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根据东财股吧爬虫数据进行自然语言分析，展示股市热度
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 6813 次浏览 • 2019-09-10 09:27
根据东财股吧爬虫数据进行自然语言分析，展示股市热度
项目开展中.....
https://github.com/Rockyzsu/StockPredict
完工后会把代码搬上来并加注释。
### 2019-11-17 更新 ######
股市舆情情感分类可视化系统
此Web基于Django+Bootstrap+Echarts等框架，个股交易行情数据调用了Tushare接口。对于舆情文本数据采取先爬取东方财富网股吧论坛标题词语设置机器学习训练集，在此基础上运用scikit-learn机器学习朴素贝叶斯方法构建文本分类器。通过Django Web框架，将所得数据传递到前端经过Bootstrap渲染过的html，对数据使用Echarts进行图表可视化处理
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投资最重要的是看清楚对手盘。
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3515 次浏览 • 2019-08-17 18:53
也就是看清楚到底是从哪里赚的钱啊。
就比如抓娃娃吧，有运气，也有技巧。但是我抓了二十多个的经验来说，最重要的就是你在哪抓。
从经验上说，小区超市门口的是最好抓的，为什么？
一、房租低，所以娃娃机运营成本低，所以钩子不会调那么松。这是基本面。
二、小区主要是老人和小孩在附近玩，人流量小，技术差。所以自然能夹上来的也少。
这时候，只要找篇网上的攻略，多玩几次，基本可以做到不赔本。至于那种沃尔玛门口的，电影院和购物中心里面的，基本都是很难抓住的。钩子松，娃娃大，摆得也不满。 查看全部
就比如抓娃娃吧，有运气，也有技巧。但是我抓了二十多个的经验来说，最重要的就是你在哪抓。
从经验上说，小区超市门口的是最好抓的，为什么？
一、房租低，所以娃娃机运营成本低，所以钩子不会调那么松。这是基本面。
二、小区主要是老人和小孩在附近玩，人流量小，技术差。所以自然能夹上来的也少。
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就比如抓娃娃吧，有运气，也有技巧。但是我抓了二十多个的经验来说，最重要的就是你在哪抓。
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二、小区主要是老人和小孩在附近玩，人流量小，技术差。所以自然能夹上来的也少。
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从经验上说，小区超市门口的是最好抓的，为什么？
一、房租低，所以娃娃机运营成本低，所以钩子不会调那么松。这是基本面。
二、小区主要是老人和小孩在附近玩，人流量小，技术差。所以自然能夹上来的也少。
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深圳转债转股后不可以撤单
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3978 次浏览 • 2019-06-25 09:12
亲身经历，深圳转债转股后可以撤单操作，并显示已撤单，但是晚上正常转股了。
说明转股后也是不能撤单的。
说明转股后也是不能撤单的。
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截止今天（2019-05-14）银行股今年的涨幅排名
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 6434 次浏览 • 2019-05-14 23:59
今年涨幅最少的是农业银行，最多的是新股 西安银行。 ticker secShortName secFullName y_chgPct
31 601288 农业银行 中国农业银行股份有限公司 -0.341178
11 600015 华夏银行 华夏银行股份有限公司 1.856174
45 601988 中国银行 中国银行股份有限公司 2.248533
32 601328 交通银行 交通银行股份有限公司 3.532657
30 601229 上海银行 上海银行股份有限公司 3.725781
35 601398 工商银行 中国工商银行股份有限公司 4.771403
40 601818 光大银行 中国光大银行股份有限公司 5.643119
27 601169 北京银行 北京银行股份有限公司 6.205580
14 600016 民生银行 中国民生银行股份有限公司 7.092815
5 002936 郑州银行 郑州银行股份有限公司 7.551112
49 601998 中信银行 中信银行股份有限公司 8.181956
43 601939 建设银行 中国建设银行股份有限公司 9.402651
41 601838 成都银行 成都银行股份有限公司 9.424554
52 603323 苏农银行 江苏苏州农村商业银行股份有限公司 12.375732
20 600926 杭州银行 杭州银行股份有限公司 12.933645
8 600000 浦发银行 上海浦东发展银行股份有限公司 14.752244
39 601577 长沙银行 长沙银行股份有限公司 14.792683
18 600908 无锡银行 无锡农村商业银行股份有限公司 16.181704
3 002807 江阴银行 江苏江阴农村商业银行股份有限公司 19.274586
48 601997 贵阳银行 贵阳银行股份有限公司 20.489563
4 002839 张家港行 江苏张家港农村商业银行股份有限公司 20.599511
25 601166 兴业银行 兴业银行股份有限公司 21.206503
24 601128 常熟银行 江苏常熟农村商业银行股份有限公司 21.571187
19 600919 江苏银行 江苏银行股份有限公司 23.218299
22 601009 南京银行 南京银行股份有限公司 26.297500
16 600036 招商银行 招商银行股份有限公司 27.518708
0 000001 平安银行 平安银行股份有限公司 31.624747
2 002142 宁波银行 宁波银行股份有限公司 31.729062
6 002948 青岛银行 青岛银行股份有限公司 48.602573
7 002958 青农商行 青岛农村商业银行股份有限公司 108.983776
42 601860 紫金银行 江苏紫金农村商业银行股份有限公司 115.147347
21 600928 西安银行 西安银行股份有限公司 128.496683 查看全部
31 601288 农业银行 中国农业银行股份有限公司 -0.341178
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45 601988 中国银行 中国银行股份有限公司 2.248533
