① 股票群里給大家鏈接,導入炒股軟體是問財,是騙子嗎
這種炒股群的最終目的,是讓你跟他們一塊兒操作股票,然後收你的提成,這是比較正常的,還有一種是,讓你,交會員費,交完費,你就完了。
② 之前被拉進一個叫恆勝財富的股票群，幫我開了個機構賬戶，我投十萬賺四十萬今天突然無法出金是騙局嗎！
你好，朋友，這個肯定是騙局來的，今年行情差，這些歪門邪道就不要去碰！
首先那裡有這樣的好事情，要是有這樣子的好事情，那不是有很多人都發財了！
希望你通過這件事情好好反省一下！
建議你還是選擇報警處理吧，讓警察來處理你這件事情！
③ 股票融資融券平台如何搭建
股票融資融券平台的搭建具體分為以下幾步：
系統軟體的功能規劃：針對期貨系統軟體，要有具體的規劃方案，需要確定軟體具備哪些功能，考慮用戶使用軟體想實現什麼目的。
了解市面平台搭建的價格：不盲目相信低價，畢竟天上不會掉餡餅，警惕低價背後的陷阱。如果不知道到底怎麼選，可以盡量選擇市場平均價的軟體。
一個靠譜的期貨軟體開發公司：這是整個軟體開發過程極為重要的一步。最好能夠到開發公司進行實地考察，了解公司的實力如何。
④ 如何搭建自己的股票高頻資料庫（Python）
二話不說，先上結果。本文闡述了以下幾個方面：
下圖是編寫好的數據介面提取數據的示例。該數據介面支持多標的、多品種（股票、指數一起提取）、多欄位、多時間提取。並且支持不復權、後復權、等比前復權提取（前復權不太實用就沒有做）。而且速度巨快，沒有數據量的限制。如果你也覺得很香，請接著往下看，本文將手把手教你搭建這樣的資料庫。
資料庫搭建需要用到一些第三方庫，在各位動手之前請安裝：
本文的方法不涉及到常用的資料庫（不涉及MySQL、MongoDB），思路非常簡單，請各位放心食用。主要是使用pyarrow來加強代碼性能。雖然不涉及到常用資料庫，但這是我目前能想到的最有效的方法。
正所謂「巧婦難為無米之炊」，想搭建高頻資料庫，就需要一個數據源獲取高頻數據。在此，我推薦聚寬作為我們的數據源。 聚寬賬號的申請請點這里。新人用戶有每日100萬條數據，DataFrame的一行算一條，請各位務必珍惜自己的數據量。（不過我是正式用戶了，每天兩個億，就不太在意這一點哈哈。）
非會員的100萬條數據量能幹啥？我們來簡單計算以下：每個交易日有240條數據（4個小時，240條分鍾k線），假設一年有250個交易日，每隻股票每年需要佔用60000條數據。也即一日的數據量能夠提取一隻股票16年（100/6=16.66667）左右的股票分鍾數據。相當於資料庫的搭建過程還是相當艱難的，每天耗盡數據量只能下載好一隻股票的數據。（白嫖是這樣的啦，如果有條件可以聯系聚寬客服，購買正式賬號）
我們這里假設我們的資料庫記錄2015年至今的股票分鍾數據。（當然我自己的資料庫記錄的是2005年1月1日的全A股分鍾數據）這里，我們以貴州茅台（股票代碼 600519.XSHG）為例，演示數據的提取與保存。先看看數據如何從介面提取出來（這里需要用到各位申請的聚寬賬號）：
來看看代碼運行的結果。
數據提取後，自然需要把數據保存起來。pandas.DataFrame有很多方便的方法可以將數據保存下來。為做對比，這里將數據保存為csv格式和ftr格式。
相對應的，我們可以用這樣的代碼將保存好的數據讀取進來。雖然pandas有read_feather函數，可以直接將ftr文件讀取進來，但這個速度比直接調用pyarrow的更慢一些。考慮到代碼性能，這里直接從pyarrow調用read_feather函數。
雖然兩種格式都能將數據完整地保存下來，但讀取速度上，ftr文件占據著絕對的優勢。因此，我們考慮到資料庫的性能以及資料庫所佔空間，我們選擇使用ftr格式儲存數據。feather正如他的名稱，像羽毛一樣輕，它所佔的空間會比csv更小。這是一種不佔空間，讀取速度又快的文件格式，太香了！
