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admin

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如何评价同花顺推出的量化交易平台产品?

从广义上讲,量化交易是指投资者利用计算机技术、金融工程建模等手段将自己的金融操作用很明确的方式去定义和描述,用以协助投资者进行投资决策,并且严格按照所设定的规则去执行交易策略(买卖、价格、数量等)的交易方式。

  按照数学模型的理念和对计算机技术的利用方式,量化交易可以进一步细分为自动化交易(Automatic Trading)、量化投资(Quantitative Investment)、程序化交易(Program Trading)、算法交易(Algorithm Trading)以及高频交易(High Frequency Trading)。这五种量化交易方式的侧重点各有不同,是量化交易技术发展到不同阶段的产物,也是不同量化交易用户群的不同交易方式。

  量化交易平台是指能分别满足上述五种交易方式的平台,要求其从交易系统的行情和基础数据、交易和执行、策略研发和运营三个主要方面既要做到大而全,也要做到深而精。这对目前大中型金融机构的IT以及实际运营部门是很大的挑战,同时也提供了发展机遇。

  目前的量化交易平台可以从开发语言、技术架构、系统架构、策略方向、交易方式等几个方面,分为中低端和高端量化交易平台。

  中低端量化交易平台

  中低端平台只支持复杂度不高的脚本语言实现策略逻辑,多数的实现只能在图表上加载技术指标进行自动化交易、程序化交易等量化交易方式。

  中低端平台一般采用的技术架构是投资者使用平台商提供的客户端软件,采用互联网接入方式连接平台商或者金融经纪公司提供的行情和基础数据服务器,投资者在本地运行的策略触发后,通过经纪公司的普通交易席位进行交易。由于技术架构的限制,行情、交易有一定的延时。

  受策略脚本解析和执行效率、技术架构的限制,中低端平台对于多品种、多周期、多账户、多交易市场、多策略、复杂金融工具包等复杂系统架构的支持都有一定的限制。一般的系统实现流程为:投资者的策略在本地接收市场数据后,根据策略简单计算的触发条件,进行简单的账户持仓、资金计算和管理,进而下达买卖方向、数量、价格等指令,进行自动交易。

  中低端平台适合投资者进行趋势、反趋势等对行情和交易逻辑要求不高的策略,是目前市场上个人投资者应用最多的一类大众化的量化交易平台。

  国内中低端量化交易平台

  国内应用的中低端量化交易平台主要有文华赢智程序化交易、交易开拓者、金字塔决策交易系统、达钱&multicharts、安翼金融终端等。

  1.文华赢智程序化交易平台

  文华赢智采用麦语言开发技术指标模型,产生买卖信号后驱动交易下单。在量化模型研发方面,赢智提供了国内股票和期货的全部品种多周期的时间序列历史行情数据和近期的TICK数据,同时提供了丰富的行情函数、账户和交易的部分函数和一些统计函数用于策略开发,还提供了丰富的策略回测报告项作为策略绩效评估的依据。在量化交易方面,赢智提供支持最多24个品种进行的多线程独立的程序化交易,同时使用下单精细化组件,实现了部分算法交易的功能。由于采用客户端的技术架构,虽然赢智实现了高频交易的功能模块,但是在实际应用中,高频交易建议托管在文华机房。现阶段,赢智以其程序化实现简单、性价比高等特点,在中低端量化交易平台中占有一定的优势。

  2.交易开拓者程序化交易平台

  交易开拓者(TB)采用语法类似Pascal的TBL语言开发策略模型,根据账户持仓状况和图表买卖信号驱动交易下单。在量化模型研发方面,TB提供了国内期货多周期的历史行情数据和近期的TICK数据;提供了较为全面的行情数据函数、账户和交易函数、统计函数用于策略开发;提供了丰富策略回测报告项作为策略绩效评估的依据。在量化交易方面,单个TB终端支持20—30个单品种的图表并发接收行情并交易,但由于客户端技术架构的限制,其对于高频和更复杂策略的支持不足。现阶段,TB市场推广做得较好,合作的期货公司较多,在中低端量化交易平台的市场占有率较高。