32 601328 交通银行 交通银行股份有限公司 3.532657
30 601229 上海银行 上海银行股份有限公司 3.725781
35 601398 工商银行 中国工商银行股份有限公司 4.771403
40 601818 光大银行 中国光大银行股份有限公司 5.643119
27 601169 北京银行 北京银行股份有限公司 6.205580
14 600016 民生银行 中国民生银行股份有限公司 7.092815
5 002936 郑州银行 郑州银行股份有限公司 7.551112
49 601998 中信银行 中信银行股份有限公司 8.181956
43 601939 建设银行 中国建设银行股份有限公司 9.402651
41 601838 成都银行 成都银行股份有限公司 9.424554
52 603323 苏农银行 江苏苏州农村商业银行股份有限公司 12.375732
20 600926 杭州银行 杭州银行股份有限公司 12.933645
8 600000 浦发银行 上海浦东发展银行股份有限公司 14.752244
39 601577 长沙银行 长沙银行股份有限公司 14.792683
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19 600919 江苏银行 江苏银行股份有限公司 23.218299
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16 600036 招商银行 招商银行股份有限公司 27.518708
0 000001 平安银行 平安银行股份有限公司 31.624747
2 002142 宁波银行 宁波银行股份有限公司 31.729062
6 002948 青岛银行 青岛银行股份有限公司 48.602573
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今年涨幅最少的是农业银行，最多的是新股 西安银行。
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31 601288 农业银行 中国农业银行股份有限公司 -0.341178
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45 601988 中国银行 中国银行股份有限公司 2.248533
32 601328 交通银行 交通银行股份有限公司 3.532657
30 601229 上海银行 上海银行股份有限公司 3.725781
35 601398 工商银行 中国工商银行股份有限公司 4.771403
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27 601169 北京银行 北京银行股份有限公司 6.205580
14 600016 民生银行 中国民生银行股份有限公司 7.092815
5 002936 郑州银行 郑州银行股份有限公司 7.551112
49 601998 中信银行 中信银行股份有限公司 8.181956
43 601939 建设银行 中国建设银行股份有限公司 9.402651
41 601838 成都银行 成都银行股份有限公司 9.424554
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25 601166 兴业银行 兴业银行股份有限公司 21.206503
24 601128 常熟银行 江苏常熟农村商业银行股份有限公司 21.571187
19 600919 江苏银行 江苏银行股份有限公司 23.218299
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【可转债剩余转股比例数据排序】【2019-05-06】
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 7120 次浏览 • 2019-05-06 15:28
数据如下：
剩余的比例越少，上市公司下调转股价的欲望就越少。 也就是会任由可转债在那里晾着，不会积极拉正股。
数据定期更新。
原创文章，
转载请注明出处：
http://30daydo.com/article/472
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剩余的比例越少，上市公司下调转股价的欲望就越少。 也就是会任由可转债在那里晾着，不会积极拉正股。
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数据如下：
剩余的比例越少，上市公司下调转股价的欲望就越少。 也就是会任由可转债在那里晾着，不会积极拉正股。
数据定期更新。
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剩余的比例越少，上市公司下调转股价的欲望就越少。 也就是会任由可转债在那里晾着，不会积极拉正股。
数据定期更新。
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指数基金的诞生 源于公司内部矛盾
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3453 次浏览 • 2019-04-02 17:35
望京博格|文
似乎所有伟大事物都诞生都源于逆境！
古代诗词歌赋大多都是诗人身处逆境有感而发；指数基金的诞生也源于一场公司内部斗争。
如果你理解了指数基金是如何诞生的，则你对应指数基金的理解也将更为深刻，接着开始约翰博格与指数基金的故事：
（一）饮鸩止渴
先锋集团的前身是1920年沃尔特摩根建立的惠灵顿基金。最初的美国基金公司创始人都经历过美国1929-1931年的大萧条，在大萧条期间美国道琼斯指数的最大跌幅为90%。在此之后，大多数基金公司采取的都是相对保守的平衡型策略：一半国债一半蓝筹。
在20世纪60年代中期，基金行业不再墨守陈规于传统的投资风格。 这被称为”沸腾时代“，其间很多年前的基金经理开始追逐各种投机股票，后来很多成熟基金经理也开始效仿追逐各种投机股票。这些股票走势如火如荼，但是通常没有基本面的支撑。投资者与基金行业不再关心什么投资”蓝筹股“的基金或者风格保守的平衡型基金，取而代之的是各种追逐“妖股”且净值高涨的基金。
1965-1974年，期间美国市场流行”漂亮50“，以施乐（Xerox），宝丽来（Polaroid），IBM，雅芳（Avon ）为代表成长股飙涨。导致投资者开始追逐业绩飙涨的股票型基金，传统的平衡型基金被投资者抛弃。
在1955年平衡型基金市场份额为55%，到1965年的17％，降至1970年的5％，到1975年，这个比例更是将下降到仅剩1％。惠灵顿基金的旗舰基金都是平衡型基金，在这个样环境中度日如年。在这个关键时刻，老摩根将公司的管理权交给年轻的约翰博格。
规模是基金公司的生命之血。对于年轻的博格而言，扭转公司颓势的唯一方法是合并一家以成长股投资见长基金公司。在拜访几家备选基金公司并被拒绝之后，博格决定收购位于波士顿由四个年轻人的合伙公司[Thorndike，Doran，Paine＆Lewis，Inc]，以及他们旗下Ivest基金。
