雪球股票交易价格黑色

『壹』 怎样在雪球上查看股票价格

雪球的界面下面有栏目。

其中有行情，请看截图

OK

『贰』 《雪球》郭伟松:为什么股票知识懂得越多,炒股亏得越厉害

说的有道理，其实股票给很简单就是企业越来越大越来越值钱股份的总数还是那么多所以没一会儿就值钱了

『叁』 雪球炒股每次交易要收多少钱

这种不是炒股，有点像对赌场。各种规则都跟证券公司不同，很多限制，很多对你不利的条款。你搞不赢对赌场的，想炒股老实去正规证券公司开个户。

『肆』 雪球股票app是正规的吗

雪球股票肯定是正规APP。专业程度来说，在国内大型平台中，也是不错的，就我在股市这几年的了解来看，雪球股票目前仅次于东方财富和同花顺；雪球真正厉害的是财经新闻，在这方面，可以说是有很好的口碑，和很高的专业度，在财经方面的分析鞭辟入里，观点独到，对于投资或是认识经济世界，很有帮助。
如果，你要炒股的话，个人建议你，用东方财富或者同花顺吧，这二者占据了市场90%的份额。当然你用雪球也可以，以上个人见解，你也可以自己根据喜好。

『伍』 东阳光股票报价东阳光雪球网东阳光可不可以买

随着国家经济持续的发展，社会对于综合行业的需求也是不断的在攀升之中，而综合行业指数也与国家经济的发展一样一路上涨。我们作为投资者来说，这次机遇是否值得我们去参与？那么今天我们就借着这个机会来一起说一说综合行业相关上市的公司-东阳光！

开始分析东阳光之前，我整理好的综合行业龙头股名单分享给大家，直接点击即可领取了：
宝藏资料：综合行业龙头股一览表

一、从公司角度来看

公司介绍：东阳光是由原国有企业成都量具刃具总厂部分组改设而成，同年在上交所挂牌上市，也就是1993年9月。

于2009年公司引进日本较大的贸易企业和铝加工企业，并共同完成铝深加工产品的研发、生产和销售。在2010年参股东阳光药，然后进军新能源和新材料产业。目前公司主要经营这些矿产资源的投资、新型材料研发、铝项目投资等。

简单把东阳光的公司情况介绍给你们之后，下面我们就来研究一下东阳光公司在哪些方面比较优秀，有没有投资机会？

亮点一：研发创新优势

东阳光的研究院面积达8000平方米，并且是是国家级技术中心，现将近有200人是专职研发人员。另外，公司还在继续扩大与世界先进技术企业的合资规模，其目的在于增强在铝电解电容器用电子铝箔、电极箔产业方面的优势，以达到或者超越世界水平。

由此可见，公司在现有的水平基础上，始终在进行对生产技术的探索，为将来超过世界先进水平奠定了基础。

亮点二：国际合作优势

说到国际合作，东阳光除了与日本最大的铝箔生产企业株式会社UACJ在乳源建立了合资公司外，还与世界上电容器最高生产水平的罗比康、尼吉康、凯美康建立了密切的技术和商贸合作。

因为受益于国际合作优势，让公司的生产技术和产品质量都获得了国际市场的认可，并且目前公司的产品在日本和韩国的销售量一直居高不下。

亮点三：完整的产业链优势

对于东阳光的产品，已经得到了国际市场的认可，其中一部分原因是利用了完整的产业链优势。公司拥有能源-高纯铝-电子铝箔-电极箔(包含腐蚀箔和化成箔)-电子新材料为一体的电子新材料产业链。该产业链取得了先进的腐蚀箔生产技术，产品的质量和成品率都要比国内同行优秀。

除此之外，紧跟着公司的化成箔新生产线节能工艺改造的开始推广，可以有效的降低能源成本，也就提高了公司的收益率。

鉴于文章的篇幅是有限的，如若各位想更清楚更多关于东阳光的深度报告和风险提示，我为小伙伴们安排在这篇研报当中，动动小手点击一下即可查看：
【深度研报】东阳光点评，建议收藏！

二、从行业角度来看

出于经济增长的原因，社会对于这些综合行业的一些具体需求也上升了不少。可以看出，综合行业受到经济周期的影响也是比较大的。但随着疫情的稳定以及经济复苏后，综合行业有希望获得全新上涨周期。

概括来说，东阳光的优势在国内同行业的生产技术和国际市场上，是一家十分出色的上市公司。

但是文章具有一定的滞后性，如果想更准确地知道东阳光行情，通过下方的链接，有专业的投顾帮你诊股，看下东阳光现在行情是否到买入或卖出的好时机：
【免费】测一测东阳光还有机会吗？

