Ⅰ SF特种部队的PSG
教不了。。。这狙是连狙，但是开了第一枪，急着开第二枪，镜头晃得很厉害。。
我不知道，一些高手是怎么练上去的。。。特种部队，对于枪的弹道要求有点高，我估计还得楼主自己去多练练，或去特种部队论坛，看看别人的心得
Ⅱ 量化基金有什么优点和缺点
你不努力，没有人能替代你的。27
Ⅲ 谁能简介一下股票市场主要技术指标，包括计算公式及所代表含义
1、这个有专业的股票网站做介绍了，我给你推荐几个学习的网站：http://finance.sina.com.cn/stock/college/index.shtml这个是证券投资学院，里面包含的东西很多，你可以根据需要进行学习。http://www.ihongpan.com/hkx_intr.php?eid=11&pt=0&wid=23这个是专门学习技术方面的网站。
2、你说的股票市场的主要技术指标，目前比较常用的有MACD、KDJ，至于计算及所代表的含义，我简单的给你引荐一下这方面的文章如果你真有心学，就多收集这方面的知识，http://wenku..com/link?url=__CF2lO2Ui8SH3K6cZO8UcLDcjepxtW这个是关于MACD指标详解的文章；http://wenku..com/link?url=_4PyRvqESNzQY-frpAZgibr2wIFTPSG0_-ZG这个是关于KDJ指标详解的文章。
Ⅳ 做多导睡眠呼吸监测要多少钱
做多导睡眠呼吸检测的一般都是睡眠质量不好打鼾严重，有的就是睡眠呼吸暂停综合症患者，以前必须去医院做检测的，而且目前有这类检测设备的一般也只有三甲医院，小地方是没有的，多导睡眠呼吸检测还需要住在医院，有的地方还有专业人员陪护，费用更高。朗特隆睡眠呼吸看护仪能够监测睡眠呼吸暂停综合症的黄金指标AHI，还能监测睡眠暂停低通气次数，最大睡眠暂停低通气市场，而且是非介入式的，不需要连接电极，不需要插管，对于一些需要经常做PSG的朋友来是说是非常合适的，多导睡眠呼吸监测有些地方还要排队预约，朗特隆睡眠呼吸看护仪直接在家测量就可以。以下是图片和部分报告内容
Ⅳ 股市中的PSG是啥意思
PSG = 总市值 ÷ 主营业务收入/（年业绩增长率*100）
Ⅵ psg怎么放电
睡眠脑电图。
要用于睡眠和梦境研究以及抑郁症和睡眠呼吸暂停综合征的诊断现行正规PSG监测除脑电图外，应包括心电图、肌电图、眼动图、胸式和腹式呼吸张力图、鼻及口通气量、体位体动、血氧饱和度以及阴茎海绵体肌容积等10余个通道的生理信号这里需要说明的是，仪器设备上有二种方法可供选择既有使用AEEG仪器作PSG监测，更多使用PSG仪及其睡眠软件作睡眠测定。
多导睡眠图是通过不同部位的生物电或通过不同传感获得生物讯号，经前置放大，输出为不同的电讯号，记录出不同的图形以供分析因此根据测定要求，选择适当的传感和时间常数等参数十分重要，如监测口、鼻气流选用热敏电阻传感，监测胸腹呼吸选用伸缩阻抗式传感，监测SaO2选用红、紫外线装置传感等基于上述原理，经微电脑对有关讯号进行收集、整理和分析，即构成多导睡眠图所提供的有关数据，达到临床诊断的目的因此，研究性能不同的传感，是进一步开拓多导睡眠图临床应用的基础。
Ⅶ 中软国际发行的股票代码是什么
中软国际发行的股票代码是(hk00354)。
中软国际公司的主要业务分为4个部分：OSG（技术服务，主要包括IT外包、应用开发等）、PSG（专业服务，主要包括软件平台、行业解决方案、系统集成、IT咨询等）、ESG（创新服务，主要包括云服务、移动互联网服务）、和IT培训（包括就业培训、大学生实训）；经过十多年的发展，公司从一个专注于电子政务解决方案的提供商已经发展为多个行业，目前提供端到端的外包、解决方案、咨询、培训等全链条服务。我们在中国大部分城市都有我们的子公司，在英国有两家子公司，在美国也有两家子公司，分布在美国十个城市。
