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CDR最近风头火势
股票 • 量化大师 发表了文章 • 0 个评论 • 3621 次浏览 • 2018-06-10 22:48
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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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.
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.
求港股数据获取PYTHON代码
股票 • 李魔佛 回复了问题 • 3 人关注 • 1 个回复 • 11052 次浏览 • 2018-06-07 16:09
可转债2018 下半年策略
股票 • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3158 次浏览 • 2018-06-05 01:28
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
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！
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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！！
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！！
斐讯天天链挖矿每天有多少个？ 用的联通网络
量化大师 发表了文章 • 0 个评论 • 8449 次浏览 • 2018-06-05 00:56
上个月撸了个斐讯天天链N1和一个移动硬盘H1，然后激活了白金会员。 准备挖矿之旅。
家里接的是小区垄断的宽带，上网检测了下IP，是联通的网络，正常速度8M左右。
按照教程，注册激活，把硬盘格式化，然后开着天天链。每天都开着，一直在线，指示灯保持常亮。
然后每天打开日日盈app查看收益，少的可怜，平均一天0.8个，1个都不到。 目前木鸡上天天链的虚拟币DDW价格才0.4元一个，也就是4毛钱一个币，然后每天只能赚3毛钱，我去，电费都亏了。
挖了29天，才25个币。 而且现在是每天越挖越少。 币价越来越低。搞得家里的wifi网络和有线网络也变得卡了。
所以果断关掉天天链，真是费电不讨好。
附一张4月的币价：
原创文章，转载请注明
http://www.30daydo.com/article/262 查看全部
家里接的是小区垄断的宽带，上网检测了下IP，是联通的网络，正常速度8M左右。
按照教程，注册激活，把硬盘格式化，然后开着天天链。每天都开着，一直在线，指示灯保持常亮。
然后每天打开日日盈app查看收益，少的可怜，平均一天0.8个，1个都不到。 目前木鸡上天天链的虚拟币DDW价格才0.4元一个，也就是4毛钱一个币，然后每天只能赚3毛钱，我去，电费都亏了。
挖了29天，才25个币。 而且现在是每天越挖越少。 币价越来越低。搞得家里的wifi网络和有线网络也变得卡了。
所以果断关掉天天链，真是费电不讨好。
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上个月撸了个斐讯天天链N1和一个移动硬盘H1，然后激活了白金会员。 准备挖矿之旅。
家里接的是小区垄断的宽带，上网检测了下IP，是联通的网络，正常速度8M左右。
按照教程，注册激活，把硬盘格式化，然后开着天天链。每天都开着，一直在线，指示灯保持常亮。
然后每天打开日日盈app查看收益，少的可怜，平均一天0.8个，1个都不到。 目前木鸡上天天链的虚拟币DDW价格才0.4元一个，也就是4毛钱一个币，然后每天只能赚3毛钱，我去，电费都亏了。
挖了29天，才25个币。 而且现在是每天越挖越少。 币价越来越低。搞得家里的wifi网络和有线网络也变得卡了。
所以果断关掉天天链，真是费电不讨好。
附一张4月的币价：
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家里接的是小区垄断的宽带，上网检测了下IP，是联通的网络，正常速度8M左右。
按照教程，注册激活，把硬盘格式化，然后开着天天链。每天都开着，一直在线，指示灯保持常亮。
然后每天打开日日盈app查看收益，少的可怜，平均一天0.8个，1个都不到。 目前木鸡上天天链的虚拟币DDW价格才0.4元一个，也就是4毛钱一个币，然后每天只能赚3毛钱，我去，电费都亏了。
挖了29天，才25个币。 而且现在是每天越挖越少。 币价越来越低。搞得家里的wifi网络和有线网络也变得卡了。
所以果断关掉天天链，真是费电不讨好。
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2018-05-10 操作记录
股票 • 绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 3377 次浏览 • 2018-05-10 16:36
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
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。
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
股票 • 绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 3285 次浏览 • 2018-05-02 23:12
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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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。
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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。
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。
抄底？还是跳入火坑
股票 • 绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 3554 次浏览 • 2018-04-27 20:54
对于抄底，个人的态度是谨慎的。 尽量不会去参与。 因为很多看起来的底，很有可能只是个下跌中继，下面还有地下室，地下车库，十八层地狱。尤其是那些经历多个缩量跌停的个股。 在趋势面前，没有人能够凭借一己之力扭转。
截几个图给大家看看：
富控互动（点击查看大图）
如果你去抄底了，在图示2的位置买入，假如你买入1W快，那么到今天（2018-04-27）如果没及时止损割肉，那么现在就剩6900.
而如果是从1的位置买入一直持有到现在，那么现在就剩4000元。
顺威股份（点击大图）
如果你在2位置抄底，那么现在会亏损40%
同样，如果你在2位置去抄底神雾
那么到现在你会亏损51%，而在3位置去抄底，那么你到现在会亏损31%，所以抄底过程中，如果你没有做好马上捞一笔就跑的习惯，还是不要去参与。参与了，就要跑的快，不论盈利或者亏损。 不然后面的都是深渊。
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如果你去抄底了，在图示2的位置买入，假如你买入1W快，那么到今天（2018-04-27）如果没及时止损割肉，那么现在就剩6900.
而如果是从1的位置买入一直持有到现在，那么现在就剩4000元。
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如果你在2位置抄底，那么现在会亏损40%
同样，如果你在2位置去抄底神雾
那么到现在你会亏损51%，而在3位置去抄底，那么你到现在会亏损31%，所以抄底过程中，如果你没有做好马上捞一笔就跑的习惯，还是不要去参与。参与了，就要跑的快，不论盈利或者亏损。 不然后面的都是深渊。
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对于抄底，个人的态度是谨慎的。 尽量不会去参与。 因为很多看起来的底，很有可能只是个下跌中继，下面还有地下室，地下车库，十八层地狱。尤其是那些经历多个缩量跌停的个股。 在趋势面前，没有人能够凭借一己之力扭转。
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如果你去抄底了，在图示2的位置买入，假如你买入1W快，那么到今天（2018-04-27）如果没及时止损割肉，那么现在就剩6900.
而如果是从1的位置买入一直持有到现在，那么现在就剩4000元。
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如果你在2位置抄底，那么现在会亏损40%
同样，如果你在2位置去抄底神雾
那么到现在你会亏损51%，而在3位置去抄底，那么你到现在会亏损31%，所以抄底过程中，如果你没有做好马上捞一笔就跑的习惯，还是不要去参与。参与了，就要跑的快，不论盈利或者亏损。 不然后面的都是深渊。
截几个图给大家看看：
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如果你去抄底了，在图示2的位置买入，假如你买入1W快，那么到今天（2018-04-27）如果没及时止损割肉，那么现在就剩6900.
而如果是从1的位置买入一直持有到现在，那么现在就剩4000元。
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如果你在2位置抄底，那么现在会亏损40%
同样，如果你在2位置去抄底神雾
那么到现在你会亏损51%，而在3位置去抄底，那么你到现在会亏损31%，所以抄底过程中，如果你没有做好马上捞一笔就跑的习惯，还是不要去参与。参与了，就要跑的快，不论盈利或者亏损。 不然后面的都是深渊。
Coinegg需要VPN才能访问
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2952 次浏览 • 2018-04-22 00:17
坑爹的。
好久没上去看，成交了太稀疏了。
好久没上去看，成交了太稀疏了。
坑爹的。
好久没上去看，成交了太稀疏了。
好久没上去看，成交了太稀疏了。
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
股票 • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 17084 次浏览 • 2018-04-17 00:20
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？
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
原来这样的历史日线数据也可以拿来卖的呀
股票 • 李魔佛 发表了文章 • 3 个评论 • 4240 次浏览 • 2018-04-08 22:58
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。
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。
智能停车概念A股相关公司以及分析
股票 • 绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 4742 次浏览 • 2018-03-11 10:59
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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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
欢迎转载，请注明出处。 查看全部
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
欢迎转载，请注明出处。
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。
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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
股票 • 绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 4124 次浏览 • 2018-03-07 01:05
更新列表：http://30daydo.com/q/blacklist.php
#### 2019-11-20
最近獐子岛居然故技重施，真想不懂这公司为啥大家不用脚投票，直接不买，第一次买到暴雷抱怨A股黑心公司，
第二次又买獐子岛，只能说明买的散户活该，后面继续买，估计是脑子有问题的了。
######## 2017年08月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/q/blacklist.php
如果你也对某些个股的做法实在看不过去，也可以加入回复，到时更新到 http://30daydo.com/q/blacklist.php