在合并公司的新中，四个新合伙人各拥有10%合计40%投票权，博格还是担任CEO拥有28%的投票权，公开发行的那部分拥有剩余32%的投票权，之后惠灵顿发行自己的成长股基金。
（二）替罪羔羊
历经十年的”漂亮50“行情，由于这些看似漂亮的成长股公司的业绩并没有跟上股价的上升，随着而来的业绩增速下滑导致”漂亮50“行情的破灭，在1973-1974年标普500指数下跌了50%以上。
与此同时，惠灵顿的新商业模式开始失败。博格新合伙人管理的四个新基金中的三个基金濒临清盘。从高到低，Ivest基金的规模缩水65%，好在后来它都清盘，否则会被列入金融历史的最差基金名录上。（附言：原来清盘是一条遮羞布）
新伙伴管理的另外两个股票型基金同样业绩不如人意，导致基金最后失败。更糟糕的是，在新管理层其咄咄逼人的形势下，曾经保守的惠灵顿基金管理的资产也大幅缩水。 在1966年至1976年的十年间，惠灵顿的平衡型基金称为在全美国业绩最差的平衡型基金（源于股票仓位持有漂亮50股票，在熊市跌的最惨）。
随着1973-1974年熊市的到来，博格与新伙伴自1966年以来的愉快合作也面临着分崩离析。糟糕的市场和糟糕的基金业绩意味着糟糕的业务，摧毁了惠灵顿并购的新伙伴与博格之间的任何信任。新的波士顿合作伙伴很快找到了替罪羊。当然不是他们自己，尽管他们管理的股票型基金业绩如此糟糕。 他们选择博格，合并之后惠灵顿首席执行官，作为替罪羊为惠灵顿基金持有人亏损以及公司股东的亏损负责。 由于合并初期新公司投票权改变，在熊市中期，1974年1月23日，他们联合起来解雇了CEO-约翰博格。
（三）对决开始
约翰博格是一个不会轻易服输的人。 在美国，基金还有独立的董事会（在国内称为持有人大会，由于海外基金大多数是公司型基金，所以基金常设的董事会）。惠灵顿基金的董事会与惠灵顿基金管理公司董事会成员构成有很大重合，但是由于基金汇集客户资产，所有在基金董事会中独立董事拥有很强的话语权。
博格被免除惠灵顿基金管理公司的董事长与CEO职位，但他还是惠灵顿基金的董事长与CEO，所以他要召开惠灵顿基金的董事会议，罢免惠灵顿基金管理公司作为其投资顾问的权力，也就是公募基金更换基金管理人。这件事在美国基金行业从未发生，即便到现在也仅在惠灵顿基金发生过，当然在国内基金行业20年也没有发生过。
由于独立董事的支持，博格与惠灵顿基金管理公司达成折衷方案：
（1）惠灵顿基金（后改名为先锋基金）成立新的子公司负责基金的运营工作，包括基金会计、TA登记、客户服务等；
（2）惠灵顿基金的投资管理与基金发行还由惠灵顿基金管理公司负责。
这里面第二点很重要，如果先锋发行新的基金，投资管理还是有惠灵顿基金公司负责。
（四）指数基金诞生
约翰博格与惠灵顿基金管理公司新的CEO之间仇恨已经无法化解。在1975年约翰博格打算发行一只新基金，但是又不想受到折衷方案影响（方案规定基金投资管理必须由惠灵顿基金管理公司负责）。
约翰博格必须想出摆脱”折衷方案影响“方法，在这个时候他想到指数基金，并得到（1970年获得诺贝尔经济学奖的）保罗萨缪尔森的支持。由于指数基金是一个“不需要管理的”基金，这样就无需惠灵顿基金管理公司插足先锋基金的新的业务。
1976年8月成立的第一个“市场指数”共同基金，最初名为“第一指数投资信托”（First Index Investment Trust）。指数化是终极的“不激进不保守”投资策略，充分保证了参与金融市场的涨跌。
其实第一个指数基金并不顺利，成立规模仅1200万美元（募集目标是5亿美元），而且之后经历83个月的净赎回……当时基金行业巨头们都在猜测这个指数基金什么时候会夭折，第二个指数基金在第一个指数基金成立约十年之后才出现。
（五）指数基金壮大
在先锋集团创立之前，美国基金销售如同国内现状一样，几乎所有的基金销售都以赚取销售提成为生。在那个时代，基金的认购/申购费为5%，即投资者买100美元基金，仅有95美元归入基金资产，其余5美元作为基金销售的奖励。
虽然博格的指数起初发展并不顺利，但是他也没有闲着。在1975年纽约交易所受到各方压力，结束了固定佣金指数，美国市场开始走向低佣金时代。
在这个时候约翰博格推出“免佣”基金，即销售先锋集团的基金，先锋集团不支付基金销售任何费用。这一举措在当时的同行看来似乎是“大逆不道”，先锋一边推出免佣基金，一边进一步降低基金费率，导致在之后四五年中，先锋靠降低费率导致其基金业绩大幅跑赢同业，导致投资者开始追捧先锋集团旗下产品。
其他基金同业（例如富达）被逼推出“免佣”基金，销售基金再也没有销售提成了，导致当时80%的基金销售人员失业！ 但是投资者还需要专业人员帮助构建投资组合，在这个时候投资顾问（FA）诞生了。
投资顾问，帮助客户构建资产配置组合并收取咨询费，基金公司也不再支付销售提成。对于投资顾问而言，提高客户业绩最有效的方式，就是通过低成本的指数基金构建资产配置组合。
先锋集团的产品受到投资顾问偏爱，而先锋特殊的结构决定了随着其管理规模进一步增长，其基金费率则进一步降低，导致投资顾问更加偏爱先锋集团的产品，以至与进入相互促进的螺旋增长的模式，截至2018年底，先锋集团的管理规模已经突破5万亿美元，必须在强调一次：第一指数基金的成立规模仅0.12亿美元！（完）
参考文献：
（1）《约翰博格与先锋集团传记》
（2）《Stay The Course》 查看全部
似乎所有伟大事物都诞生都源于逆境！
古代诗词歌赋大多都是诗人身处逆境有感而发；指数基金的诞生也源于一场公司内部斗争。
如果你理解了指数基金是如何诞生的，则你对应指数基金的理解也将更为深刻，接着开始约翰博格与指数基金的故事：
（一）饮鸩止渴
先锋集团的前身是1920年沃尔特摩根建立的惠灵顿基金。最初的美国基金公司创始人都经历过美国1929-1931年的大萧条，在大萧条期间美国道琼斯指数的最大跌幅为90%。在此之后，大多数基金公司采取的都是相对保守的平衡型策略：一半国债一半蓝筹。
在20世纪60年代中期，基金行业不再墨守陈规于传统的投资风格。 这被称为”沸腾时代“，其间很多年前的基金经理开始追逐各种投机股票，后来很多成熟基金经理也开始效仿追逐各种投机股票。这些股票走势如火如荼，但是通常没有基本面的支撑。投资者与基金行业不再关心什么投资”蓝筹股“的基金或者风格保守的平衡型基金，取而代之的是各种追逐“妖股”且净值高涨的基金。
1965-1974年，期间美国市场流行”漂亮50“，以施乐（Xerox），宝丽来（Polaroid），IBM，雅芳（Avon ）为代表成长股飙涨。导致投资者开始追逐业绩飙涨的股票型基金，传统的平衡型基金被投资者抛弃。
在1955年平衡型基金市场份额为55%，到1965年的17％，降至1970年的5％，到1975年，这个比例更是将下降到仅剩1％。惠灵顿基金的旗舰基金都是平衡型基金，在这个样环境中度日如年。在这个关键时刻，老摩根将公司的管理权交给年轻的约翰博格。
规模是基金公司的生命之血。对于年轻的博格而言，扭转公司颓势的唯一方法是合并一家以成长股投资见长基金公司。在拜访几家备选基金公司并被拒绝之后，博格决定收购位于波士顿由四个年轻人的合伙公司[Thorndike，Doran，Paine＆Lewis，Inc]，以及他们旗下Ivest基金。
在合并公司的新中，四个新合伙人各拥有10%合计40%投票权，博格还是担任CEO拥有28%的投票权，公开发行的那部分拥有剩余32%的投票权，之后惠灵顿发行自己的成长股基金。
（二）替罪羔羊
