❶ 优先股的价值与必要报酬率的关系
享有优先权的股票最低必要报酬率或最低要求的收益率,表示投资者对某资产合理要求的最低收益率
优先股的期望报酬率
1.优先股的期望报酬率优先股的期望报酬率式中：Dp——优先股每股年股息，Pp——优先股当前股价
2.永续债的期望报酬率永续债的期望报酬率式中：I——永续债每年的利息，Ppd——永续债当前价格优先股的估值公式当优先股存续期内采用相同的固定股息率时：V=D/r式中：V-优先股的价值；D-优先股每期股息；r-年折现率，一般采用资本成本率或投资的必要报酬率
❷ 电脑三屏显示股票怎么实现
用了智立升的，有专门为炒股研发的分屏软件很不错。
❸ OCTBB是什么意思
根据以上所述可知，通过直接上市，可以最大限度地减少现有股份的缩股比例，同时，可以最大限度地保护现有股份持有人，不受原壳公司债务、不良资产的影响，以及壳公司股份持有人在本公司进入后，抛售股份等而伤害本公司股份持有人的利益。 但是，凡事有利就有弊，通过直接上市即初次公开上市(InitialPublicOffering或IPO)在美国证券市场发行股票，对公司的要求比较高，并要通过比较烦杂的审计、审核过程。因为在OTCBB直接上市手续较买壳上市烦杂，所需时间略微长一些，一般为6－9个月作业时间，买壳上市一般不会超过6个月。 为帮助国内民营企业进军国际资本市场，我公司为有意在美国上市的企业提供免费咨询和评估。 咨询电话：010－51658696 ===================================== 美国的证券场外交易市场(OTCBB）介绍 2005-3-23 NASDAQ 文章来源:财富指数 美国的场外交易市场是美国多层次证券市场体系的基础。美国场外交易市场孕育了NASDAQ，同时，NASDAQ的电子交易技术（ECNS）、创新交易制度和监管制度也推动了场外交易市场的发展。NASDAQ由全国证券交易商协会（NASD）的全资子公司那斯达克证券市场公司 （NasdqStockMarket,Inc）负责运作。NASD同时负责监管美国的两个场外证券交易市场即场外交易电子报价板（OTCBB）和粉纸报价(Pink Sheets)。由于OTCBB市场直接使用NASDAQ的报价、交易和清算系统，同时接受NASD和美国SEC的监管，NASAQ在很大程度上影响着美国主流场外交易市场OTCBB的运作模式。 1．OTCBB简介 美国场外交易电子报价板(OTCBB)是提供场外交易实时报价、最新成交价格和成交量信息的电子交易系统。在这一市场上进行交易的品种都是不能或不愿在NASDAQ市场或其他美国全国性证券交易所交易的证券。在OTCBB交易的证券包括全国性、地区性发行的股票和国外发行的股票、权证、基金单位、美国存托凭证(ADRs)和直接私募计划（DPPs）。 1990年6月, OTCBB开始试运作。作为市场体系改革的重要组成部分,OTCBB的职责是增加场外交易市场的透明度。1990年通过的低价股修正案促进了电子化系统的设立，此系统设计的目的是方便报价及最新交易资讯的披露。从1993年12月起，系统要求所有国内场外交易证券在成交后90秒内必须透过自动确认交易服务系统（ACTSM）披露交易信息。1997年4月，SEC批淮OTCBB修整后正式运作。1997年5月，直接私募（DDPs）成为OTCBB合法报价品种。1998年4月，所有在证券交易委员会登记注册的外国证券及美国存托凭证（ADRs）也成为OTCBB合法报价品种。 1999年1月4日，为了提高市场透明度和减少市场欺诈行为，SEC通过OTCBB报价资格规则：未在OTCBB报价的证券将被要求向证券交易委员会、银行业或保险业管理者提供最新财务报告以符合报价资格要求；已在OTCBB报价而未提供报告的公司，被依法授与一宽限期以满足新要求，此类公司在1999年7月起至2000年6月前被逐步引入OTCBB。