原创文章，转载请注明出处：
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#### 2019-11-20
最近獐子岛居然故技重施，真想不懂这公司为啥大家不用脚投票，直接不买，第一次买到暴雷抱怨A股黑心公司，
第二次又买獐子岛，只能说明买的散户活该，后面继续买，估计是脑子有问题的了。
######## 2017年08月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。
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| 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/q/blacklist.php
如果你也对某些个股的做法实在看不过去，也可以加入回复，到时更新到 http://30daydo.com/q/blacklist.php
原创文章，转载请注明出处：
http://30daydo.com/article/281
#### 2019-11-20
最近獐子岛居然故技重施，真想不懂这公司为啥大家不用脚投票，直接不买，第一次买到暴雷抱怨A股黑心公司，
第二次又买獐子岛，只能说明买的散户活该，后面继续买，估计是脑子有问题的了。
######## 2017年08月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/q/blacklist.php
如果你也对某些个股的做法实在看不过去，也可以加入回复，到时更新到 http://30daydo.com/q/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
股票 • 李魔佛 发表了文章 • 2 个评论 • 6395 次浏览 • 2018-02-27 12:03
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
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
然后根据成交量进行排序：
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。
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。
为什么我不买银行股（四大行）？
股票 • 绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 4620 次浏览 • 2018-02-05 20:34
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
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。
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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
股票 • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3051 次浏览 • 2018-01-31 00:34
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
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。
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
股票 • 李魔佛 发表了文章 • 2 个评论 • 4614 次浏览 • 2018-01-26 17:02
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
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：
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源码：https://github.com/Rockyzsu/stock/blob/master/levt_notebook.ipynb
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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
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
coinegg上哪些虚拟币不能碰
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 6851 次浏览 • 2018-01-14 00:22
通过上一篇文章： 10分钟发行虚拟币 ，那些tokens发行的币最好不要去碰。 tokens的币可以到这里取找：https://coinmarketcap.com/tokens/views/all/
那么coinegg中哪些币是用了tokens发行的呢？ 把两个网站的币都爬下来，然后做个交集就可以了。
#-*-coding=utf-8-*-
import requests,datetime
from lxml import etree
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
import random,time
user_agent='Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Ubuntu Chromium/37.0.2062.120 Chrome/37.0.2062.120 Safari/537.36'
headers={'User-Agent':user_agent}
def getWebContent(url):
# url=url.format(kind)
r=requests.get(url,headers=headers)
if r.status_code==200:
return r.text
else:
return None
def getCoinList():
content=getWebContent(url='https://coinmarketcap.com/tokens/views/all/'
)
tree=etree.HTML(content)
# table=tree.xpath()
# if not table:
# reutrn None
df=pd.DataFrame()
# for coin in table:
df['currency-symbol']=tree.xpath('//tbody/tr//span[@class="currency-symbol"]/a/text()')
df['currency-name']=tree.xpath('//tbody/tr//a[@class="currency-name-container"]/text()')
df['platformsymbol']=tree.xpath('//tbody/tr/@data-platformsymbol')
df['platform-name']=tree.xpath('//tbody/tr//td[@class="no-wrap platform-name"]/a/text()')
df['price(->bct)']=tree.xpath('//tbody/tr//td[@class="no-wrap text-right"]/a/@data-btc')
df['datetime']=datetime.datetime.now()
return df
def getBtcPrice():
btc_p_url='https://www.coinegg.com/index/pricebtc'
try:
r=requests.get(url=btc_p_url,headers=headers)
except Exception,e:
print e
return None
return r.json().get('data').get('cny')
def coinegg_coins():
url='https://www.coinegg.com/coin/btc/allcoin?t={}'.format(random.random())
print url
retry=3
for _ in range(retry):
text=getWebContent(url)
if not text:
continue
time.sleep(random.random())
if not text:
print 'failed to get web content'
return None
return map(lambda x:x.upper(),eval(text).keys())
def find_fake():
df=getCoinList()
coinegglist=set(coinegg_coins())
# print coinegglist
fakecoin=set(df['currency-symbol'].values)
print coinegglist & fakecoin
def main():
# datastore()
# print getBtcPrice()
# coinegg_coins()
find_fake()
if __name__ == '__main__':
main()
运行后，得到的结果是：
['TSL', 'QBT', 'AIDOC', 'EOS', 'TRX', 'PLC', 'INK', 'WIC']
所以就应该远离上面的那8种币。（君子不立于危墙，虽然都是投机，但最好都是要选择概率天平倾向于自己的那一边） 查看全部
那么coinegg中哪些币是用了tokens发行的呢？ 把两个网站的币都爬下来，然后做个交集就可以了。
#-*-coding=utf-8-*-
import requests,datetime
from lxml import etree
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
import random,time
user_agent='Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Ubuntu Chromium/37.0.2062.120 Chrome/37.0.2062.120 Safari/537.36'
headers={'User-Agent':user_agent}
def getWebContent(url):
# url=url.format(kind)
r=requests.get(url,headers=headers)
if r.status_code==200:
return r.text
else:
return None
def getCoinList():
content=getWebContent(url='https://coinmarketcap.com/tokens/views/all/'
)
tree=etree.HTML(content)
# table=tree.xpath()
# if not table:
# reutrn None
df=pd.DataFrame()
# for coin in table:
df['currency-symbol']=tree.xpath('//tbody/tr//span[@class="currency-symbol"]/a/text()')
df['currency-name']=tree.xpath('//tbody/tr//a[@class="currency-name-container"]/text()')
df['platformsymbol']=tree.xpath('//tbody/tr/@data-platformsymbol')
df['platform-name']=tree.xpath('//tbody/tr//td[@class="no-wrap platform-name"]/a/text()')
df['price(->bct)']=tree.xpath('//tbody/tr//td[@class="no-wrap text-right"]/a/@data-btc')
df['datetime']=datetime.datetime.now()
return df
def getBtcPrice():
btc_p_url='https://www.coinegg.com/index/pricebtc'
try:
r=requests.get(url=btc_p_url,headers=headers)
except Exception,e:
print e
return None
return r.json().get('data').get('cny')
def coinegg_coins():
url='https://www.coinegg.com/coin/btc/allcoin?t={}'.format(random.random())
print url
retry=3
for _ in range(retry):
text=getWebContent(url)
if not text:
continue
time.sleep(random.random())
if not text:
print 'failed to get web content'
return None