  3.金字塔决策交易系统

  金字塔决策交易系统(下称金字塔)采用VB脚本语言开发策略模型,使用较复杂的账户函数和交易函数进行资金管理,既可以使用图表买卖点,也可使用非图表的交易判断驱动交易下单。在量化模型研发方面,金字塔提供了国内股票和期货的历史行情数据和TICK数据,也可以使用外盘数据;提供了更为全面的行情数据函数、较多的账户和交易函数、统计函数用于策略开发,同时也支持外接统计数据库和专业的统计分析软件Lib库做扩展;提供了较为丰富策略回测报告项作为策略绩效评估的依据。在量化交易方面,除了支持图表驱动的程序化交易外,也可以进行篮子交易、算法交易和较复杂的对冲交易的实现,但是同样受客户端的技术架构限制,其对于高频交易、全市场策略的交易等更复杂的策略支持不够。现阶段,金字塔合作的期货公司逐渐增多,在中低端量化交易平台的市场占有率较高。

  4.达钱&multicharts自动化交易

  达钱&multicharts自动化交易系统(MC)采用power language开发策略模型,达钱提供行情和交易网关,multicharts实现策略开发和执行平台。在量化模型研发方面,由达钱提供的一段时间内的国内期货历史行情和TICK行情。MC承袭了TradeStation的丰富的函数库和策略库,以及便捷的开发特点,提供了更为完善的回测和绩效评价体系,为策略的研发提供了完善的评估。在量化交易方面,MC只支持程序化和自动化交易,对于高端的量化交易模式支持不够。由于MC进入国内不久,在中低端量化交易平台的市场占有率还不高。

  5.安翼金融终端程序化交易

  安翼金融终端(下称安翼)采用技术指标的通用脚本语言开发交易模型,进行图表驱动的自动化交易,是由某券商独立开发的进行国内股票和期货的自动化交易工具。目前安翼提供了国内股票和期货的历史行情,可以进行相对简单的图表交易和股票、期货的对冲交易,程序化交易工具免费使用。虽然安翼只能用该券商交易通道进行交易,但却标志着国内股票和期货的量化交易已经提升到一个全面发展阶段。

  高端量化交易平台

  高端量化平台除了支持复杂脚本语言实现策略逻辑外,均支持直接使用C++、JAVA等开发语言实现复杂的策略逻辑,一般为了追求执行效率,不采用界面显示图表,而采用多进程、多线程方式进行自动化交易、程序化交易、算法交易,甚至为了追求极致,使用硬件技术进行高频交易等量化交易方式。

  高端交易平台通常采用的技术架构是使用服务器执行策略的架构,行情使用转发路径最少的极速、深度行情,交易通道采用专用、直连的交易通道进行交易。行情和交易的延时都要求尽可能最低。

  高端交易平台定位于资产管理,在系统架构上严格区分策略研发和策略运营执行两个阶段。对于策略研发阶段,需要多品种、多周期、多账户、多交易市场、多策略、复杂金融工程包的支持,以实现复杂的策略逻辑;对于策略运营执行阶段,系统架构要保证各种风控、应急处理、交易方式和策略的平稳有效执行。系统的实现流程除了满足交易本身的要求外,还要满足机构本身的业务流程和规范,以及监管层的要求。

  高端交易平台适合机构投资者进行趋势、套利、对冲、高频等对行情和交易要求高、逻辑复杂度高的策略。随着国内金融市场创新的提速,机构投资者对高端交易平台的需求和潜在需求呈快速上升趋势。

  国内高端量化交易平台

  国内应用的高端量化交易平台主要有Progress Apama、龙软DTS、国泰安量化投资平台、天软量化平台、飞创STP、易盛程序化交易、盛立SPT平台等。

  1.Progress Apama

  Apama采用EPL和JAVA语言开发或者定制策略模型,通过行情、资讯等驱动CEP引擎进行交易、风控等操作。在量化模型研发方面,Apama使用第三方的行情授权,提供了各市场行情接口和各种柜台交易接口的接入,可以接入国内股票和期货多周期的时间序列历史行情数据和TICK数据;提供了丰富的金融工具包进行复杂策略开发;提供了便捷的studio开发工具,可以进行复杂策略的快速开发和定制;提供了1万倍加速测试进行策略回测,可以方便地定制测试报告。在量化交易方面,Apama提供了150万笔/秒的交易并发处理能力,进行高频交易、算法交易。Apama高端的并发处理能力,使全市场的多品种并发套利、对冲等交易策略和实时风控策略可以高速执行。现阶段,Apama在国际投行的自营、资管、经纪业务中占有很大的市场份额。从2012年开始,Apama逐步拓展国内的业务,几家较大的证券和期货公司已经开始正式上线推广Apama和相关的量化交易应用。

