进行赌博,那么100的赌资,平均下来大概也就能玩500局。
 
珍爱生命,远离赌博!!

原文链接:http://30daydo.com/article/292 
转载请注明出处
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在赌场上,常常听到一句劝人原理赌场的话:“十赌九输”,那么这句话是真的吗?

如果有庄家佣金抽成,那么很多人都知道,最后的赢家就是庄家,因为每玩一局,就会产生摩擦资金,比如2个人玩在骰子的大小,输赢50%的概率,假如每局都要交1%押注资金给庄家,那么两个人即使是你的钱进我口袋,我的钱进你口袋,但是两个人的资金总和是在不断减少。 这种是赌场最常见的情形,大部分人有数学能力的人也都能认清,所以大部分清醒的人不太会参与这样的赌场。

假如赌场没有佣金抽成,而且输赢的概率都是50%呢? 这样是不是最后会一直可以玩下去呢? 答案是否定的。

 

数学理解:
赢多了一定有输回来的概率。
但输光了,却没有再赢回来的资本。
 
咱们仅讨论概率,假设赌博绝对公平,每场五成概率+1,五成概率-1。

下面用代码模拟这个赌博的过程。 
 
假设初始赌资为100,每次下注为1,赢了100+1, 输了100-1, 一直循环下去,直到赌资等于0,输精光出局,赢得话就一直玩下去,每次下注金额固定为1。 
 
为了更加清晰的对比初始赌资和赌博次数的关系,我们把赌资从1开始到100,最后的赌博次数情况。
如果你的赌资是1,每局下注1,那么这种情况很可能你玩1局就挂掉了,如果赌资是100,根据平均大数定律,就可以无限地玩下去,因为连续出100个小的概率非常低,是这样吗?

Screenshot_from_2018-04-16_22-39-48.png
 

为了得到更为普遍的结果,每一个赌资运行5次,得到的结果取平均值,这样可以有效取出奇异值,如果想要结果更为精确,可以每一个赌资运行10次甚至100次,不过这个过程也稍微更加耗时。
 
 
最后得到的数据如下,最终程序是可以收敛,结束了,就是赌资从1到100,每次下注1 ,  50%的输赢概率,最终都输精光离场,不同的只是你呆在场上的时间。 最长的可以玩3千多万局,最低的玩6局离场,也就是1元赌资标号的那位。  
[6.2, 20.4, 18.6, 20.0, 1366.2, 117.2, 609.4, 237.2, 407.0, 798.8, 1324.6, 46327.6, 81275.4, 1604854.8, 11903.0, 24018.8, 783.8, 27538.8, 867.4, 2291.2, 3753.0, 10562.0, 6540.6, 3519988.4, 15201.8, 405.2, 135648.2, 101014.8, 15703.4, 5506.0, 5369.0, 7870.0, 3815.0, 8325712.4, 23636.6, 1556.8, 95365.8, 1262.4, 625404.2, 6300430.8, 126025.0, 31276.0, 28717.4, 23184.0, 29007.4, 20586.0, 4581.0, 10091574.4, 111960.6, 3848.0, 1643635.4, 135605.6, 80114.2, 12795.2, 14133.4, 724014.4, 5365.4, 12682.8, 7472.2, 10351.6, 35163.8, 542070.8, 22053.0, 6292.4, 83359.4, 15030.8, 45987.8, 114825.2, 3121.4, 609555.6, 1307542.6, 8402.4, 62410.2, 231369.6, 285103.8, 660060.4, 719555.8, 69072.0, 41764.6, 181634.8, 40792.2, 57721.2, 59925.8, 134405.6, 41730.6, 62014.0, 1200179.8, 32587184.0, 5717.4, 13583.2, 24479.4, 339389.2, 12449571.4, 29882201.2, 2729118.6, 942646.8, 37097.8, 4795026.0, 359242.2]

为了更为直观,绘制成图形。

Screenshot_from_2018-04-17_00-27-28.png


 点击查看原图
横坐标为赌资的大小,纵坐标为赌博的次数。
因为纵坐标的某些次数极大,所以在图形中变成了凸起来的尖峰,不过普遍都是在5百万次以下。
这也间接说明,资金仓位管理的重要性,赌博总归是要归零的,如果你赌资足够大,或者每次下注小一些,每次小赌一下,那么你还是可以玩很久的,当然这是在公平50%的输赢概率上,但是如果输赢概率低于50%,那么,其收敛速度会急速下降,也就是加速你的离场速度。其他条件不变,上面的例子下进行赌博,那么100的赌资,平均下来大概也就能玩500局。
 
珍爱生命,远离赌博!!

原文链接:http://30daydo.com/article/292 
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为什么使用talib查找K线形态和优矿上查到的不一样?

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李魔佛 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 430 次浏览 • 2018-04-09 18:09 • 来自相关话题

原来这样的历史日线数据也可以拿来卖的呀

李魔佛 发表了文章 • 3 个评论 • 498 次浏览 • 2018-04-08 22:58 • 来自相关话题

  
原来这样的数据都可以拿去卖的。 确切的体验到知识就是金钱哈。

Screenshot_from_2018-04-08_22-47-21_thunbnail.png

  
原来这样的数据都可以拿去卖的。 确切的体验到知识就是金钱哈。

可转债PYTHON

李魔佛 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 507 次浏览 • 2018-04-06 16:13 • 来自相关话题

智能停车概念A股相关公司以及分析

绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 536 次浏览 • 2018-03-11 10:59 • 来自相关话题

停车需求端:
一位难求、停车体验差 一位难求。据广州市消委会 2015 年 7 月发布的《广州市民停车消费现状调查报告》,超过六成半的车主休 闲出行时会担心目的地没有停车位,而超过四成半的车主找不到停车位。从找停车位所花费的时间来看,平均 长达 18 分钟。据调查显示,近 60%的受访者会由于难找到停车位,而放弃参加某一个社交活动。停车难问题之 严重,略见一斑。这一方面由于停车位供需缺口大,另一方面是因为停车场空车位信息的缺乏,搜寻匹配成本 高。

停车体验差:
停车体验差,普遍纯在四大突出问题:出入慢、场内找车位难、找车难、缴费排队。1)出入 慢:出入场停车取卡、还卡,费时费力;2)场内找车位难:缺乏场内导航,入场后找不到车位;3)找车难: 停车场空间大,环境及标志物类似,方向不易辨别,离场时往往找不到车;4)缴费排队:人工缴费,现金找零, 程序繁琐。

伴随 O2O 资本寒冬,2016 年或将成为 O2O 行业大规模去产能之年;而逆向思考,这也或将加速细分行业 更快结束混战、去伪存真,新的龙头公司更快崛起之年。其中,“互联网停车”由于其刚性需求、B 端属性、重 资产重运营属性等,或将迎来快速发展之年。 随着互联网的发展,面向 C 端的社交网络和面向商品的电子商务已日渐成熟,尤其是进入移动互联网时代, 通过智能终端,C 端以实现普遍联网,移动支付等基础环境日渐完备,互联网下沉实体产业的条件已经成熟。 2015 年 3 月,在十二届全国人大三次会议上,李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划; 2015 年 7 月,国务院印发了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》,推动互联网由消费领域向生产领域 拓展。 在政策的助推下,“互联网+”可谓如火如荼,各行各业纷纷触网。停车难带来的“出行之痛”是城市的痼 疾,通过互联网把分散的停车场联接起来,破除信息孤岛,实现有限停车资源的优化配置是解决之道。“互联网 +停车”市场刚开始引燃,共享经济助推、资本涌入、政策利好三大驱动,助力互联网停车启航,各种停车 APP 涌现,据不完全统计目前全国停车 APP 远超 100 个。 目前停车 APP 企业主要集中在“北上深广”,同时逐渐辐射全国,亿邦动力网筛选了 100 家互联网停车公 司发现,“北上深广”停车 APP 企业占到总数的半数以上,突显了一线城市的停车问题,在全国范围内,华东、 西南、华北等区域,长三角、厦门、成都等二线城市停车创业公司也较为活跃。