公司的主要客户是和制造业。制造行业主要是在烟草具有相对垄断的优势。金融与银行、保险我们的体量比较大，去年上海我们专注于银行的子公司的营业额超过了七个亿。公共服务我们做轨道交通一卡通的服务和清算系统，逐渐扩展到30个城市，像北京、上海深圳等一卡通支付和清算系统都是我们提供的。电信我们主要和中移动华为合作，他们多是我们的客户。高科技和互联网领域发展得特别快，主要是跟微软、NEC、GE，互联网方面像BAT都是我们的战略合作伙伴。
Ⅷ 为什么涨停板后还有成交量
涨停不是停止交易，因为还有卖出的！所以才有成交量！希望采纳！给加分，谢谢！
Ⅸ 163406是什么类型的基金
本基金通过定量与定性相结合精选股票,以追求当期收益与实现长期资本增值。本基金投资范围为具有良好流动性的金融工具,包括依法公开发行上市的股票、国债、金融债、企业债、公司债、回购、央行票据、可转换债券、权证、资产支持证券以及经中国证监会批准允许基金投资的其它金融工具。 如法律法规或监管机构以后允许基金投资其他品种,基金管理人在履行适当程序后,可以将其纳入投资范围。1、大类资产配置策略 本基金以定性与定量研究相结合,在股票与债券等资产类别之间进行资产配置。本基金通过动态跟踪海内外主要经济体的GDP、CPI、利率等宏观经济指标,以及估值水平、盈利预期、流动性、投资者心态等市场指标,确定未来市场变动趋势。 本基金通过全面评估上述各种关键指标的变动趋势,对股票、债券等大类资产的风险和收益特征进行预测。 投资决策委员会将定期或根据需要召开会议,审议有关资产配置策略的分析结论,确定未来一段时间内的资产配置策略,即基金投资组合中股票与债券等资产类别的构成比例。基金经理执行审定后的资产配置计划。 2、股票选择策略 本基金认为股票的瞬时市场价格受公司经营情况、证券市场供求变化等诸多因素影响,但在一定的时期内,每一只股票都有其合理的价格区间,同时,这一价格区间还将表现出时变性。 (1)量化筛选 本基金运用量化筛选的方法,用静态与动态预期数据相结合的方式考察股票的价值、成长风格特征,选择那些价值被低估并具有稳定持续增长潜力的股票。 本基金采用市盈率(市值/净利润)、市净率(市值/净资产)、市销率(市值/营业收入)等指标考察股票的价值是否被低估。 本基金采用年复合营业收入(Sale)增长率、盈利(EPS)增长率、息税前利润(EBIT)增长率、净资产收益率(ROE)、以及现金流量增长率等指标综合考察上市公司的成长性。 本基金认为高成长性的股票通常具有高市盈率,但高市盈率又往往意味着对该股票的高估值。因为市盈率相同的公司成长性差异可能很大,仅单独比较低估值或成长性无法帮助投资者筛选出价格合理、兼具成长性的股票。因此,本基金还采用GARP 筛选法精选股票,以避免过分依赖价值与成长风格筛选的一些缺陷,比如由价值持续低估现象(DASP,Decline At a Reasonable Price)和成长泡沫破灭(GASP,Growth At a Stupid Price)带来的投资失败。 PEG(市盈增长比率,市盈率相对增长率之比)是本基金筛选GARP 风格特征 股票的重要指标。PEG 为不同成长性公司的市盈率提供了可比性,暗含了获得每一个百分点增长率所需的投资成本。本基金还考察了PEGY(市盈增长及股息比率),具体而言,即市盈率相对预期盈利增长和现金股息之和的比率。相对市盈增长比率而言,PEGY 更为可测和稳定。同样逻辑,PBG(市净增长比率)、PSG(市销增长比率)等则是比PEG 更稳定的指标。 (2)定性筛选 本基金认为不能完全依靠财务数据确定股票的合理价格区间,还需要综合考察诸如财务数据质量、公司治理水平、管理层能力与技术创新能力等方面,从而给以相应的折溢价水平,并最终股票合理价格区间。本基金重点考察以下定性指标: . 公司的盈利能力和增长是否是有机的,并具有持续性;. 公司的股东、债权人、管理层之间的制衡机制、管理团队激励机制是否有效,投资者关系是否良好;. 