  2.龙软DTS

  DTS采用LUA脚本语言开发策略模型,通过平台提供的历史和实时行情、基本资料数据、宏观数据的统计分析,实现投研和交易。在量化模型研发方面,DTS既可使用平台自有的数据源,也可以接入第三方数据源。DTS还提供了一些金融工具包,进行复杂策略开发、回测和绩效评价。在量化交易方面,DTS提供的可以扩展的服务器端技术架构,保证了策略的高并发和高速执行,其在程序化交易、量化交易、算法交易、对冲和套利交易方面都有实际应用。

  3.国泰安量化投资平台

  国泰安量化投资平台分为研究平台(QIA-Lite)和交易平台(QRC),采用matlab的toolbox的形式无缝兼容了matlab的研发环境,由交易平台实现策略交易。在量化模型研发方面,国泰安投研平台使用自有的行情源、基本面数据、高频数据、量化因子数据库,完全兼容matlab所有的函数,实现了模型的研发和回测。在量化交易方面,其支持了国内主流证券和期货的柜台,在股票和期货的程序化交易、算法交易等方面都有实际应用。

  4.天软量化研究和交易平台

  天软量化研究和交易平台采用天软特有的TSL语言开发策略模型,通过天软的交易网关,实现量化交易的执行。在量化模型研发方面,采用高性能数据仓库提供的历史和TICK行情、基础资料数据、宏观数据等数据源,同时提供了7000种开源的函数库,进行策略的研发、回测、绩效分析。在量化交易方面,其基本实现了自动交易、程序化交易、算法交易等量化交易方式。

  5.飞创STP

  飞创量化交易平台采用JAVA语言,通过可定制的模板开发策略模型,进行高频交易。STP通过统一的开发和资管运营平台,实现策略的研发、回测、风控和资管运营。由于使用了高速的柜台交易接口,其主要面向高频套利、程序化交易等交易模式的用户。

  6.易盛程序化交易平台

  易盛程序化交易既可采用类似Easy Language的语言开发策略模型,实现程序化交易和套利交易,也可以根据易盛柜台提供的行情和交易API,采用C++开发外接应用的方式,实现期货、股票的更复杂的量化交易。在量化模型研发方面,易盛程序化提供的EL开发模型,类似于中低端的量化交易平台,但在行情的速度、交易和账户函数的实时性和精细化处理方面,达到了高端量化交易平台的要求。在量化交易方面,易盛柜台的行情和交易速度具有一定的比较优势,量化交易平台支撑的应用主要是期货的程序化交易、自动交易、对冲和套利交易。

  7.盛立SPT平台

  盛立金融软件的SPT平台,采用C++语言和定制的策略开发模板进行策略研发,采用独立的运营和回测平台进行模拟和真实交易。虽然SPT平台在国内应用不多,但凭借其100万笔/秒的行情并发处理能力、交易的毫秒级别的延迟,在量化交易平台中引人注目。SPT提供了一些策略模板,可以很方便地实现程序化交易、套利和对冲交易、算法交易、高频交易等。

  现阶段,除了上述几个相对成熟且具有一定应用客户的高端量化交易平台外,也有较大金融机构使用像Sysbase CEP、StreamBase等高频中间件来构建量化交易平台。此外一些传统的交易柜台厂商如金仕达、恒生等,也在逐步推出高端量化交易平台。

中国的股市到底该怎么选股啊?

写的太杂了,想了想,一切不以个人交易风格为前提的选股,都没有实际操作意义。

万事开头难,对于炒股来说,这个开头便是:选股这件事。


首先在文章前申明一下,本文的选股方法,并不能直接的提高你的交易胜率,只是从多个角度,去进行选股,最终的交易执行者,应该还是交易者个人。


选股,是交易的第一步。给你一个股票交易账户,一台手机或者电脑,就可以完成一次完整的股市交易。选股是炒股的核心,那么该如何做好选股工作?本文就系统的回答这一问题。工欲善其事,必先利其器,本文的选股方案以及策略,是依托多家财经app所展开的(雪球、东方财富、同花顺)


