㈠ 请问股票的JDK线是什么意思
KDJ指标的中文名称是“随机指标”。由三条曲线组成,即K线、D线、J线。
它以价格一天波动所形成的收盘价、最高价和最低价为基本数据进行计算。是一种短期的技术指标分析工具。
KDJ指标在各类软件中的颜色：K线为白色，D线为黄色，J线为紫色。
㈡ 股票走势图里JDK三条线是那三条线
J线：紫线 D线：黄线 K线：白线
㈢ 如何通过雪球查询股票之前的变动状况
一. 雪球公司介绍
雪球 聪明的投资者都在这里。
web 1.0：新闻资讯，股价信息，K线图
web 2.0：SNS 订阅，分享，聊天
web 3.0：移动 APP，交易闭环
雪球现在员工数还不到100，其中技术人员占一半。去年9月C轮融资4kw刀。我们现在的技术栈由下列组件组成：Java，Scala，Akka，Finagle，Nodejs，Docker ，Hadoop。我们当前是租用IDC机房自建私有云，正在往“公私混合云”方向发展。
在雪球上，用户可以获取沪深港美2w+股票的新闻信息，股价变化情况，也可以获取债券，期货，基金，比特币，信托，理财，私募等等理财产品的各类信息，也可以关注雪球用户建立的百万组合，订阅它们的实时调仓信息，还可以关注雪球大V。雪球当前有百万日活跃用户，每天有4亿的API调用。App Store 财务免费榜第 18 名。历史上曾排到财务第二，总免费榜第 19。
二. 雪球当前总体架构
作为一个典型的移动互联网创业公司，雪球的总体架构也是非常典型的设计：
最上层是三个端：web端，android端和iOS端。流量比例大约为 2：4：4 。web3.0 的交易功能，在 web 端并不提供。
接入层以及下面的几个层，都在我们的自建机房内部。雪球当前只部署了一个机房，还属于单机房时代。正在进行“私有云+公有云混合部署”方案推进过程中。
我们当前使用 nodejs 作为 web 端模板引擎。nodejs 模块与android 和 ios 的 app 模块一起属于大前端团队负责。
再往下是位于 nginx 后面的 api 模块。跟 linkedin 的 leo 和微博的 v4 一样，雪球也有一个遗留的大一统系统，名字就叫 snowball 。最初，所有的逻辑都在 snowball 中实现的。后来慢慢的拆出去了很多 rpc 服务，再后来慢慢的拆出去了一些 http api 做成了独立业务，但即便如此，snowball 仍然是雪球系统中最大的一个部署单元。
在需要性能的地方，我们使用 netty 搭建了一些独立的接口，比如 quoto server，是用来提供开盘期间每秒一次的股价查询服务，单机 qps 5w+，这个一会再细说；而 IM 服务，起初设计里是用来提供聊天服务，而现在，它最大的用途是提供一个可靠的 push 通道，提供 5w/s 的消息下发容量，这个也一会再细说。
雪球的服务化拆分及治理采用 twitter 开源的 finagle rpc 框架，并在上面进行了一些二次开发和定制。定制的功能主要集中在 access log 增强，和 fail fast，fail over 策略及降级开关等。 finagle 的实现比较复杂，debug 和二次开发的门槛较高，团队内部对此也进行了一些讨论。
雪球的业务比较复杂，在服务层中，大致可以分为几类：第一类是web1.0，2.0 及基础服务，我们称为社区，包括用户，帖子，新闻，股价，搜索等等，类比对象就是新浪财经门户+微博；第二类是组合及推荐，主要提供股票投资策略的展示和建议，类比对象是美国的motif；第三类是通道，类似股市中的“支付宝”，接入多家券商，提供瞬间开户，一键下单等等各种方便操作的功能。
雪球的业务实现中，包含很多异步计算逻辑，比如搜索建索引，比如股票涨跌停发通知，比如组合收益计算等等，为此，我们设计了一个独立的 Thread/Task 模块，方便管理所有的后台计算任务。但随着这些 task 越来越多，逻辑差异越来越大，一个统一的模块并不是总是最佳的方案，所以，我们又把它拆成了两大类：流式的，和批量式的。
雪球的推荐体系包括组合推荐“买什么”和个性化推荐。我们最近正在重新梳理我们的大数据体系，这个感兴趣的话可以单聊。
最下面是基础设施层。雪球基础设施层包括：redis，mysql，mq，zk，hdfs，以及容器 docker。
线上服务之外，我们的开发及后台设施也很典型：gitlab开发，jenkins打包，zabbix 监控系统向 openfalcon 迁移，redimine向confluence迁移，jira，以及内部开发的 skiing 后台管理系统。