三大驱动,助力互联网停车启航

1.2.1 共享经济助推
 Airbnb、Uber 的成功引爆了共享经济。Airbnb 在 2015 年三季度的营收为 3.4 亿美元,订单总额为 22 亿 美元,Uber 的拼车订单总额从 2013 年的 6.88 亿美元增长至今年预计的 108.4 亿美元,二者估值分别达到 255 亿美元和 500 亿美元,短短几年时间超过全球任何一家酒店公司或出租车公司的市值。两家公司迅速崛起 重塑了出租车和酒店行业,这是共享经济带来的革命性变革。 共享经济的本质是对资源的闲置使用权的重新配置,传统的商业模式下连接成本高,很难把碎片化的使用 权的供需双方对接起来,互联网共享平台的诞生使得供需双方“一键匹配”,极大降低了连接成本,也使得共享 经济大放异彩。 共享经济模式引入中国,共享交通先行,通过共享经济盘活交通资源,缓解出行难。过去两年,打车软件 混战以“滴滴”、“快的”合并终结,共享用车已巨头的领地。然而,共享停车市场刚开始起步。 1.2.2 资本涌入 2014 年底以来,在“互联网+”的热潮下,互联网停车倍受到了资本市场的青睐,成为风投追逐的热点。 几乎所有互联网停车融资项目都还处于天使轮和 A 轮阶段,可见总体处于互联网化过程的早期阶段。 2015 年 6 月 12 日,无忧停车获得来自信中利和银江股份等数千万人民币的 A 轮融资;9 月 22 日,“停简 单”对外宣布获得 2000 万美元 A 轮融资,由千方集团旗下投资主体领投,天使轮投资人峰瑞资本跟进;2015 年 6 月 8 日,ETCP 停车获得海纳亚洲、源码资本、经纬创投 5000 万美元的联合 A 轮投资,是迄今为止停车类 创业公司最大规模的融资。

上市智能停车设备商也争相发力,强势挺近互联网停车市场。
2015 年 7 月 20 日,安居宝披露非公开发行 预案,拟募集不超过 19 亿元用于“城市云停车联网系统项目”建设和推广;2015 年 10 月日,捷顺科技披露非 公开发行预案拟募集不超过 10 亿元,其中 9.4 亿元投入“智慧停车及智慧社区运营服务平台项目”。







互联网停车现状:四类玩家、五种模式,群雄混战
3.1 四类玩家 互联网停车主要有四类玩家:1)创业型公司;2)智能停车设备商; 3)市政交管部门;4)BAT。目前主 要以创业公司和智能停车设备商为主,BAT 只是轻度参与。

3.1.1 创业型公司 互联网停车风起,大量创业型公司涌入,如停车百事通、ETCP、丁丁停车、e 代泊等,创业型公司资源是 短板,只要一轻资产模式切入。

3.1.2 智能停车设备商 智能停车设备商乘“互联网+”的东风,从单纯的智能停车软硬件提供商向 “智能停车设备+云平台+APP” 全套解决方案提供商转型升级,具备软硬件技术优势,同时沉淀下来的停车场客户构成资源优势。如无忧停车、 捷顺科技(捷停车)、安居宝、立方控股(行呗)等。

3.1.3 市政交管部门 市政交管部门掌握路侧停车位及路外公共停车场(以北京为例市政掌握 16.65%的停车位),具有资源优势, 同时财政雄厚,整合能力强,如深圳市道路交通管理事务中心(宜停车)、上海市交通委(上海停车)。

3.1.4BAT:轻度参与 与“互联网+打车”被“阿里+腾讯”独霸不同,BAT 在“互联网+停车”还是轻度参与。腾讯以微信公众 号+微信支付”、百度以“百度地图+百度钱包”、阿里以“支付宝+高德地图+立方控股”切入互联网停车,主要 是以地图、支付应用和流量入口应用对停车 APP 进行整合、嵌入。



相关个股:

立方控股(833030.OC) 出入口控制与管理系统综合解决方案提供商,智能停车管理系统是公司核心业务,拥有 15 年的行业应用经 历,专利与技术积累深厚,是停车场十大品牌之一,通过推进互联网停车,逐渐由从智能停车设备商向服务商 转型。阿里旗下湖畔山南基金投资立方控股,成第二大股东,将获得阿里的资源、流量导入。立方控股以大型 商业地产、停车管理公司为突破口,与华润集团、恒大集团等知名大型商业地产集团达成战略合作,快速抢占 商业大厦、购物广场等优质停车场资源。


捷顺科技(002609.SZ) 出入口控制及智能安防行业的龙头企业,智能停车管理系统第一大品牌,依托强大的资源优势,以停车场 及社区联网为切入点,捷顺科技推进基于“智能终端+互联网”的智慧停车、智慧社区建设。捷顺科技打通产业 链关键环节,构建了强大的闭环产品体系:两种模式来推进联网,新系统标配自动联网和旧系统硬件软件升级 改造;合作第三方支付、城市通卡,拓展支付手段;参股雅丰信息,强化场内导航能力。公司深耕行业,优势 显著:智慧停车行业的开创者、龙头,智能视频识别技术、RFID 识别技术、室内定位等诸多技术居领先水平; 智能类终端广泛应用于住宅小区、商业大厦、写字楼、机场、酒店等场所,在一二线城市的已经积累十多万的 客户,万科、中海等全国性布局的地产或物业龙头公司均是公司的战略合作客户,停车场资源丰富;营销网络 遍布全国,地推能力强,23 家直属分公司、120 多家经销商基本覆盖全国,拥有 3000 多家集成商合作伙伴,超 过 2000 人的营销服务团队,具有强大的地推能力和客户服务能力;资金优势强,拟非公开发行募集不超过 10 亿元,其中 9.4 亿元拟投入“智慧停车及智慧社区运营服务平台”项目。 我们预测捷顺科技 2016、2017 年的 EPS 分别为 0.29、0.41 元,对应 PE 分别为 51、36 倍。

安居宝(300155.SZ) 社区安防领域龙头,以楼宇对讲系统起家,后拓展至智能停车场系统,依托智能停车技术积累,向云停车 转型升级。公司已基本完成智能停车全套技术积累,拥有停车场相关知识产权 32 项;车牌自动识别系统(识别 率 99%)、车位引导系统等行业领先,研发“编码盒”作为车牌自动识别系统的补充,可真正实现无人值守;拟 行业深度研究报告 HTTP://RESEARCH.CSC.COM.CN [table_page] 通信 请参阅最后一页的重要声明 非公开发行募集 19 亿元(已于近期过会),强势进军“云停车”,计划拟以免费提供软硬件系统的方式在全国 100 个城市快速整合 5 万个停车场。我们预测安居宝 2016、2017 年的 EPS 分别为 0.11、0.15 元,对应 PE 分别 为 148、109 倍。

千方科技(002373.SZ) 中国智能交通行业领军企业,经过十余载的积淀,千方科技业务已从城市交通、公路交通拓展到轨道交通、 民航等领域,形成从软硬件产品到服务到解决方案的全产业链布局,具备 2G、2B、2C 的服务能力,已成为国 内首屈一指的综合交通信息化企业。千方科技积极拥抱“大数据”和“互联网+”的大潮下,定位从智能交通向 智慧交通转变、从产品提供商向运营服务商转变。2015 年公司成立了控股子公司上海千方智能,专注于提供智 慧停车信息服务及运营平台,智慧停车成为公司新的业务突破口。千方科技利用物联网和云计算技术,对停车 资源实行动态的远程智能管理,打造包括停车导航、安全监管、停车运营、车位预定、错时停车、在线支付等 功能的智慧停车云服务运营体系。我们预测千方科技 2016、2017 年的 EPS 分别为 0.75、1 元,对应 PE 分别为 45、34 倍。

