㈠ 如何用大數據炒股
我們如今生活在一個數據爆炸的世界裡。網路每天響應超過60億次的搜索請求，日處理數據超過100PB，相當於6000多座中國國家圖書館的書籍信息量總和。新浪微博每天都會發布上億條微博。在荒無人煙的郊外，暗藏著無數大公司的信息存儲中心，24小時夜以繼日地運轉著。
克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中認為，大數據的核心就是預測，即只要數據豐富到一定程度，就可預測事情發生的可能性。例如，「從一個人亂穿馬路時行進的軌跡和速度來看他能及時穿過馬路的可能性」，或者通過一個人穿過馬路的速度，預測車子何時應該減速從而讓他及時穿過馬路。
那麼，如果把這種預測能力應用在股票投資上，又會如何？
目前，美國已經有許多對沖基金採用大數據技術進行投資，並且收獲甚豐。中國的中證廣發網路百發100指數基金（下稱百發100），上線四個多月以來已上漲68%。
和傳統量化投資類似，大數據投資也是依靠模型，但模型里的數據變數幾何倍地增加了，在原有的金融結構化數據基礎上，增加了社交言論、地理信息、衛星監測等非結構化數據，並且將這些非結構化數據進行量化，從而讓模型可以吸收。
由於大數據模型對成本要求極高，業內人士認為，大數據將成為共享平台化的服務，數據和技術相當於食材和鍋，基金經理和分析師可以通過平台製作自己的策略。
量化非結構數據
不要小看大數據的本領，正是這項剛剛興起的技術已經創造了無數「未卜先知」的奇跡。
2014年，網路用大數據技術預測命中了全國18卷中12卷高考作文題目，被網友稱為「神預測」。網路公司人士表示，在這個大數據池中，包含互聯網積累的用戶數據、歷年的命題數據以及教育機構對出題方向作出的判斷。
在2014年巴西世界盃比賽中，Google亦通過大數據技術成功預測了16強和8強名單。
從當年英格蘭報社的信鴿、費城股票交易所的信號燈到報紙電話，再到如今的互聯網、雲計算、大數據，前沿技術迅速在投資領域落地。在股票策略中，大數據日益嶄露頭角。
做股票投資策略，需要的大數據可以分為結構化數據和非結構化數據。結構化數據，簡單說就是「一堆數字」，通常包括傳統量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等專業信息；非結構化數據就是社交文字、地理位置、用戶行為等「還沒有進行量化的信息」。
量化非結構化就是用深度模型替代簡單線性模型的過程，其中所涉及的技術包括自然語言處理、語音識別、圖像識別等。
金融大數據平台-通聯數據CEO王政表示，通聯數據採用的非結構化數據可以分為三類：第一類和人相關，包括社交言論、消費、去過的地點等；第二類與物相關，如通過正在行駛的船隻和貨車判斷物聯網情況；第三類則是衛星監測的環境信息，包括汽車流、港口裝載量、新的建築開工等情況。
衛星監測信息在美國已被投入使用，2014年Google斥資5億美元收購了衛星公司Skybox，從而可以獲得實施衛星監測信息。
結構化和非結構化數據也常常相互轉化。「結構化和非結構化數據可以形象理解成把所有數據裝在一個籃子里，根據應用策略不同相互轉化。例如，在搜索頻率調查中，用戶搜索就是結構化數據；在金融策略分析中，用戶搜索就是非結構化數據。」網路公司人士表示。
華爾街拿著豐厚薪水的分析師們還不知道，自己的僱主已經將大量資本投向了取代自己的機器。
2014年11月23日，高盛向Kensho公司投資1500萬美元，以支持該公司的大數據平台建設。該平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量數據進行分析，並且回答投資者提出的各種金融問題，例如「下月有颶風，將對美國建材板塊造成什麼影響？」
在Kensho處理的信息中，有80%是「非結構化」數據，例如政策文件、自然事件、地理環境、科技創新等。這類信息通常是電腦和模型難以消化的。因此，Kensho的CEO Daniel Nadler認為，華爾街過去是基於20%的信息做出100%的決策。
既然說到高盛，順便提一下，這家華爾街老牌投行如今對大數據可謂青睞有加。除了Kensho，高盛還和Fortress信貸集團在兩年前投資了8000萬美元給小額融資平台On Deck Capital。這家公司的核心競爭力也是大數據，它利用大數據對中小企業進行分析，從而選出值得投資的企業並以很快的速度為之提供短期貸款。
捕捉市場情緒
上述諸多非結構化數據，歸根結底是為了獲得一個信息：市場情緒。
在采訪中，2013年諾貝爾經濟學獎得主羅伯特•席勒的觀點被無數采訪對象引述。可以說，大數據策略投資的創業者們無一不是席勒的信奉者。
席勒於上世紀80年代設計的投資模型至今仍被業內稱道。在他的模型中，主要參考三個變數：投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應（市場情緒）。他認為，市場本身帶有主觀判斷因素，投資者情緒會影響投資行為，而投資行為直接影響資產價格。