return map(lambda x:x.upper(),eval(text).keys())
def find_fake():
df=getCoinList()
coinegglist=set(coinegg_coins())
# print coinegglist
fakecoin=set(df['currency-symbol'].values)
print coinegglist & fakecoin
def main():
# datastore()
# print getBtcPrice()
# coinegg_coins()
find_fake()
if __name__ == '__main__':
main()
运行后，得到的结果是：
['TSL', 'QBT', 'AIDOC', 'EOS', 'TRX', 'PLC', 'INK', 'WIC']
所以就应该远离上面的那8种币。（君子不立于危墙，虽然都是投机，但最好都是要选择概率天平倾向于自己的那一边） 查看全部
通过上一篇文章： 10分钟发行虚拟币 ，那些tokens发行的币最好不要去碰。 tokens的币可以到这里取找：https://coinmarketcap.com/tokens/views/all/
那么coinegg中哪些币是用了tokens发行的呢？ 把两个网站的币都爬下来，然后做个交集就可以了。
运行后，得到的结果是：
['TSL', 'QBT', 'AIDOC', 'EOS', 'TRX', 'PLC', 'INK', 'WIC']
所以就应该远离上面的那8种币。（君子不立于危墙，虽然都是投机，但最好都是要选择概率天平倾向于自己的那一边）
那么coinegg中哪些币是用了tokens发行的呢？ 把两个网站的币都爬下来，然后做个交集就可以了。
#-*-coding=utf-8-*-
import requests,datetime
from lxml import etree
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
import random,time
user_agent='Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Ubuntu Chromium/37.0.2062.120 Chrome/37.0.2062.120 Safari/537.36'
headers={'User-Agent':user_agent}
def getWebContent(url):
# url=url.format(kind)
r=requests.get(url,headers=headers)
if r.status_code==200:
return r.text
else:
return None
def getCoinList():
content=getWebContent(url='https://coinmarketcap.com/tokens/views/all/'
)
tree=etree.HTML(content)
# table=tree.xpath()
# if not table:
# reutrn None
df=pd.DataFrame()
# for coin in table:
df['currency-symbol']=tree.xpath('//tbody/tr//span[@class="currency-symbol"]/a/text()')
df['currency-name']=tree.xpath('//tbody/tr//a[@class="currency-name-container"]/text()')
df['platformsymbol']=tree.xpath('//tbody/tr/@data-platformsymbol')
df['platform-name']=tree.xpath('//tbody/tr//td[@class="no-wrap platform-name"]/a/text()')
df['price(->bct)']=tree.xpath('//tbody/tr//td[@class="no-wrap text-right"]/a/@data-btc')
df['datetime']=datetime.datetime.now()
return df
def getBtcPrice():
btc_p_url='https://www.coinegg.com/index/pricebtc'
try:
r=requests.get(url=btc_p_url,headers=headers)
except Exception,e:
print e
return None
return r.json().get('data').get('cny')
def coinegg_coins():
url='https://www.coinegg.com/coin/btc/allcoin?t={}'.format(random.random())
print url
retry=3
for _ in range(retry):
text=getWebContent(url)
if not text:
continue
time.sleep(random.random())
if not text:
print 'failed to get web content'
return None
return map(lambda x:x.upper(),eval(text).keys())
def find_fake():
df=getCoinList()
coinegglist=set(coinegg_coins())
# print coinegglist
fakecoin=set(df['currency-symbol'].values)
print coinegglist & fakecoin
def main():
# datastore()
# print getBtcPrice()
# coinegg_coins()
find_fake()
if __name__ == '__main__':
main()
运行后，得到的结果是：
['TSL', 'QBT', 'AIDOC', 'EOS', 'TRX', 'PLC', 'INK', 'WIC']
所以就应该远离上面的那8种币。（君子不立于危墙，虽然都是投机，但最好都是要选择概率天平倾向于自己的那一边）
10分钟发行虚拟币
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 25411 次浏览 • 2018-01-14 00:15
刘易杰
3 天前
我本来是不想写这个的，昨天看了曹政的文章《不要试图挑战人性》，感触挺深的，曹大说他2018绝不碰ICO，我恰恰相反，不但要碰我还要带你们一起碰。ICO现在简直是太火了，我平均每星期收到1-2篇whitepaper，绝大多数，可以说是100%都是忽悠人的，我不当韭菜也会有别人被收割，莫不如我今天就给你们指条路——干嘛参与别人的ICO啊？你可以自己搞啊！
废话不说，首先去以太坊下载一个钱包。Ethereum Project
下载完了安装，你的界面应该是这样的：
官方的这个钱包bug非常多！经常打不开，而且和网络sync区块链的时候经常会有各种各样的问题……不过，如果你能侥幸安装成功并且同步成功。
恭喜你，你已经成功克服了你ICO道路上最大的技术难关，胜利在望，会所嫩模在向你招手！
好，打开钱包，界面应该是下面这样：
看到右上角那个“CONTRACTS"按钮了吗？轻轻点一下：
再点这个Deploy New Contract:
然后，打开这个网站：Create a cryptocurrency contract in Ethereum
不懂英文？没问题
看不懂代码？无所谓
看到THE CODE了吗？
把下面的代码copy下来，然后粘贴到你的以太坊钱包里，再右边下来菜单里面选那个Token ERC 20 ，你会看到的界面大概是这个样子：
这个时候系统会让你输入三个参数：
Initial Supply:你要发行多少个币呢？ 我填了2100万个，致敬比特币嘛！
Token Name:咱发行的币叫什么名字呢？我本来想叫刘易杰币……后来一想这太不中本聪了……不忘初衷，ICO骗钱为的就是会所嫩模，就叫嫩模币吧！
Token synbol：就是币的符号，比如比特币是BTC，以太坊是ETH，咱们嫩模币当然是NMB了！
然后下面有个蓝色的deploy,点了这个deploy,嫩模币就正式发布了————这里有个条件，就是钱包里要有少量的ETH，作为执行合约的Gas，大概是0.00几个ETH就够了，也就几美元到几十美元的事儿。
好了。
完成了。
如果你完成了如上所说的步骤的话，那么你成功的在这个世界上，基于以太坊网络，创造了一种新的加密货币————如果这破玩意儿能称为加密货币的话……
我大概解释一下啊这玩意儿是啥：以太坊网络和只能合约，支持一个use case就是用户可以通过以太坊来发行自己的"Token", Token是什么呢？
你可以理解为现实生活当中的“积分”，对，比如加油站洗车店会员卡积分，
楼下发廊Tony老师让你办的冲2000送1000的美发会员卡，奶茶点送你的盖满10个张送一杯的集戳卡，幼儿园老师给小朋友的小红花……
这一切的一切，都是可以在以太坊用很简单的只能合约代码搞成一个"token",然后Token可以通过以太坊网络转账， 转账的时候消耗少量的以太坊ETH做Gas。Token也不需要钱包——使用以太坊钱包就好，钱包地址也是以太坊的地址，钱包秘钥也是以太坊的秘钥，区块链用的就是以太坊的区块链……
说了这么多，就是想让你明白，Token这破玩意儿如此简单，发行如此容易，没有成本，完全是基于以太坊网络，没有任何自己的底层技术，基本上20分钟就能搞出来一个，供应量随便填。
我要说的是：现在有好多所谓的ICO，就是把这Token拿来当币卖……
如上所说创造出来的Token，跟比特币，以太坊，瑞波这些真的“加密货币"完全不是一个东西——我不是要给比特币以太坊这些数字货币站台——我一开始以为，要搞ICO，起码要像比特币那种，自己有区块链，有底层技术，分布账本，钱包，nodes都自己实现吧——虽然这也不是什么难事儿，毕竟都是开源的，但起码这还是有一定成本和壁垒的，结果，这帮骗钱骗疯了的，连这都不搞，直接像我上面发布嫩模币那样，利用小白韭菜们的无知，把Token拿来当成币卖……
打开 All Tokens | CoinMarketCap看看哪些你以为和比特币，以太坊一样的加密货币，其实是和嫩模币NMB一样的Token呢？
有没有很眼熟啊？有没有很心慌啊？你看Platform，就是平台，多数都是以太坊平台，估值……50多亿美金？80多亿美金？
你们觉得嫩模币NMB估值应该多少啊？这么搞下去会不会币太多了，嫩模都不够用了啊……
好，现在币有了，接下来就是ICO难度最大的部分了：
写白皮书啊！
有没有发现现在白皮书天马星空，包罗万象，无所不能？为啥？本质上这玩意儿就是”积分“，能用的上”积分“的地方都能给套进去啊！机械制造，生物制药，航天科技，基因工程，物流运输，文化创作，阴阳五行，一带一路……反正你想怎么写怎么写，这部分就非常考验ICO团队的吹牛逼功力，白皮书写的不好，给观众的想象空间不够，基本可以判断，这个团队平时缺乏诈骗经验……
有了币，有了白皮书，就可以拿去忽悠人了，基本上就是说ICO前期，让对方给你打以太坊ETH，然后你给他发你的嫩模币NMB……他给你以太坊，你给他嫩模币，他给你ETH，你给他NMB……他的以太坊得是1000美金一个真金白银买的，你的NMB可是上面随手填出来的。过不过瘾？爽不爽？
这玩意儿，薄利多销，骗到50算50，骗到100算100，团队别露脸，白皮书上不写名，写名也别写自己名，找两个外国人做adviser，反正韭菜们也不会去验证。核心团队叫基金会，比如咱们负责操作嫩模币的基金会，可以起名叫NMB FOUNDATION。收到ETH直接变现分钱走人，或者另起炉灶，NMB ICO成功完成了，再搞下一个呗，市场需要细分，嫩模有的丑有的俏，针对丑嫩模搞一个丑嫩模币CNMB，俏嫩模的叫QNMB，或者叫嫩模2.0币NM2B，听上去就有互联网时代感……
区块链确实是个好技术，有很多潜力和空间，但究竟有没有好到颠覆世界，有没有好到随便发个tokn就能值十亿八亿的美金，有没有好到能让人打着”区块链“，”智能合约“，”加密货币“的幌子搞诈骗和非法集资能逃脱法律责任，有没有好到能让你买一个Token就赚个几百几千倍。大家自己判断。
*上面说的NMB合约我没deploy，所以你们不用找我要NMB了，不给你们。
**可以把这篇文章转给身边哪些被ICO忽悠的人，或者下次有人拿白皮书来忽悠你，你可以反杀他：你那个币不行，还是来投我的NMB吧！
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3 天前
我本来是不想写这个的，昨天看了曹政的文章《不要试图挑战人性》，感触挺深的，曹大说他2018绝不碰ICO，我恰恰相反，不但要碰我还要带你们一起碰。ICO现在简直是太火了，我平均每星期收到1-2篇whitepaper，绝大多数，可以说是100%都是忽悠人的，我不当韭菜也会有别人被收割，莫不如我今天就给你们指条路——干嘛参与别人的ICO啊？你可以自己搞啊！
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官方的这个钱包bug非常多！经常打不开，而且和网络sync区块链的时候经常会有各种各样的问题……不过，如果你能侥幸安装成功并且同步成功。
恭喜你，你已经成功克服了你ICO道路上最大的技术难关，胜利在望，会所嫩模在向你招手！
好，打开钱包，界面应该是下面这样：
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然后，打开这个网站：Create a cryptocurrency contract in Ethereum