公司所处行业竞争程度、进入壁垒,公司自有技术、专利水平,是否具有 持续的创新能力;. 公司的行业地位、发展战略,是否具有并购价值等等。 综上所述,本基金根据上述定量指标确定相应的估值水平,鉴于相对估值法可能存在的某些局限性,本基金还综合运用了其它估值模型,比如DCF、DDM 与EVA模型,进行估值再检验。并根据上述定性指标给出相应的折溢价水平,最终确定股 票合理价格区间,并动态根据上述指标的演变进行价格区间的调整。除此之外,本基金更注重通过研究团队的上市公司实地调研获得最新、最为准确的信息,及时跟踪和调整各级股票库,并最终确定具体的投资品种。 3、权证投资策略 本基金将综合考虑权证定价模型、市场供求关系、交易制度设计等多种因素对权证进行投资,主要运用的投资策略为:正股价值发现驱动的杠杆投资策略、组合套利策略以及复制性组合投资策略等。 4、债券投资策略 本基金将采取久期偏离、收益率曲线配置和类属配置、无风险套利、杠杆策略和个券选择策略等投资策略,发现、确认并利用市场失衡实现组合增值。这些投资策略是在遵守投资纪律并有效管理风险的基础上作出的。
Ⅹ 量化投资
没有你想的书
我多年来都有关注这方面的书 可是也没有在国内找到
数量化投资是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计，体现到具体的模型中，让模型对市场进行不带任何情绪的跟踪；相对于传统投资方式来说，具有快速高效、客观理性、收益与风险平衡和个股与组合平衡等四大特点。量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括估值与选股、资产配置与组合优化、订单生成与交易执行、绩效评估和风险管理等，在各个环节都有不同的方法及量化模型：
一、估值与选股
估值：对上市公司进行估值是公司基本面分析的重要方法，在“价值投资”的基本逻辑下，可以通过对公司的估值判断二级市场股票价格的扭曲程度，继而找出价值被低估或高估的股票，作为投资决策的参考。对上市公司的估值包括相对估值法和绝对估值法，相对估值法主要采用乘数方法，如PE估值法、PB估值法、PS估值法、PEG估值法、PSG估值法、EV/EBITDA估值法等；绝对估值法主要采用折现的方法，如公司自由现金流模型、股权自由现金流模型和股利折现模型等。相对估值法因简单易懂，便于计算而被广泛使用；绝对估值法因基础数据缺乏及不符合模型要求的全流通假设而一直处于非主流地位。随着全流通时代的到来和国内证券市场的快速发展，绝对估值法正逐渐受到重视。
选股：在当前品种繁多的资本市场中，从浩瀚复杂的数据背后选出适合自己投资风格的股票变得越加困难。在基本面研究的基础上结合量化分析的手段就可以构建数量化选股策略，主流的选股方法如下：
资产配置方法与模型
资产配置类别 资产配置层次 资产配置方法 资产配置模型
战略资产配置 全球资产配置 大类资产配置 行业风格配置 收益测度 风险测度 估计方法 马克维茨 MV 模型 均值 -LPM 模型 VaR 约束模型 Black-Litterman 模型
战术资产配置 ( 动态资产配置 ) 周期判断 风格判断 时机判断 行业轮动策略 风格轮动策略 Alpha 策略 投资组合保险策略
基本面选股：通过对上市公司财务指标的分析，找出影响股价的重要因子，如：与收益指标相关的盈利能力、与现金流指标相关的获现能力、与负债率指标相关的偿债能力、与净资产指标相关的成长能力、与周转率指标相关的资产管理能力等。然后通过建立股价与因子之间的关系模型得出对股票收益的预测。股价与因子的关系模型分为结构模型和统计模型两类：结构模型给出股票的收益和因子之间的直观表达，实用性较强，包括价值型(本杰明·格雷厄姆—防御价值型、查尔斯·布兰迪—价值型等)、成长型(德伍·切斯—大型成长动能、葛廉·毕克斯达夫—中大型成长股等)、价值成长型(沃伦·巴菲特—优质企业选择法、彼得·林奇—GARP价值成长法等)三种选股方法；统计模型是用统计方法提取出近似线性无关的因子建立模型，这种建模方法因不需先验知识且可以检验模型的有效性，被众多经济学家推崇，包括主成分法、极大似然法等。