原文链接:http://30daydo.com/article/283
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停车需求端:
一位难求、停车体验差 一位难求。据广州市消委会 2015 年 7 月发布的《广州市民停车消费现状调查报告》,超过六成半的车主休 闲出行时会担心目的地没有停车位,而超过四成半的车主找不到停车位。从找停车位所花费的时间来看,平均 长达 18 分钟。据调查显示,近 60%的受访者会由于难找到停车位,而放弃参加某一个社交活动。停车难问题之 严重,略见一斑。这一方面由于停车位供需缺口大,另一方面是因为停车场空车位信息的缺乏,搜寻匹配成本 高。

停车体验差:
停车体验差,普遍纯在四大突出问题:出入慢、场内找车位难、找车难、缴费排队。1)出入 慢:出入场停车取卡、还卡,费时费力;2)场内找车位难:缺乏场内导航,入场后找不到车位;3)找车难: 停车场空间大,环境及标志物类似,方向不易辨别,离场时往往找不到车;4)缴费排队:人工缴费,现金找零, 程序繁琐。

伴随 O2O 资本寒冬,2016 年或将成为 O2O 行业大规模去产能之年;而逆向思考,这也或将加速细分行业 更快结束混战、去伪存真,新的龙头公司更快崛起之年。其中,“互联网停车”由于其刚性需求、B 端属性、重 资产重运营属性等,或将迎来快速发展之年。 随着互联网的发展,面向 C 端的社交网络和面向商品的电子商务已日渐成熟,尤其是进入移动互联网时代, 通过智能终端,C 端以实现普遍联网,移动支付等基础环境日渐完备,互联网下沉实体产业的条件已经成熟。 2015 年 3 月,在十二届全国人大三次会议上,李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划; 2015 年 7 月,国务院印发了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》,推动互联网由消费领域向生产领域 拓展。 在政策的助推下,“互联网+”可谓如火如荼,各行各业纷纷触网。停车难带来的“出行之痛”是城市的痼 疾,通过互联网把分散的停车场联接起来,破除信息孤岛,实现有限停车资源的优化配置是解决之道。“互联网 +停车”市场刚开始引燃,共享经济助推、资本涌入、政策利好三大驱动,助力互联网停车启航,各种停车 APP 涌现,据不完全统计目前全国停车 APP 远超 100 个。 目前停车 APP 企业主要集中在“北上深广”,同时逐渐辐射全国,亿邦动力网筛选了 100 家互联网停车公 司发现,“北上深广”停车 APP 企业占到总数的半数以上,突显了一线城市的停车问题,在全国范围内,华东、 西南、华北等区域,长三角、厦门、成都等二线城市停车创业公司也较为活跃。

三大驱动,助力互联网停车启航

1.2.1 共享经济助推
 Airbnb、Uber 的成功引爆了共享经济。Airbnb 在 2015 年三季度的营收为 3.4 亿美元,订单总额为 22 亿 美元,Uber 的拼车订单总额从 2013 年的 6.88 亿美元增长至今年预计的 108.4 亿美元,二者估值分别达到 255 亿美元和 500 亿美元,短短几年时间超过全球任何一家酒店公司或出租车公司的市值。两家公司迅速崛起 重塑了出租车和酒店行业,这是共享经济带来的革命性变革。 共享经济的本质是对资源的闲置使用权的重新配置,传统的商业模式下连接成本高,很难把碎片化的使用 权的供需双方对接起来,互联网共享平台的诞生使得供需双方“一键匹配”,极大降低了连接成本,也使得共享 经济大放异彩。 共享经济模式引入中国,共享交通先行,通过共享经济盘活交通资源,缓解出行难。过去两年,打车软件 混战以“滴滴”、“快的”合并终结,共享用车已巨头的领地。然而,共享停车市场刚开始起步。 1.2.2 资本涌入 2014 年底以来,在“互联网+”的热潮下,互联网停车倍受到了资本市场的青睐,成为风投追逐的热点。 几乎所有互联网停车融资项目都还处于天使轮和 A 轮阶段,可见总体处于互联网化过程的早期阶段。 2015 年 6 月 12 日,无忧停车获得来自信中利和银江股份等数千万人民币的 A 轮融资;9 月 22 日,“停简 单”对外宣布获得 2000 万美元 A 轮融资,由千方集团旗下投资主体领投,天使轮投资人峰瑞资本跟进;2015 年 6 月 8 日,ETCP 停车获得海纳亚洲、源码资本、经纬创投 5000 万美元的联合 A 轮投资,是迄今为止停车类 创业公司最大规模的融资。

上市智能停车设备商也争相发力,强势挺近互联网停车市场。
2015 年 7 月 20 日,安居宝披露非公开发行 预案,拟募集不超过 19 亿元用于“城市云停车联网系统项目”建设和推广;2015 年 10 月日,捷顺科技披露非 公开发行预案拟募集不超过 10 亿元,其中 9.4 亿元投入“智慧停车及智慧社区运营服务平台项目”。


park.GIF


互联网停车现状:四类玩家、五种模式,群雄混战
3.1 四类玩家 互联网停车主要有四类玩家:1)创业型公司;2)智能停车设备商; 3)市政交管部门;4)BAT。目前主 要以创业公司和智能停车设备商为主,BAT 只是轻度参与。

3.1.1 创业型公司 互联网停车风起,大量创业型公司涌入,如停车百事通、ETCP、丁丁停车、e 代泊等,创业型公司资源是 短板,只要一轻资产模式切入。

3.1.2 智能停车设备商 智能停车设备商乘“互联网+”的东风,从单纯的智能停车软硬件提供商向 “智能停车设备+云平台+APP” 全套解决方案提供商转型升级,具备软硬件技术优势,同时沉淀下来的停车场客户构成资源优势。如无忧停车、 捷顺科技(捷停车)、安居宝、立方控股(行呗)等。

3.1.3 市政交管部门 市政交管部门掌握路侧停车位及路外公共停车场(以北京为例市政掌握 16.65%的停车位),具有资源优势, 同时财政雄厚,整合能力强,如深圳市道路交通管理事务中心(宜停车)、上海市交通委(上海停车)。

3.1.4BAT:轻度参与 与“互联网+打车”被“阿里+腾讯”独霸不同,BAT 在“互联网+停车”还是轻度参与。腾讯以微信公众 号+微信支付”、百度以“百度地图+百度钱包”、阿里以“支付宝+高德地图+立方控股”切入互联网停车,主要 是以地图、支付应用和流量入口应用对停车 APP 进行整合、嵌入。



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立方控股(833030.OC) 出入口控制与管理系统综合解决方案提供商,智能停车管理系统是公司核心业务,拥有 15 年的行业应用经 历,专利与技术积累深厚,是停车场十大品牌之一,通过推进互联网停车,逐渐由从智能停车设备商向服务商 转型。阿里旗下湖畔山南基金投资立方控股,成第二大股东,将获得阿里的资源、流量导入。立方控股以大型 商业地产、停车管理公司为突破口,与华润集团、恒大集团等知名大型商业地产集团达成战略合作,快速抢占 商业大厦、购物广场等优质停车场资源。


捷顺科技(002609.SZ) 出入口控制及智能安防行业的龙头企业,智能停车管理系统第一大品牌,依托强大的资源优势,以停车场 及社区联网为切入点,捷顺科技推进基于“智能终端+互联网”的智慧停车、智慧社区建设。捷顺科技打通产业 链关键环节,构建了强大的闭环产品体系:两种模式来推进联网,新系统标配自动联网和旧系统硬件软件升级 改造;合作第三方支付、城市通卡,拓展支付手段;参股雅丰信息,强化场内导航能力。公司深耕行业,优势 显著:智慧停车行业的开创者、龙头,智能视频识别技术、RFID 识别技术、室内定位等诸多技术居领先水平; 智能类终端广泛应用于住宅小区、商业大厦、写字楼、机场、酒店等场所,在一二线城市的已经积累十多万的 客户,万科、中海等全国性布局的地产或物业龙头公司均是公司的战略合作客户,停车场资源丰富;营销网络 遍布全国,地推能力强,23 家直属分公司、120 多家经销商基本覆盖全国,拥有 3000 多家集成商合作伙伴,超 过 2000 人的营销服务团队,具有强大的地推能力和客户服务能力;资金优势强,拟非公开发行募集不超过 10 亿元,其中 9.4 亿元拟投入“智慧停车及智慧社区运营服务平台”项目。 我们预测捷顺科技 2016、2017 年的 EPS 分别为 0.29、0.41 元,对应 PE 分别为 51、36 倍。