历经十年的”漂亮50“行情，由于这些看似漂亮的成长股公司的业绩并没有跟上股价的上升，随着而来的业绩增速下滑导致”漂亮50“行情的破灭，在1973-1974年标普500指数下跌了50%以上。
与此同时，惠灵顿的新商业模式开始失败。博格新合伙人管理的四个新基金中的三个基金濒临清盘。从高到低，Ivest基金的规模缩水65%，好在后来它都清盘，否则会被列入金融历史的最差基金名录上。（附言：原来清盘是一条遮羞布）
新伙伴管理的另外两个股票型基金同样业绩不如人意，导致基金最后失败。更糟糕的是，在新管理层其咄咄逼人的形势下，曾经保守的惠灵顿基金管理的资产也大幅缩水。 在1966年至1976年的十年间，惠灵顿的平衡型基金称为在全美国业绩最差的平衡型基金（源于股票仓位持有漂亮50股票，在熊市跌的最惨）。
随着1973-1974年熊市的到来，博格与新伙伴自1966年以来的愉快合作也面临着分崩离析。糟糕的市场和糟糕的基金业绩意味着糟糕的业务，摧毁了惠灵顿并购的新伙伴与博格之间的任何信任。新的波士顿合作伙伴很快找到了替罪羊。当然不是他们自己，尽管他们管理的股票型基金业绩如此糟糕。 他们选择博格，合并之后惠灵顿首席执行官，作为替罪羊为惠灵顿基金持有人亏损以及公司股东的亏损负责。 由于合并初期新公司投票权改变，在熊市中期，1974年1月23日，他们联合起来解雇了CEO-约翰博格。
（三）对决开始
约翰博格是一个不会轻易服输的人。 在美国，基金还有独立的董事会（在国内称为持有人大会，由于海外基金大多数是公司型基金，所以基金常设的董事会）。惠灵顿基金的董事会与惠灵顿基金管理公司董事会成员构成有很大重合，但是由于基金汇集客户资产，所有在基金董事会中独立董事拥有很强的话语权。
博格被免除惠灵顿基金管理公司的董事长与CEO职位，但他还是惠灵顿基金的董事长与CEO，所以他要召开惠灵顿基金的董事会议，罢免惠灵顿基金管理公司作为其投资顾问的权力，也就是公募基金更换基金管理人。这件事在美国基金行业从未发生，即便到现在也仅在惠灵顿基金发生过，当然在国内基金行业20年也没有发生过。
由于独立董事的支持，博格与惠灵顿基金管理公司达成折衷方案：
（1）惠灵顿基金（后改名为先锋基金）成立新的子公司负责基金的运营工作，包括基金会计、TA登记、客户服务等；
（2）惠灵顿基金的投资管理与基金发行还由惠灵顿基金管理公司负责。
这里面第二点很重要，如果先锋发行新的基金，投资管理还是有惠灵顿基金公司负责。
（四）指数基金诞生
约翰博格与惠灵顿基金管理公司新的CEO之间仇恨已经无法化解。在1975年约翰博格打算发行一只新基金，但是又不想受到折衷方案影响（方案规定基金投资管理必须由惠灵顿基金管理公司负责）。
约翰博格必须想出摆脱”折衷方案影响“方法，在这个时候他想到指数基金，并得到（1970年获得诺贝尔经济学奖的）保罗萨缪尔森的支持。由于指数基金是一个“不需要管理的”基金，这样就无需惠灵顿基金管理公司插足先锋基金的新的业务。
1976年8月成立的第一个“市场指数”共同基金，最初名为“第一指数投资信托”（First Index Investment Trust）。指数化是终极的“不激进不保守”投资策略，充分保证了参与金融市场的涨跌。
其实第一个指数基金并不顺利，成立规模仅1200万美元（募集目标是5亿美元），而且之后经历83个月的净赎回……当时基金行业巨头们都在猜测这个指数基金什么时候会夭折，第二个指数基金在第一个指数基金成立约十年之后才出现。
（五）指数基金壮大
在先锋集团创立之前，美国基金销售如同国内现状一样，几乎所有的基金销售都以赚取销售提成为生。在那个时代，基金的认购/申购费为5%，即投资者买100美元基金，仅有95美元归入基金资产，其余5美元作为基金销售的奖励。
虽然博格的指数起初发展并不顺利，但是他也没有闲着。在1975年纽约交易所受到各方压力，结束了固定佣金指数，美国市场开始走向低佣金时代。
在这个时候约翰博格推出“免佣”基金，即销售先锋集团的基金，先锋集团不支付基金销售任何费用。这一举措在当时的同行看来似乎是“大逆不道”，先锋一边推出免佣基金，一边进一步降低基金费率，导致在之后四五年中，先锋靠降低费率导致其基金业绩大幅跑赢同业，导致投资者开始追捧先锋集团旗下产品。
其他基金同业（例如富达）被逼推出“免佣”基金，销售基金再也没有销售提成了，导致当时80%的基金销售人员失业！ 但是投资者还需要专业人员帮助构建投资组合，在这个时候投资顾问（FA）诞生了。
投资顾问，帮助客户构建资产配置组合并收取咨询费，基金公司也不再支付销售提成。对于投资顾问而言，提高客户业绩最有效的方式，就是通过低成本的指数基金构建资产配置组合。
先锋集团的产品受到投资顾问偏爱，而先锋特殊的结构决定了随着其管理规模进一步增长，其基金费率则进一步降低，导致投资顾问更加偏爱先锋集团的产品，以至与进入相互促进的螺旋增长的模式，截至2018年底，先锋集团的管理规模已经突破5万亿美元，必须在强调一次：第一指数基金的成立规模仅0.12亿美元！（完）
参考文献：
（1）《约翰博格与先锋集团传记》
（2）《Stay The Course》 查看全部
望京博格|文
似乎所有伟大事物都诞生都源于逆境！
古代诗词歌赋大多都是诗人身处逆境有感而发；指数基金的诞生也源于一场公司内部斗争。
如果你理解了指数基金是如何诞生的，则你对应指数基金的理解也将更为深刻，接着开始约翰博格与指数基金的故事：
（一）饮鸩止渴
先锋集团的前身是1920年沃尔特摩根建立的惠灵顿基金。最初的美国基金公司创始人都经历过美国1929-1931年的大萧条，在大萧条期间美国道琼斯指数的最大跌幅为90%。在此之后，大多数基金公司采取的都是相对保守的平衡型策略：一半国债一半蓝筹。
在20世纪60年代中期，基金行业不再墨守陈规于传统的投资风格。 这被称为”沸腾时代“，其间很多年前的基金经理开始追逐各种投机股票，后来很多成熟基金经理也开始效仿追逐各种投机股票。这些股票走势如火如荼，但是通常没有基本面的支撑。投资者与基金行业不再关心什么投资”蓝筹股“的基金或者风格保守的平衡型基金，取而代之的是各种追逐“妖股”且净值高涨的基金。
1965-1974年，期间美国市场流行”漂亮50“，以施乐（Xerox），宝丽来（Polaroid），IBM，雅芳（Avon ）为代表成长股飙涨。导致投资者开始追逐业绩飙涨的股票型基金，传统的平衡型基金被投资者抛弃。
在1955年平衡型基金市场份额为55%，到1965年的17％，降至1970年的5％，到1975年，这个比例更是将下降到仅剩1％。惠灵顿基金的旗舰基金都是平衡型基金，在这个样环境中度日如年。在这个关键时刻，老摩根将公司的管理权交给年轻的约翰博格。
规模是基金公司的生命之血。对于年轻的博格而言，扭转公司颓势的唯一方法是合并一家以成长股投资见长基金公司。在拜访几家备选基金公司并被拒绝之后，博格决定收购位于波士顿由四个年轻人的合伙公司[Thorndike，Doran，Paine＆Lewis，Inc]，以及他们旗下Ivest基金。
在合并公司的新中，四个新合伙人各拥有10%合计40%投票权，博格还是担任CEO拥有28%的投票权，公开发行的那部分拥有剩余32%的投票权，之后惠灵顿发行自己的成长股基金。
（二）替罪羔羊
历经十年的”漂亮50“行情，由于这些看似漂亮的成长股公司的业绩并没有跟上股价的上升，随着而来的业绩增速下滑导致”漂亮50“行情的破灭，在1973-1974年标普500指数下跌了50%以上。