目前，所有在OTCBB报价的国内公司最新财务信息需公开披露。 2000年的第一季度，OTCBB股票的交易值比一年前飞涨了370%，达到创纪录的691亿美元。3月份，月交易量达到250亿股。5月份全月的交易量约为818亿美元。目前OTCBB的发行股数目达到5年来最低水平。1995年OTCBB有5,450间公司，1999年6月大约6,667间。NASD于1999年7月开始净化在OTCBB报价的公司，大扫除计划剔除那些未能满足财政公开标准的公司，现在OTCBB的交易公司为3,943间。2000年7月以后在OTCBB报价的公司基本分为三类。第一种类型包括未能达到NASDAQ上市标准的新兴成长型公司；第二种类型包括几乎全控股的公司，特别是地区性的银行和保险公司；第三种是那些处于破产程序中的公司。 OTCBB市场的特点是：1．OTCBB是为初具规模、又急需资金发展却不能在NYSE和NASDAQ上市的高技术小公司提供的一条便捷的融资渠道。同NASDAQ一样，OTCB
❹ 程序员算法实现-买卖股票的最佳时机系列问题
主要思路：因为只有一股可以交易，所以我们可以枚举 必须以i位置作为卖出时机的情况下，得到的最大收益是多少。如果我们得到每个i位置的最大收益，那么最大收益必是所有位置的最大收益的最大值 。
使用两个变量：
min变量：表示遍历到的位置之前的最小值是什么。
max变量：表示当前收集到必须以i位置卖出的最大收益是多少。
遍历数组一遍，在遍历到i位置的时候，min和max的更新逻辑如下：
遍历完数盯扮组，返回max的值就是最终答案。完整代码见：
主要思路：由于可以进行任意次的交易，但是任何时候最多只能持有一股股票，所以我们可以把股票曲线的所有 上升段 都抓取到，累加收益就是最大收益。遍历数组，遍历到的位置减去前一个位置的值，如果是正数，就收集，如果是负数，就把本次收益置为0（就等于没有做这次交易），这样遍历一遍数组，就不会错过所有的收益。
设置一个变量max，初始为0，用于收集最大收益值，来到i位置，max更新逻辑如下：
完整代码如下：
由本题可以简单得出一个结论： 如果数组元素个数为N，则最多执行N/2次交易就可以抓取所有的上升段的值（极端情况下，当前时刻买，下一个时刻卖，保持这样的交易一直到最后，执行的交易次数就是N/2） 。
主要思路：
在第2种情脊基况下，我们定义
其中dp[i][j]表示[0...i]范围内交易j次获得的最大收益是多少。如果可以把dp这个二维表填好，那么返回dp[N-1][k]的值就是题目要的答案。
dp这个二维矩阵中，
第一行的值表示数组[0..0]范围内，交易若干次的最大收益，显然，都是0。
第一列的值表示数组[0...i]范围内，交易0次获得的最大收益，显然，也都是0。
针对任何一个普遍位置dp[i][j]的值，
我们可以枚举i位置是否参与交易，如果i位置不参与交易，那么dp[i][j] = dp[i-1][j]，如果i位置参与交易，那么i位置一定是最后一次的卖出时机。
那最后一次买入的时机，可以是如下情况：
最后一次买入的时机在i位置，那么dp[i][j] = dp[i][j-1] - arr[i] + arr[i]
最后一次买入的时机在i-1位置，那么dp[i][j] = dp[i-1][j-1] - arr[i-1] + arr[i]
最后一次买入的时机在i-2位置，那么dp[i][j] = dp[i-2][j-1] - arr[i-2] + arr[i]
...