不懂英文？没问题
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我大概解释一下啊这玩意儿是啥：以太坊网络和只能合约，支持一个use case就是用户可以通过以太坊来发行自己的"Token", Token是什么呢？
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说了这么多，就是想让你明白，Token这破玩意儿如此简单，发行如此容易，没有成本，完全是基于以太坊网络，没有任何自己的底层技术，基本上20分钟就能搞出来一个，供应量随便填。
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有没有很眼熟啊？有没有很心慌啊？你看Platform，就是平台，多数都是以太坊平台，估值……50多亿美金？80多亿美金？
你们觉得嫩模币NMB估值应该多少啊？这么搞下去会不会币太多了，嫩模都不够用了啊……
好，现在币有了，接下来就是ICO难度最大的部分了：
写白皮书啊！
有没有发现现在白皮书天马星空，包罗万象，无所不能？为啥？本质上这玩意儿就是”积分“，能用的上”积分“的地方都能给套进去啊！机械制造，生物制药，航天科技，基因工程，物流运输，文化创作，阴阳五行，一带一路……反正你想怎么写怎么写，这部分就非常考验ICO团队的吹牛逼功力，白皮书写的不好，给观众的想象空间不够，基本可以判断，这个团队平时缺乏诈骗经验……
有了币，有了白皮书，就可以拿去忽悠人了，基本上就是说ICO前期，让对方给你打以太坊ETH，然后你给他发你的嫩模币NMB……他给你以太坊，你给他嫩模币，他给你ETH，你给他NMB……他的以太坊得是1000美金一个真金白银买的，你的NMB可是上面随手填出来的。过不过瘾？爽不爽？
这玩意儿，薄利多销，骗到50算50，骗到100算100，团队别露脸，白皮书上不写名，写名也别写自己名，找两个外国人做adviser，反正韭菜们也不会去验证。核心团队叫基金会，比如咱们负责操作嫩模币的基金会，可以起名叫NMB FOUNDATION。收到ETH直接变现分钱走人，或者另起炉灶，NMB ICO成功完成了，再搞下一个呗，市场需要细分，嫩模有的丑有的俏，针对丑嫩模搞一个丑嫩模币CNMB，俏嫩模的叫QNMB，或者叫嫩模2.0币NM2B，听上去就有互联网时代感……
区块链确实是个好技术，有很多潜力和空间，但究竟有没有好到颠覆世界，有没有好到随便发个tokn就能值十亿八亿的美金，有没有好到能让人打着”区块链“，”智能合约“，”加密货币“的幌子搞诈骗和非法集资能逃脱法律责任，有没有好到能让你买一个Token就赚个几百几千倍。大家自己判断。
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刘易杰
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我本来是不想写这个的，昨天看了曹政的文章《不要试图挑战人性》，感触挺深的，曹大说他2018绝不碰ICO，我恰恰相反，不但要碰我还要带你们一起碰。ICO现在简直是太火了，我平均每星期收到1-2篇whitepaper，绝大多数，可以说是100%都是忽悠人的，我不当韭菜也会有别人被收割，莫不如我今天就给你们指条路——干嘛参与别人的ICO啊？你可以自己搞啊！
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下载完了安装，你的界面应该是这样的：
官方的这个钱包bug非常多！经常打不开，而且和网络sync区块链的时候经常会有各种各样的问题……不过，如果你能侥幸安装成功并且同步成功。
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好，打开钱包，界面应该是下面这样：
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Token synbol：就是币的符号，比如比特币是BTC，以太坊是ETH，咱们嫩模币当然是NMB了！
然后下面有个蓝色的deploy,点了这个deploy,嫩模币就正式发布了————这里有个条件，就是钱包里要有少量的ETH，作为执行合约的Gas，大概是0.00几个ETH就够了，也就几美元到几十美元的事儿。
好了。
完成了。
如果你完成了如上所说的步骤的话，那么你成功的在这个世界上，基于以太坊网络，创造了一种新的加密货币————如果这破玩意儿能称为加密货币的话……
我大概解释一下啊这玩意儿是啥：以太坊网络和只能合约，支持一个use case就是用户可以通过以太坊来发行自己的"Token", Token是什么呢？
你可以理解为现实生活当中的“积分”，对，比如加油站洗车店会员卡积分，
楼下发廊Tony老师让你办的冲2000送1000的美发会员卡，奶茶点送你的盖满10个张送一杯的集戳卡，幼儿园老师给小朋友的小红花……
这一切的一切，都是可以在以太坊用很简单的只能合约代码搞成一个"token",然后Token可以通过以太坊网络转账， 转账的时候消耗少量的以太坊ETH做Gas。Token也不需要钱包——使用以太坊钱包就好，钱包地址也是以太坊的地址，钱包秘钥也是以太坊的秘钥，区块链用的就是以太坊的区块链……
说了这么多，就是想让你明白，Token这破玩意儿如此简单，发行如此容易，没有成本，完全是基于以太坊网络，没有任何自己的底层技术，基本上20分钟就能搞出来一个，供应量随便填。
我要说的是：现在有好多所谓的ICO，就是把这Token拿来当币卖……
如上所说创造出来的Token，跟比特币，以太坊，瑞波这些真的“加密货币"完全不是一个东西——我不是要给比特币以太坊这些数字货币站台——我一开始以为，要搞ICO，起码要像比特币那种，自己有区块链，有底层技术，分布账本，钱包，nodes都自己实现吧——虽然这也不是什么难事儿，毕竟都是开源的，但起码这还是有一定成本和壁垒的，结果，这帮骗钱骗疯了的，连这都不搞，直接像我上面发布嫩模币那样，利用小白韭菜们的无知，把Token拿来当成币卖……
打开 All Tokens | CoinMarketCap看看哪些你以为和比特币，以太坊一样的加密货币，其实是和嫩模币NMB一样的Token呢？
有没有很眼熟啊？有没有很心慌啊？你看Platform，就是平台，多数都是以太坊平台，估值……50多亿美金？80多亿美金？
你们觉得嫩模币NMB估值应该多少啊？这么搞下去会不会币太多了，嫩模都不够用了啊……
好，现在币有了，接下来就是ICO难度最大的部分了：
写白皮书啊！
有没有发现现在白皮书天马星空，包罗万象，无所不能？为啥？本质上这玩意儿就是”积分“，能用的上”积分“的地方都能给套进去啊！机械制造，生物制药，航天科技，基因工程，物流运输，文化创作，阴阳五行，一带一路……反正你想怎么写怎么写，这部分就非常考验ICO团队的吹牛逼功力，白皮书写的不好，给观众的想象空间不够，基本可以判断，这个团队平时缺乏诈骗经验……
有了币，有了白皮书，就可以拿去忽悠人了，基本上就是说ICO前期，让对方给你打以太坊ETH，然后你给他发你的嫩模币NMB……他给你以太坊，你给他嫩模币，他给你ETH，你给他NMB……他的以太坊得是1000美金一个真金白银买的，你的NMB可是上面随手填出来的。过不过瘾？爽不爽？
这玩意儿，薄利多销，骗到50算50，骗到100算100，团队别露脸，白皮书上不写名，写名也别写自己名，找两个外国人做adviser，反正韭菜们也不会去验证。核心团队叫基金会，比如咱们负责操作嫩模币的基金会，可以起名叫NMB FOUNDATION。收到ETH直接变现分钱走人，或者另起炉灶，NMB ICO成功完成了，再搞下一个呗，市场需要细分，嫩模有的丑有的俏，针对丑嫩模搞一个丑嫩模币CNMB，俏嫩模的叫QNMB，或者叫嫩模2.0币NM2B，听上去就有互联网时代感……
区块链确实是个好技术，有很多潜力和空间，但究竟有没有好到颠覆世界，有没有好到随便发个tokn就能值十亿八亿的美金，有没有好到能让人打着”区块链“，”智能合约“，”加密货币“的幌子搞诈骗和非法集资能逃脱法律责任，有没有好到能让你买一个Token就赚个几百几千倍。大家自己判断。
*上面说的NMB合约我没deploy，所以你们不用找我要NMB了，不给你们。
**可以把这篇文章转给身边哪些被ICO忽悠的人，或者下次有人拿白皮书来忽悠你，你可以反杀他：你那个币不行，还是来投我的NMB吧！
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我本来是不想写这个的，昨天看了曹政的文章《不要试图挑战人性》，感触挺深的，曹大说他2018绝不碰ICO，我恰恰相反，不但要碰我还要带你们一起碰。ICO现在简直是太火了，我平均每星期收到1-2篇whitepaper，绝大多数，可以说是100%都是忽悠人的，我不当韭菜也会有别人被收割，莫不如我今天就给你们指条路——干嘛参与别人的ICO啊？你可以自己搞啊！
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Token synbol：就是币的符号，比如比特币是BTC，以太坊是ETH，咱们嫩模币当然是NMB了！
然后下面有个蓝色的deploy,点了这个deploy,嫩模币就正式发布了————这里有个条件，就是钱包里要有少量的ETH，作为执行合约的Gas，大概是0.00几个ETH就够了，也就几美元到几十美元的事儿。
好了。
完成了。
如果你完成了如上所说的步骤的话，那么你成功的在这个世界上，基于以太坊网络，创造了一种新的加密货币————如果这破玩意儿能称为加密货币的话……
我大概解释一下啊这玩意儿是啥：以太坊网络和只能合约，支持一个use case就是用户可以通过以太坊来发行自己的"Token", Token是什么呢？
你可以理解为现实生活当中的“积分”，对，比如加油站洗车店会员卡积分，
楼下发廊Tony老师让你办的冲2000送1000的美发会员卡，奶茶点送你的盖满10个张送一杯的集戳卡，幼儿园老师给小朋友的小红花……
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说了这么多，就是想让你明白，Token这破玩意儿如此简单，发行如此容易，没有成本，完全是基于以太坊网络，没有任何自己的底层技术，基本上20分钟就能搞出来一个，供应量随便填。
我要说的是：现在有好多所谓的ICO，就是把这Token拿来当币卖……
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好，现在币有了，接下来就是ICO难度最大的部分了：
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有了币，有了白皮书，就可以拿去忽悠人了，基本上就是说ICO前期，让对方给你打以太坊ETH，然后你给他发你的嫩模币NMB……他给你以太坊，你给他嫩模币，他给你ETH，你给他NMB……他的以太坊得是1000美金一个真金白银买的，你的NMB可是上面随手填出来的。过不过瘾？爽不爽？
这玩意儿，薄利多销，骗到50算50，骗到100算100，团队别露脸，白皮书上不写名，写名也别写自己名，找两个外国人做adviser，反正韭菜们也不会去验证。核心团队叫基金会，比如咱们负责操作嫩模币的基金会，可以起名叫NMB FOUNDATION。收到ETH直接变现分钱走人，或者另起炉灶，NMB ICO成功完成了，再搞下一个呗，市场需要细分，嫩模有的丑有的俏，针对丑嫩模搞一个丑嫩模币CNMB，俏嫩模的叫QNMB，或者叫嫩模2.0币NM2B，听上去就有互联网时代感……
区块链确实是个好技术，有很多潜力和空间，但究竟有没有好到颠覆世界，有没有好到随便发个tokn就能值十亿八亿的美金，有没有好到能让人打着”区块链“，”智能合约“，”加密货币“的幌子搞诈骗和非法集资能逃脱法律责任，有没有好到能让你买一个Token就赚个几百几千倍。大家自己判断。
*上面说的NMB合约我没deploy，所以你们不用找我要NMB了，不给你们。
**可以把这篇文章转给身边哪些被ICO忽悠的人，或者下次有人拿白皮书来忽悠你，你可以反杀他：你那个币不行，还是来投我的NMB吧！
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怀孕妈妈 深港1年学车路
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 3898 次浏览 • 2017-11-29 14:57
这几年几乎都听到身边的人都在考驾照（特别是亲眼见证自己的妹妹在半年多就拿到驾照）当自己怀孕7个月时，想到马上临近为期5至6个月产假，难得有假期（不过新手妈妈忽略了有娃后再也没有自由的概念啊）一股冲动及热流涌上心头后，我要报考驾照！ 对学车路没有任何了解的情况下，就这样在2016年7月选择了深圳知名度最广的深港报了名·（将近6k大洋）
接下来开始走流程，准备交资料，拍照，等待了10几天，才有了流水号，8月4日，参加了理论培训
生产完，就去考了科一，还好幸运的是10月份科一98分通过了~ 计划美美的，以为可以在产假期间顺利练完，考完所谓的最难的科二，科三就不在话下了，然后就坐等拿驾照了，可是，没有这么多可是，艰辛的学车路才拉开帷幕啊~
11月中旬，在深港客服那边拿到了科二教练的电话号码，兴致满满，谦逊的和教练通了电话，顺利约到了第二天下午2点练车
为了避免迟到，早早的去到练车场，去到时和教练打了招呼，他就说“今天先练习打方向盘”，他教了一次，就让我打者，那个方向盘是一根柱子上套了一个方向盘，左一圈，右一圈打了2个小时，只能观望真车，却不能上车的心情一下有点落寞。。。
后面2个小时过后，教练试图建议我加300练自动档，我还是没有答应，他就说 那今天先到这吧，下次再约
为了能在假期争取多练车，我就抓住机会问教练，下次什么时候可以过来，他没有正面回复我，只是说有时间我会安排你，我知道无法争取了，就说 那好吧。在第二次约车时直接回复 人太多练不了，当时我就开始体会到，原来有时间练车，也很难约到车。
心情又一下子沮丧了