与此同时，惠灵顿的新商业模式开始失败。博格新合伙人管理的四个新基金中的三个基金濒临清盘。从高到低，Ivest基金的规模缩水65%，好在后来它都清盘，否则会被列入金融历史的最差基金名录上。（附言：原来清盘是一条遮羞布）
新伙伴管理的另外两个股票型基金同样业绩不如人意，导致基金最后失败。更糟糕的是，在新管理层其咄咄逼人的形势下，曾经保守的惠灵顿基金管理的资产也大幅缩水。 在1966年至1976年的十年间，惠灵顿的平衡型基金称为在全美国业绩最差的平衡型基金（源于股票仓位持有漂亮50股票，在熊市跌的最惨）。
随着1973-1974年熊市的到来，博格与新伙伴自1966年以来的愉快合作也面临着分崩离析。糟糕的市场和糟糕的基金业绩意味着糟糕的业务，摧毁了惠灵顿并购的新伙伴与博格之间的任何信任。新的波士顿合作伙伴很快找到了替罪羊。当然不是他们自己，尽管他们管理的股票型基金业绩如此糟糕。 他们选择博格，合并之后惠灵顿首席执行官，作为替罪羊为惠灵顿基金持有人亏损以及公司股东的亏损负责。 由于合并初期新公司投票权改变，在熊市中期，1974年1月23日，他们联合起来解雇了CEO-约翰博格。
（三）对决开始
约翰博格是一个不会轻易服输的人。 在美国，基金还有独立的董事会（在国内称为持有人大会，由于海外基金大多数是公司型基金，所以基金常设的董事会）。惠灵顿基金的董事会与惠灵顿基金管理公司董事会成员构成有很大重合，但是由于基金汇集客户资产，所有在基金董事会中独立董事拥有很强的话语权。
博格被免除惠灵顿基金管理公司的董事长与CEO职位，但他还是惠灵顿基金的董事长与CEO，所以他要召开惠灵顿基金的董事会议，罢免惠灵顿基金管理公司作为其投资顾问的权力，也就是公募基金更换基金管理人。这件事在美国基金行业从未发生，即便到现在也仅在惠灵顿基金发生过，当然在国内基金行业20年也没有发生过。
由于独立董事的支持，博格与惠灵顿基金管理公司达成折衷方案：
（1）惠灵顿基金（后改名为先锋基金）成立新的子公司负责基金的运营工作，包括基金会计、TA登记、客户服务等；
（2）惠灵顿基金的投资管理与基金发行还由惠灵顿基金管理公司负责。
这里面第二点很重要，如果先锋发行新的基金，投资管理还是有惠灵顿基金公司负责。
（四）指数基金诞生
约翰博格与惠灵顿基金管理公司新的CEO之间仇恨已经无法化解。在1975年约翰博格打算发行一只新基金，但是又不想受到折衷方案影响（方案规定基金投资管理必须由惠灵顿基金管理公司负责）。
约翰博格必须想出摆脱”折衷方案影响“方法，在这个时候他想到指数基金，并得到（1970年获得诺贝尔经济学奖的）保罗萨缪尔森的支持。由于指数基金是一个“不需要管理的”基金，这样就无需惠灵顿基金管理公司插足先锋基金的新的业务。
1976年8月成立的第一个“市场指数”共同基金，最初名为“第一指数投资信托”（First Index Investment Trust）。指数化是终极的“不激进不保守”投资策略，充分保证了参与金融市场的涨跌。
其实第一个指数基金并不顺利，成立规模仅1200万美元（募集目标是5亿美元），而且之后经历83个月的净赎回……当时基金行业巨头们都在猜测这个指数基金什么时候会夭折，第二个指数基金在第一个指数基金成立约十年之后才出现。
（五）指数基金壮大
在先锋集团创立之前，美国基金销售如同国内现状一样，几乎所有的基金销售都以赚取销售提成为生。在那个时代，基金的认购/申购费为5%，即投资者买100美元基金，仅有95美元归入基金资产，其余5美元作为基金销售的奖励。
虽然博格的指数起初发展并不顺利，但是他也没有闲着。在1975年纽约交易所受到各方压力，结束了固定佣金指数，美国市场开始走向低佣金时代。
在这个时候约翰博格推出“免佣”基金，即销售先锋集团的基金，先锋集团不支付基金销售任何费用。这一举措在当时的同行看来似乎是“大逆不道”，先锋一边推出免佣基金，一边进一步降低基金费率，导致在之后四五年中，先锋靠降低费率导致其基金业绩大幅跑赢同业，导致投资者开始追捧先锋集团旗下产品。
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投资顾问，帮助客户构建资产配置组合并收取咨询费，基金公司也不再支付销售提成。对于投资顾问而言，提高客户业绩最有效的方式，就是通过低成本的指数基金构建资产配置组合。
先锋集团的产品受到投资顾问偏爱，而先锋特殊的结构决定了随着其管理规模进一步增长，其基金费率则进一步降低，导致投资顾问更加偏爱先锋集团的产品，以至与进入相互促进的螺旋增长的模式，截至2018年底，先锋集团的管理规模已经突破5万亿美元，必须在强调一次：第一指数基金的成立规模仅0.12亿美元！（完）
参考文献：
（1）《约翰博格与先锋集团传记》
（2）《Stay The Course》
可转债如何配债
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 14044 次浏览 • 2019-03-29 16:24
由于还是有很多人不断问我如何配债的问题，这里以歌尔声学为例简单说明下。
1、如果你在登记日也就是12月11日收盘时还持有一定数量歌尔声学正股的话，那么你在配债日也就是12月12日就会看到账户里有相应数量的歌尔配债。注意这里的单位是张，如图，
由于我只有800股歌尔声学，因此获得了13张配债，1张对应100元，这时双击它，左侧出现了卖出菜单，价格和配债代码都自动填好了，输入13张或者点击全部，然后点“卖出”。（需要注意的是：有些券商这里是买入。）
2、不管是卖出还是买入，然后检查下委托情况和扣款情况，如下图：
可以看到我已经被扣款1300元，这样就算成功完成了这次的13张配债.
可转债低佣金开户，沪市转债费率百分之二，全市场最低。
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1、如果你在登记日也就是12月11日收盘时还持有一定数量歌尔声学正股的话，那么你在配债日也就是12月12日就会看到账户里有相应数量的歌尔配债。注意这里的单位是张，如图，
由于我只有800股歌尔声学，因此获得了13张配债，1张对应100元，这时双击它，左侧出现了卖出菜单，价格和配债代码都自动填好了，输入13张或者点击全部，然后点“卖出”。（需要注意的是：有些券商这里是买入。）
2、不管是卖出还是买入，然后检查下委托情况和扣款情况，如下图：
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1、如果你在登记日也就是12月11日收盘时还持有一定数量歌尔声学正股的话，那么你在配债日也就是12月12日就会看到账户里有相应数量的歌尔配债。注意这里的单位是张，如图，
由于我只有800股歌尔声学，因此获得了13张配债，1张对应100元，这时双击它，左侧出现了卖出菜单，价格和配债代码都自动填好了，输入13张或者点击全部，然后点“卖出”。（需要注意的是：有些券商这里是买入。）
2、不管是卖出还是买入，然后检查下委托情况和扣款情况，如下图：
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由于我只有800股歌尔声学，因此获得了13张配债，1张对应100元，这时双击它，左侧出现了卖出菜单，价格和配债代码都自动填好了，输入13张或者点击全部，然后点“卖出”。（需要注意的是：有些券商这里是买入。）