然而，在大數據技術誕生之前，市場情緒始終無法進行量化。
回顧人類股票投資發展史，其實就是將影響股價的因子不斷量化的過程。
上世紀70年代以前，股票投資是一種定性的分析，沒有數據應用，而是一門主觀的藝術。隨著電腦的普及，很多人開始研究驅動股價變化的規律，把傳統基本面研究方法用模型代替，市盈率、市凈率的概念誕生，量化投資由此興起。
量化投資技術的興起也帶動了一批華爾街大鱷的誕生。例如，巴克萊全球投資者（BGI）在上世紀70年代就以其超越同行的電腦模型成為全球最大的基金管理公司；進入80年代，另一家基金公司文藝復興（Renaissance）年均回報率在扣除管理費和投資收益分成等費用後仍高達34%，堪稱當時最佳的對沖基金，之後十多年該基金資產亦十分穩定。
「從主觀判斷到量化投資，是從藝術轉為科學的過程。」王政表示，上世紀70年代以前一個基本面研究員只能關注20隻到50隻股票，覆蓋面很有限。有了量化模型就可以覆蓋所有股票，這就是一個大的飛躍。此外，隨著計算機處理能力的發展，信息的用量也有一個飛躍變化。過去看三個指標就夠了，現在看的指標越來越多，做出的預測越來越准確。
隨著21世紀的到來，量化投資又遇到了新的瓶頸，就是同質化競爭。各家機構的量化模型越來越趨同，導致投資結果同漲同跌。「能否在看到報表數據之前，用更大的數據尋找規律？」這是大數據策略創業者們試圖解決的問題。
於是，量化投資的多米諾骨牌終於觸碰到了席勒理論的第三層變數——市場情緒。
計算機通過分析新聞、研究報告、社交信息、搜索行為等，藉助自然語言處理方法，提取有用的信息；而藉助機器學習智能分析，過去量化投資只能覆蓋幾十個策略，大數據投資則可以覆蓋成千上萬個策略。
基於互聯網搜索數據和社交行為的經濟預測研究，已逐漸成為一個新的學術熱點，並在經濟、社會以及健康等領域的研究中取得了一定成果。在資本市場應用上，研究發現搜索數據可有效預測未來股市活躍度（以交易量指標衡量）及股價走勢的變化。
海外就有學術研究指出，公司的名稱或者相關關鍵詞的搜索量，與該公司的股票交易量正相關。德國科學家Tobias Preis就進行了如此研究：Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趨勢（Google Trends），以美國標普500指數的500隻股票為其樣本，以2004年至2010年為觀察區間，發現谷歌趨勢數據的公司名稱搜索量和對應股票的交易量，在每周一次的時間尺度上有高度關聯性。也就是說，當某個公司名稱在谷歌的搜索量活動增加時，無論股票的價格是上漲或者下跌，股票成交量與搜索量增加；反之亦然，搜索量下降，股票成交量下降。以標普500指數的樣本股為基礎，依據上述策略構建的模擬投資組合在六年的時間內獲得了高達329%的累計收益。
在美國市場上，還有多家私募對沖基金利用Twitter和Facebook的社交數據作為反映投資者情緒和市場趨勢的因子，構建對沖投資策略。利用互聯網大數據進行投資策略和工具的開發已經成為世界金融投資領域的新熱點。
保羅·霍丁管理的對沖基金Derwent成立於2011年5月，注冊在開曼群島，初始規模約為4000萬美元， 2013年投資收益高達23.77%。該基金的投資標的包括流動性較好的股票及股票指數產品。
通聯數據董事長肖風在《投資革命》中寫道，Derwent的投資策略是通過實時跟蹤Twitter用戶的情緒，以此感知市場參與者的「貪婪與恐懼」，從而判斷市場漲跌來獲利。
在Derwent的網頁上可以看到這樣一句話：「用實時的社交媒體解碼暗藏的交易機會。」保羅·霍丁在基金宣傳冊中表示：「多年以來，投資者已經普遍接受一種觀點，即恐懼和貪婪是金融市場的驅動力。但是以前人們沒有技術或數據來對人類情感進行量化。這是第四維。Derwent就是要通過即時關注Twitter中的公眾情緒，指導投資。」
另一家位於美國加州的對沖基金MarketPsych與湯普森·路透合作提供了分布在119個國家不低於18864項獨立指數，比如每分鍾更新的心情狀態（包括樂觀、憂郁、快樂、害怕、生氣，甚至還包括創新、訴訟及沖突情況等），而這些指數都是通過分析Twitter的數據文本，作為股市投資的信號。
此類基金還在不斷涌現。金融危機後，幾個台灣年輕人在波士頓組建了一家名為FlyBerry的對沖基金，口號是「Modeling the World（把世界建模）」。它的投資理念全部依託大數據技術，通過監測市場輿論和行為，對投資做出秒速判斷。
關於社交媒體信息的量化應用，在股票投資之外的領域也很常見：Twitter自己也十分注重信息的開發挖掘，它與DataSift和Gnip兩家公司達成了一項出售數據訪問許可權的協議，銷售人們的想法、情緒和溝通數據，從而作為顧客的反饋意見匯總後對商業營銷活動的效果進行判斷。從事類似工作的公司還有DMetics，它通過對人們的購物行為進行分析，尋找影響消費者最終選擇的細微原因。