1 估值选股法


每个上市公司都是有价值的,传统的上市公司一般就是以上市公司的业绩为主,不过随着现在行业的多元化发展,上市公司的估值体系也随之改变了。


市盈率估值法


市盈率为负


也就是说公司业绩出现了亏损,这类股一般危险比较大,一般都是一些问题股。股价一般常年趴着不动,市场关注度很低。不过还有一点值得注意的是,一些周期性的行业在周期底部的时候,也会有业绩亏损的时候,这反倒是介入的好时候。这类公司一般集中在有色行业、石油行业,有色金属这个行业的业绩受商品价格的影响很大。这一点,读者朋友在选股的时候要好好注意一下。



市盈率小于10


这类股一般属于业绩被低估,这类股一般是银行以及钢铁、水泥行业,这些行业特性表现为:重资产,业绩增长稳定,但是业绩增速缓慢一般是10%以下,所以导致无法享受高估值溢价。这类公司的股价走的比较稳定,大涨大跌的可能性比较小




市盈率在10~40之间


这类股,从行业地位上来看属于行业龙头。从行业的划分来看,一般以消费类行业为主,比如:家电行业、白酒行业,这些行业的特性表现为:业绩增长稳定并且增速较高一般是20%以上。这类公司一般走的都比较好,股价有弹性,容易走出大牛股。


市盈率在40以上


这属于高估值的公司,一般这些行业主要集中在芯片、5g等高科技行业。这些行业的风险性比较高,股价容易大涨大跌,新手慎入。


2 股性选股法


人有人性,股有股性。股性的活与死,也是决定股价的一个重要因素。一般决定上市公司股性的主要有两个指标,一为成交额,二为换手率。


1 换手率小于1%,成交额低于5000万,股性死。这类股的流动性很低,散户的进出都不便利。与大盘的关系:联动性很弱,股价走势很难去预判,一般都是一些老庄股,这类股还是要注意去回避。


2 换手率在1%~5%之间,成交额5000万~5亿,股性较为活跃。这类个股的流动性不错,散户较为容易进出,和大盘关系:联动性比较强。


3 换手率在5%~15%之间,成交额5亿~10亿,股性活跃。这类股的流动性很好,散户进出相当便利。与大盘的关系:强于大盘。


4 换手率高于15%,成交额在10亿以上,股性超级活跃。这类股的股性非常好,流动性更是一流。与大盘的关系:主导大盘。


上面的两种选股方式,也是A股当下的主流选股方式。其中市盈率选股法注重上市公司的基本面,更加偏向于中长线持股。而股性选股法更注重的是市场的短期情绪,比较偏向于短期的交易持股。前为里,后为表。读者朋友们,在选股的时候要表里兼顾,这样才能更好的选出自己心仪的股票,获取超额的收益。


文章始发于微信公众号:投基者说,期待您的关注。

竞品分析:同花顺、东方财富、涨乐财富通,找差距找差异。

随着互联网和移动互联网的持续发展,股民炒股从交易所到,电脑前,再到现在的手中炒股。炒股软件也从最开始只有“大智慧”“同花顺”等独角兽,到现在各家券商分别做自己的移动端APP抢占这部分市场。今天分析下“同花顺”“东方财富”“涨乐财富通”这三款炒股APP有哪些共通性,又分别有哪些侧重点。

本文将从以下六个方面分别比较这3家APP的:

1.产品定位

2.主要功能

3.交互设计

4.视觉设计

5.商业模式

一、体验环境

体验产品:同花顺10.10.83vs东方财富7.0vs涨乐财富通4.3.0

设备型号:iPhonese

操作系统:iOS10.2.1

体验时间2017.9.28

二、竞品分析

2.1产品定位

2.1.1用户定位

股票类软件作为偏小众的软件,用户群体较为集中,30-49岁的男性群体占绝大多数。各款软件主要的目标群体也集中这部分群体。

但也通过百度数据也能解读出很多细节:同花顺相比其他两款软件较受年轻人的欢迎;涨乐财富通女性用户的比重比其他两款APP要高出不少,原因可能因为多数女性用户手机内仅使用一款炒股APP,选择了用于交易的券商APP;东方财富更受40-49岁用户的青睐。

对于男性用户饱和的情况下,抓住女性用户的需求是各款产品的增长点。想要成为女性手机中唯一的炒股软件,我认为需要抓住两点:1、分销推荐模式,吸引更多的女性用户的开户券商能在自家产品使用;2、增加一键类功能,降低使用门槛,甚至可以退出精简版APP。