2、不管是卖出还是买入，然后检查下委托情况和扣款情况，如下图：
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2019-02-15 复盘
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 3282 次浏览 • 2019-02-15 21:32
仓位保持。 感觉要回调，算我怕死吧。 不要跌回一点点就去抄底。 忍住手，莫伸手。
仓位保持。 感觉要回调，算我怕死吧。 不要跌回一点点就去抄底。 忍住手，莫伸手。
2019-02-14 复盘
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 3459 次浏览 • 2019-02-15 11:11
我的复盘更加倾向于市场环境和众心态，不太会分析市场板块之类的。
今天个股和指数出现滞涨，最近几天收益不错，仓位也已经降下来了，而且为了管住手，买入了逆回购，下周选择买入更长周期的逆回购。
目前仓位4.1成（感觉还是有点多），但是目前点位，买入的个股不会再深套（之前涨到高位个股和次新股不算）。即使套也很容易解套的。
个人觉得指数还是会去寻底，A股只要你肯慢慢等待，不会没有机会的。管住手，不亏损。
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今天个股和指数出现滞涨，最近几天收益不错，仓位也已经降下来了，而且为了管住手，买入了逆回购，下周选择买入更长周期的逆回购。
目前仓位4.1成（感觉还是有点多），但是目前点位，买入的个股不会再深套（之前涨到高位个股和次新股不算）。即使套也很容易解套的。
个人觉得指数还是会去寻底，A股只要你肯慢慢等待，不会没有机会的。管住手，不亏损。
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我的复盘更加倾向于市场环境和众心态，不太会分析市场板块之类的。
今天个股和指数出现滞涨，最近几天收益不错，仓位也已经降下来了，而且为了管住手，买入了逆回购，下周选择买入更长周期的逆回购。
目前仓位4.1成（感觉还是有点多），但是目前点位，买入的个股不会再深套（之前涨到高位个股和次新股不算）。即使套也很容易解套的。
个人觉得指数还是会去寻底，A股只要你肯慢慢等待，不会没有机会的。管住手，不亏损。
今天个股和指数出现滞涨，最近几天收益不错，仓位也已经降下来了，而且为了管住手，买入了逆回购，下周选择买入更长周期的逆回购。
目前仓位4.1成（感觉还是有点多），但是目前点位，买入的个股不会再深套（之前涨到高位个股和次新股不算）。即使套也很容易解套的。
个人觉得指数还是会去寻底，A股只要你肯慢慢等待，不会没有机会的。管住手，不亏损。
2019-02-13 复盘
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 3350 次浏览 • 2019-02-13 16:11
算上节前一个交易日，很久没试过连续4天高收益了， 而数据告诉我，是时候减仓了。一定不能恋战， 管住手。
现在资金放入银华日利和逆回购，用工具来限制自己，放干里面的前，连一张可转债也买不到。
银华日利尚且可以T+0，有可能会被放出来买，后续要把资金存入更为长期的7天逆回购。
虽然是今年是正收益，可是还是跑输沪深300基准，同时也明白一个道理，要跑赢基准，谈何容易，过于集中持股，会严重回撤，或者中个雷，无法翻身。 过于分散，也是无法追上成分股的涨幅。
但是第一点，也是最重要的一点，还是要控制回撤，所以分散投资必不可少。 查看全部
现在资金放入银华日利和逆回购，用工具来限制自己，放干里面的前，连一张可转债也买不到。
银华日利尚且可以T+0，有可能会被放出来买，后续要把资金存入更为长期的7天逆回购。
虽然是今年是正收益，可是还是跑输沪深300基准，同时也明白一个道理，要跑赢基准，谈何容易，过于集中持股，会严重回撤，或者中个雷，无法翻身。 过于分散，也是无法追上成分股的涨幅。
但是第一点，也是最重要的一点，还是要控制回撤，所以分散投资必不可少。 查看全部
算上节前一个交易日，很久没试过连续4天高收益了， 而数据告诉我，是时候减仓了。一定不能恋战， 管住手。
现在资金放入银华日利和逆回购，用工具来限制自己，放干里面的前，连一张可转债也买不到。
银华日利尚且可以T+0，有可能会被放出来买，后续要把资金存入更为长期的7天逆回购。
虽然是今年是正收益，可是还是跑输沪深300基准，同时也明白一个道理，要跑赢基准，谈何容易，过于集中持股，会严重回撤，或者中个雷，无法翻身。 过于分散，也是无法追上成分股的涨幅。
但是第一点，也是最重要的一点，还是要控制回撤，所以分散投资必不可少。
现在资金放入银华日利和逆回购，用工具来限制自己，放干里面的前，连一张可转债也买不到。
银华日利尚且可以T+0，有可能会被放出来买，后续要把资金存入更为长期的7天逆回购。
虽然是今年是正收益，可是还是跑输沪深300基准，同时也明白一个道理，要跑赢基准，谈何容易，过于集中持股，会严重回撤，或者中个雷，无法翻身。 过于分散，也是无法追上成分股的涨幅。
但是第一点，也是最重要的一点，还是要控制回撤，所以分散投资必不可少。
海通证券 可转债转股 失败的原因
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 8213 次浏览 • 2018-11-14 15:13
提示错误是：
后面问了客服才知道，可转债转股会冻结千分之三的资金。转股后资金就会解冻。实际上转债不需要手续费。
后面问了客服才知道，可转债转股会冻结千分之三的资金。转股后资金就会解冻。实际上转债不需要手续费。
提示错误是：
后面问了客服才知道，可转债转股会冻结千分之三的资金。转股后资金就会解冻。实际上转债不需要手续费。
后面问了客服才知道，可转债转股会冻结千分之三的资金。转股后资金就会解冻。实际上转债不需要手续费。
CDR最近风头火势
量化大师 发表了文章 • 0 个评论 • 3931 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.
查看全部
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。
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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。
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可转债2018 下半年策略
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3403 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！！
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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！！