** 三. 雪球架构优化历程**
首先描述一下标题中的“股市动荡”定语修饰词吧：
上证指数从年初的3000点半年时间涨到了5000多，6月12号达到最高点5200点，然后就急转直下，最大单日跌幅 8.48%，一路跌回4000点以下。最近一周都在3900多徘徊。
3月最后一周，A股开户 166万户，超过历史最高纪录 2007年5月第二周165万户。
4月份，证监会宣布A股支持单用户开设多账户。
6月底，证金公司代表国家队入场救市。
7月份，证监会宣布严打场外配资。
中国好声音广告第一晚，带来超过平时峰值200倍的注册量
挑战：小 VS 大：
小：小公司的体量，团队小，机器规模小
大：堪比大公司的业务线数量，业务复杂度，瞬间峰值冲击
雪球的业务线 = 1个新浪财经 + 1 个微博 + 1 个 motif + 1 个大智慧/同花顺。由于基数小，API调用瞬间峰值大约为平时峰值的 30+ 倍。
挑战：快速增长，移动互联网 + 金融，风口，A股大盘剧烈波动。
首先，在app端，在我们核心业务从 web2.0 sns 向 3.0 移动交易闭环进化的过程中，我们开发了一个自己的 hybrid 框架：本地原生框架，加离线 h5 页面，以此来支撑我们的快速业务迭代。当前，雪球前端可以做到 2 周一个版本，且同时并行推进 3 个版本：一个在 app store 等待审核上线，一个在内测或公测，一个在开发。我们的前端架构师孟祥宇在今年的 wot 上有一个关于这方面的详细分享，有兴趣的可以稍后再深入了解。
雪球App实践—构建灵活、可靠的Hybrid框架 http://wot.51cto.com/2015mobile/ http://down.51cto.com/data/2080769
另外，为了保障服务的可用性，我们做了一系列的“端到端服务质量监控”。感兴趣的可以搜索我今年4月份在环信SM meetup上做的分享《移动时代端到端的稳定性保障》。其中在 app 端，我们采用了一种代价最小的数据传输方案：对用户的网络流量，电池等额外消耗几乎为0
每个请求里带上前一个请求的结果
succ or fail ： 1 char
失败原因：0 - 1 char
请求接口编号： 1 char
请求耗时：2 - 3 char
其它：网络制式，etc
炒股的人大多都会盯盘：即在开盘期间，开着一个web页面或者app，实时的看股价的上下跳动。说到“实时”，美股港股当前都是流式的数据推送，但国内的A股，基本上都是每隔一段时间给出一份系统中所有股票现价的一个快照。这个时间间隔，理论上是3秒，实际上一般都在5秒左右。 交了钱签了合同，雪球作为合作方就可以从交易所下属的数据公司那里拿到数据了，然后提供给自己的用户使用。
刚才介绍总体架构图的时候有提到 quote server ，说到这是需要性能的地方。
业务场景是这样的，雪球上个人主页，开盘期间，每秒轮询一次当前用户关注的股票价格变动情况。在内部，所有的组合收益计算，每隔一段时间需要获取一下当前所有股票的实时价格。起初同时在线用户不多，这个接口就是一个部署在 snowball 中的普通接口，股价信息被实时写入 redis ，读取的时候就从 redis 中读。后来，A股大涨，snowball 抗不住了。于是我们就做了一个典型的优化：独立 server + 本地内存存储。开盘期间每次数据更新后，数据接收组件主动去更新 quote server 内存中的数据。 后续进一步优化方案是将这个接口以及相关的处理逻辑都迁移到公有云上去。
对于那些不盯盘的人，最实用的功能就是股价提醒了。在雪球上，你除了可以关注用户，还可以关注股票。如果你关注的某只股票涨了或跌了，我们都可以非常及时的通知你。雪球上热门股票拥有超过 50w 粉丝（招商银行，苏宁云商）粉丝可以设置：当这支股票涨幅或跌幅超过 x%（默认7%）时提醒我。曾经连续3天，每天超过1000股跌停，证监会开了一个会，于是接下来2天超过1000股涨停
原来做法：
股票涨（跌）x%，扫一遍粉丝列表，过滤出所有符合条件的粉丝，推送消息
新做法：
预先建立索引，开盘期间载入内存
1%：uid1，uid2
2%：uid3，uid4，uid5
3%：uid6
问题：有时候嫌太及时了：频繁跌停，打开跌停，再跌停，再打开。。。的时候
内部线上记录：
4台机器。
单条消息延时 99% 小于 30秒。