又过了一周多，后面学习其他学员采取送烟送礼的方式，成功约到了车，也成功上了车练了前进后退
通过和其他学员了解，深深明白了学车的风气及约车的困难，教练的脾气后，对自己美好的计划再也没有了期待
时间一天天过去
偶尔可以去练车的日子也变得平常，一直到了2017年中旬，进入深圳酷热的夏天
在科二最难的项目“倒车入库”上挣扎学习了一个多月，某天约车时，教练回复我说“他不再带我们这个班了，说我们这个班有新的教练带我们”
这消息来得突然，霎时间不知道自己分到了什么教练，分在哪个练车场，赶紧问深港客服
后来经过几天了解才得知要去宝安那边学车，想到一下子又要跑到这么远的地方练车，太浪费时间，所以索性自己争取换教练。
又过了一周，才换号教练，重新投入练习
此时假期已用完，不能随叫随到了，由于平时要上班，只有周末有空，练车路变得更加艰辛（周末练车人太多了）
新教练风气脾气依旧，不过心里已有准备，再也不像刚开始那样寄予美好愿望了
不过新教练是一个快到斩乱麻的人，5月底，在我去练习不到一周的时间，就帮我加入了科二报考
考前顶着热辣辣的太阳，在端午三天假期强化训练了3天，教练也带我们去社会考场（交了200大洋）进行模拟考试，模拟也失败了，回家哭得一塌糊涂
果然，很可惜，第一次科二还是失败了；沮丧，灰心，内疚充斥着那个夏天，过了一个月又重新越考，7月份 天气更热了，即使穿了防晒衣，那太阳足以晒得通红脱皮，黑白分明，最后搞到发烧中暑~
又回到科二考场，第一把由于太过紧张，脚抖，败在了自己平时练得还不错的“直角转弯” ；顶着巨大的压力，开始了第二把考试，慢慢的走完了全程，终于拿下科二，开心到感觉整个人要飞起来~
科三，大家都说很简单，心里又开始美起来了，等啊等啊，终于在10月底约到了科三教练
也许是太久没摸车了，也许是科二的练习方法不适合科三，也许是自己毫无车感，也许是第一次在大马路开车，不管有多少个 也许，直接的结果是，手脚不协调，眼睛无法关注远方，无法把车修直，完全不会开啊，天也渐渐的黑了，教练在一旁也完全对我失去了信心，语重心长停下车来对我说“现在科三有新规了，要带油门走的，不是那么简单的，你还是加300改报自动档吧”
我听完也很难过，心里无比的自卑和落寞
但是，我还是意志坚定和教练说“好的，我知道自己开得很差，我接下来回去在模拟机上好好练, 如果还是练不好，我会考虑您的建议的“
就这样，安排了自己一个星期在模拟机上练习，终于找到了一点开车的感觉，毕竟模拟机还是模拟机，所以当自己再次重新投入真车练习时，由于实际路况比较复杂，油门还是不敢轻易踩上去，不过，教练还是夸了我一句”比以前进步很大“
相对比科二来说，科三约车练习容易很多，所以此次内心更多的戒掉了科二时对驾校的迷茫，更多是关注了自己技巧的不足。哪里不足哪里自己课后在模拟机上有针对性的强加练习开始，慢慢的终于开得比较好了。
1个月后，成功了约到考试（白石洲考场）据说白石洲考场在12月就不对外考试了，所以我此次考试更加要努力，不然又要重新训练及适应其他考场，压力会更加大。
考前是紧张的，因为深深知道自己并不是很有把握。 重点讲下考试当天吧。
考试时间是安排在10-11点那一场。早上8点，再次按教练所说的到练车场练了一圈，考前练习，这是很好的经验。
虽然按照计划10点前赶到了考场，但是足足焦急万分的等到了中午12点才轮到自己，那会又饿又不安
看到前面很多学员 直接起步后就挂在了靠边停车那个项目，还没来得及走完整个考场~越看越紧张
直到自己真的上到了车上，也许是紧张的心情，感觉位置怎么做怎么不舒服，离合踩下去很滑，一会就松开
我一直在念念叨叨，怎么办，离合这么滑，离合这么滑，一直在试车，或许试了几分钟吧，但感觉已经像过了几个世纪
貌似都觉得安全员已对我不耐烦了，可是我还是觉得自己没有准备好，终于按下了第一次指纹，模拟夜考后，开始起步了，果然第一把也同样挂在了”靠边停车“ ，拉起手刹后，系统立即播报考试结束，天啊，当时的心情足以差到极点，就这样，我只剩下一次机会了啊，已完全没有退路了
车又被安全员开回起点，绕车一圈后，重新试车，只有最后一次机会的我，真的不敢再起步，我害怕失败，害怕就这样回家
可是，无法后退，只能跟自己说，没事的，慢慢来
鼓起所有勇气，再次按下指纹，认真完成了模拟夜考，小心翼翼的起步，慢慢的完成了靠边停车，悬着的心稍微有点放松，再缓缓的起步，完成了直线形势，每走一个项目，都和自己说一遍，接下来是变更车道，需要打灯，2挡超车，3挡进入学校区域，人行横道，停车换1挡起步，3挡进入公交车站前进行点刹，打灯，1挡掉头，继续2挡上3挡学校区域，路口直行，1挡起步。上2上3，公交车站提前点刹，打灯右转，最后进行加档操作，顺利完成所有项目，当时内心已激动不已，但是一刻没有到停止线时，都不能掉以轻心，当听到考试结束，成绩合格，所有紧张不安，换成了无以言表的喜悦和激动。。。
科三过了，心就定了，也顺利当天考完了科四，当发信息给教练传送战绩时，教练的回复时“啊，你确定你过了吗 你这么差都能过?不要搞错哦，把成绩单发来看看吧“ 我突然觉得空气夹杂着尴尬，原来一直以来自己竟然教练心目中最差的学员。不过庆幸地是，自己没有辜负所有帮助过自己的人。顺利拿到驾照。 查看全部
接下来开始走流程，准备交资料，拍照，等待了10几天，才有了流水号，8月4日，参加了理论培训
生产完，就去考了科一，还好幸运的是10月份科一98分通过了~ 计划美美的，以为可以在产假期间顺利练完，考完所谓的最难的科二，科三就不在话下了，然后就坐等拿驾照了，可是，没有这么多可是，艰辛的学车路才拉开帷幕啊~
11月中旬，在深港客服那边拿到了科二教练的电话号码，兴致满满，谦逊的和教练通了电话，顺利约到了第二天下午2点练车
为了避免迟到，早早的去到练车场，去到时和教练打了招呼，他就说“今天先练习打方向盘”，他教了一次，就让我打者，那个方向盘是一根柱子上套了一个方向盘，左一圈，右一圈打了2个小时，只能观望真车，却不能上车的心情一下有点落寞。。。
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心情又一下子沮丧了
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考前顶着热辣辣的太阳，在端午三天假期强化训练了3天，教练也带我们去社会考场（交了200大洋）进行模拟考试，模拟也失败了，回家哭得一塌糊涂
果然，很可惜，第一次科二还是失败了；沮丧，灰心，内疚充斥着那个夏天，过了一个月又重新越考，7月份 天气更热了，即使穿了防晒衣，那太阳足以晒得通红脱皮，黑白分明，最后搞到发烧中暑~
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科三，大家都说很简单，心里又开始美起来了，等啊等啊，终于在10月底约到了科三教练
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不过新教练是一个快到斩乱麻的人，5月底，在我去练习不到一周的时间，就帮我加入了科二报考
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又回到科二考场，第一把由于太过紧张，脚抖，败在了自己平时练得还不错的“直角转弯” ；顶着巨大的压力，开始了第二把考试，慢慢的走完了全程，终于拿下科二，开心到感觉整个人要飞起来~
科三，大家都说很简单，心里又开始美起来了，等啊等啊，终于在10月底约到了科三教练
也许是太久没摸车了，也许是科二的练习方法不适合科三，也许是自己毫无车感，也许是第一次在大马路开车，不管有多少个 也许，直接的结果是，手脚不协调，眼睛无法关注远方，无法把车修直，完全不会开啊，天也渐渐的黑了，教练在一旁也完全对我失去了信心，语重心长停下车来对我说“现在科三有新规了，要带油门走的，不是那么简单的，你还是加300改报自动档吧”
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但是，我还是意志坚定和教练说“好的，我知道自己开得很差，我接下来回去在模拟机上好好练, 如果还是练不好，我会考虑您的建议的“
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1个月后，成功了约到考试（白石洲考场）据说白石洲考场在12月就不对外考试了，所以我此次考试更加要努力，不然又要重新训练及适应其他考场，压力会更加大。
考前是紧张的，因为深深知道自己并不是很有把握。 重点讲下考试当天吧。
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车又被安全员开回起点，绕车一圈后，重新试车，只有最后一次机会的我，真的不敢再起步，我害怕失败，害怕就这样回家
可是，无法后退，只能跟自己说，没事的，慢慢来
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科三过了，心就定了，也顺利当天考完了科四，当发信息给教练传送战绩时，教练的回复时“啊，你确定你过了吗 你这么差都能过?不要搞错哦，把成绩单发来看看吧“ 我突然觉得空气夹杂着尴尬，原来一直以来自己竟然教练心目中最差的学员。不过庆幸地是，自己没有辜负所有帮助过自己的人。顺利拿到驾照。
为什么 2017 年 6 月 京东很多显卡断货
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3829 次浏览 • 2017-06-15 22:40
原来如此！！！！
以太坊一个月内4倍，现在显卡挖以太坊，3个月以内回本。还有做什么生意比这好的吗？各路资本都涌入了，显卡自然涨价。
显卡芯片生产速度完全跟不上显卡需求增长速度，A卡更是难买。
挖以太坊优先考虑RX470、RX480、RX570、RX580，A卡买不到才用N卡。
N卡挖以太坊用GTX1060和GTX1070，GTX1050、GTX1050Ti、GTX1080、GTX1080Ti挖以太坊效率太低，不适合用。
不仅显卡涨价了，连四川水电都涨价了。以前四川有很多矿场用水电站直供电，用电价格0.2元多一点，现在四川水电价格都涨起来了。新建矿场都去新疆和云南了。
也不能说显卡完全断货，只要愿意出价高，还是能买到。
链接：https://www.zhihu.com/question ... 47044
来源：知乎
查看全部
以太坊一个月内4倍，现在显卡挖以太坊，3个月以内回本。还有做什么生意比这好的吗？各路资本都涌入了，显卡自然涨价。
显卡芯片生产速度完全跟不上显卡需求增长速度，A卡更是难买。
挖以太坊优先考虑RX470、RX480、RX570、RX580，A卡买不到才用N卡。
N卡挖以太坊用GTX1060和GTX1070，GTX1050、GTX1050Ti、GTX1080、GTX1080Ti挖以太坊效率太低，不适合用。
不仅显卡涨价了，连四川水电都涨价了。以前四川有很多矿场用水电站直供电，用电价格0.2元多一点，现在四川水电价格都涨起来了。新建矿场都去新疆和云南了。
也不能说显卡完全断货，只要愿意出价高，还是能买到。
链接：https://www.zhihu.com/question ... 47044
来源：知乎
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原来如此！！！！
以太坊一个月内4倍，现在显卡挖以太坊，3个月以内回本。还有做什么生意比这好的吗？各路资本都涌入了，显卡自然涨价。
显卡芯片生产速度完全跟不上显卡需求增长速度，A卡更是难买。
挖以太坊优先考虑RX470、RX480、RX570、RX580，A卡买不到才用N卡。
N卡挖以太坊用GTX1060和GTX1070，GTX1050、GTX1050Ti、GTX1080、GTX1080Ti挖以太坊效率太低，不适合用。
不仅显卡涨价了，连四川水电都涨价了。以前四川有很多矿场用水电站直供电，用电价格0.2元多一点，现在四川水电价格都涨起来了。新建矿场都去新疆和云南了。
也不能说显卡完全断货，只要愿意出价高，还是能买到。
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以太坊一个月内4倍，现在显卡挖以太坊，3个月以内回本。还有做什么生意比这好的吗？各路资本都涌入了，显卡自然涨价。
显卡芯片生产速度完全跟不上显卡需求增长速度，A卡更是难买。
挖以太坊优先考虑RX470、RX480、RX570、RX580，A卡买不到才用N卡。
N卡挖以太坊用GTX1060和GTX1070，GTX1050、GTX1050Ti、GTX1080、GTX1080Ti挖以太坊效率太低，不适合用。
不仅显卡涨价了，连四川水电都涨价了。以前四川有很多矿场用水电站直供电，用电价格0.2元多一点，现在四川水电价格都涨起来了。新建矿场都去新疆和云南了。
也不能说显卡完全断货，只要愿意出价高，还是能买到。
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来源：知乎
比特币居然在25号那天突破过30000！
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3571 次浏览 • 2017-05-31 07:39
今天拉了下K线，才发现比特币居然还突破到30000大关。 当时只记得比特币突破了20000大关。没想到中间价格还到过30000，不知道被吊在30000的那个山顶上的朋友是怎么一个凉飕飕的感受。
今天拉了下K线，才发现比特币居然还突破到30000大关。 当时只记得比特币突破了20000大关。没想到中间价格还到过30000，不知道被吊在30000的那个山顶上的朋友是怎么一个凉飕飕的感受。
Price Momentum
股票 • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3991 次浏览 • 2017-05-29 01:20
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
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.