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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！！
2018-05-10 操作记录
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 3688 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
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 3583 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。
明天计划：高开就卖出（10点前），除非强势涨停。
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今日操作：
1. 万信转债 T+0 操作，因为费率十万分之5，所以操作较为高频。 这个操作其实使用自动化下单来操作。 这样就不需要盯盘或者不断埋单，撤单。
2. 把前期中的可转债的签，利欧转债，岩土转债割肉了，买入了江阴转债，为了今晚江阴会下调转股价。
果不其然，晚上江阴银行发公告，下调了转股价，下调了转股价后，现在的转股价格为95.869，那么明天的可转债价格大概率会在103上面。
明天计划：开盘就卖出江阴转债，然后把资金买入无锡转债（如果无锡转债价格低于100）
3. 尾盘买入了兆日科技，前期芯片连班+超跌。 尾盘看着芯片板块跌不下去了，目前还没有其他热门板块（医药作为防守，容易追高被套），所以还是继续介入芯片板块。
明天计划：高开就卖出（10点前），除非强势涨停。
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
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 3892 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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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。
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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。
俗语“十赌九输” 是真的吗 ？ 赌场第一定律，庄家永远不会告诉你
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 18031 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！！
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智能停车概念A股相关公司以及分析
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 5066 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。
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停车需求端：
一位难求、停车体验差 一位难求。据广州市消委会 2015 年 7 月发布的《广州市民停车消费现状调查报告》，超过六成半的车主休 闲出行时会担心目的地没有停车位，而超过四成半的车主找不到停车位。从找停车位所花费的时间来看，平均 长达 18 分钟。据调查显示，近 60%的受访者会由于难找到停车位，而放弃参加某一个社交活动。停车难问题之 严重，略见一斑。这一方面由于停车位供需缺口大，另一方面是因为停车场空车位信息的缺乏，搜寻匹配成本 高。
停车体验差：
停车体验差，普遍纯在四大突出问题：出入慢、场内找车位难、找车难、缴费排队。1）出入 慢：出入场停车取卡、还卡，费时费力；2）场内找车位难：缺乏场内导航，入场后找不到车位；3）找车难： 停车场空间大，环境及标志物类似，方向不易辨别，离场时往往找不到车；4）缴费排队：人工缴费，现金找零， 程序繁琐。
伴随 O2O 资本寒冬，2016 年或将成为 O2O 行业大规模去产能之年；而逆向思考，这也或将加速细分行业 更快结束混战、去伪存真，新的龙头公司更快崛起之年。其中，“互联网停车”由于其刚性需求、B 端属性、重 资产重运营属性等，或将迎来快速发展之年。 随着互联网的发展，面向 C 端的社交网络和面向商品的电子商务已日渐成熟，尤其是进入移动互联网时代， 通过智能终端，C 端以实现普遍联网，移动支付等基础环境日渐完备，互联网下沉实体产业的条件已经成熟。 2015 年 3 月，在十二届全国人大三次会议上，李克强总理在政府工作报告中首次提出“互联网+”行动计划； 2015 年 7 月，国务院印发了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，推动互联网由消费领域向生产领域 拓展。 在政策的助推下，“互联网+”可谓如火如荼，各行各业纷纷触网。停车难带来的“出行之痛”是城市的痼 疾，通过互联网把分散的停车场联接起来，破除信息孤岛，实现有限停车资源的优化配置是解决之道。“互联网 +停车”市场刚开始引燃，共享经济助推、资本涌入、政策利好三大驱动，助力互联网停车启航，各种停车 APP 涌现，据不完全统计目前全国停车 APP 远超 100 个。 目前停车 APP 企业主要集中在“北上深广”，同时逐渐辐射全国，亿邦动力网筛选了 100 家互联网停车公 司发现，“北上深广”停车 APP 企业占到总数的半数以上，突显了一线城市的停车问题，在全国范围内，华东、 西南、华北等区域，长三角、厦门、成都等二线城市停车创业公司也较为活跃。
三大驱动，助力互联网停车启航
1.2.1 共享经济助推
Airbnb、Uber 的成功引爆了共享经济。Airbnb 在 2015 年三季度的营收为 3.4 亿美元，订单总额为 22 亿 美元，Uber 的拼车订单总额从 2013 年的 6.88 亿美元增长至今年预计的 108.4 亿美元，二者估值分别达到 255 亿美元和 500 亿美元，短短几年时间超过全球任何一家酒店公司或出租车公司的市值。两家公司迅速崛起 重塑了出租车和酒店行业，这是共享经济带来的革命性变革。 共享经济的本质是对资源的闲置使用权的重新配置，传统的商业模式下连接成本高，很难把碎片化的使用 权的供需双方对接起来，互联网共享平台的诞生使得供需双方“一键匹配”，极大降低了连接成本，也使得共享 经济大放异彩。 共享经济模式引入中国，共享交通先行，通过共享经济盘活交通资源，缓解出行难。过去两年，打车软件 混战以“滴滴”、“快的”合并终结，共享用车已巨头的领地。然而，共享停车市场刚开始起步。 1.2.2 资本涌入 2014 年底以来，在“互联网+”的热潮下，互联网停车倍受到了资本市场的青睐，成为风投追逐的热点。 几乎所有互联网停车融资项目都还处于天使轮和 A 轮阶段，可见总体处于互联网化过程的早期阶段。 2015 年 6 月 12 日，无忧停车获得来自信中利和银江股份等数千万人民币的 A 轮融资；9 月 22 日，“停简 单”对外宣布获得 2000 万美元 A 轮融资，由千方集团旗下投资主体领投，天使轮投资人峰瑞资本跟进；2015 年 6 月 8 日，ETCP 停车获得海纳亚洲、源码资本、经纬创投 5000 万美元的联合 A 轮投资，是迄今为止停车类 创业公司最大规模的融资。