下一步优化目标：99% 小于 10 秒
IM 系统最初的设计目标是为雪球上的用户提供一个聊天的功能:
送达率第一
雪球IM：Netty + 自定义网络协议
Akka ： 每个在线client一个actor
推模式：client 在线情况下使用推模式
多端同步：单账号多端可登录，并保持各种状态同步
移动互联网时代，除了微信qq以外的所有IM，都转型成了推送通道，核心指标变成了瞬间峰值性能。原有架构很多地方都不太合适了。
优化：
分配更多资源：推送账号actor池
精简业务逻辑：重复消息只存id，实时提醒内容不推历史设备，不更新非活跃设备的session列表等等
本地缓存：拉黑等无法精简的业务逻辑迁移到本地缓存
优化代码：异步加密存储，去除不合理的 akka 使用
akka这个解释一下：akka 有一个自己的 log adapter，内部使用一个 actor 来处理所有的 log event stream 。当瞬间峰值到来的时候，这个 event stream 一下子就堵了上百万条 log ，导致 gc 颠簸非常严重。最后的解决办法是，绕过 akka 的 log adapter，直接使用 logback 的 appender
线上记录：5w/s （主动限速）的推送持续 3 分钟，p99 性能指标无明显变化
7月10号我们在中国好声音上做了3期广告。在广告播出之前，我们针对广告可能带来的对系统的冲击进行了压力测试，主要是新用户注册模块，当时预估广告播出期间2小时新注册100万
压测发现 DB 成为瓶颈：
昵称检测 cache miss > 40%
昵称禁用词 where like 模糊查询
手机号是否注册 cache miss > 80%
注册新用户：5 insert
优化：
redis store：昵称，手机号
本地存储：昵称禁用词
业务流程优化：DB insert 操作同步改异步
下一步优化计划：
将 sns 系统中所有的上行操作都改成类似的异步模式
接口调用时中只更新缓存，而且主动设置5分钟过期，然后写一个消息到 mq 队列，队列处理程序拿到消息再做其它耗时操作。
为了支持失败重试，需要将主要的资源操作步骤都做成幂等。
前置模块HA：
合作方合规要求：业务单元部署到合作方内网，用户的敏感数据不允许离开进程内存
业务本身要求：业务单元本身为有状态服务，业务单元高可用
解决方案：
使用 Hazelcast In-Memory Data Grid 的 replication map 在多个 jvm 实例之间做数据同步。
java 启动参数加上 -XX:+DisableAttachMechanism -XX:-UsePerfData，禁止 jstack，jmap 等等 jdk 工具连接
关于前置模块，其实还有很多很奇葩的故事，鉴于时间关系，这里就不展开讲了。以后有机会可以当笑话给大家讲。
组合净值计算性能优化：
一支股票可能在超过20万个组合里（南车北车中车，暴风科技）
离线计算，存储计算后的结果
股价3秒变一次，涉及到这支股票的所有组合理论上也需要每 3 秒重新计算一次
大家可能会问，为什么不用户请求时，实时计算呢？这是因为“组合净值”中还包括分红送配，分股，送股，拆股，合股，现金，红利等等，业务太过复杂，开发初期经常需要调整计算逻辑，所以就设计成后台离线计算模式了。当前正在改造，将分红送配逻辑做成离线计算，股价组成的净值实时计算。接口请求是，将实时计算部分和离线计算部分合并成最终结果。
实际上，我们的计算逻辑是比较低效的：循环遍历所有的组合，对每个组合，获取所有的价值数据，然后计算。完成一遍循环后，立即开始下一轮循环。
优化：
分级：活跃用户的活跃组合，其它组合。
批量：拉取当前所有股票的现价到 JVM 内存里，这一轮的所有组合计算都用这一份股价快照。
关于这个话题的更详细内容，感兴趣的可以参考雪球组合业务总监张岩枫在今年的 arch summit 深圳大会上的分享：构建高可用的雪球投资组合系统技术实践 http://sz2015.archsummit.com/speakers/201825
最后，我们还做了一些通用的架构和性能优化，包括jdk升级到8，开发了一个基于 zookeeper 的 config center 和开关降级系统
四. 聊聊关于架构优化的一些总结和感想
在各种场合经常听说的架构优化，一般都是优化某一个具体的业务模块，将性能优化到极致。而在雪球，我们做的架构优化更多的是从问题出发，解决实际问题，解决到可以接受的程度即可。可能大家看起来会觉得很凌乱，而且每个事情单独拎出来好像都不是什么大事。