安居宝(300155.SZ) 社区安防领域龙头,以楼宇对讲系统起家,后拓展至智能停车场系统,依托智能停车技术积累,向云停车 转型升级。公司已基本完成智能停车全套技术积累,拥有停车场相关知识产权 32 项;车牌自动识别系统(识别 率 99%)、车位引导系统等行业领先,研发“编码盒”作为车牌自动识别系统的补充,可真正实现无人值守;拟 行业深度研究报告 HTTP://RESEARCH.CSC.COM.CN [table_page] 通信 请参阅最后一页的重要声明 非公开发行募集 19 亿元(已于近期过会),强势进军“云停车”,计划拟以免费提供软硬件系统的方式在全国 100 个城市快速整合 5 万个停车场。我们预测安居宝 2016、2017 年的 EPS 分别为 0.11、0.15 元,对应 PE 分别 为 148、109 倍。

千方科技(002373.SZ) 中国智能交通行业领军企业,经过十余载的积淀,千方科技业务已从城市交通、公路交通拓展到轨道交通、 民航等领域,形成从软硬件产品到服务到解决方案的全产业链布局,具备 2G、2B、2C 的服务能力,已成为国 内首屈一指的综合交通信息化企业。千方科技积极拥抱“大数据”和“互联网+”的大潮下,定位从智能交通向 智慧交通转变、从产品提供商向运营服务商转变。2015 年公司成立了控股子公司上海千方智能,专注于提供智 慧停车信息服务及运营平台,智慧停车成为公司新的业务突破口。千方科技利用物联网和云计算技术,对停车 资源实行动态的远程智能管理,打造包括停车导航、安全监管、停车运营、车位预定、错时停车、在线支付等 功能的智慧停车云服务运营体系。我们预测千方科技 2016、2017 年的 EPS 分别为 0.75、1 元,对应 PE 分别为 45、34 倍。

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【a股黑名单】A股中你应该避免买到以下个股,个人总结的拉黑名单

绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 458 次浏览 • 2018-03-07 01:05 • 来自相关话题

拉黑原因不是因为业绩差,而是因为公司的基因问题,只要公司作过一次假,就很有可能会有下一次。
最近獐子岛居然用同一个理由,把经营不善这个黑锅扣到扇贝上,好黑。

公司名称       拉黑原因

 | 国新健康     | 操作概念高手,没实际业绩                                                                                                                                                        
| 英力特       | 涉嫌通过虚假要约收购操纵股价                                                                                                                                                    
| 华泽钴镍     | 实控人掏空公司资产,关联交易                                                                                                                                                    
| 神雾节能     | 财务造假,关联交易多多                                                                                                                                                          
| 欢瑞世纪     | 没有业绩,全是造假,主营没有,炒作概念,财务作假                                                                                                                                
| 中弘股份     | 宣布的并购事项高达近40次,平均下来,每年“并购”个四五家企业,涉及的行业都是一时热门,比如手游、影视、矿产                                                                        
| 獐子岛       | 经营造假,扇贝随时会跑掉                                                                                                                                                        
| ST众和       | 公司涉嫌信息披露违法违规,遭证监立案调查,业绩变脸,莆田                                                                                                                        
| *ST云网      | *ST云网虚假陈述案遭161名股东索赔                                                                                                                                                
| 巨力索具     | 娱乐圈杨子阴阳合同,居然恐吓崔永元,修改业绩,盈利变亏损                                                                                                                        
| ST尤夫       | 卷入12起民间借贷纠纷,实际控制人颜静刚(不是好鸟,原来这个人的公司)                                                                                                               
| 晨鑫科技     | 晨鑫科技实控人等涉嫌操纵证券市场被采取强制措施                                                                                                                                  
| 龙力生物     | 龙力生物亏35亿:精准套现是否涉嫌内幕交易,业绩变脸                                                                                                                                
| 大连电瓷     | 董事长儿子操纵股价,庄股                                                                                                                                                        
| 顾地科技     | 复牌前公司实际控制人任永青被立案调查                                                                                                                                            
| GQY视讯      | 拟以资产价格580万元受让总经理夫人的一台劳斯莱斯                                                                                                                                 
| 乐视网       | PPT公司,关联交易多                                                                                                                                                             
| 神雾环保     | 财务造假,关联交易多多                                                                                                                                                          
| 尔康制药     | 财务造假,虚编高盈利项目                                                                                                                                                        
| 易事特       | 董事长何思模因公司信息披露涉嫌违反证券相关法律法规                                                                                                                              
| 金盾股份     | 金盾股份董事长跳楼自杀,有雷,要小心!                                                                                                                                          
| 日照港       | 高管贪污腐败                                                                                                                                                                    
| 保千里       | 财务作假,左手倒右手,虚假业绩,掏空公司                                                                                                                                        
| 广汇能源     | 跨省抓股民,以大欺小                                                                                                                                                            
| 亿阳信通     | 大股东亿阳集团涉嫌非法欺诈利用上市公司担保无法偿还,东北!                                                                                                                       
| 宏达矿业     | 实际控制人颜静刚(不是好鸟,原来这个人的公司),此人陷入民间纠纷, 事发后转移了产权                                                                                                
| ST慧球       | 因拒不披露股东变动信息、拒不整改而被上交所施以“ST”处理之后,公司治理已陷入乱局的ST慧球居然又玩出了“童话”般的新花样                                                              
| 万家文化     |  空壳,配合赵薇夫妇操作                                                                                                                                                         
| 富控互动     | 实际控制人颜静刚(不是好鸟,原来这个人的公司),此人陷入民间纠纷                                                                                                                  
| 匹凸匹       | 财务作假                                                                                                                                                                        
| 大连控股     | 大连控股投资者索赔案首次开庭 投资者索赔逾亿元                                                                                                                                   
| 天业股份     | 52亿不知去向,估计管理凌乱                 
 
 
经过后期的追踪,这些黑名单个股遭遇不同的跌停或者连绵不断的阴跌, 有些公司为了避免新股民追踪他们的历史,不断地修改公司名称,所以有时候真是防不胜防,只能收录到库里面,记录好公司的证券代码,具体可以到这里查询:http://30daydo.com/blacklist.php


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拉黑原因不是因为业绩差,而是因为公司的基因问题,只要公司作过一次假,就很有可能会有下一次。
最近獐子岛居然用同一个理由,把经营不善这个黑锅扣到扇贝上,好黑。