回到股票世界，利用社交媒體信息做投資的公司還有StockTwits。打開這家網站，首先映入眼簾的宣傳語是「看看投資者和交易員此刻正如何討論你的股票」。正如其名，這家網站相當於「股票界的Twitter」，主要面向分析師、媒體和投資者。它通過機器和人工相結合的手段，將關於股票和市場的信息整理為140字以內的短消息供用戶參考。
此外，StockTwits還整合了社交功能，並作為插件可以嵌入Twitter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台，讓人們可以輕易分享投資信息。
另一家公司Market Prophit也很有趣。這家網站的宣傳語是「從社交媒體噪音中提煉市場信號」。和StockTwits相比，Market Prophit更加註重大數據的應用。它採用了先進的語義分析法，可以將Twitter里的金融對話量化為「-1（極度看空）」到「1（極度看多）」之間的投資建議。網站還根據語義量化，每天公布前十名和後十名的股票熱度榜單。網站還設計了「熱度地圖」功能，根據投資者情緒和意見，按照不同板塊，將板塊內的個股按照顏色深淺進行標注，誰漲誰跌一目瞭然。
中國原創大數據指數
盡管大數據策略投資在美國貌似炙手可熱，但事實上，其應用尚僅限於中小型對沖基金和創業平台公司。大數據策略投資第一次被大規模應用，應歸於中國的百發100。
網路金融中心相關負責人表示，與歐美等成熟資本市場主要由理性機構投資者構成相比，東亞尤其是中國的股票類證券投資市場仍以散戶為主，因此市場受投資者情緒和宏觀政策性因素影響很大。而個人投資者行為可以更多地反映在互聯網用戶行為大數據上，從而為有效地預測市場情緒和趨勢提供了可能。這也就是中國國內公募基金在應用互聯網大數據投資方面比海外市場並不落後、甚至領先的原因。
百發100指數由網路、中證指數公司、廣發基金聯合研發推出，於2014年7月8日正式對市場發布，實盤運行以來一路上漲，漲幅超過60%。跟蹤該指數的指數基金規模上限為30億份，2014年9月17日正式獲批，10月20日發行時一度創下26小時瘋賣18億份的「神話」。
外界都知道百發100是依託大數據的指數基金，但其背後的細節鮮為人知。
百發100數據層面的分析分為兩個層面，即數據工廠的數據歸集和數據處理系統的數據分析。其中數據工廠負責大數據的收集分析，例如將來源於互聯網的非結構化數據進行指標化、產品化等數據量化過程；數據處理系統，可以在數據工廠遞交的大數據中尋找相互統計關聯，提取有效信息，最終應用於策略投資。
「其實百發100是在傳統量化投資技術上融合了基於互聯網大數據的市場走勢和投資情緒判斷。」業內人士概括道。
和傳統量化投資類似，百發100對樣本股的甄選要考慮財務因子、基本面因子和動量因子，包括凈資產收益率（ROE）、資產收益率（ROA）、每股收益增長率（EPS）、流動負債比率、企業價值倍數（EV/EBITDA）、凈利潤同比增長率、股權集中度、自由流通市值以及最近一個月的個股價格收益率和波動率等。
此外，市場走勢和投資情緒是在傳統量化策略基礎上的創新產物，也是百發100的核心競爭力。接近網路的人士稱，市場情緒因子對百發100基金起決定性作用。
網路金融中心相關負責人是羅伯特•席勒觀點的支持者。他認為，投資者行為和情緒對資產價格、市場走勢有著巨大的影響。因此「通過互聯網用戶行為大數據反映的投資市場情緒、宏觀經濟預期和走勢，成為百發100指數模型引入大數據因子的重點」。
傳統量化投資主要著眼點在於對專業化金融市場基本面和交易數據的應用。但在網路金融中心相關業務負責人看來，無論是來源於專業金融市場的結構化數據，還是來源於互聯網的非結構化數據，都是可以利用的數據資源。因此，前文所述的市場情緒數據，包括來源於互聯網的用戶行為、搜索量、市場輿情、宏觀基本面預期等等，都被網路「變廢為寶」，從而通過互聯網找到投資者參與特徵，選出投資者關注度較高的股票。
「與同期滬深300指數的表現相較，百發100更能在股票市場振盪時期、行業輪動劇烈時期、基本面不明朗時期抓住市場熱點、了解投資者情緒、抗擊投資波動風險。」網路金融中心相關負責人表示。
百發100選取的100隻樣本股更換頻率是一個月，調整時間為每月第三周的周五。
業內人士指出，百發100指數的月收益率與中證100、滬深300、中證500的相關性依次提升，說明其投資風格偏向中小盤。
但事實並非如此。從樣本股的構成來說，以某一期樣本股為例，樣本股總市值6700億元，佔A股市值4.7%。樣本股的構成上，中小板21隻，創業板4隻，其餘75隻樣本股均為大盤股。由此可見，百發100還是偏向大盤為主、反映主流市場走勢。
樣本股每個月的改變比例都不同，最極端的時候曾經有60%進行了換倉。用大數據預測熱點變化，市場熱點往往更迭很快；但同時也要考慮交易成本。兩方面考慮，網路最後測算認為一個月換一次倉位為最佳。