多因素选股：通过寻找引起股价共同变动的因素，建立收益与联动因素间线性相关关系的多因素模型。影响股价的共同因素包括宏观因子、市场因子和统计因子(通过统计方法得到)三大类，通过逐步回归和分层回归的方法对三类因素进行选取，然后通过主成分分析选出解释度较高的某几个指标来反映原有的大部分信息。多因素模型对因子的选择有很高的要求，因子的选择可依赖统计方法、投资经验或二者的结合，所选的因子要有统计意义上或市场意义上的显著性，一般可从动量、波动性、成长性、规模、价值、活跃性及收益性等方面选择指标来解释股票的收益率。
动量、反向选股：动量选股策略是指分析股票在过去相对短期的表现，事先对股票收益和交易量设定条件，当条件满足时买进或卖出股票的投资策略，该投资策略基于投资者对股票中期的反应不足和保守心理，在投资行为上表现为购买过去几个月表现好的股票而卖出过去几个月表现差的股票。反向选股策略则基于投资者的锚定和过度自信的心理特征，认为投资者会对上市公司的业绩状况做出持续过度反应，形成对业绩差的公司业绩过分低估和业绩的好公司业绩过分高估的现象，这为投资者利用反向投资策略提供了套利机会，在投资行为上表现为买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票。反向选股策略是行为金融学理论发展至今最为成熟，也是最受关注的策略之一。
二、资产配置
资产配置指资产类别选择、投资组合中各类资产的配置比例以及对这些混合资产进行实时管理。资产配置一般包括两大类别、三大层次，两大类别为战略资产配置和战术/动态资产配置，三大层次为全球资产配置、大类资产配置和行业风格配置。资产配置的主要方法及模型如下：
战略资产配置针对当前市场条件，在较长的时间周期内控制投资风险，使得长期风险调整后收益最大化。战术资产配置通常在相对较短的时间周期内，针对某种具体的市场状态制定最优配置策略，利用市场短期波动机会获取超额收益。因此，战术资产配置是在长期战略配置的过程中针对市场变化制定的短期配置策略，二者相互补充。战略资产配置为未来较长时间内的投资活动建立业务基准，战术资产配置通过主动把握投资机会适当偏离战略资产配置基准，获取超额收益。
三、股价预测
股价的可预测性与有效市场假说密切相关。如果有效市场假说成立，股价就反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股价的预测就毫无意义，而我国的股市远未达到有效市场阶段，因此股价时间序列不是序列无关，而是序列相关的，即历史数据对股价的形成起作用，因此可以通过对历史信息的分析来预测股价。
主流的股价预测模型有灰色预测模型、神经网络预测模型和支持向量机预测模型(SVM)。灰色预测模型对股价的短期变化有很强的预测能力，近年发展起来的灰色预测模型包括GM(1, 1)模型、灰色新陈代谢模型和灰色马尔可夫模型。人工神经网络模型具有巨量并行性、存储分布性、结构可变性、高度非线性和自组织性等特点，且可以逼近任何连续函数，目前在金融分析和预测方面已有广泛的应用，效果较好。支持向量机模型在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中有许多优势，且结构简单，具有全局优化性和较好的泛化能力，比神经网络有更好的拟合度。
四、绩效评估
作为集合投资、风险分散、专业化管理、变现性强等特点的投资产品，基金的业绩虽然受到投资者的关注，但要对基金有一个全面的评价，则需要考量基金业绩变动背后的形成原因、基金回报的来源等因素，绩效评估能够在这方面提供较好的视角与方法，风险调整收益、择时/股能力、业绩归因分析、业绩持续性及Fama的业绩分解等指标和方法可从不同的角度对基金的绩效进行评估。