公司名称       拉黑原因

 | 国新健康     | 操作概念高手,没实际业绩                                                                                                                                                        
| 英力特       | 涉嫌通过虚假要约收购操纵股价                                                                                                                                                    
| 华泽钴镍     | 实控人掏空公司资产,关联交易                                                                                                                                                    
| 神雾节能     | 财务造假,关联交易多多                                                                                                                                                          
| 欢瑞世纪     | 没有业绩,全是造假,主营没有,炒作概念,财务作假                                                                                                                                
| 中弘股份     | 宣布的并购事项高达近40次,平均下来,每年“并购”个四五家企业,涉及的行业都是一时热门,比如手游、影视、矿产                                                                        
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| ST众和       | 公司涉嫌信息披露违法违规,遭证监立案调查,业绩变脸,莆田                                                                                                                        
| *ST云网      | *ST云网虚假陈述案遭161名股东索赔                                                                                                                                                
| 巨力索具     | 娱乐圈杨子阴阳合同,居然恐吓崔永元,修改业绩,盈利变亏损                                                                                                                        
| ST尤夫       | 卷入12起民间借贷纠纷,实际控制人颜静刚(不是好鸟,原来这个人的公司)                                                                                                               
| 晨鑫科技     | 晨鑫科技实控人等涉嫌操纵证券市场被采取强制措施                                                                                                                                  
| 龙力生物     | 龙力生物亏35亿:精准套现是否涉嫌内幕交易,业绩变脸                                                                                                                                
| 大连电瓷     | 董事长儿子操纵股价,庄股                                                                                                                                                        
| 顾地科技     | 复牌前公司实际控制人任永青被立案调查                                                                                                                                            
| GQY视讯      | 拟以资产价格580万元受让总经理夫人的一台劳斯莱斯                                                                                                                                 
| 乐视网       | PPT公司,关联交易多                                                                                                                                                             
| 神雾环保     | 财务造假,关联交易多多                                                                                                                                                          
| 尔康制药     | 财务造假,虚编高盈利项目                                                                                                                                                        
| 易事特       | 董事长何思模因公司信息披露涉嫌违反证券相关法律法规                                                                                                                              
| 金盾股份     | 金盾股份董事长跳楼自杀,有雷,要小心!                                                                                                                                          
| 日照港       | 高管贪污腐败                                                                                                                                                                    
| 保千里       | 财务作假,左手倒右手,虚假业绩,掏空公司                                                                                                                                        
| 广汇能源     | 跨省抓股民,以大欺小                                                                                                                                                            
| 亿阳信通     | 大股东亿阳集团涉嫌非法欺诈利用上市公司担保无法偿还,东北!                                                                                                                       
| 宏达矿业     | 实际控制人颜静刚(不是好鸟,原来这个人的公司),此人陷入民间纠纷, 事发后转移了产权                                                                                                
| ST慧球       | 因拒不披露股东变动信息、拒不整改而被上交所施以“ST”处理之后,公司治理已陷入乱局的ST慧球居然又玩出了“童话”般的新花样                                                              
| 万家文化     |  空壳,配合赵薇夫妇操作                                                                                                                                                         
| 富控互动     | 实际控制人颜静刚(不是好鸟,原来这个人的公司),此人陷入民间纠纷                                                                                                                  
| 匹凸匹       | 财务作假                                                                                                                                                                        
| 大连控股     | 大连控股投资者索赔案首次开庭 投资者索赔逾亿元                                                                                                                                   
| 天业股份     | 52亿不知去向,估计管理凌乱                 
 
 
经过后期的追踪,这些黑名单个股遭遇不同的跌停或者连绵不断的阴跌, 有些公司为了避免新股民追踪他们的历史,不断地修改公司名称,所以有时候真是防不胜防,只能收录到库里面,记录好公司的证券代码,具体可以到这里查询:http://30daydo.com/blacklist.php


原创文章,转载请注明出处:
http://30daydo.com/article/281 

 

python监测股票出现的规律大单

李魔佛 发表了文章 • 2 个评论 • 931 次浏览 • 2018-02-27 12:03 • 来自相关话题

日期:2018-02-27 11:30
 
首先获取当日的历史分笔数据
code='300527'
df = ts.get_today_ticks(code)
 然后根据成交量进行排序:
df.sort_values(by='volume',ascending=False).head(100)显示前100的成交量。




 
 
从上面的表格可以看到,不断有1500手的卖盘,而且卖出价格比正常的药低3个点,所谓的砸盘。
但是每次砸完了价格又会正常的回来原来的地方。 从分时走势上也可以看到一个个凸起的大单成交量。





 
每次打压完,股价还会正常回到原来的位置。 个人觉得这个是有人在出货,但是不断有人在接货。是不同的两伙人。  查看全部
日期:2018-02-27 11:30
 
首先获取当日的历史分笔数据
code='300527'
df = ts.get_today_ticks(code)

 然后根据成交量进行排序:
df.sort_values(by='volume',ascending=False).head(100)
显示前100的成交量。
华舟应急.GIF

 
 
从上面的表格可以看到,不断有1500手的卖盘,而且卖出价格比正常的药低3个点,所谓的砸盘。
但是每次砸完了价格又会正常的回来原来的地方。 从分时走势上也可以看到一个个凸起的大单成交量。

华舟应急分时.GIF

 
每次打压完,股价还会正常回到原来的位置。 个人觉得这个是有人在出货,但是不断有人在接货。是不同的两伙人。 

python获取股权质押数据

李魔佛 发表了文章 • 2 个评论 • 560 次浏览 • 2018-02-09 15:58 • 来自相关话题

<占位,今晚回来更新>
<占位,今晚回来更新>

为什么我不买银行股(四大行)?

绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 488 次浏览 • 2018-02-05 20:34 • 来自相关话题

此文作为一个消费者的立场来说的,撇开财务数据或者k线曲线趋势。
如果你很讨厌一个公司,你还会买入吗?
最近年关将近,相信不少人都会去银行兑新钞,用来过年发红包。 本人也不例外。
去到银行,首先要做的就是取号,取号的作用,一是用来排队,二是用来确定银行工作人员的工作量,在繁忙的年关,去晚了,号很快就被拿完,大堂工作人员会跟你说下午再来吧。
但是看着业务大厅,3个现金窗口,剩下的5个非现金窗口。3个现金窗口排满了人。而剩下的拿那个非现金窗口中有3个没有人。
因为银行卡的磁条掉了,所以当时去重新办理一张。 办理前顺便问了下大堂工作人员,有没有新的新钞,被告知已经没有了,要等到下周一才有新钞。
但是在我办理完了换卡手续后,看到一位貌似银行亲戚或者朋友的人进来,因为她没有拿号,直接去到非现金柜台那里和工作人员聊天,大概过了5分钟,工作人员领着那个人直接到了现金柜台,拿了2K的新零钞(20元一张)。 当时觉得这样的企业,要不是有垄断地位,应该早就倒闭了。
回家后,掏出手机,把刚转到银行卡的5K又转出到京东小金库。银行卡余额为300.因为那个银行有低额资金管理费,低于300每个月,就会收你手续费(这个是3-4年前的政策,不知道现在改了没有)。
PS:一线城市的宇宙行。
  查看全部

此文作为一个消费者的立场来说的,撇开财务数据或者k线曲线趋势。
如果你很讨厌一个公司,你还会买入吗?
最近年关将近,相信不少人都会去银行兑新钞,用来过年发红包。 本人也不例外。
去到银行,首先要做的就是取号,取号的作用,一是用来排队,二是用来确定银行工作人员的工作量,在繁忙的年关,去晚了,号很快就被拿完,大堂工作人员会跟你说下午再来吧。
但是看着业务大厅,3个现金窗口,剩下的5个非现金窗口。3个现金窗口排满了人。而剩下的拿那个非现金窗口中有3个没有人。
因为银行卡的磁条掉了,所以当时去重新办理一张。 办理前顺便问了下大堂工作人员,有没有新的新钞,被告知已经没有了,要等到下周一才有新钞。
但是在我办理完了换卡手续后,看到一位貌似银行亲戚或者朋友的人进来,因为她没有拿号,直接去到非现金柜台那里和工作人员聊天,大概过了5分钟,工作人员领着那个人直接到了现金柜台,拿了2K的新零钞(20元一张)。 当时觉得这样的企业,要不是有垄断地位,应该早就倒闭了。
回家后,掏出手机,把刚转到银行卡的5K又转出到京东小金库。银行卡余额为300.因为那个银行有低额资金管理费,低于300每个月,就会收你手续费(这个是3-4年前的政策,不知道现在改了没有)。
PS:一线城市的宇宙行。
 