樣本股對百發100而言是核心機密——據說「全世界只有基金經理和指數編制機構負責人兩個人知道」——都是由機器決定後，基金經理分配給不同的交易員建倉買入。基金經理也沒有改變樣本股的權利。
展望未來，網路金融中心相關負責人躊躇滿志，「百發100指數及基金的推出，只是我們的開端和嘗試，未來將形成多樣化、系列投資產品。」
除了百發100，目前市場上打著大數據旗幟的基金還有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指數基金。
南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪財經和深圳證券信息公司三方聯合編制的。和百發100類似，也是按照財務因子和市場情緒因子進行模型打分，按照分值將前100和前300名股票構成樣本股。推出至今，這兩個指數基金分別上漲了10%左右。
正如百發100的市場情緒因子來自網路，南方-新浪I100和I300的市場情緒因子全部來自新浪平台。其中包括用戶在新浪財經對行情的訪問熱度、對股票的搜索熱度；用戶在新浪財經對股票相關新聞的瀏覽熱度；股票相關微博的多空分析數據等。
此外，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大數據策略上做文章。據了解，天弘基金將和阿里巴巴合作，推出大數據基金產品，最早將於2015年初問世。
天弘基金機構產品部總經理劉燕曾對媒體表示，「在傳統的調研上，大數據將貢獻於基礎資產的研究，而以往過度依賴線下研究報告。大數據將視野拓展至了線上的數據分析，給基金經理選股帶來新的邏輯。」
在BAT三巨頭中，騰訊其實是最早推出指數基金的。騰訊與中證指數公司、濟安金信公司合作開發的「中證騰安價值100指數」早在2013年5月就發布了，號稱是國內第一家由互聯網媒體與專業機構編制發布的A股指數。不過，業內人士表示，有關指數並沒有真正應用大數據技術。雖然騰訊旗下的微信是目前最熱的社交平台，蘊藏了大量的社交數據，但騰訊未來怎麼開發，目前還並不清晰。
大數據投資平台化
中歐商學院副教授陳威如在其《平台戰略》一書中提到，21世紀將成為一道分水嶺，人類商業行為將全面普及平台模式，大數據金融也不例外。
然而，由於大數據模型對成本要求極高，就好比不可能每家公司都搭建自己的雲計算系統一樣，讓每家機構自己建設大數據模型，從數據來源和處理技術方面看都是不現實的。業內人士認為，大數據未來必將成為平台化的服務。
目前，阿里、網路等企業都表示下一步方向是平台化。
螞蟻金服所致力搭建的平台，一方麵包括招財寶一類的金融產品平台，另一方麵包括雲計算、大數據服務平台。螞蟻金服人士說，「我們很清楚自己的優勢不是金融，而是包括電商、雲計算、大數據等技術。螞蟻金服希望用這些技術搭建一個基礎平台，把這些能力開放出去，供金融機構使用。」
網路亦是如此。接近網路的人士稱，未來是否向平台化發展，目前還在討論中，但可以確定的是，「網路不是金融機構，目的不是發產品，百發100的意義在於打造影響力，而非經濟效益。」
當BAT還在摸索前行時，已有嗅覺靈敏者搶佔了先機，那就是通聯數據。
通聯數據股份公司（DataYes）由曾任博時基金副董事長肖風帶隊創建、萬向集團投資成立，總部位於上海，公司願景是「讓投資更容易，用金融服務雲平台提升投資管理效率和投研能力」。該平台7月上線公測，目前已擁有130多家機構客戶，逾萬名個人投資者。
通聯數據目前有四個主要平台，分別是通聯智能投資研究平台、通聯金融大數據服務平台、通聯多資產投資管理平台和金融移動辦公平台。
通聯智能投資研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研報三款產品，可以對基於自然語言的智能事件進行策略分析，實時跟蹤市場熱點，捕捉市場情緒。可以說，和百發100類似，其核心技術在於將互聯網非結構化數據的量化使用。
通聯金融大數據服務平台更側重於專業金融數據的分析整理。它可以提供公司基本面數據、國內外主要證券、期貨交易所的行情數據、公司公告數據、公關經濟、行業動態的結構化數據、金融新聞和輿情的非結構化數據等。
假如將上述兩個平台比作「收割機」，通聯多資產投資管理平台就是「廚房」。在這個「廚房」里，可以進行全球跨資產的投資組合管理方案、訂單管理方案、資產證券化定價分析方案等。
通聯數據可以按照主題熱點或者自定義關鍵字進行分析，構建知識圖譜，將相關的新聞和股票提取做成簡潔的分析框架。例如用戶對特斯拉感興趣，就可以通過主題熱點看到和特斯拉相關的公司，並判斷這個概念是否值得投資。「過去這個搜集過程要花費幾天時間，現在只需要幾分鍾就可以完成。」王政表示。