绩效评估模型 / 指标
绩效评估准则
择时 / 股能力
业绩归因分析
风险调整收益
业绩持续性
Fama 业绩分解
模型 / 指标
T-M 模型
H-M 模型
GII 模型
C-L 模型
资产配置收益
证券选择收益
行业选择收益
行业内个股选择收益
RAROC
Sharp, Stutzer
Treynor, Jensen
, ,
双向表分析
时间序列相关性
总风险收益
系统风险收益
分散化投资收益
五、基于行为金融学的投资策略
上世纪50～70年代，随着马科维茨组合理论、CAPM模型、MM定理及有效市场假说的提出，现代金融经济学建立了一套成熟的理论体系，并且在学术界占据了主导地位，也被国际投资机构广泛应用和推广，但以上传统经济学的理论基石是理性人假设，在理性人假设下，市场是有效率的，但进入80年代以后，关于股票市场的一系列研究和实证发现了与理性人假设不符合的异常现象，如：日历效应、股权溢价之谜、期权微笑、封闭式基金折溢价之谜、小盘股效应等。面对这些金融市场的异常现象，诸多研究学者从传统金融理论的基本假设入手，放松关于投资者是完全理性的严格假设，吸收心理学的研究成果，研究股市投资者行为、价格形成机制与价格表现特征，取得了一系列有影响的研究成果，形成了具有重要影响力的学术流派－行为金融学。
行为金融学是对传统金融学理论的革命，也是对传统投资实践的挑战。随着行为金融理论的发展，理论界和投资界对行为金融理论和相关投资策略作了广泛的宣传和应用，好买认为，无论机构投资者还是个人投资者，了解行为金融学的指导意义在于：可以采取针对非理性市场行为的投资策略来实现投资目标。在大多数投资者认识到自己的错误以前，投资那些定价错误的股票，并在股价正确定位之后获利。目前国际金融市场中比较常见且相对成熟的行为金融投资策略包括动量投资策略、反向投资策略、小盘股策略和时间分散化策略等。
六、程序化交易与算法交易策略
根据NYSE的定义，程序化交易指任何含有15只股票以上或单值为一百万美元以上的交易。程序化交易强调订单是如何生成的，即通过某种策略生成交易指令，以便实现某个特定的投资目标。程序化交易主要是大机构的工具，它们同时买进或卖出整个股票组合，而买进和卖出程序可以用来实现不同的目标，目前程序化交易策略主要包括数量化程序交易策略、动态对冲策略、指数套利策略、配对交易策略和久期平均策略等。
算法交易，也称自动交易、黑盒交易或无人值守交易，是使用计算机来确定订单最佳的执行路径、执行时间、执行价格及执行数量的交易方法，主要针对经纪商。算法交易广泛应用于对冲基金、企业年金、共同基金以及其他一些大型的机构投资者，他们使用算法交易对大额订单进行分拆，寻找最佳路由和最有利的执行价格，以降低市场的冲击成本、提高执行效率和订单执行的隐蔽性。任何投资策略都可以使用算法交易进行订单的执行，包括做市、场内价差交易、套利及趋势跟随交易。算法交易在交易中的作用主要体现在智能路由、降低冲击成本、提高执行效率、减少人力成本和增加投资组合收益等方面。主要的算法包括：交易量加权平均价格算法(VWAP)、保证成交量加权平均价格算法(Guaranteed VWAP)、时间加权平均价格算法(TWAP)、游击战算法(Guerrilla)、狙击手算法(Sniper)、模式识别算法(Pattern Recognition)等。
综上所述，数量化投资技术贯穿基金的整个投资流程，从估值选股、资产配置到程序化交易与绩效评估等。结合量化投资的特点及我国证券市场的现状，好买认为量化投资技术在国内基金业中的应用将主要集中在量化选股、资产配置、绩效评估与风险管理、行为金融等方面，而随着包括基金在内的机构投资者占比的不断提高、衍生品工具的日渐丰富(股指期货、融资融券等)以及量化投资技术的进步，基金管理人的投资策略将会越来越复杂，程序化交易(系统)也将有快速的发展。