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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
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)
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TA-Lib MA_Type
股票 • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 18997 次浏览 • 2017-05-29 00:43
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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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()
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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。
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
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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)
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plt.plot(tema)
plt.plot(trima)
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plt.plot(t3)
plt.grid()
plt.show()
生成的图像如下：
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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
股票 • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3215 次浏览 • 2017-05-23 09:02
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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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）
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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
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
挂一字板涨停个股 委托单合同编号越靠前是不是越容易成交
股票 • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 10798 次浏览 • 2017-05-11 21:23
以自己的亲身经历告诉大家，这个没有一点用！ 试过2个星期，没成功交易过。
编号2或者深圳编号为1都不可能成交。 因为夜市委托并没有进入到交易所。
要等到第二天9:15的时候，券商才会把委托“统一”地提交到交易所。 下面说的都是以一字涨停板为例（如果不是涨停板，你坚决要买就挂个涨停价就可以了，最后是以成交后的成交价为交易价格，比如你晚上挂了个涨停价10元，第二天开盘后，开盘价是9元，最终你也是以9元成交的，并不是你委托的10元）
一般对于券商VIP客户或者所谓的大户，委托单数目巨大，就会排到前面。后面跟的是小单。 所以你的散单很少机会能够在开盘的时候就能够成交。 盘中就另当别论了，如果被砸开或者有人在涨停板上吸货的话，你还是有机会能够排得到。 不过这个时候的换手率绝对不低。 查看全部
编号2或者深圳编号为1都不可能成交。 因为夜市委托并没有进入到交易所。
要等到第二天9:15的时候，券商才会把委托“统一”地提交到交易所。 下面说的都是以一字涨停板为例（如果不是涨停板，你坚决要买就挂个涨停价就可以了，最后是以成交后的成交价为交易价格，比如你晚上挂了个涨停价10元，第二天开盘后，开盘价是9元，最终你也是以9元成交的，并不是你委托的10元）
一般对于券商VIP客户或者所谓的大户，委托单数目巨大，就会排到前面。后面跟的是小单。 所以你的散单很少机会能够在开盘的时候就能够成交。 盘中就另当别论了，如果被砸开或者有人在涨停板上吸货的话，你还是有机会能够排得到。 不过这个时候的换手率绝对不低。 查看全部
以自己的亲身经历告诉大家，这个没有一点用！ 试过2个星期，没成功交易过。
编号2或者深圳编号为1都不可能成交。 因为夜市委托并没有进入到交易所。
要等到第二天9:15的时候，券商才会把委托“统一”地提交到交易所。 下面说的都是以一字涨停板为例（如果不是涨停板，你坚决要买就挂个涨停价就可以了，最后是以成交后的成交价为交易价格，比如你晚上挂了个涨停价10元，第二天开盘后，开盘价是9元，最终你也是以9元成交的，并不是你委托的10元）
一般对于券商VIP客户或者所谓的大户，委托单数目巨大，就会排到前面。后面跟的是小单。 所以你的散单很少机会能够在开盘的时候就能够成交。 盘中就另当别论了，如果被砸开或者有人在涨停板上吸货的话，你还是有机会能够排得到。 不过这个时候的换手率绝对不低。
编号2或者深圳编号为1都不可能成交。 因为夜市委托并没有进入到交易所。
要等到第二天9:15的时候，券商才会把委托“统一”地提交到交易所。 下面说的都是以一字涨停板为例（如果不是涨停板，你坚决要买就挂个涨停价就可以了，最后是以成交后的成交价为交易价格，比如你晚上挂了个涨停价10元，第二天开盘后，开盘价是9元，最终你也是以9元成交的，并不是你委托的10元）
一般对于券商VIP客户或者所谓的大户，委托单数目巨大，就会排到前面。后面跟的是小单。 所以你的散单很少机会能够在开盘的时候就能够成交。 盘中就另当别论了，如果被砸开或者有人在涨停板上吸货的话，你还是有机会能够排得到。 不过这个时候的换手率绝对不低。
2017年以来的新股的市盈率（动态）到目前为止是多少？
股票 • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3819 次浏览 • 2017-04-24 22:47
首先获取今年1月以后发行的新股的所有动态市盈率看下表code name industry area pe
300554 N三超 矿物制品 江苏 29.61
300642 N透景 医疗保健 上海 61.54
603232 N格尔 软件服务 上海 90.56
300645 N正元 软件服务 浙江 25.91
603139 N康惠 中成药 陕西 55.73
603803 瑞斯康达 通信设备 北京 38.44
603081 大丰实业 专用机械 浙江 45.08
603225 新凤鸣 化纤 浙江 42.08
300641 正丹股份 化工原料 江苏 38.94
2863 今飞凯达 汽车配件 浙江 31.84
300604 长川科技 专用机械 浙江 95.26
300640 德艺文创 文教休闲 福建 35.7
603050 科林电气 电气设备 河北 47.81
603826 坤彩科技 染料涂料 福建 52.14
2861 瀛通通讯 通信设备 湖北 51.85
603797 联泰环保 环境保护 广东 58.78
300638 广和通 通信设备 深圳 52.89
300637 扬帆新材 化工原料 浙江 55.99
300639 凯普生物 医疗保健 广东 61.02
601366 利群股份 百货 山东 40.83
2860 星帅尔 电气设备 浙江 52.09
2862 实丰文化 文教休闲 广东 68.85
603078 江化微 化工原料 江苏 54.32
603906 龙蟠科技 化工原料 江苏 61.42
2859 洁美科技 元器件 浙江 49.76
603538 美诺华 化学制药 浙江 53.68
300632 光莆股份 半导体 福建 81.71
603586 金麒麟 汽车配件 山东 40.05
300633 开立医疗 医疗保健 深圳 66.58
603385 惠达卫浴 家居用品 河北 38.55
300636 同和药业 化学制药 江西 55.38
300635 达安股份 建筑施工 广东 56.56
601200 上海环境 环境保护 上海 47.28
603303 得邦照明 家用电器 浙江 28.1
603041 美思德 化工原料 江苏 49.15
601228 广州港 港口 广东 89.91
300630 普利制药 化学制药 海南 69.51
603833 欧派家居 家居用品 广东 46.35
603178 圣龙股份 汽车配件 浙江 53.06
603717 天域生态 环境保护 重庆 52.39
603388 元成股份 建筑施工 浙江 63.46
300629 新劲刚 矿物制品 广东 126.05
603768 常青股份 汽车配件 安徽 43.04
2774 快意电梯 运输设备 广东 58.63
2858 力盛赛车 文教休闲 上海 102.63
300631 久吾高科 环境保护 江苏 72.98
2857 三晖电气 电器仪表 河南 0
2855 捷荣技术 塑料 广东 69.55
603656 泰禾光电 专用机械 安徽 53.82
300627 华测导航 通信设备 上海 67.46
2856 美芝股份 装修装饰 深圳 63.78
300626 华瑞股份 电气设备 浙江 81.05
603133 碳元科技 元器件 江苏 72.88
300625 三雄极光 半导体 广东 45.17
603517 绝味食品 食品 湖南 43.74
603179 新泉股份 汽车配件 江苏 61.57
300628 亿联网络 通信设备 福建 55.24
300621 维业股份 装修装饰 深圳 64.14
300622 博士眼镜 其他商业 深圳 82.66
603811 诚意药业 化学制药 浙江 73.4
603960 克来机电 专用机械 上海 99.88
603903 中持股份 环境保护 北京 103.18
300623 捷捷微电 半导体 江苏 50.98
603630 拉芳家化 日用化工 广东 49.94
603665 康隆达 纺织 浙江 49.4
2852 道道全 食品 湖南 44.89
2853 皮阿诺 家居用品 广东 55.15
603955 大千生态 环境保护 江苏 59.15
300620 光库科技 元器件 广东 73.33
603991 至正股份 塑料 上海 84.99
603908 牧高笛 纺织 浙江 74.17
300616 尚品宅配 家居用品 广东 59.29
2851 麦格米特 电气设备 深圳 73
603578 三星新材 玻璃 浙江 105.85
603138 海量数据 软件服务 北京 135.21
300618 寒锐钴业 小金属 江苏 133.38
2850 科达利 机械基件 深圳 55.29
300619 金银河 专用机械 广东 246.98
300617 安靠智电 电气设备 江苏 65.97
603238 诺邦股份 纺织 浙江 62.94
603345 安井食品 食品 福建 54.28
600939 重庆建工 建筑施工 重庆 82.74
603817 海峡环保 环境保护 福建 83.99
300613 富瀚微 半导体 上海 67.63
300611 美力科技 机械基件 浙江 67.94
2849 威星智能 电器仪表 浙江 86.25
603603 博天环境 环境保护 北京 111.4
601212 白银有色 铜 甘肃 265.03
300609 汇纳科技 互联网 上海 82.01
300615 欣天科技 元器件 深圳 55.67
300612 宣亚国际 广告包装 北京 195.12
603839 安正时尚 服饰 浙江 37.3
603615 茶花股份 塑料 福建 57.4
603330 上海天洋 塑料 上海 64.02
300610 晨化股份 化工原料 江苏 54.18
300608 思特奇 软件服务 北京 61.78
2848 高斯贝尔 通信设备 湖南 65.19
603208 江山欧派 家居用品 浙江 38.24