「通聯數據就好比一家餐館，我們把所有原料搜集來、清洗好、准備好，同時准備了一個鍋，也就是大數據存儲平台。研究員和基金經理像廚師一樣，用原料、工具去『烹制』自己的策略。」王政形容道。
大數據在平台上扮演的角色，就是尋找關聯關系。人類總是習慣首先構建因果關系，繼而去倒推和佐證。機器學習則不然，它可以在海量數據中查獲超越人類想像的關聯關系。正如維克托`邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》中所提到的，社會需要放棄它對因果關系的渴求，而僅需關注相互關系。
例如，美國超市沃爾瑪通過大數據分析，發現颶風用品和蛋撻擺在一起可以提高銷量，並由此創造了頗大的經濟效益。如果沒有大數據技術，誰能將這毫無關聯的兩件商品聯系在一起？
通聯數據通過機器學習，也能找到傳統量化策略無法發現的市場聯系。其中包括各家公司之間的資本關系、產品關系、競爭關系、上下游關系，也包括人與人之間的關系，例如管理團隊和其他公司有沒有關聯，是否牽扯合作等。
未來量化研究員是否將成為一個被淘汰的職業？目前研究員的主要工作就是收集整理數據，變成投資決策，而之後這個工作將更多由機器完成。
「當初醫療科技發展時，人們也認為醫生會被淘汰，但其實並不會。同理，研究員也會一直存在，但他們會更注重深入分析和調研，初級的數據搜集可以交給機器完成。」王政表示。
但當未來大數據平台並廣泛應用後，是否會迅速擠壓套利空間？這也是一個問題。回答根據網上資料整理
㈡ 在哪裡才能看到一支股票的買入和賣出的量
一般的股票軟體的內盤和外盤都可以解決這個問題。內盤就是以賣出價成交的股票數量，外盤就是以買入價成交的股票數量，具體到資金是多少，可以根據當天成交價格的均價乘以相應的數量得到一個均值，可以得到一個大概的買入或賣出數。
內盤外盤，股市術語。內盤常用S（取英文 sell [sel] 賣出 的首字母S）表示，外盤用B（取英文buy [baɪ] 買入 的首字母B）表示。內盤：以買入價格成交的數量，即賣方主動以低於或等於當前買一、買二、買三等價格下單賣出股票時成交的數量，用綠色顯示。內盤的多少顯示了空方急於賣出的能量大小。
外盤：以賣出價格成交的數量，即買方主動以高於或等於當前賣一、賣二、賣三等價格下單買入股票時成交的數量，用紅色顯示。外盤的多少顯示了多方急於買入的能量大小。
㈢ 軍工龍頭股票一覽表在哪看
1、股海網(https://www.guhai.com.cn/)。
中國最具影響力的互動式財經視頻媒體之一。是股票資訊的交流平台，提供全方位的綜合財經新聞和金融市場資訊。覆蓋股票、財經、證券、金融、港股、股市行情和基金等。
股海網是股票投資者的學習平台，於2011年1月正式上線。是以提供股票文章、股票教學視頻、股票軟體、股票培訓、股票案例講解為一體的專業股票學習網站。
參考資料來源：
股海網-行業機構
東方財富網-板塊
御對財經-股票天下
新浪財經-行業
同花順-同花順行業
㈣ 金牛平衡組合基金靠譜嗎
基金定投是普通人參與股市的間接方式， 投資收益情況屬於概率問題，一方面跟定投的基金標的有關系，另一面跟定投的時機把握有關系，還跟定投的周期有關系。
作為中國股市整體表現水平的代表，覺得可以使用滬深300指數（基金）。根據數據回測，定投滬深300指數（基金）一年，歷史上最大收益為141%、最大虧損為-54%。如果按照題目所述，每月定投金額2000元，一年投入本金24000元
股票型的基金定投介紹如下：
或者說，根據歷史數據回測的結果，每月定投滬深300指數（基金）2000元，一年之後的資產總額有可能界於11040~57840元區間內的任何一個數。
我們通常把投資盈利作為概率事件來看待。基於滬深300指數的波動性規律，定投周期越長盈利的概率越大，定投12個月盈利的概率約為60%、定投72個月盈利的概率約為70%、定投109個月及以上則盈利概率為100%總體來看，我們的金牛基金三組合收益風險屬性定位清晰，業績中長期走勢除了今年股災期間其餘表現相對穩健.
在大類（股票類、債券類、貨幣類）配置方面，我們的量化擇時指標目前依然看好A股中長期走勢，歷史數據驗證該指標在大類配置方面中長期指示作用較高。但短期的話風險可能大於機會，主要理由邏輯有四點：一是經過前期大幅反彈當前A股主板估值相對合理，中小創較高，如果後續再漲又成泡沫；二是目前還是存量資金的博弈，新增資金還沒看到；三是改革轉型還是處於預期中，效果還有限，需要時間驗證；四是金融機構違規還在清理中，市場情緒不穩。基於這四點，短期組合配置盡量偏保守平衡，中長期基於無風險利率的下行和結構改革預期帶動的結構牛還是可期的，因此需耐心等待下次再加倉機會以獲取超額收益，降低回撤減少損失。在組合方面，積極型（適宜人群：收益風險承受能力較高的投資者）、穩健型（適宜人群：收益風險承受能力適中的投資者）、保守型（適宜人群：收益風險承受能力較低的投資者），具體配置比例如下，積極型組合股票類基金配置60%，保守偏債型基金配置15%，債券類基金配置25%；穩健型組合，股票類基金配置40%、保守偏債型基金配置30%，債券類基金配置30%；保守型組合，股票類基金配置20%、保守偏債型基金配置40%，債券類基金配置40%。基於當前的市場環境，我們重點推薦穩健型組合。