今天股市市场雷声不断呀。以后选股因子中要直接把东北股给排除掉

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 419 次浏览 • 2018-01-31 00:34 • 来自相关话题

今晚喜闻乐见的段子贝因美:亏10个亿,服不服?
海润:不服,我三倍……
乐视:不服,我加个零...
保千里:亏的数都数不清
獐子岛:哦,我扇贝又跑了
盐湖股份:我计提30亿资产减值~
湖北宜化:我计提22亿资产减值,还剩10几亿净资产~
石化油服:净资产负50亿了,三年亏完,厉害不?
巴士在线:嘿嘿,我老板不见了
 
又见獐子岛,同样的套路还能玩2次,服了东北人。 还有神雾节能和神雾环保,财务作假,伪白马。
前阵子是大连电瓷,庄家就是老板儿子,操控600多个证券账户买买买。
抚顺特钢,前几年的财报有问题,停牌重新审核。。。。
 
我去。。。。。
 
以后在地区筛选上隔离东北板块。 查看全部
今晚喜闻乐见的段子贝因美:亏10个亿,服不服?
海润:不服,我三倍……
乐视:不服,我加个零...
保千里:亏的数都数不清
獐子岛:哦,我扇贝又跑了
盐湖股份:我计提30亿资产减值~
湖北宜化:我计提22亿资产减值,还剩10几亿净资产~
石化油服:净资产负50亿了,三年亏完,厉害不?
巴士在线:嘿嘿,我老板不见了
 
又见獐子岛,同样的套路还能玩2次,服了东北人。 还有神雾节能和神雾环保,财务作假,伪白马。
前阵子是大连电瓷,庄家就是老板儿子,操控600多个证券账户买买买。
抚顺特钢,前几年的财报有问题,停牌重新审核。。。。
 
我去。。。。。
 
以后在地区筛选上隔离东北板块。

【量化分析】到底谁在买乐视网?2018年1月26日

李魔佛 发表了文章 • 2 个评论 • 770 次浏览 • 2018-01-26 17:02 • 来自相关话题

这是乐视复牌的第三天,连续3个跌停。





 
本来没有持有这一只股票,不过雪球上不时地出现一些文章,根据龙虎榜推测到底谁在接盘。 于是今天收盘,打开jupyter notebook来简单地分析一下。 大家也可以跟着学习一些分析的思路。因为今天的龙虎榜还没出来,等待会龙虎榜出来了可以再比较一下。
 
首先导入今天的分时数据





 
volume列就是我们感兴趣的成交量。单位是手(100股)
 
先计算一下今天的总成交量:






1021800股,额,比不少中小创的小股的成交量还大呢,瘦死的骆驼比马大。
 
去对比一下雪球或者东财的数据,看看数据是否准确。






 
嗯,1.02万手,数据一致。
 
接着我们来看看排序,按照成交量的大小排序,可以看到最大和最小的差别:





 
大单都集中在开盘和收盘阶段(其实开盘和收盘严格来说不算大单,因为同一时刻太多人一起买,所以掺杂在一起,如果把收盘和开盘的数据拿掉,其实真的没多少大单。。。)
 




 
然后剩下的都是些零零散散的1手的成交:

可以统计一下每个单数出现的频率:





 
出现最多的是1手,2手。这个很正常,如果出现较多的是超过100手的大单,那么也说明跌停很快被打开(后续如果有打算冒风险去撸一把乐视翘班的,可以自己写一个检测程序)
 
接着做一些统计:
定义大于100手的为大单。
然后计算100手大单占成交的比例:





 
嗯,有28%的比例呢。
 
然后计算一下小于10手的占成交比例。





有30%的比例。
 
再统计一下中位数和各分位数:





 
中位数是3,说明整个交易中,一半的成交是在等于或小于3手的,而分位数看到,1手的可以排到25%的位置,而8手则排到了75%的位置。
 
结论:
其实在买的都是小散,不知道是乐粉还是赌徒了。
原文地址:
http://30daydo.com/article/267
源码:https://github.com/Rockyzsu/stock/blob/master/levt_notebook.ipynb
  查看全部
这是乐视复牌的第三天,连续3个跌停。

letv.png

 
本来没有持有这一只股票,不过雪球上不时地出现一些文章,根据龙虎榜推测到底谁在接盘。 于是今天收盘,打开jupyter notebook来简单地分析一下。 大家也可以跟着学习一些分析的思路。因为今天的龙虎榜还没出来,等待会龙虎榜出来了可以再比较一下。
 
首先导入今天的分时数据

df.png

 
volume列就是我们感兴趣的成交量。单位是手(100股)
 
先计算一下今天的总成交量:

Snap3.png


1021800股,额,比不少中小创的小股的成交量还大呢,瘦死的骆驼比马大。
 
去对比一下雪球或者东财的数据,看看数据是否准确。


Snap4.png

 
嗯,1.02万手,数据一致。
 
接着我们来看看排序,按照成交量的大小排序,可以看到最大和最小的差别:

Snap5.png

 
大单都集中在开盘和收盘阶段(其实开盘和收盘严格来说不算大单,因为同一时刻太多人一起买,所以掺杂在一起,如果把收盘和开盘的数据拿掉,其实真的没多少大单。。。)
 
Snap6.png

 
然后剩下的都是些零零散散的1手的成交:

可以统计一下每个单数出现的频率:

Snap7.png

 
出现最多的是1手,2手。这个很正常,如果出现较多的是超过100手的大单,那么也说明跌停很快被打开(后续如果有打算冒风险去撸一把乐视翘班的,可以自己写一个检测程序)
 
接着做一些统计:
定义大于100手的为大单。
然后计算100手大单占成交的比例:

Snap8.png

 
嗯,有28%的比例呢。
 
然后计算一下小于10手的占成交比例。

Snap9.png

有30%的比例。
 
再统计一下中位数和各分位数:

Snap11.png

 
中位数是3,说明整个交易中,一半的成交是在等于或小于3手的,而分位数看到,1手的可以排到25%的位置,而8手则排到了75%的位置。
 
结论:
其实在买的都是小散,不知道是乐粉还是赌徒了。
原文地址:
http://30daydo.com/article/267
源码:https://github.com/Rockyzsu/stock/blob/master/levt_notebook.ipynb
 

泽塔币钱包下载

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 577 次浏览 • 2017-09-23 15:12 • 来自相关话题

最近国内的币市差不多都被关闭了, 一些币需要转出来, 就需要转到个人的对应钱包.
 
一些币的钱包软件比较难找, 需要翻墙. 
 
个人整理了一些常见的币, 如泽塔币,狗狗币的钱包, 可以下载下来把网址上的币提取出来.
 
 
最近国内的币市差不多都被关闭了, 一些币需要转出来, 就需要转到个人的对应钱包.
 
一些币的钱包软件比较难找, 需要翻墙. 
 
个人整理了一些常见的币, 如泽塔币,狗狗币的钱包, 可以下载下来把网址上的币提取出来.
 
 

Price Momentum

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 708 次浏览 • 2017-05-29 01:20 • 来自相关话题

Understanding Price Momentum

Today's stock market is more than just a place to buy and hold securities. Many investors prefer to move quickly in and out of the market. That's just one reason technical strategies, such as price momentum, have grown in popularity.

In this article, we're going to provide some insights into the investment strategy known as price momentum.  We'll explain why some theorists believe this model offers investors a short-term profit opportunity.  We'll also talk about the pros and cons of this approach, including the long-term opportunity that price momentum provides the market.

What is Price Momentum?

Additional Resources

Calculating Stock Prices
Capital Asset Pricing Model
Arbitrage Pricing Theory
Stock Beta and Volatility
Random Walk Theory Explained

The theory behind price momentum is relatively simple.  Generally, we can talk about it in two ways; the first has to do with buying stocks:

Stocks that had relatively high returns over the past three to twelve months should return to investors above average returns over the next three to twelve months.