603626 科森科技 专用机械 江苏 153.86
603040 新坐标 机械基件 浙江 80.74
300607 拓斯达 专用机械 广东 103.38
300605 恒锋信息 软件服务 福建 79.72
603637 镇海股份 建筑施工 浙江 72.58
300606 金太阳 矿物制品 广东 77.25
2847 盐津铺子 食品 湖南 70.34
603881 数据港 互联网 上海 118.22
300601 康泰生物 生物制药 深圳 112.28
603177 德创环保 环境保护 浙江 112.99
2846 英联股份 广告包装 广东 118.72
603677 奇精机械 机械基件 浙江 46.51
603360 百傲化学 化工原料 辽宁 44.71
300602 飞荣达 元器件 深圳 44.98
300603 立昂技术 通信设备 新疆 124.24
603089 正裕工业 汽车配件 浙江 43.63
603358 华达科技 汽车配件 江苏 30.03
2845 同兴达 元器件 深圳 110.36
603966 法兰泰克 机械基件 江苏 82.08
300578 会畅通讯 通信设备 上海 97.19
300600 瑞特股份 电气设备 江苏 55.45
2839 张家港行 银行 江苏 46.6
603429 集友股份 广告包装 安徽 92.59
601881 中国银河 证券 北京 24.02
300599 雄塑科技 塑料 广东 65.11
300597 吉大通信 通信设备 吉林 96.6
2843 泰嘉股份 钢加工 湖南 140.16
300592 华凯创意 软件服务 湖南 0
603037 凯众股份 汽车配件 上海 40.72
300598 诚迈科技 软件服务 江苏 69.49
603638 艾迪精密 专用机械 山东 38.92
2841 视源股份 元器件 广东 46.85
2842 翔鹭钨业 小金属 广东 63.53
603337 杰克股份 纺织机械 浙江 29.96
300596 利安隆 化工原料 天津 47.69
601858 中国科传 出版业 北京 95.28
300595 欧普康视 医疗保健 安徽 55.35
603668 天马科技 饲料 福建 58.17
603165 荣晟环保 造纸 浙江 48.2
603038 华立股份 装修装饰 广东 35.91
300589 江龙船艇 船舶 广东 113.92
603039 泛微网络 软件服务 上海 73.71
603690 至纯科技 专用机械 上海 79.65
300593 新雷能 电气设备 北京 77.11
603628 清源股份 电气设备 福建 107.13
2824 和胜股份 铝 广东 56.15
603639 海利尔 农药化肥 山东 44.23
300584 海辰药业 化学制药 江苏 76.64
300590 移为通信 通信设备 上海 55.19
300580 贝斯特 汽车配件 江苏 43.14
603579 荣泰健康 医疗保健 上海 45.21
2840 华统股份 食品 浙江 52.47
603266 天龙股份 塑料 浙江 48.58
603689 皖天然气 供气供热 安徽 61.81
300591 万里马 服饰 广东 126.22
603877 太平鸟 服饰 浙江 35.34
300583 赛托生物 生物制药 山东 67.33
603228 景旺电子 元器件 深圳 32.84
2838 道恩股份 塑料 山东 66.23
603032 德新交运 公路 新疆 84.36
300587 天铁股份 橡胶 浙江 54.16
603035 常熟汽饰 汽车配件 江苏 29.44
300588 熙菱信息 软件服务 新疆 758.5
603444 吉比特 互联网 福建 35.29
300586 美联新材 化工原料 广东 67.93
601375 中原证券 证券 河南 54.87
603186 华正新材 元器件 浙江 52.86
最后一列是pe，在dataframe中直接可以 avg_pe= df['pe'].mean() 就可以算出来。
目前是 72.22。 如果把数据拉到2016年1月以来所发新股的市盈率，这个均值为 76.63
请问贵吗？ 那就得和全市场的平均市盈率比才知道。
目前全市场的市盈率平均值为 140.84 （使用的平均值，没有按照权重进行归一处理），使用的数据源为新浪财经。 所以目前次新股还是有投资价值的。 只是目前大家的情绪都比较悲观而已。
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300554 N三超 矿物制品 江苏 29.61
300642 N透景 医疗保健 上海 61.54
603232 N格尔 软件服务 上海 90.56
300645 N正元 软件服务 浙江 25.91
603139 N康惠 中成药 陕西 55.73
603803 瑞斯康达 通信设备 北京 38.44
603081 大丰实业 专用机械 浙江 45.08
603225 新凤鸣 化纤 浙江 42.08
300641 正丹股份 化工原料 江苏 38.94
2863 今飞凯达 汽车配件 浙江 31.84
300604 长川科技 专用机械 浙江 95.26
300640 德艺文创 文教休闲 福建 35.7
603050 科林电气 电气设备 河北 47.81
603826 坤彩科技 染料涂料 福建 52.14
2861 瀛通通讯 通信设备 湖北 51.85
603797 联泰环保 环境保护 广东 58.78
300638 广和通 通信设备 深圳 52.89
300637 扬帆新材 化工原料 浙江 55.99
300639 凯普生物 医疗保健 广东 61.02
601366 利群股份 百货 山东 40.83
2860 星帅尔 电气设备 浙江 52.09
2862 实丰文化 文教休闲 广东 68.85
603078 江化微 化工原料 江苏 54.32
603906 龙蟠科技 化工原料 江苏 61.42
2859 洁美科技 元器件 浙江 49.76
603538 美诺华 化学制药 浙江 53.68
300632 光莆股份 半导体 福建 81.71
603586 金麒麟 汽车配件 山东 40.05
300633 开立医疗 医疗保健 深圳 66.58
603385 惠达卫浴 家居用品 河北 38.55
300636 同和药业 化学制药 江西 55.38
300635 达安股份 建筑施工 广东 56.56
601200 上海环境 环境保护 上海 47.28
603303 得邦照明 家用电器 浙江 28.1
603041 美思德 化工原料 江苏 49.15
601228 广州港 港口 广东 89.91
300630 普利制药 化学制药 海南 69.51
603833 欧派家居 家居用品 广东 46.35
603178 圣龙股份 汽车配件 浙江 53.06
603717 天域生态 环境保护 重庆 52.39
603388 元成股份 建筑施工 浙江 63.46
300629 新劲刚 矿物制品 广东 126.05
603768 常青股份 汽车配件 安徽 43.04
2774 快意电梯 运输设备 广东 58.63
2858 力盛赛车 文教休闲 上海 102.63
300631 久吾高科 环境保护 江苏 72.98
2857 三晖电气 电器仪表 河南 0
2855 捷荣技术 塑料 广东 69.55
603656 泰禾光电 专用机械 安徽 53.82
300627 华测导航 通信设备 上海 67.46
2856 美芝股份 装修装饰 深圳 63.78
300626 华瑞股份 电气设备 浙江 81.05
603133 碳元科技 元器件 江苏 72.88
300625 三雄极光 半导体 广东 45.17
603517 绝味食品 食品 湖南 43.74
603179 新泉股份 汽车配件 江苏 61.57
300628 亿联网络 通信设备 福建 55.24
300621 维业股份 装修装饰 深圳 64.14
300622 博士眼镜 其他商业 深圳 82.66
603811 诚意药业 化学制药 浙江 73.4
603960 克来机电 专用机械 上海 99.88
603903 中持股份 环境保护 北京 103.18
300623 捷捷微电 半导体 江苏 50.98
603630 拉芳家化 日用化工 广东 49.94
603665 康隆达 纺织 浙江 49.4
2852 道道全 食品 湖南 44.89
2853 皮阿诺 家居用品 广东 55.15
603955 大千生态 环境保护 江苏 59.15
300620 光库科技 元器件 广东 73.33
603991 至正股份 塑料 上海 84.99
603908 牧高笛 纺织 浙江 74.17
300616 尚品宅配 家居用品 广东 59.29
2851 麦格米特 电气设备 深圳 73
603578 三星新材 玻璃 浙江 105.85
603138 海量数据 软件服务 北京 135.21
300618 寒锐钴业 小金属 江苏 133.38
2850 科达利 机械基件 深圳 55.29
300619 金银河 专用机械 广东 246.98
300617 安靠智电 电气设备 江苏 65.97
603238 诺邦股份 纺织 浙江 62.94
603345 安井食品 食品 福建 54.28
600939 重庆建工 建筑施工 重庆 82.74
603817 海峡环保 环境保护 福建 83.99
300613 富瀚微 半导体 上海 67.63
300611 美力科技 机械基件 浙江 67.94
2849 威星智能 电器仪表 浙江 86.25
603603 博天环境 环境保护 北京 111.4
601212 白银有色 铜 甘肃 265.03
300609 汇纳科技 互联网 上海 82.01
300615 欣天科技 元器件 深圳 55.67
300612 宣亚国际 广告包装 北京 195.12
603839 安正时尚 服饰 浙江 37.3
603615 茶花股份 塑料 福建 57.4
603330 上海天洋 塑料 上海 64.02
300610 晨化股份 化工原料 江苏 54.18
300608 思特奇 软件服务 北京 61.78
2848 高斯贝尔 通信设备 湖南 65.19
603208 江山欧派 家居用品 浙江 38.24
603626 科森科技 专用机械 江苏 153.86
603040 新坐标 机械基件 浙江 80.74
300607 拓斯达 专用机械 广东 103.38
300605 恒锋信息 软件服务 福建 79.72
603637 镇海股份 建筑施工 浙江 72.58
300606 金太阳 矿物制品 广东 77.25
2847 盐津铺子 食品 湖南 70.34
603881 数据港 互联网 上海 118.22
300601 康泰生物 生物制药 深圳 112.28
603177 德创环保 环境保护 浙江 112.99
2846 英联股份 广告包装 广东 118.72
603677 奇精机械 机械基件 浙江 46.51
603360 百傲化学 化工原料 辽宁 44.71
300602 飞荣达 元器件 深圳 44.98
300603 立昂技术 通信设备 新疆 124.24
603089 正裕工业 汽车配件 浙江 43.63
603358 华达科技 汽车配件 江苏 30.03
2845 同兴达 元器件 深圳 110.36
603966 法兰泰克 机械基件 江苏 82.08
300578 会畅通讯 通信设备 上海 97.19
300600 瑞特股份 电气设备 江苏 55.45
2839 张家港行 银行 江苏 46.6
603429 集友股份 广告包装 安徽 92.59
601881 中国银河 证券 北京 24.02
300599 雄塑科技 塑料 广东 65.11
300597 吉大通信 通信设备 吉林 96.6
2843 泰嘉股份 钢加工 湖南 140.16
300592 华凯创意 软件服务 湖南 0
603037 凯众股份 汽车配件 上海 40.72
300598 诚迈科技 软件服务 江苏 69.49
603638 艾迪精密 专用机械 山东 38.92
2841 视源股份 元器件 广东 46.85
2842 翔鹭钨业 小金属 广东 63.53
603337 杰克股份 纺织机械 浙江 29.96
300596 利安隆 化工原料 天津 47.69
601858 中国科传 出版业 北京 95.28
300595 欧普康视 医疗保健 安徽 55.35
603668 天马科技 饲料 福建 58.17
603165 荣晟环保 造纸 浙江 48.2
603038 华立股份 装修装饰 广东 35.91
300589 江龙船艇 船舶 广东 113.92
603039 泛微网络 软件服务 上海 73.71