㈤ 炒股的有關國家最新政策在哪個網站上看
各大財經類網站都有的，最近新發現一個網站，信息也挺全挺快的
㈥ 華安物聯網主題基金現在凈值多少
華安物聯網主題股票基金是股票型基金，基金代碼為001208，主要投資物聯網相關子行業的股票。
中國基金網、新浪財經網、天天基金網等等許多財經網站都能查詢該基金最新凈值、歷史凈值、累計凈值等，以天天基金網為例，查詢方法為:
1.進入天天基金網，在首頁的搜索框里輸入該基金代碼，點擊搜索；
2.進入該基金主頁，就能查詢到最新凈值和最新累計凈值；
3.在該基金主頁的頁面最左邊，選擇"歷史凈值"，打開後就可以看見自該基金成立以來的每日凈值和每日累計凈值，只要對應上日期就能查詢到。
㈦ 有關新能源和國企改革的股票型基金
主動型國企改革主題基金
主動型國企改革基金，包括醫療、金融、軍工、信息技術等分行業國企改革基金，主要介紹大范圍的國企改革主題基金，根據新浪基金資料庫統計發現，共有13隻，其中，建信改革紅利、長信改革紅利是2014年成立的，剩下10隻是2015年新成立的，興業國企改革混合還正在發行成立中。
基金如下：
㈧ 新浪推薦股票是什麼平台
新浪推薦股票是新浪財經。新浪財經是由北京新浪互聯信息服務有限公司於1999年8月上線的一家財經平台。新浪財經為用戶提供金融超市、股市行情、基金篩選器、呼叫中心，金融產品在線查詢等一系列實用產品。
㈨ 中郵成長基金好不好
中郵的第一基金很不錯，我今天也買了，估計只能分配到一半，買的人太多了
對於中郵核心成長股票型基金的分析報告http://www.sina.com.cn 2007年08月10日 17:33 新浪財經
中國銀河證券股份公司研究中心 王群航
內容摘要
²根據中國銀河證券股份公司基金研究中心《中國證券投資基金行業統計分析報告》的統計，截止2007年6月30日，中郵創業基金管理公司管理有1隻基金，份額規模為88.67億份，資產總值為162.63億元，市場佔比為0.9%，行業排名在57家基金公司中為第32位，屬於一家發展速度較快的新公司。
²該公司在股票型基金產品的細分定位上也不做大的跨越，繼續圍繞著「核心」這個觀念來設計產品。從第一隻基金――中郵核心優選，到這只新基金――中郵核心成長，這兩只基金都屬於「核心」系列下的基金。這兩只基金有著幾乎相同的投資理念。
第一部分 產品簡介
基金名稱： 中郵核心成長股票型基金
銷售網點： 中國銀河證券等
託管銀行： 中國農業銀行
發行時間： 2007年8月13日到8月24日
募集規模： 150億份
規模控制措施：末日認購申請比例確認
管理費率： 1.50%
託管費率： 0.25%
認購費率：
認購金額 M
認購費率
M＜100萬元 1.20％
100萬元≤ M＜200萬元 1.00％
200萬元≤ M＜500萬元 0.60％
M ≥500萬元 每筆 1000元
贖回費：
持有期 費率
1年以內 0.5％
1年（含）－2年 0.25％
2年（含）以上 0
投資目標： 本基金定位為主動型股票投資基金。以追求長期資本增值為目的，通過重點投資於具有核心競爭力且能保持持續成長的行業和企業，在充分控制風險的前提下，分享中國經濟快速增長的成果和實現基金資產的長期穩定增值。
投資理念： 具有核心競爭力的企業才具備持續增長的能力，進而獲得競爭力溢價。具備持續增長能力的企業能帶來高成長性的溢價，進而帶來長期的資本增值。只有注重企業成長的質量和綜合治理能力才能准確發掘公司的核心價值，降低投資風險，再輔以良好的風險控制，切實保障基金資產的穩定增值。
投資策略： 本基金在投資策略上充分體現「核心」與「成長」相結合的主線。
資產配置比例：股票資產占基金資產的比例為60%-95%，債券、權證、短期金融工具以及證監會允許投資的其他金融工具占基金資產的比例為0%-40%。本基金股票資產中80%以上投資於具有「核心」及「成長」這兩條主線的股票。
資產配置策略：本基金在構建和管理投資組合的過程中，主要採取「自上而下」為主的投資方法，研究員著重在行業內通過分析上下游產業鏈景氣狀況的不同、供需情況、傳導機制的變化，選擇質地良好的企業或持續成長突出的股票。通過宏觀經濟、金融貨幣、產業景氣等運行狀況及政策的分析，對行業判斷進行修正，結合證券市場狀況，做出資產配置及投資組合的構建，並根據上述因素的變化及時調整資產配置比例。本基金將持續地進行定期與不定期的投資組合回顧與風險監控，適時地做出相應的調整。
股票投資策略：在選定的行業中，選擇那些具有明顯競爭優勢、持續成長能力強且質量出色的企業。
建倉期限： 自基金合同生效之日起六個月內