我们在对一个大服务做架构优化时，一般是往深入的本质进行挖掘；当我们面对一堆架构各异的小服务时，“架构优化”的含义其实是有一些不一样的。大部分时候，我们并不需要（也没有办法）深入到小服务的最底层进行优化，而是去掉或者优化原来明显不合理的地方就可以了。
在快速迭代的创业公司，我们可能不会针对某一个服务做很完善的架构设计和代码实现，当出现各种问题时，也不会去追求极致的优化，而是以解决瓶颈问题为先。
即使我们经历过一回将 snowball 拆分服务化的过程，但当我们重新上一个新的业务时，我们依然选择将它做成一个大一统的服务。只是这一次，我们会提前定义好每个模块的 service 接口，为以后可能的服务化铺好路。
在创业公司里，重写是不能接受的；大的重构，从时间和人力投入上看，一般也是无法承担的。而“裱糊匠”式做法，哪里有性能问题就加机器，加缓存，加数据库，有可用性问题就加重试，加log，出故障就加流程，加测试，这也不是雪球团队工作方式。我们一般都采用最小改动的方式，即，准确定义问题，定位问题根源，找到问题本质，制定最佳方案，以最小的改动代价，将问题解决到可接受的范围内。
我们现在正在所有的地方强推3个数据指标：qps，p99，error rate。每个技术人员对自己负责的服务，一定要有最基本的数据指标意识。数字，是发现问题，定位根源，找到本质的最重要的依赖条件。没有之一。
我们的原则：保持技术栈的一致性和简单性，有节制的尝试新技术，保持所有线上服务依赖的技术可控，简单来说，能 hold 住。
能用cache的地方绝不用db，能异步的地方，绝不同步。俗称的：吃一堑，长一智。
特事特办：业务在发展，需求在变化，实现方式也需要跟着变化。简单的来说：遗留系统的优化，最佳方案就是砍需求，呵呵。
㈣ jre和jdk的区别是什么
一、构成不同：
1、JRE：
是使用java语言编写的程序运行所需要的软件环境，是提供给想运行java程序的用户使用的，还有所有的Java类库的class文件，都在lib目录下，并且都打包成了jar。
2、JDK：
JDK包含了JRE，同时还包含了编译java源码的编译器javac，还包含了很多java程序调试和分析的工具：jconsole，jvisualvm等工具软件，还包含了java程序编写所需的文档和demo例子程序。
二、功能支持不同：
1、JRE：
JRE可以支撑Java程序的运行，包括JVM虚拟机（java.exe等）和基本的类库（rt.jar等）。
2、JDK：
JDK可以支持Java程序的开发，包括编译器（javac.exe）、开发工具（javadoc.exe、jar.exe、keytool.exe、jconsole.exe）和更多的类库（如tools.jar）等。
(4)股票JDK分析扩展阅读
没有JDK的话，无法编译Java程序（指java源码.java文件），如果想只运行Java程序（指class或jar或其它归档文件），要确保已安装相应的JRE。
JavaRuntimeEnvironment(JRE)是可以在其上运行、测试和传输应用程序的Java平台。它包括Java虚拟机（jvm）、Java核心类库和支持文件。它不包含开发工具(JDK)--编译器、调试器和其它工具。JRE需要辅助软件Java Plug-in以便在浏览器中运行applet。
㈤ JDK是什么意思
JDK是Java语言的软件开发工具包，主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心，它包含了JAVA的运行环境（JVM+Java系统类库）和JAVA工具。
没有JDK的话，无法编译Java程序（指java源码.java文件），如果想只运行Java程序（指class或jar或其它归档文件），要确保已安装相应的JRE。
(5)股票JDK分析扩展阅读
JDK包含的基本组件包括：
javac编译器，将源程序转成字节码
jar打包工具，将相关的类文件打包成一个文件
javadoc文档生成器，从源码注释中提取文档
jdbdebugger，查错工具
java运行编译后的java程序（.class后缀的）
appletviewer：小程序浏览器，一种执行HTML文件上的Java小程序的Java浏览器。
参考资料来源：网络-jdk
㈥ 什么是JDK三条线
JDK三条线,J线往上与DK两线形成交叉,为金叉,相反为死叉.