The theory also provides guidance on the right time to sell stocks:

Stocks that had relatively poor returns over the past three to twelve months should return to investors below average returns over the next three to twelve months.

This investment strategy was first theorized by Narasimhan Jegadeesh and Sheridan Titman in their publication "Returns to Buying Winners and Selling Losers: Implications for Stock Market Efficiency," which was published in The Journal of Finance back in March 1993.

Price Momentum Model

The model is based on the assumption the stock market is not completely efficient. This is something that most economists believe to be true.  The two most practical explanations for the performance of this model include:

Investors are taking advantage of human behavior, including a "herding" mentality and / or an overreaction to news.
Investors employing a price momentum strategy are taking on additional risk; therefore, higher returns are required to compensate these investors for the risk they're assuming.

Within their study, Jegadeesh and Titman examined a large number of trading strategies.  One of the conclusions from that study is stated below:

Buying past winners, and selling past losers, allowed investors to achieve above average returns over the period 1956 to 1989.  In particular, stocks that were classified based on their prior 6-month performance, and held for 6 months realized an excess return of over 12% per year on average.

The Momentum Formula

Technical stock analysts understand the value this particular technique provides.  They're constantly crunching numbers to see if patterns emerge.  The actual formula for calculating price momentum is really quite simple, and takes the form:

M = CP - CPn

Where:

M = Momentum
CP = Closing price in the current period
CPn = Closing price N periods ago

For example, if a stock was trading at $35 per share six months ago, and is currently trading at $40 per share, then its six-month price momentum would be 40 minus 35 or 5.

Unfortunately, this formula is not normalized, and this makes it difficult to compare stocks selling at different price points.  A stock experiencing a 1% price movement from $300 to $303 would have a momentum value of three.  A second stock experiencing a 100% increase in price from $3 to $6 also has a momentum value of three.

Rate of Change Formula

One of the ways technical stock analysts can work around this problem is by calculating a rate of change value, which normalizes momentum:

RoC = (CP - CPn) / CPn

Where:

RoC = Rate of Change
CP = Closing price in the current period
CPn = Closing price N periods ago

Using the example above, the stock selling at $303 per share that was trading at $300 six months ago would have a Rate of Change of 3 / 300 or 1%, while the second stock would have a Rate of Change of 3 / 3 or 100%.

Momentum and Moving Averages

A second way that stock analysts use price momentum is in conjunction with moving averages.  Here the technical analyst makes a series of price momentum calculations and plots these along with a moving average of the momentum.

For example, the plot might contain 28-day moving averages along with daily price momentum figures.  Buy signals can be triggered when price momentum travels above its moving averages, and stays there for several trading days.  Sell signals can be triggered when momentum travels below its moving average.

Contrarian Investing

As mentioned in the beginning of this article, this model tells investors they should buy past winners and sell past losers.  Because this theory is based on past price performance, or historical market information, price momentum is a trading model that technical analysts would follow.  Fundamental analysts believe that a stock is bought and sold based on its intrinsic value, including the company's potential to produce profits for its shareholders in the future.

Fortunately, fundamental analysts can also use price momentum to their advantage by adopting what is termed a contrarian investing strategy.  Contrarian investors take the opposite approach that a theory advocates.  For example, a fundamental analyst might conclude:

A stock that has been rising may now be overvalued, while a stock that has been falling may be undervalued.

One could argue the further a stock moves from its true market value, the greater the opportunity for profits.  By tracking price momentum, and using this as a screening tool, fundamental analysts can then assess if a stock is truly undervalued or overvalued by studying the company's long-term financial health and earnings power.

About the Author - Understanding Price Momentum (Last Reviewed on November 22, 2016)
 
http://30daydo.com/article/203
  查看全部
Understanding Price Momentum

Today's stock market is more than just a place to buy and hold securities. Many investors prefer to move quickly in and out of the market. That's just one reason technical strategies, such as price momentum, have grown in popularity.

In this article, we're going to provide some insights into the investment strategy known as price momentum.  We'll explain why some theorists believe this model offers investors a short-term profit opportunity.  We'll also talk about the pros and cons of this approach, including the long-term opportunity that price momentum provides the market.

What is Price Momentum?

Additional Resources

Calculating Stock Prices
Capital Asset Pricing Model
Arbitrage Pricing Theory
Stock Beta and Volatility
Random Walk Theory Explained

The theory behind price momentum is relatively simple.  Generally, we can talk about it in two ways; the first has to do with buying stocks:

Stocks that had relatively high returns over the past three to twelve months should return to investors above average returns over the next three to twelve months.

The theory also provides guidance on the right time to sell stocks:

Stocks that had relatively poor returns over the past three to twelve months should return to investors below average returns over the next three to twelve months.

This investment strategy was first theorized by Narasimhan Jegadeesh and Sheridan Titman in their publication "Returns to Buying Winners and Selling Losers: Implications for Stock Market Efficiency," which was published in The Journal of Finance back in March 1993.

Price Momentum Model

The model is based on the assumption the stock market is not completely efficient. This is something that most economists believe to be true.  The two most practical explanations for the performance of this model include:

Investors are taking advantage of human behavior, including a "herding" mentality and / or an overreaction to news.
Investors employing a price momentum strategy are taking on additional risk; therefore, higher returns are required to compensate these investors for the risk they're assuming.

Within their study, Jegadeesh and Titman examined a large number of trading strategies.  One of the conclusions from that study is stated below:

Buying past winners, and selling past losers, allowed investors to achieve above average returns over the period 1956 to 1989.  In particular, stocks that were classified based on their prior 6-month performance, and held for 6 months realized an excess return of over 12% per year on average.

The Momentum Formula

Technical stock analysts understand the value this particular technique provides.  They're constantly crunching numbers to see if patterns emerge.  The actual formula for calculating price momentum is really quite simple, and takes the form:

M = CP - CPn

Where:

M = Momentum
CP = Closing price in the current period
CPn = Closing price N periods ago

For example, if a stock was trading at $35 per share six months ago, and is currently trading at $40 per share, then its six-month price momentum would be 40 minus 35 or 5.

Unfortunately, this formula is not normalized, and this makes it difficult to compare stocks selling at different price points.  A stock experiencing a 1% price movement from $300 to $303 would have a momentum value of three.  A second stock experiencing a 100% increase in price from $3 to $6 also has a momentum value of three.

Rate of Change Formula

One of the ways technical stock analysts can work around this problem is by calculating a rate of change value, which normalizes momentum:

RoC = (CP - CPn) / CPn

Where:

RoC = Rate of Change
CP = Closing price in the current period
CPn = Closing price N periods ago

Using the example above, the stock selling at $303 per share that was trading at $300 six months ago would have a Rate of Change of 3 / 300 or 1%, while the second stock would have a Rate of Change of 3 / 3 or 100%.

Momentum and Moving Averages

A second way that stock analysts use price momentum is in conjunction with moving averages.  Here the technical analyst makes a series of price momentum calculations and plots these along with a moving average of the momentum.

For example, the plot might contain 28-day moving averages along with daily price momentum figures.  Buy signals can be triggered when price momentum travels above its moving averages, and stays there for several trading days.  Sell signals can be triggered when momentum travels below its moving average.

Contrarian Investing

As mentioned in the beginning of this article, this model tells investors they should buy past winners and sell past losers.  Because this theory is based on past price performance, or historical market information, price momentum is a trading model that technical analysts would follow.  Fundamental analysts believe that a stock is bought and sold based on its intrinsic value, including the company's potential to produce profits for its shareholders in the future.

Fortunately, fundamental analysts can also use price momentum to their advantage by adopting what is termed a contrarian investing strategy.  Contrarian investors take the opposite approach that a theory advocates.  For example, a fundamental analyst might conclude:

A stock that has been rising may now be overvalued, while a stock that has been falling may be undervalued.