最后一次买入的时机在0位置，那么dp[i][j] = dp[0][j-1] - arr[0] + arr[i]
完整代码如下：
上述代码中包含一个枚举行为
增加了时间复杂度，我们可以优化这个枚举。
我们可以举一个具体的例子来说明如何优化，
比如，
当我们求dp[5][3]这个值，我们可以枚举5位置是否参与交易，假设5位置不参与交易，那么dp[5][3] = dp[4][3]，假设5位置参与交易，那么5位置一定是最后一次的卖出时机。那最后一次买入的时机，可以是如下情况：
最后一次买入的时机在5位置，那么dp[5][3] = dp[5][2] - arr[5] + arr[5]
最后一次买入的时机在4位置，那么dp[5][3] = dp[4][2] - arr[4] + arr[5]
最后一次买入的时机在3位置，那么dp[5][3] = dp[3][2] - arr[3] + arr[5]
最后一次买入的时机在2位置，那么dp[5][3] = dp[2][2] - arr[2] + arr[5]
最后一次买入的时机在1位置，那么dp[5][3] = dp[1][2] - arr[1] + arr[5]
最后一次买入的时机在0位置，那么dp[5][3] = dp[0][2] - arr[0] + arr[5]
我们求dp[4][3]这个值，我们可以枚举4位置是否参与交易，假设4位置不参与交易，那么dp[4][3] = dp[3][3]，假设4位置参与交易，那么4位置一定是最后一次的卖出时机。那最后一次买入的时机，可以是如下情况：
最后一次买凯野灶入的时机在4位置，那么dp[4][3] = dp[4][2] - arr[4] + arr[4]
最后一次买入的时机在3位置，那么dp[4][3] = dp[3][2] - arr[3] + arr[4]
最后一次买入的时机在2位置，那么dp[4][3] = dp[2][2] - arr[2] + arr[4]
最后一次买入的时机在1位置，那么dp[4][3] = dp[1][2] - arr[1] + arr[4]
最后一次买入的时机在0位置，那么dp[4][3] = dp[0][2] - arr[0] + arr[4]
比较dp[5][3]和dp[4][3]的依赖关系，可以得到如下结论：
假设在求dp[4][3]的过程中，以下递推式的最大值我们可以得到
dp[4][2] - arr[4]
dp[3][2] - arr[3]
dp[2][2] - arr[2]
dp[1][2] - arr[1]
dp[0][2] - arr[0]
我们把以上式子的最大值定义为best，那么
dp[5][3] = Math.max(dp[4][3],Math.max(dp[5][2] - arr[5] + arr[5], best + arr[5]))
所以dp[5][3]可以由dp[4][3]加速得到，
同理，
dp[4][3]可以通过dp[3][3]加速得到，
dp[3][3]可以通过dp[2][3]加速得到，
dp[2][3]可以通过dp[1][3]加速得到，
dp[1][3]可以很简单得出，dp[1][3]有如下几种可能性:
可能性1，1位置完全不参与，则
可能性2，1位置作为最后一次的卖出时机，买入时机是1位置
可能性3，1位置作为最后一次的卖出时机，买入时机是0位置
此时，best的值为
然后通过dp[1][3]加速dp[2][3]，通过dp[2][3]加速dp[3][3]......，所以二维dp的填写方式是按列填，
先填dp[1][0]，dp[1][2]一直到dp[1][k]，填好第一列；
然后填dp[2][0],dp[2][1]一直到dp[2][k]，填好第二列；
...
依次填好每一列，直到填完第N-1列。
枚举行为被优化，优化枚举后的完整代码如下：
主要思路：上一个问题中，令k=2就是本题的答案。
主要思路：因为有了冷冻期，所以每个位置的状态有如下三种：
定义三个数组，分别表示i位置这三种情况下的最大值是多少
显然有如下结论：
针对一个普遍位置i
最大收益就是如上三种方式的最大值。完整代码见：
由于三个数组有递推关系，所以可以用三个变量替换三个数组，做空间压缩，优化后的代码如下：
主要思路：由于没有冷冻期，所以在i位置的时候，状态只有两种
针对0位置
针对普遍位置i
完整代码如下：
同样的，两个数组都有递推关系，可以做空间压缩，简化后的代码如下：
原文链接：买卖股票的最佳时机系列问题 - Grey Zeng - 博客园