应答时间：2021-10-30，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

『陆』 雪球股票走势图怎么出不来

一根K线记录的是股票在一天内价格变动情况。将每天的K线按时间顺序排列在一起，就组成了股票价格的历史变动情况，叫做K线图。K线将买卖双方力量的增减与转变过程及实战结果用图形表示出来。经过近百年来的使用与改进，K线理论被投资人广泛接受。

什么是K线？K线又被称为蜡烛图，据说起源于十八世纪日本的米市，当时日本的米商用来表示米价的变动，后因其标画方法具有独到之处，因而在股市及期市中被广泛引用。它是以每个交易日（或每个分析周期）的开盘价、最高价、最低价、和收盘价绘制而成，K线的结构可分为上影线、下影线及中间实体三部分。
K线是一条柱状的线条，由影线和实体组成。中间的矩形称为实体，影线在实体上方的细线叫上影线，下方的部分叫下影线。实体分阳线和阴线。
K线可以分为日K线、周K线、月K线，在动态股票分析软件中还常用到分钟线和小时线。K线是一种特殊的市场语言，不同的形态有不同的含义。

K线图有直观、立体感强、携带信息量大的特点，蕴涵着丰富的东方哲学思想，能充分显示股价趋势的强弱、买卖双方力量平衡的变化，预测后市走向较准确，是各类传播媒介、电脑实时分析系统应用较多的技术分析手段。

K线将买卖双方力量的增减与转变过程及实战结果用图形表示出来。经过近百年来的使用与改进，K线理论被投资人广泛接受。

· 当收盘价高于开盘价时，实体部分一般绘成红色或空白，称为“阳线”

· 当收盘价低于开盘价时，实体部分一般绘成绿色或黑色，称为“阴线”

举些例子说明

K线的形成是一种多空心理演变的过程，反映出股票某个周期的走势和多空实力的变化。不少投资者形象地把它比喻为交战双方战斗的阵地。为了便于投资者分析，我们不妨将它分为三个阶段，并站在多方的立场对这些组合进行解释。

进攻阶段：

吞噬和上升三法模式

吞噬线是多空中被动的一方绝地反击模式，可分为多头吞噬和空头吞噬。多头吞噬是一根阳线完全包含前一日或前几日的K线。这种图形常见于底部和震荡上行阶段，是买入信号。如果第二日成交量能够维持，则可以及时跟进。上升三法模式是一次大幅上涨之后出现几天调整，但是调整的幅度不大，这是买人信号。从战术考虑，上升三法实际是进攻中的一种策略，多方为进一步扩大战果，取得胜利做更充分的准备。

相持阶段：

下跌三颗星和红三兵模式

三颗星模式是股价下跌过程中的一种调整模式。一般是由一根阴线和三根以上的小十字星构成，是卖出信号。从战略上看，为了减少伤亡，多方必须快速撤退以保存实力，坚守阵营、抗到底只是无谓的牺牲。红三兵模式是由一根大阴线和其后的三根小阳线共同构成。三根小阳线出现之后并没有创出新高。红三兵是卖出信号。从战略上看，红三兵是空方故意示弱实际是进攻时布下的疑兵。

反击阶段：

孕育线、贯穿和阴阳相切模式

上升孕育线是由一根大阴线和其后的一根小阳线组成。小阳线的实体和上下影线全都包含在阴线之内，是买入信号。贯穿模式是由一根大阴线和其后的一根大阳线组成。其中阳线以低位开盘，最终以较大阴线实体的中部价位还高的价位收盘，是买入信号。阳切阴模式是由一根光脚的大阴线和其后的一根光脚阳线组成。表明股价以同前收盘价一样的的价格开盘，之后股价直接向上最终以中阳获大阳线收盘，也是买入信号。“阳切阴”是一种战略上的一个转折，多方一改往日步步撤退的作风，当日没有让空方侵犯一寸土地，从而扭转被动局面。

K线组合还有助于成交量的配合，只有量能配合才能更容易判断市场信息的变化。当然，K线组合有很多种，实际战术也有很多种。我们不能把他当作制胜法宝，而应多观察、灵活运用。

追问：
比如说小阳星 是结合白线和黄线一天的走势看的么
回答：
最好是能用这个时期或者这几天的阴阳线的组合来看，一天的K线只能代表当天的报价，如果再配合均线和股票的成交量一起来分析参考，就更有价值。

『柒』 雪球怎么看历史股价

雪球这个软件的话看历史股价你当然要查看这个软件的这些内容，找到这个查看股价的地方，然后点开查看历史股价。点击确定查看就可以了。

『捌』 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。

『玖』 雪球的股票软件可以实时交易吗怎么交易什么软件可以实时购买股票购买股票需要什么

最佳答案，A股只能当天买第二天早上卖，交易软件用同花顺。