目前市场上有哪些股票学习平台？
恕我直言，最好的股票学习平台，一直都在：就是经典的书籍。
虽然现在网络等比较发达，除了文字之外，还有各种直播之类的方式，但是就这个题目本身，股票而言，笔者认为，最好的平台，就是经典的书籍。
因为股票并不同于其它，在股票的市场里，投资者的目的，其实就是赚钱。而股票市场里最有意思的是，就是二八原则，即80%的人其实是在亏钱的，只有20%的人，甚至更少，才会赚钱。
这个市场里，不但涉及到最基本的知识、基本面、K线等等，还要每天面对着人性。
你只有把握住了人性，甚至战胜人性里最难克服的贪婪与恐惧，你才可能有盈利的可能。
所以，这个市场里，能够真正赚钱的人，其实是少数。
而真正赚钱，又可以持续赚钱的，基本上是大师了。
很幸运的是，这些大师级的人物，是存在的，而且是乐于分享的，你可以在市面上，买到这些大师们的经典书籍。
注意，笔者所说的，是经典的书籍，类似于“如何抓涨停”“抓妖股打法”等等的，你真正理解投资后，就知道这些纯粹是哗众取宠，难以实现，投资的核心，就是怎么样降低风险的同时，建立一个可以持续的盈利模式，这就是很重要的投资理念。
前文所述，经典的投资书籍，不但包括了方法，还包括这些在投资史上自身经历过沉浮的内心感悟，对于一个初入市的投资者，大有裨益。
从入市，到出市，你就会完成一个投资者的蜕变。多读经典的书。——以上，雪茄金融狗，做金融界的一股清流，更多投资案例与逻辑思考，敬请关注！
实践验真理，网上的证券新闻和股票行情软件，线下的图书，电视都可以学习股票，只要你想学，平台多的是
学习炒股，要从哪些方面入手？
炒股想赚钱 严格遵守纪律 第一 多看少动 第二不炒垃圾 第三 分仓运作 第四 短线要舍得止损 长线要耐得住寂寞
会遵守纪律的话了解基本K线MACD线的意义 可以百度 然后拿少部分仓位入市实战 遭受住市场的毒打 然后就能慢慢学会一些东西 实战出真知
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。
web1.0：新闻资讯，股价信息，K线图
web2.0：SNS订阅，分享，聊天
web3.0：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。AppStore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httpapi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quotoserver，是用来提供开盘期间每秒一次的股价查询服务，单机qps5w+，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finaglerpc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accesslog增强，和failfast，failover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**。
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web2.0sns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appstore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
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SMmeetup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
succorfail：1char
失败原因：0-1char
请求接口编号：1char
请求耗时：2-3char
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quoteserver，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quoteserver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
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。
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logadapter，内部使用一个actor来处理所有的logeventstream。当瞬间峰值到来的时候，这个eventstream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logadapter，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cachemiss>40%
昵称禁用词wherelike模糊查询
手机号是否注册cachemiss>80%
注册新用户：5insert
redisstore：昵称，手机号
本地存储：昵称禁用词
业务流程优化：DBinsert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HazelcastIn-MemoryDataGrid的replicationmap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。
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archsummit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
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configcenter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，errorrate。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。
雪球里面怎么打新股
股市中热度极高的一种方式就是股票打新，获得高收益的概率大大增加，所以不管新老股民，特别是老股民非常喜欢打新股。
对于新手小白而言，打新股有盈有亏，伴随一定的风险，一下没有考虑到可能就亏了，接下来我为大家说一说打新股这回事儿。
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一、什么是股票打新？
打新其实就是申购新股的常用表达。
那么，怎么股票打新呢？下列的这些条件需要我们去满足：
1、必须去开户
2、要有足够多的钱：T-2日（T日为网上申购日）前20个交易日内，日均持有1万元以上市值的股票，才能申购新股。
新手要知道，在自己打新股的时候，如果可以的话最好选一些热门行业，比如新能源、医疗、白酒、军工等等，基本很难有亏损的。
那么打新股还有那些我们需要知道的小技巧呢？大家要码住了。
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二、比较好用的股票打新技巧有哪些？
首先我们要做的事情就是搞清楚打新股的流程，只有了解了流程，我们才可以有针对性的下手。
申购新股总的来说分为四个环节：
就是在股票申购日（T日）时，通过委托系统缴纳申购款。
申购日后的第二天（T+1日），证券所将根据有效申购总量，配售新股。
通常情况下，申购的数量都会超过发行的数量（比如说xx公司只发行2万股，但是申购数量达到了10万股），这种状况就需要靠摇号抽签来解决。
申购日后的第三天（T+2日），公布中签率，次日会公布中签结果，之后便可认购规定数量的新股。
没有中签的申购人，在申购结束后，被冻结的资金会全部解除冻结。
因此我们应该清楚，股票打新最重要的是要提高中签率。我们可以同时申请购买不同的新上市的股票，这样是比较稳当的，之后紧紧的盯着打新日，下面的投资日历能帮你快速找到打新日，并提醒你，不再担心错过打新
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应答时间：2021-09-23，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看
新浪微操盘怎么玩啊？？
例如拿500元RMB充了500雪球币，获得了10万模拟盘并盈利2%（T+1交易，超短线，每笔能有2%的平均盈利已经很牛B了），则可获得500*2%*100的红本金（1000元），假设每笔投资都不失败，如此反复使用那500雪球币在2年内完成了红本金3万元的目标，拿这3万元再进行实盘操作，以2%的盈利率获得了600元，这600元才能变成RMB。这还是一路有得赚的情况，假设出现了某一笔模拟盘失利的情况，例如亏损3%，那么起初的500雪球币就会只剩下350了！所以这个过程相当漫长而曲折呃，有点像虚拟炒股一样。但这个要充值
新浪微操盘的实盘券能换雪球帀？
都是虚拟货币有甚么不可以的