短期的均线向上穿越长期均线叫金叉.反之为死叉.但如果长期均线向下或变缓同时短期均线向上穿越就不能叫金叉.死叉也如此. 在股市中，金叉代表某种指标向上运行并有50%以上概率持续。反之叫死叉。
均线和指标都有，金死叉的概念，就是短的和长的相交。其实更简单的方法：你回顾下历史看看，二根线交叉之后，指数向上多的，则代表金叉，向下多的就是死叉。ps.金死叉最好是结合背离来看，机构用金死叉为诱的情况发生太多太多了。
DIF=前12日价格平均值-前26日价格平均值。 MACD（亦称DEA）：指数平滑异同移动平均线，是DIF的9天的平均值（相当于DIF的9日均线）。 BAR=DIF-MACD。
1、判断大势：DIF、MACD为正值时，大势为多头市场，反之为空头市场。
2、DIF和MACD发生黄金交叉时是买入时机，发生死亡交叉时是卖出时机。
3、正BAR由长变短是卖出信号，负BAR由长变短是买入信号。
4、顶背离和底背离。当股价不断出现新高时，DIF和MACD却并不配合出现新的高点甚至走低，称为顶背离，是卖出信号。当股价不断走低时，DIF和MACD却并不配合出现新的低点甚至走高，称为底背离，是买入信号。
KD：随机指标。
（1） 1<KD<100，KD<50为空方市场，KD>50为多方市场。（2）通常认为KD值在20以下是超卖区，可逢低买入；KD值在80以上是超买区，可逢高派发。（3）当经过一轮下跌后，KD值在25以下，K线上穿D线时（金叉），为买进信号。而当一轮上涨后，KD值在85以上，K线下穿D线时（死叉），为卖出信号。（4）背离信号的产生是非常准确的买卖信号，即当价位一波高过前一波，而KD值尤其是D值却一波低于前一波，为顶背离，预示后市将跌，为明确的卖出信号。当价位一波低于一波，而KD值尤其是D值却一波高于前一波，为底背离，预示后市将上涨，为明确的买进信号。（5）当KD线在超卖区或超买区形成双底或双头时，也是一个买进或卖出的信号。（有时也有很大误差，尤其是当个股很不活跃而又长期下跌时，K值可以达到5 以下；而在大牛市中K值达到90以上而股价并不下跌也是常有的事，不能过分认真看待）。
RSI：相对强弱指标
RSI下限为0，上限为100，50是RSI的中轴线，即多、空双方的分界线。50以上为强势区（多方市场），50以下为弱势区（空方市场），20以下为超卖区，80以上为超买区。 RSI指标的买点：（1）W形或头肩底 当RSI在低位或底部形成W形或头肩底形时，属最佳买入时期。（2）20以下当RSI运行到20以下时，即进入了超卖区，很容易产生返弹。（3）金叉 当短天期的RSI向上穿越长天期的RSI时为买入信号。（4）牛背离当股指或股价一波比一波低，而RSI却一波比一波高，叫牛背离，此时股指或股价很容易反转上涨。RSI指标的卖点：（1）形态 M形、头肩顶形当RSI在高位或顶部形成M形或头肩顶形时，属最佳卖出时机。（2）80以上当RSI运行到80以上时，即进入了超买区，股价很容易下跌。（3）顶背离当股指或股价创新高时，而RSI却不创新高，叫顶背离，将是最佳卖出时机。（4）死叉 当短天期RSI下穿长天期RSI时，叫死叉,为卖出信号。
BIAS：乖离率。股价与移动平均线的偏离程度。
股价在移动平均线上方叫上乖离，乖离率为正值，距离越远则乖离程度越大，同时移动平均线对股价有引力作用，将越可能发生向移动平均线回归的过程，引起下跌；股价在移动平均线下方叫下乖离，乖离率为负值，距离越远则乖离程度越大，同时移动平均线对股价有回拉作用，将越可能发生向移动平均线回归的过程，引起股价上涨。至于BIAS值达到何种程度才是买进或卖出时机并没有统一的法则，有人以10日、25日均线的BIAS值-4.5~7%或5~8%为买进或卖出时机。