風險收益特徵：本基金屬於股票型基金，具有較高風險和較高收益的特徵。一般情形下，其風險和收益均高於貨幣型基金、債券型基金和混合型基金。
業績比較基準：滬深300( 4721.192,-5.49,-0.12%)指數×80%＋中國債券總指數×20%
基金經理： 彭旭先生，經濟學學士、碩士學歷，10年證券投資經驗。曾任港澳證券投資銀行部、投資部總經理，銀華基金管理有限公司基金經理助理，華夏證券委託理財部總經理，投資總監，現任中郵創業基金管理有限公司投資總監、中郵核心成長股票型證券投資基金基金經理。
收益分配政策：基金收益分配每年不超過12次；每次基金收益分配比例不得低於基金已實現凈收益的60%。
以上內容摘自此基金的《招募說明書》和《發行公告》
第二部分 綜合分析
一、公司背景分析
中郵創業基金管理有限公司成立於2006年5月8日，注冊資本金為人民幣1億元，公司總部設在北京。該公司現有四位股東，分別是首創證券有限責任公司、國家郵政局、北京長安投資有限公司、中泰信用擔保有限公司，持股比例分別為28%、24%、24%和24%。
根據中國銀河證券股份公司基金研究中心《中國證券投資基金行業統計分析報告》的統計，截止2007年6月30日，中郵創業基金管理公司管理有1隻基金，份額規模為88.67億份，資產總值為162.63億元，市場佔比為0.9%，行業排名在57家基金公司中為第32位，屬於一家發展速度較快的新公司。
中郵核心優選是中郵創業基金管理公司旗下的第一隻基金，該基金成立於2006年9月28日，成立規模為15.88億份。按照截止到2007年8月3日的統計數據，該基金成立以來的累計凈值增長率為247.48%，運作不足一年為投資者創造出了翻二番多的收益，很好地回報了投資者。
表一：中郵基金管理公司旗下基金業績一覽表
數據來源：(1)中國銀河證券股份公司基金研究中心；(2)統計截止日期：2007年8月3日；(3)見報日期：《中國證券報》2007年8月6日。
二、新產品分析
按照中國銀河證券股份公司基金研究中心的基金分類體系規則，我們設定中郵核心成長基金的一級分類屬於股票基金，二級分類屬於股票型基金，三級分類屬於標准股票型基金。此基金的資產配置比例設定標準是：股票資產占基金資產的比例為60%-95%，債券、權證、短期金融工具以及證監會允許投資的其他金融工具占基金資產的比例為0%-40%。
對於這只新產品，我們可以從以下四個方面予以關註：
第一，目前，股票市場的牛市行情依然在不斷地走上新高，股票型基金在此良好的基礎市場行情中獲得了豐厚的投資收益。根據中國銀河證券股份公司基金研究中心的統計，2006年度，股票型基金的平均凈值增長率是121.41%；截止到2007年8月3日，股票型基金「今年以來」的平均凈值增長率是97.33%。如此輝煌的業績極大地提高了股票型基金在投資者心目中的地位。2005年末，市場上共有股票型基金63隻，資產凈值為854.98億元；2007年6月30日，股票型基金的數量已經增加到了119隻，資產凈值增加到了8786.27億元。經過了一年半牛市行情的發展，股票型基金的數量增加了88.89%，資產凈值增加了927.66%。這種情況表明股票型基金是當前市場上最受投資者歡迎的一個基金類別，目前市場上11個基金類別當中，股票型基金佔全部開放式基金資產凈值的比例為48.84%，是當前市場上最大的一個基金類別。
第二，作為一家次新基金管理公司，中郵創業基金管理公司有著自己獨特的基金產品線發展戰略。(1)該公司緊扣基礎市場行情的發展趨勢，目前僅僅只以高風險/高收益的股票型基金這么一個品種作為自己的發展方向，一心一意做好一種類型的基金產品。(2)前只產品有著良好的投資業績，這更加堅定了該公司繼續張顯自身股票投資管理優勢的信心。(3)不僅如此，該公司在股票型基金產品的細分定位上也不做大的跨越，繼續圍繞著「核心」這個觀念來設計產品。從第一隻基金――中郵核心優選，到這只新基金――中郵核心成長，這兩只基金都屬於「核心」系列下的基金。這兩只基金有著幾乎相同的投資理念。
中郵核心優選的投資理念是：「在堅持並深化價值投資理念基礎上，通過專業化的研究分析，積極挖掘具有核心競爭優勢、穩定成長前景和內在價值的行業和公司。具體來說，該理念包含以下幾層含義：(1)在全球經濟增長和全球經濟一體化的背景下，中國經濟獲得不斷增長的動力源泉，在這一過程中，各行業呈現繁榮交替態勢。通過專業化的研究分析，力爭把握各行業景氣周期，最大限度地挖掘優勢行業的投資價值和具有核心競爭優勢的公司。(2)公司的內在價值是投資的基礎。隨著股權分置改革的全面推進和成功完成，困擾中國資本市場的制度障礙被清除，上市公司的治理結構會得到實質性改善、經營業績明顯提升等積極因素，最終將在公司價值中得到充分的體現，上市公司的投資價值必將凸現。(3)中國經濟持續穩定的快速增長，作為微觀經濟主體的企業將明顯受益。事實上，一些上市公司已經呈現出良好的成長性，投資於這些成長型股票，可以最大程度的分享中國經濟快速增長的成果。(4)與此同時，通過專業研究獲取信息優勢，充分挖掘證券市場不完全有效特徵中的機會，通過積極主動投資，獲得較高的投資收益」。
