股市雪球

『壹』 股市入选雪球100是什么意思

中证雪球智选大数据100指数下月发布
中证指数有限公司将于9月16日发布中回证雪球智选答大数据100指数。该指数由博时基金管理公司定制开发。据悉，博时基金并正在开发基于该指数的基金产品。

据介绍，雪球是一家社交投资平台，其用户的讨论信息和投资组合信息包含了对股市的实时分析判断。基于这些投研信息，中证雪球智选大数据100指数在编制时采用动量与反转策略，及时挖掘价值洼地，规避热度较高板块。

根据编制方案，以雪球的百万自选组合为基础，选取历史超额收益前1000名的组合作为智选组合。将个股同期入选不同智选组合的次数作为情绪参考指标，即雪球热度因子，并给予入选次数较多的个股以较低的因子得分。最后从智选组合所覆盖的全部个股中，根据综合财务因子、市场驱动因子、雪球热度因子的得分选取综合得分最高的100名作为样本股，并以等权重加权。

『贰』 股票盘中是涨时候买还是降时候买 雪球

在选择股票这方面，每个人的爱好和角度不同，所以差异也是天地之别的，但统归起来，下面几点是要综合评断的。

1、要选择各类股票中具有代表性的热门股。什么叫热门股？这不好一概而论，一般讲在一定时期内表现活跃、被广大股民瞩目、交易额都比较大的股票常被视作热门股。因其交易活跃，故买卖容易，尤其在做短线时获利机会较大，抛售变现能力也较强。

2、选择业绩好、股息高的股票，其特点是具有较强的稳定性，无论股市发生暴涨或暴跌，都不大容易受影响，这种股票尤其是对于做中长线者最为适宜。

3、选择知名度高的公司股票，而对于不了解期底细的名气不大的公司股票，应持慎重态度。无论做短线、中线、长线，都是如此。

4、选择稳定成长公司的股票，这类公司经营状况好，利润稳步上升，而不是忽高忽低，所以这种公司的股票安全系数较高，发展前景看好，尤其适于做长线者投入。

5、选择价格已经远远低于其历史成交密集区和近期的套牢盘成交密集区的个股。

6、选择经历过一段时间的深幅下调后，价格远离30日平均线、乖离率偏差较大的个股。

7、在实际操作过程中要注意参考移动成本分布，当移动成本分布中的获利盘小于3时，要将该股定为重点关注对象。游侠股市荐股中心每天都有高手推荐股票，可以参考一下。

8、“涨时重势，跌时重质”。在熊市末期或刚刚向牛市转化期间，选股时要关注个股业绩是否优良，是否具有成长性等基本面因素。

9、选择具有丰富题材的个股，例如：拥有实施高比例送转题材的次新小盘股。

10、通过技术指标选股时，不能仅仅选择日线指标探底成功的股票，而要重点选择日线指标和周线指标、月线指标同步探底成功的股票，这类个股构筑的底部往往时历史性的底部。

『叁』 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。

『肆』 用手机股票软件哪个好

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『伍』 梦见家门口下雪症状

“下雪了！下雪了！”不知是谁高声叫了一下，一听到叫声，我们都情不自禁地扭头向窗外望去。啊！好大的雪，那纷纷扬扬的雪花像玉一样的洁白，似雾一样轻柔，无声无息地从天空中飘落下来。

我们便迫不及待地飞奔出去。到了外面，小雪花亲热的亲吻着我的脸颊,凉丝丝的舒服极了！我情不自禁地伸出手去接那可爱的小雪花，想看看它到底是什么样子。可是调皮的小雪花一落到我的手掌里，就立即化成了晶莹剔透的小水珠，在我手心里顽皮地滚来滚去，它多么像一位害羞的小姑娘，不想让人们看见它的面貌。这时我突然发现我的衣服上飘落着几片小雪花，我仔细地看，它的样子很多，各种各样，有的像六边形的花瓣，有的像一把把小雨伞，有的像明亮的小星星，雪花果然是六边形的和图画上的一模一样，真美！

2010年的第一场雪终于来了，在这个暖冬的季节里，人们终于盼到了这久违的雪花。雪还在继续下着，不一会儿，地面成了洁白如玉的“毛毯”，房子上面铺满了一层“棉絮”，树枝上更是开满了“梨花”，到处都挂满了蓬松松、沉甸甸的雪球。远远望去，玉树琼花、粉妆玉琢，充满了诗情画意，整个世界都被白色覆盖着，像童话般迷人。我仿佛陶醉在这雪的世界之中，自己变成了一片小雪花，在天空中盘旋、飞舞。

突然，我的耳边传来了一阵打闹声，原来是几个男生在雪地里玩耍，他们你追我赶，有的在打雪仗，有的在堆雪人，玩得热火朝天。我和同学们还有我们的刘老师也加入到了打雪仗的行列。霎那间，雪球飞舞，那欢乐的叫喊声，欢笑声，混成一片，回荡在操场的上空，给这个银白的世界又增添了几分生机。

下雪真好啊！我喜欢雪，喜欢它的纯洁，喜欢它的美丽，它带给大地的是一首丰收的歌，带给我们的是快乐。

『陆』 雪球，百度股市通，公牛手机炒股看盘软件哪个好

大智慧/摇钱术/益盟操盘手/东方财富通 都可以的啊
个人用的是大智慧，还可以，不能说好也不能说不好

『柒』 什么炒股软件最好用

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『捌』 雪球股票 · 为什么大多数人不能在股市挣钱

1、股市里流传这么一句话：七赔二平一赚。
但中国股市里，能赚钱的散户不会超过5％
希望回打算答新入市的兄弟姐妹们能仔细思量一下，自己凭什么进入这5％的队伍。
2、对股市新手学习的建议
第一步：了解证券市场最基础的知识和规则（证券从业资格考试中，基础和交易两科，基本就能解决这一步）
第二步：学习投资分析传统的经典理论和方法（证券从业资格考试中，投资分析科目，能初步满足这步的要求，另外还有些股市投资分析类的经典书籍，要看看）
第三步：在前两步基础上，对股市投资产生自己的认识，对股价变动的原因形成自己的理解和理论
第四步：在自己对证券市场认识和理解的指导下，形成自己的方法体系和工具体系以及交易规则
3、上述过程中，去游侠股市开个股票模拟账户做模拟操作，或者用极少量极少量的钱谨慎操作，这样理论结合实际效果会更好些。
4、股市上的绝大多数人希望直接把别人的方法拿来用，希望找到个神奇的软件或指标来帮助自己赚钱。这种思维是典型的以为找到屠龙宝刀就能威震江湖了，而实际上，如果没有深厚内力和高超技艺来驾驭，屠龙宝刀比菜刀的用处多不到哪里去。
努力提升自己对市场的理解和认识，这是想在股市有所造诣之人的唯一途径。

『玖』 股票软件哪个最好

腾讯自选股、雪球、通达信、点牛股、东方财富。以上股票软件支持券商丰富，信息推送及时，也可以和股民交流心得。

5、东方财富：东方财富是一款炒股投资类的软件，是中国财经的第一门户，有全面的行情资讯，极速的深沪全球实时的高速行情，比较安全的全球交易，权威资金内容，支持40多家的主流券商在线交易。