One could argue the further a stock moves from its true market value, the greater the opportunity for profits.  By tracking price momentum, and using this as a screening tool, fundamental analysts can then assess if a stock is truly undervalued or overvalued by studying the company's long-term financial health and earnings power.

About the Author - Understanding Price Momentum (Last Reviewed on November 22, 2016)
 
http://30daydo.com/article/203
 

TA-Lib MA_Type

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2086 次浏览 • 2017-05-29 00:43 • 来自相关话题

在TA-Lib中有一个参数的类型是MA_Type, 谷歌了一下,把内容贴出来。 
 
主要就是使用不一样的加权方式对数据进行处理。import talib
from talib import MA_Type

MA_Type: 0=SMA, 1=EMA, 2=WMA, 3=DEMA, 4=TEMA, 5=TRIMA, 6=KAMA, 7=MAMA, 8=T3 (Default=SMA)
 
移动平均(英语:moving average,MA),又称“移动平均线”简称均线,是技术分析中一种分析时间序列数据的工具。最常见的是利用股价、回报或交易量等变数计算出移动平均。
移动平均可抚平短期波动,反映出长期趋势或周期。数学上,移动平均可视为一种卷积。
 

简单移动平均(英语:simple moving average,SMA)是某变数之前n个数值的未作加权算术平均。例如,收市价的10日简单移动平均指之前10日收市价的平均数。:

当计算连续的数值,一个新的数值加入,同时一个旧数值剔出,所以无需每次都重新逐个数值加起来。
在技术分析中,不同的市场对常用天数(n值)有不同的需求,例如:某些市场普遍的n值为10日、40日、200日;有些则是5日、10日、20日、60日、120日、240日,视乎分析时期长短而定。投资者冀从移动平均线的图表中分辨出支持位或阻力位。
 
 
 
加权移动平均(英语:weighted moving average,WMA)指计算平均值时将个别数据乘以不同数值,在技术分析中,n日WMA的最近期一个数值乘以n、次近的乘以n-1,如此类推,一直到0:
 
指数移动平均(英语:exponential moving average,EMA或EWMA)是以指数式递减加权的移动平均。各数值的加权影响力随时间而指数式递减,越近期的数据加权影响力越重,但较旧的数据也给予一定的加权值
 
     
     WMA                                             EMA
 
 
使用下面的代码实现不一样的MA
  #MA_Type: 0=SMA, 1=EMA, 2=WMA, 3=DEMA, 4=TEMA, 5=TRIMA, 6=KAMA, 7=MAMA, 8=T3 (Default=SMA)
df=ts.get_k_data('300580',start='2017-01-12',end='2017-05-26')
closed=df['close'].values
sma=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=0)
ema=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=1)
wma=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=2)
dema=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=3)
tema=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=4)
trima=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=5)
kma=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=6)
mama=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=7)
t3=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=8)
#ouput=talib.MA(closed,timeperiod=5,matype=0)
print closed
plt.ylim([0,40])
plt.plot(sma)
plt.plot(ema)
plt.plot(wma)
plt.plot(dema)
plt.plot(tema)
plt.plot(trima)
plt.plot(kma)
plt.plot(mama)
plt.plot(t3)
plt.grid()
plt.show()
生成的图像如下:





 
http://30daydo.com/article/201
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在TA-Lib中有一个参数的类型是MA_Type, 谷歌了一下,把内容贴出来。 
 
主要就是使用不一样的加权方式对数据进行处理。
import talib
from talib import MA_Type

MA_Type: 0=SMA, 1=EMA, 2=WMA, 3=DEMA, 4=TEMA, 5=TRIMA, 6=KAMA, 7=MAMA, 8=T3 (Default=SMA)

 
移动平均(英语:moving average,MA),又称“移动平均线”简称均线,是技术分析中一种分析时间序列数据的工具。最常见的是利用股价、回报或交易量等变数计算出移动平均。
移动平均可抚平短期波动,反映出长期趋势或周期。数学上,移动平均可视为一种卷积。
 

简单移动平均(英语:simple moving average,SMA)是某变数之前n个数值的未作加权算术平均。例如,收市价的10日简单移动平均指之前10日收市价的平均数。:

当计算连续的数值,一个新的数值加入,同时一个旧数值剔出,所以无需每次都重新逐个数值加起来。
在技术分析中,不同的市场对常用天数(n值)有不同的需求,例如:某些市场普遍的n值为10日、40日、200日;有些则是5日、10日、20日、60日、120日、240日,视乎分析时期长短而定。投资者冀从移动平均线的图表中分辨出支持位或阻力位。
 
 
 
加权移动平均(英语:weighted moving average,WMA)指计算平均值时将个别数据乘以不同数值,在技术分析中,n日WMA的最近期一个数值乘以n、次近的乘以n-1,如此类推,一直到0:
 
指数移动平均(英语:exponential moving average,EMA或EWMA)是以指数式递减加权的移动平均。各数值的加权影响力随时间而指数式递减,越近期的数据加权影响力越重,但较旧的数据也给予一定的加权值
 
     
     WMA                                             EMA
 
 
使用下面的代码实现不一样的MA
 
    #MA_Type: 0=SMA, 1=EMA, 2=WMA, 3=DEMA, 4=TEMA, 5=TRIMA, 6=KAMA, 7=MAMA, 8=T3 (Default=SMA)
df=ts.get_k_data('300580',start='2017-01-12',end='2017-05-26')
closed=df['close'].values
sma=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=0)
ema=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=1)
wma=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=2)
dema=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=3)
tema=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=4)
trima=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=5)
kma=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=6)
mama=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=7)
t3=talib.MA(closed,timeperiod=10,matype=8)
#ouput=talib.MA(closed,timeperiod=5,matype=0)
print closed
plt.ylim([0,40])
plt.plot(sma)
plt.plot(ema)
plt.plot(wma)
plt.plot(dema)
plt.plot(tema)
plt.plot(trima)
plt.plot(kma)
plt.plot(mama)
plt.plot(t3)
plt.grid()
plt.show()

生成的图像如下:

diff_ma.PNG

 
http://30daydo.com/article/201
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对A股上有过不诚信纪录的公司进行纪录 持续更新

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 626 次浏览 • 2017-05-23 09:02 • 来自相关话题

买股票就是买公司,如果是长线持有股票,应该避开那些没有诚信,出尔反尔,有欺诈行为或者一系列损坏散户利益的个股(清仓式减持)
 
本纪录只是本人浏览公告的时候筛选出来,如果其他朋友也有看到相关公司的一些违规行为(或者你觉得这个公司不道德),也可以贴上来让我更新一下。
 
05-22 16:21    阳光股份 遭股东清仓式减持
---> http://ggjd.cnstock.com/company/scp_ggjd/tjd_ggkx/201705/4080444.htm
 
 
獐子岛: 出名了的骗子公司。 财务作假,把散户当傻子。 獐子岛上演惊天逆转 "失踪的扇贝游回来了" http://money.163.com/15/0606/05/ARDEJNT100251LJJ.html
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买股票就是买公司,如果是长线持有股票,应该避开那些没有诚信,出尔反尔,有欺诈行为或者一系列损坏散户利益的个股(清仓式减持)
 
本纪录只是本人浏览公告的时候筛选出来,如果其他朋友也有看到相关公司的一些违规行为(或者你觉得这个公司不道德),也可以贴上来让我更新一下。
 
05-22 16:21    阳光股份 遭股东清仓式减持
---> http://ggjd.cnstock.com/company/scp_ggjd/tjd_ggkx/201705/4080444.htm
 
 
獐子岛: 出名了的骗子公司。 财务作假,把散户当傻子。 獐子岛上演惊天逆转 "失踪的扇贝游回来了" http://money.163.com/15/0606/05/ARDEJNT100251LJJ.html
 

证券投资基金考试

绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 519 次浏览 • 2017-05-21 00:45 • 来自相关话题

证券投资基金考试深圳考点在龙岗的大运软件小镇,现在觉得大运是变化好大。
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