603690 至纯科技 专用机械 上海 79.65
300593 新雷能 电气设备 北京 77.11
603628 清源股份 电气设备 福建 107.13
2824 和胜股份 铝 广东 56.15
603639 海利尔 农药化肥 山东 44.23
300584 海辰药业 化学制药 江苏 76.64
300590 移为通信 通信设备 上海 55.19
300580 贝斯特 汽车配件 江苏 43.14
603579 荣泰健康 医疗保健 上海 45.21
2840 华统股份 食品 浙江 52.47
603266 天龙股份 塑料 浙江 48.58
603689 皖天然气 供气供热 安徽 61.81
300591 万里马 服饰 广东 126.22
603877 太平鸟 服饰 浙江 35.34
300583 赛托生物 生物制药 山东 67.33
603228 景旺电子 元器件 深圳 32.84
2838 道恩股份 塑料 山东 66.23
603032 德新交运 公路 新疆 84.36
300587 天铁股份 橡胶 浙江 54.16
603035 常熟汽饰 汽车配件 江苏 29.44
300588 熙菱信息 软件服务 新疆 758.5
603444 吉比特 互联网 福建 35.29
300586 美联新材 化工原料 广东 67.93
601375 中原证券 证券 河南 54.87
603186 华正新材 元器件 浙江 52.86
最后一列是pe，在dataframe中直接可以 avg_pe= df['pe'].mean() 就可以算出来。
目前是 72.22。 如果把数据拉到2016年1月以来所发新股的市盈率，这个均值为 76.63
请问贵吗？ 那就得和全市场的平均市盈率比才知道。
目前全市场的市盈率平均值为 140.84 （使用的平均值，没有按照权重进行归一处理），使用的数据源为新浪财经。 所以目前次新股还是有投资价值的。 只是目前大家的情绪都比较悲观而已。
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最后一列是pe，在dataframe中直接可以 avg_pe= df['pe'].mean() 就可以算出来。
目前是 72.22。 如果把数据拉到2016年1月以来所发新股的市盈率，这个均值为 76.63
请问贵吗？ 那就得和全市场的平均市盈率比才知道。
目前全市场的市盈率平均值为 140.84 （使用的平均值，没有按照权重进行归一处理），使用的数据源为新浪财经。 所以目前次新股还是有投资价值的。 只是目前大家的情绪都比较悲观而已。
code name industry area pe
300554 N三超 矿物制品 江苏 29.61
300642 N透景 医疗保健 上海 61.54
603232 N格尔 软件服务 上海 90.56
300645 N正元 软件服务 浙江 25.91
603139 N康惠 中成药 陕西 55.73
603803 瑞斯康达 通信设备 北京 38.44
603081 大丰实业 专用机械 浙江 45.08
603225 新凤鸣 化纤 浙江 42.08
300641 正丹股份 化工原料 江苏 38.94
2863 今飞凯达 汽车配件 浙江 31.84
300604 长川科技 专用机械 浙江 95.26
300640 德艺文创 文教休闲 福建 35.7
603050 科林电气 电气设备 河北 47.81
603826 坤彩科技 染料涂料 福建 52.14
2861 瀛通通讯 通信设备 湖北 51.85
603797 联泰环保 环境保护 广东 58.78
300638 广和通 通信设备 深圳 52.89
300637 扬帆新材 化工原料 浙江 55.99
300639 凯普生物 医疗保健 广东 61.02
601366 利群股份 百货 山东 40.83
2860 星帅尔 电气设备 浙江 52.09
2862 实丰文化 文教休闲 广东 68.85
603078 江化微 化工原料 江苏 54.32
603906 龙蟠科技 化工原料 江苏 61.42
2859 洁美科技 元器件 浙江 49.76
603538 美诺华 化学制药 浙江 53.68
300632 光莆股份 半导体 福建 81.71
603586 金麒麟 汽车配件 山东 40.05
300633 开立医疗 医疗保健 深圳 66.58
603385 惠达卫浴 家居用品 河北 38.55
300636 同和药业 化学制药 江西 55.38
300635 达安股份 建筑施工 广东 56.56
601200 上海环境 环境保护 上海 47.28
603303 得邦照明 家用电器 浙江 28.1
603041 美思德 化工原料 江苏 49.15
601228 广州港 港口 广东 89.91
300630 普利制药 化学制药 海南 69.51
603833 欧派家居 家居用品 广东 46.35
603178 圣龙股份 汽车配件 浙江 53.06
603717 天域生态 环境保护 重庆 52.39
603388 元成股份 建筑施工 浙江 63.46
300629 新劲刚 矿物制品 广东 126.05
603768 常青股份 汽车配件 安徽 43.04
2774 快意电梯 运输设备 广东 58.63
2858 力盛赛车 文教休闲 上海 102.63
300631 久吾高科 环境保护 江苏 72.98
2857 三晖电气 电器仪表 河南 0
2855 捷荣技术 塑料 广东 69.55
603656 泰禾光电 专用机械 安徽 53.82
300627 华测导航 通信设备 上海 67.46
2856 美芝股份 装修装饰 深圳 63.78
300626 华瑞股份 电气设备 浙江 81.05
603133 碳元科技 元器件 江苏 72.88
300625 三雄极光 半导体 广东 45.17
603517 绝味食品 食品 湖南 43.74
603179 新泉股份 汽车配件 江苏 61.57
300628 亿联网络 通信设备 福建 55.24
300621 维业股份 装修装饰 深圳 64.14
300622 博士眼镜 其他商业 深圳 82.66
603811 诚意药业 化学制药 浙江 73.4
603960 克来机电 专用机械 上海 99.88
603903 中持股份 环境保护 北京 103.18
300623 捷捷微电 半导体 江苏 50.98
603630 拉芳家化 日用化工 广东 49.94
603665 康隆达 纺织 浙江 49.4
2852 道道全 食品 湖南 44.89
2853 皮阿诺 家居用品 广东 55.15
603955 大千生态 环境保护 江苏 59.15
300620 光库科技 元器件 广东 73.33
603991 至正股份 塑料 上海 84.99
603908 牧高笛 纺织 浙江 74.17
300616 尚品宅配 家居用品 广东 59.29
2851 麦格米特 电气设备 深圳 73
603578 三星新材 玻璃 浙江 105.85
603138 海量数据 软件服务 北京 135.21
300618 寒锐钴业 小金属 江苏 133.38
2850 科达利 机械基件 深圳 55.29
300619 金银河 专用机械 广东 246.98
300617 安靠智电 电气设备 江苏 65.97
603238 诺邦股份 纺织 浙江 62.94
603345 安井食品 食品 福建 54.28
600939 重庆建工 建筑施工 重庆 82.74
603817 海峡环保 环境保护 福建 83.99
300613 富瀚微 半导体 上海 67.63
300611 美力科技 机械基件 浙江 67.94
2849 威星智能 电器仪表 浙江 86.25
603603 博天环境 环境保护 北京 111.4
601212 白银有色 铜 甘肃 265.03
300609 汇纳科技 互联网 上海 82.01
300615 欣天科技 元器件 深圳 55.67
300612 宣亚国际 广告包装 北京 195.12
603839 安正时尚 服饰 浙江 37.3
603615 茶花股份 塑料 福建 57.4
603330 上海天洋 塑料 上海 64.02
300610 晨化股份 化工原料 江苏 54.18
300608 思特奇 软件服务 北京 61.78
2848 高斯贝尔 通信设备 湖南 65.19
603208 江山欧派 家居用品 浙江 38.24
603626 科森科技 专用机械 江苏 153.86
603040 新坐标 机械基件 浙江 80.74
300607 拓斯达 专用机械 广东 103.38
300605 恒锋信息 软件服务 福建 79.72
603637 镇海股份 建筑施工 浙江 72.58
300606 金太阳 矿物制品 广东 77.25
2847 盐津铺子 食品 湖南 70.34
603881 数据港 互联网 上海 118.22
300601 康泰生物 生物制药 深圳 112.28
603177 德创环保 环境保护 浙江 112.99
2846 英联股份 广告包装 广东 118.72
603677 奇精机械 机械基件 浙江 46.51
603360 百傲化学 化工原料 辽宁 44.71
300602 飞荣达 元器件 深圳 44.98
300603 立昂技术 通信设备 新疆 124.24
603089 正裕工业 汽车配件 浙江 43.63
603358 华达科技 汽车配件 江苏 30.03
2845 同兴达 元器件 深圳 110.36
603966 法兰泰克 机械基件 江苏 82.08
300578 会畅通讯 通信设备 上海 97.19
300600 瑞特股份 电气设备 江苏 55.45
2839 张家港行 银行 江苏 46.6
603429 集友股份 广告包装 安徽 92.59
601881 中国银河 证券 北京 24.02
300599 雄塑科技 塑料 广东 65.11
300597 吉大通信 通信设备 吉林 96.6
2843 泰嘉股份 钢加工 湖南 140.16
300592 华凯创意 软件服务 湖南 0
603037 凯众股份 汽车配件 上海 40.72
300598 诚迈科技 软件服务 江苏 69.49
603638 艾迪精密 专用机械 山东 38.92
2841 视源股份 元器件 广东 46.85
2842 翔鹭钨业 小金属 广东 63.53
603337 杰克股份 纺织机械 浙江 29.96
300596 利安隆 化工原料 天津 47.69
601858 中国科传 出版业 北京 95.28
300595 欧普康视 医疗保健 安徽 55.35
603668 天马科技 饲料 福建 58.17
603165 荣晟环保 造纸 浙江 48.2
603038 华立股份 装修装饰 广东 35.91
300589 江龙船艇 船舶 广东 113.92
603039 泛微网络 软件服务 上海 73.71
603690 至纯科技 专用机械 上海 79.65
300593 新雷能 电气设备 北京 77.11
603628 清源股份 电气设备 福建 107.13
2824 和胜股份 铝 广东 56.15
603639 海利尔 农药化肥 山东 44.23
300584 海辰药业 化学制药 江苏 76.64
300590 移为通信 通信设备 上海 55.19
300580 贝斯特 汽车配件 江苏 43.14
603579 荣泰健康 医疗保健 上海 45.21
2840 华统股份 食品 浙江 52.47
603266 天龙股份 塑料 浙江 48.58
603689 皖天然气 供气供热 安徽 61.81
300591 万里马 服饰 广东 126.22
603877 太平鸟 服饰 浙江 35.34
300583 赛托生物 生物制药 山东 67.33
603228 景旺电子 元器件 深圳 32.84
2838 道恩股份 塑料 山东 66.23
603032 德新交运 公路 新疆 84.36
300587 天铁股份 橡胶 浙江 54.16
603035 常熟汽饰 汽车配件 江苏 29.44
300588 熙菱信息 软件服务 新疆 758.5
603444 吉比特 互联网 福建 35.29
300586 美联新材 化工原料 广东 67.93
601375 中原证券 证券 河南 54.87
603186 华正新材 元器件 浙江 52.86
最后一列是pe，在dataframe中直接可以 avg_pe= df['pe'].mean() 就可以算出来。
目前是 72.22。 如果把数据拉到2016年1月以来所发新股的市盈率，这个均值为 76.63
请问贵吗？ 那就得和全市场的平均市盈率比才知道。
目前全市场的市盈率平均值为 140.84 （使用的平均值，没有按照权重进行归一处理），使用的数据源为新浪财经。 所以目前次新股还是有投资价值的。 只是目前大家的情绪都比较悲观而已。