来源:百度指数

2.1.2市场定位

同花顺作为老字号的炒股软件,很多刚开始炒股的人首先要下载同花顺。同花顺的核心在于交易,作为一款老牌交易软件,在交易速度、专业性方面是最大的优势。另一方面,同花顺可登陆多款券商账号进行交易,交易份额大幅领先其他对手。

来源:企鹅数说


东方财富能取得现在的市场份额,很大一部分原因在于其市场定位很大程度的避开了其他巨头公司,东方财富除了功能丰富的交易软件,另外还有主要的产品包括:最大的股票论坛股吧,资讯网站东方财富网,另外东方财富自有的券商也让其在市场份额方面占据了很大优势。

来源:企鹅数说


涨乐财富通作为华泰证券旗下唯一认证的交易APP,绝大多数用户来源于华泰证券的用户。现如今有多家券商退出了自己的APP取消与其它交易软件的合作,无疑是看中了移动互联网这块大蛋糕,推出自家的APP后,很多低频交易者手机唯一一款股票软件选择了券商自家的APP,这是券商希望看到的结局。涨乐财富通除了提供交易、咨询等常见功能外,销售自家券商的丰富的理财产品是最大的特点。

2.1.3用户需求

  1. 专业投资者:职业的证券公司工作人员不在此类。此类投资者主要为炒股经验丰富的全职民间投资者,这部分人群最关心交易的速度,软件专业性,查看资讯,不容易被其他用户的观点左右,会购买所需要的增值产品。
  2. 价值投资者:此类用户交易频次很低,使用股票APP的频次也很低,只会使用APP的交易功能,对其他功能的要求很低。
  3. 趋势投资者:多为炒股时间不充裕的上班族,中线投资会偶尔查看自己的股票,用于股票的时间较少,是一些提醒类、分析类增值产品的主要受众群体。
  4. 小白投资者:初入股市,抱有发财的想法,对各种功能有新鲜感,对增值产品的不理性程度最高。

三、主要功能

3.1产品结构图

3.2差别功能

四、交互设计

4.1大盘行情

作为一款炒股软件,交易功能无疑是最核心的,三款软件对于行情信息都有独立的界面。

同花顺在“沪深”界面可以查看到三大股指的变化以及根据不同指标股票的排名情况,股票排名可以选择展开或折叠;查看股指和板块信息需要在顶部模块进行选择;

涨乐财富通“沪深”界面功能比同花顺稍多,增加了当前股指的走势,在沪深界面中有板块涨幅的排名,股票排名可以选择展开或折叠;不同的是,其它两款软件选择用“更多+>”的方式提示用户查看更多,涨乐财富通仅用“>”icon提示用户。

东方财富在“沪深”界面的功能最多,可以看到三大股指的指数情况,且可以左右滑动查看其它指数的情况;指数下方有类似进度条的功能,用于显示当前两市涨跌家数;在显示常见股票排名情况时,东财选择用tab栏的方式,展示更多的选项;另有特色功能查看两市所有股票的排名,排序方式包括:价格、涨跌幅、涨跌价格,查看所有股票排名时会在屏幕下方显示当前沪指和深指。

4.2自选股

作为一名关注市场的投资者,由于经历有限,会将一段时间内关注的股票放置在自选股中方便实时查看详情,而这个常用的功能,三款产品的功能也不是特别相同。

在自选股菜单中,三款产品都展示了大盘的指数。同花顺默认展示沪指,点击后弹出大盘信息的弹窗,tab栏选择不同指数,左右滑动展示分时图或日K线,点击弹窗外任意一点弹窗收回;东方财富展示沪指和深指,点击后展开有图形和实时信息的下拉菜单,点击收起按钮菜单收起,切换其他界面菜单不收起,菜单中左右滑动将在两指数见切换;涨乐财富通展示沪指深指创指三大指数,,点击后展开有图形和实时信息的下拉菜单,点击收起按钮菜单收起,切换其他界面菜单不收起,菜单中左右滑动将在三指数间切换,点击指数后进入指数的详情界面。