在前文中我提到了行情數據的提取、保存方法，並強調了一定要提取不復權的數據。這是為了與復權因子結合，還原各種形式的復權數據。至於復權的詳細定義，請參看 網路。
隨便打開一個股票看盤軟體，大致會有3種復權方式，即前復權、不復權、後復權。按照我自己的想法，可以這么理解：
在這樣的情況下，如果記錄價格數據，記錄前復權的數據是最沒有意義的，因為隔一段時間，歷史的價格就全變了。如果只做收益率相關研究的話，記錄後復權數據是可以的。然而，我們這里要搭建資料庫，所以採取「記錄不復權數據」加上「復權因子」還原的方法。
我們著手提取復權因子。在提取之前，不妨再理順一下思路：
思路理順了，我們來看看後復權因子的提取方法：
有了復權因子，如何計算復權價格？請接著看第3節——數據介面編寫。
提取了行情數據和復權因子數據，應當找個地方把它們存放起來。我分了兩個文件夾來保存我的數據。
在你搜集了足夠多隻股票的分鍾數據後，就能夠來到這一步，編寫一個數據介面方便調用數據。
數據介面的編寫重難點在於股票價格復權的計算。這里同樣以貴州茅台（股票代碼 600519.XSHG）為例來演示如何進行復權的計算。復權的核心在於下面這個公式：
[公式]
先來看看我們如何提取貴州茅台在一段時間（這里為2015-01-01至2021-09-08）內的後復權分鍾數據。（這里千萬不能將交易量和交易額一起拿去復權了。只有價格數據需要復權。（我不太確定交易量要不要，要的話我就改一改嘿嘿））
看看代碼運行的效果。
那麼，等比前復權該如何實現呢？其實很簡單，只需要在框定了復權因子的時間後，讓復權因子全序列除以最後一個復權因子，即得到前復權因子。將這個前復權因子乘上不復權的價格，即可得到等比前復權的價格數據。
以下是數據介面的全部代碼，裡面有挺多細節（但挺簡單的），我就不再贅述了。
要更新資料庫的數據，則是將資料庫中的所有數據文件逐個讀取進來，取最後一天作為start_date，然後取今天作為end_date。將新數據合並到原有的DataFrame中並保存就完成了數據的更新。數據更新比較耗時，也需要一定的數據量。不過，不論如何，我們來看看數據更新的代碼。
在編寫完這些代碼後，我把這些代碼整合成了一個python文件【high_freq_db.py】放在了site-package中，方便以後數據的調用和更新。
親愛的讀者，感謝你讀到這里。本文講述了我搭建我的股票高頻資料庫的方法。畢竟我的專業是金融而非計算機，難免會有不足的地方，懇請大家在評論區指出。（華工封校了，我也快瘋了，所以一天寫了兩篇東西。。。。）
另外，這個資料庫完全搭建起來之後會非常大（行情數據佔80GB左右，包含指數和個股ftr文件），維護起來也比較費時費力，就不對外公布了（我也不知道怎麼公布【手動捂臉】）。如確有需要，可以和我私信。
再次感謝大家的閱讀！
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2022年5月27日更新：
有不少小夥伴想要這個數據，目前我已經整理好上傳至網路網盤啦。數據和完整代碼私聊獲取。
獲取數據請只用於學習，勿直接用於投資決策！
⑤ ，有人把他的股票賬號密碼給我，讓我幫他買股票，這個對我有風險嗎
《中華人民共和國證券法》第五十八條任何單位和個人不得違反規定，出借自己的證券賬戶或者借用他人的證券賬戶從事證券交易。
應答時間：2021-02-25，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html