上市智能停车设备商也争相发力，强势挺近互联网停车市场。
2015 年 7 月 20 日，安居宝披露非公开发行 预案，拟募集不超过 19 亿元用于“城市云停车联网系统项目”建设和推广；2015 年 10 月日，捷顺科技披露非 公开发行预案拟募集不超过 10 亿元，其中 9.4 亿元投入“智慧停车及智慧社区运营服务平台项目”。
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
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 4454 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
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#### 2019-11-20
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为什么我不买银行股（四大行）？
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 4978 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
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3306 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。
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海润：不服，我三倍……
乐视：不服，我加个零...
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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。
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保千里：亏的数都数不清
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湖北宜化：我计提22亿资产减值，还剩10几亿净资产～
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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。
Price Momentum
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 4264 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.
About the Author - Understanding Price Momentum (Last Reviewed on November 22, 2016)
http://30daydo.com/article/203
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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
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 19617 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
转载请注明出处 查看全部
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：
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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
生成的图像如下：
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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()
生成的图像如下：
http://30daydo.com/article/201
转载请注明出处
对A股上有过不诚信纪录的公司进行纪录 持续更新
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3513 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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本纪录只是本人浏览公告的时候筛选出来，如果其他朋友也有看到相关公司的一些违规行为（或者你觉得这个公司不道德），也可以贴上来让我更新一下。
05-22 16:21 阳光股份 遭股东清仓式减持
---> http://ggjd.cnstock.com/company/scp_ggjd/tjd_ggkx/201705/4080444.htm
獐子岛： 出名了的骗子公司。 财务作假，把散户当傻子。 獐子岛上演惊天逆转 "失踪的扇贝游回来了" http://money.163.com/15/0606/05/ARDEJNT100251LJJ.html
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买股票就是买公司，如果是长线持有股票，应该避开那些没有诚信，出尔反尔，有欺诈行为或者一系列损坏散户利益的个股（清仓式减持）
本纪录只是本人浏览公告的时候筛选出来，如果其他朋友也有看到相关公司的一些违规行为（或者你觉得这个公司不道德），也可以贴上来让我更新一下。
05-22 16:21 阳光股份 遭股东清仓式减持
---> http://ggjd.cnstock.com/company/scp_ggjd/tjd_ggkx/201705/4080444.htm
獐子岛： 出名了的骗子公司。 财务作假，把散户当傻子。 獐子岛上演惊天逆转 "失踪的扇贝游回来了" http://money.163.com/15/0606/05/ARDEJNT100251LJJ.html
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
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 11633 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。