4.3股票详情

股票的详情界面是了解一支股票最直接的界面,也是股民最常用的功能,三款产品的布局都选择了价格数据置顶,下方分时图的方式。

同花顺在分时图中左右滑屏可在分时图和K线之间切换,而东财和涨乐财富通都选择了tab栏切换的方式;在选择指标上,竖版模式下同花顺可在底部选择指标的类型,东财和涨乐财付通会跳出弹窗,横版模式下同花顺和涨乐财富通选择将指标类型至于右侧tab栏,东财仍然是跳出弹窗的方式选择。同花顺直接选择的方式更舒服一些。

在下方的功能tab栏中,同花顺可以左右滑动选择不同的功能,其余两款将功能集中在屏幕中的几个模块中。同花顺此项功能虽然较多,但没有任何提示,功能较隐藏。

涨乐财富通突出自己交易工具的特点,买卖功能均为一级功能。

三款产品都在论坛功能上发力,设置论股的入口,东财由于股吧的存在,无论帖子数量还是质量都占有优势。

五、视觉设计

三款产品的基色都选择了上涨的红色,各种模块也尽量选择轻快的暖色。

APP皮肤的选择方面,同花顺可在首页直接选择切换日间/夜间模式,另外两款软件藏的较深:东财在我的-皮肤设置中调节;涨乐财富通在行情-市场中的菜单栏中可以选择,图标颜色很淡很不容易被注意。另外当东财和涨乐财富通选择黑色主题时,首页等界面背景还是白色,忽明忽暗,同花顺选择模式后则统一。

东财和涨乐财富通在首页均设置了作为背景没有顶部边框的banner图,而同花顺则选择在首页顶部设置功能模块,这使得东财和涨乐财富通在视觉上显得页面更充实饱满。然而同花顺削弱轮播图的效果带来的正面意义是强化了功能模块的视觉占比,用户在功能上的注意力更容易集中,加强了产品的工具化核心。


六、商业模式

关于商业模式,三款产品的定位是从没有交集发展到现在的竞品关系:

涨乐财富通作为券商旗下的交易软件,主要为券商提供移动端服务:交易、网上业务办理、理财基金销售,涨乐财富通背后是资金雄厚的券商,这样一款产品并不需要做业内的创新者,只要跟踪其他竞品的发展,保障产品的稳定性,就能获得超过其他的收益。

东方财富拥有自家的券商渠道,虽然不及华泰等大券商实力雄厚,但只要在产品中发展好用户规模,也能保障其中的利润。东财的资讯也是一大特色,如今财富号发展的如火如荼,利用自身用户强大的ugc能力进军知识付费领域是其他产品不具备的底蕴。

同花顺作为老牌的交易软件在交易领域具有优势,如今的各项增值服务由于巨大的用户量,带来了不错的收益。根据研报发现,同花顺大手笔发展智能炒股领域,如未来有所创新,这将让同花顺在增值服务上的优势再领先一大步。

七、假如我是pm

同花顺:同花顺是目前最大的股票交易软件,有最多的用户,但百度指数却显示搜索指数在东方财富之下,其中原因我想在东财的两大优势:资讯和社交。资讯方面同花顺大有迎头赶上之势,而社交领域则是同花顺实实在在的弱势。百度指数差距的原因,我认为是社交具有强大的用户黏性,而目前同花顺工具化的属性使用频次低于社交领域擅长的东财。所以我认为同花顺发展用户规模,要加强自身产品的社交元素,比如强化社交的入口、增加论坛的功能、加强论股的运营监管等方式。另外从用户占比看,同花顺要加强对女性用户的注意,注重产品功能的直观和简化操作步骤,甚至退出轻简版同花顺。

来源:百度指数


东方财富:东方财富的功能多且使用门槛低,对新用户十分友好。但如此多的功能,是否每个都有必要,比如视频直播?东财应该利用好自己的社交和资讯优势,比如:资讯中选择感兴趣的行业板块,推荐股吧中知名的散户帖子。

涨乐财富通:券商旗下的APP,定位既是一款工具产品,所以核心功能在于交易和行情,首先,能不能先解决掉目前行情滞后两秒钟的问题?依靠强大的券商,是否可以推出有特色的可以给用户实际参考意义的功能,比如实用的诊股、投顾的问答功能。另一方面推出各式特色的增值服务,也很大几率增加券商的影响力。

互联网金融概念午后拉升,同花顺涨超8%

互联网金融概念午后拉升,截至发稿,同花顺、商赢环球涨超8%,久其软件涨超7%,其余个股均有不同程度的拉升。

责编:殷晴妍

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