中郵核心成長的投資理念是：「具有核心競爭力的企業才具備持續增長的能力，進而獲得競爭力溢價。具備持續增長能力的企業能帶來高成長性的溢價，進而帶來長期的資本增值。只有注重企業成長的質量和綜合治理能力才能准確發掘公司的核心價值，降低投資風險，再輔以良好的風險控制，切實保障基金資產的穩定增值。具體來說，該理念包含以下幾層含義：(1)在全球經濟增長和全球經濟一體化的背景下，隨著我國國家競爭力不斷的提高，中國已經開始了大國重新崛起的歷程。在這一過程中，一些優勢行業已經走出國門，進入了全球競爭的行列。通過專業化的研究分析，我們力爭把握各行業景氣周期，最大限度地挖掘此類具有持續增長前景的優勢龍頭行業中具有高速成長能力公司的投資價值。(2)具有持續增長能力公司的內在價值是投資的基礎。隨著股權分置改革的成功完成，中國資本市場微觀基礎得到了根本性改善。上市公司的治理結構已經實質性改善、經營業績明顯提升等積極因素，最終將在公司價值中得到充分的體現，有持續增長能力的上市公司的長期投資價值必將凸現。(3)隨著股指期貨2007年即將推出，大盤藍籌權重股更增添了一份新的金融對沖工具標的物的功能。同時大盤藍籌權重股基本是各行業的龍頭企業，也就成為中國經濟景氣和行業景氣的直接代表和受益者。其中持續成長性好的公司的長期投資價值將在未來充分體現。(4)中國經濟持續穩定的快速增長，作為微觀經濟主體的企業將明顯受益。事實上，一些上市公司已經呈現出良好的成長性，投資於這些成長型股票，可以最大程度的分享中國經濟快速增長的成果。(5)與此同時，通過專業研究獲取信息優勢，充分挖掘證券市場不完全有效特徵中的機會，通過積極主動投資，獲得較高的投資收益。
出現這樣幾乎相同的投資理念並不奇怪，因為這兩只產品誕生的間隔時間不長，中國股票市場的基本面形勢沒有發生實質性的變化，且指導投資的基礎理念是市場多年歷練之後的精華，具有一種類似於「真理」一樣的性質，具有較為廣泛的指導作用。
第三，由於理念幾乎相同，此基金的投資策略也有較多的重合。(1)中郵核心價值的投資總策略是：「本基金在投資策略上充分體現『核心』與『優選』相結合的主線。」 中郵核心成長的投資總策略是：「本基金在投資策略上充分體現『核心』與『成長』相結合的主線。」(2)對於「核心」這個概念的理解，這兩只基金是完全一致的：「『核心』包含核心趨勢和公司核心競爭優勢兩個層面。通過自上而下的研究，從宏觀經濟和產業政策走向、行業周期和景氣變化、市場走勢等方面，尋找促使宏觀經濟及產業政策、行業及市場演化的核心驅動因素，把握上述方面未來變化的趨勢；與此同時，強調甄別公司的核心競爭要素，從公司治理、公司戰略、比較優勢等方面來把握公司核心競爭優勢，力求卓有遠見的挖掘出具有核心競爭力的公司。」
至此，我們可以較為清晰的看到，前只基金更多地關注「優選」，是一種廣泛意義上的優選。後一隻基金似乎是對優選的重點進行了細分，更多地關注「成長」，是以「成長」為關注核心的優選，因此完全可以將此基金看成為是一隻成長型基金。這種方式的產品定位有著其自身的理論基礎，因為伴隨著中國經濟的高速增長以及制度轉移和市場化的進程，產業升級、消費多樣化、城市化進程加快等市場前景使更多企業面臨著高成長的機遇，投資成長型股票有望更好的分享中國經濟發展的成果，一方面高成長性的公司由於其成長性將會被賦予更高的估值溢價和想像空間；另一方面，成長性公司也得益於其成長性而快速成為行業的龍頭，從而給投資者以更多的信心。
第四，基金經理彭旭先生具有較為深厚的研究功底和較為豐富的投資管理經驗，現任中郵創業基金管理有限公司投資總監，該公司旗下第一隻基金的輝煌業績中也有著一部分他的功勞。因此說，由他來管理這只新基金，應該可以給廣大投資者帶來較好的收益預期。
三、風險提示
1、基金的過往業績並不預示其未來表現。基金管理人管理的其他基金的業績並不構成新基金業績表現的保證。
2、此基金以股票市場為主要投資對象，股票市場風險較高，此基金的風險也較高。
3、投資者在進行投資決策前，請仔細閱讀此基金的《招募說明書》、《發行公告》及《基金合同》。
第三部分 綜合星級評價
根據中國銀河證券基金研究中心《基金新產品綜合評價體系》的統計，對於中郵核心成長基金的綜合評價結果如下：
表二：新產品星級評價表
- 評價項目 評價結果
新產品 基礎市場預期 ★★★★
收費標准 ★★★
創新度 ★★★
基金管理人 旗下基金績效 無
基金經理 無
附註：(1)數據來源為中國銀河證券股份公司基金研究中心；(2)統計截止日期：2007年8月3日；(3)見報日期：《中國證券報》2007年8月6日。(4)旗下基金績效星級評價以一年期績效為准，由於該公司成立時間較晚，限於中國銀河證券股份公司基金研究中心開放式基金績效星級評價規則，其相關評價暫時為「無」。