W%R：威廉指标。是一个短线指标，描述超买、超卖的极端状态时较模糊，W%R在0~20之间变化时只表示市场处于较强的上升趋势中。
DMI：动向指标。（参考）
1、 黄金交叉与死亡交叉，当-DI向上突破+DI时是黄金交叉，是买入时机，当+DI向下突破-DI时是死亡交叉，是卖出时机。
2、 当ADX和+DI一起涨时是多头市场，当ADX和-DI一起涨时是空头市场。
3、 ADX从高处下落时是转势，转折强烈时亦可考虑卖出或买入。
DIF、MACD> 0：多头市场；DIF、MACD< 0：空头市场；KD<20：买；KD> 80：卖；0< RSI<50：弱；50< RSI<100：强；
RSI> 80：超买区；RSI<20：超卖区；BIAS：-4.5~7%或5~8%；W%R在0~20之间变化时只表示市场处于较强的上升趋势中。
㈦ JRE和JDK的区别是什么
1、面向人群不同：
JDK是面向开发人员使用的SDK。
JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境，是面向Java程序的使用者。
2、重要程度不同：
JRE的地位就象一台PC机一样，编写的Java程序必须要JRE才能运行。只要你的电脑安装了JRE，就可以正确运行Jav a应用程序。
3、安装位置不同：
如果安装JDK，电脑有两套JRE，一套位于 jre 另外一套位于 C:Program FilesJavaj2re1.4.1_01 目录下。
如果安装JRE，会在 C:Program FilesJava 目录下安装唯一的一套JRE。
㈧ 股票里面JDK看5分钟，15分钟，30分钟…………看哪个比较准
其实股票这东西，技术分析其实不是很重要的，如果技术分析很重要那些分析大师早就很有钱了，但是很有钱的人是那些对社会发展趋势很面白的人~~要学会观察周围发生的事情，技术分析还是次要的
㈨ 股票K线图怎么看
K线分析是最基本的形态技术分析方法之一，一般根据K线及其组合的数量多少不同可将K线分析分为单体K线分析、二根K线分析、三根K线分析、K线组合分析、K线组合形态分析等多种分析。单体K线分析是根据单个K线的形态进行的后市趋势分析。K线有12种基本形态．k线图解 http://www.chaoguke.com/kxiantujie/
股票k线图基础知识 http://www.chaoguke.com/kxiantujie/Basics/
怎么看k线图 http://www.chaoguke.com/kxiantujie/k-chart/
k线组合 http://www.chaoguke.com/kxiantujie/kxianzuhe/
k线理论 http://www.chaoguke.com/kxiantujie/kxianlilun/ 怎么炒股入门 http://www.chaoguke.com/
㈩ 现在的股票软件都把sar.DMI.JDK等指标换算好了吗
1.这些指标都是公式化的模型，你只要知道指标的生成原理就行了；
2.这些指标里基本上都会有参数，你可以根据需要，调整各参数；
3.所有的股票软件里都有这些指标，因此你就不用算了；
4.指标种类很多，选三两个研究就行了，比如SAR（止损指标）、MACD（势能指标）、BOLL（通道指标）。太多了也看不过来，分析的质量也就比较差；顺便提一下，好像没有JDK指标，KDJ倒是有。