企业股票

摘要： 随着现代经济各行各业的发展,金融衍生品与工程技术相关的体系构建与生态已经实现了迅猛的增长.原本的股票挂钩型金融产品是比较原始的,产品结构也较为单调,现在挂钩标呈现出复杂多样的状态,对人们的金融理财认知产生了巨大的影响.文章将针对互联网金融类企业股票挂钩型产品进行特点与特征的分析,也针对这一类金融产品设计进行简要阐述,希望能够为相关人员的工作提供有效参考.

摘要： 随着现代经济各行各业的发展,金融衍生品与工程技术相关的体系构建与生态已经实现了迅猛的增长.原本的股票挂钩型金融产品是比较原始的,产品结构也较为单调,现在挂钩标呈现出复杂多样的状态,对人们的金融理财认知产生了巨大的影响.文章将针对互联网金融类企业股票挂钩型产品进行特点与特征的分析,也针对这一类金融产品设计进行简要阐述,希望能够为相关人员的工作提供有效参考.

摘要： 今年,优步(Uber Technologies),Lyft等高科技公司的早期投资者和雇员收获了双重回报:一是一波上市热潮将数十亿美元送进了他们的腰包,另一个则是税法里的一个独特条款使得这些巨款里面有一部分能享受免税。该条款是有关“合格小企业股票”(简称QSBS)的相关规定。

摘要： 上海证券交易所6月15日晚发布《试点创新企业股票或存托凭证上市交易实施办法》等8项规则，这意味着备受关注的创新企业境内上市交易配套业务规则正式“落地”。

摘要： 40年前，风起南方，广东吹响了改革开放的时代号角。岭南热土孕育出“敢为人先”的改革气魄和“海纳百川”的开放包容，广东人乘风气之先，以“排头兵”的姿态冲在前沿，创造了数不清的“率先”：率先引进外资，率先价格“闯关”，率先取消粮票，率先成立经济特区，率先建立第一个出口加工区，率先发行第一张股份制企业股票……

摘要： 时至年末,基金全年收益也成为投资者关注的重点。中银基金把握住了今年的上涨机会,旗下绝大部分权益类产品今年以来均为正收益,其中15只涨幅超过10%。Wind数据显示,截至11月30日,混合型基金中,中银行业优选今年以来收益率达29.29%,在2700多只同类产品中高居前5%;中银动态策略基金涨幅达24.03%,跻身行业前10%。股票型基金收益同样颇丰。中银基金认为,未来一段时间内,A股市场的结构性机会值得期待,

摘要： 据了解，建信龙头企业股票基金12月25日正式发行，该基金聚焦沪港深市场中具有成长性和价值J性的龙头企业上市公司。

摘要： 多年以来,不良资产高比率一直是困扰国有商业银行进一步发展的瓶颈,影响着银行功能的正常发挥,威胁着整个金融体系的安全。为此,降低不良资产比率、提高资产质量成为国有商业银行永恒的主题。

摘要： 同国外已经相对丰富的研究理论与实践经验相比,我国的股票市场未来还有很长的路需要走。股票投资理念是一种思维范式,包括投资者自身的主观构成与股票市场客观规律这两个方面。投资理念最终目的都是为了收益,借助的手段就是投资者在股票市场发展规律的基础之上进行主观分析,形成一种心理预测。虽然理念在一定程度具备独立的特性,但是其在实践中的摸索前进都离不开市场规律的规制,我们需要对股票市场投资理念的演变过程进行研究。

摘要： 自2005年起,通过京都议定书确定的清洁发展机制(Clean Development Mechanism,CDM)中国碳交易取得了较大发展.本文试图开展一个新的研究视角,基于上市公司角度分析中国已开展的碳交易—CDM项目交易的有效性.将衡量碳交易有效性的标准设定为能够使企业股票产生价值溢价,以中国迅速发展的A股市场为研究对象、运用事件分析研究方法检验碳交易对中国上市公司股市表现的影响.研究结果表明:上市公司发布CDM项目获得注册公告当日能给上市公司股票带来显著为正的异常收益率,但是公告日前后股票的异常收益率没有持续上升或下降的明显规律;对整个事件窗以及事件发生后15个交易日检验都显示上市公司发布CDM项目注册公告没有使股票存在显著为正的累计异常收益率;对沪市和深市子样本组做对比检验发现,沪市和深市在公司发布CDM项目获得注册公告当日的反应存在较大差别,沪市具有显著为正的异常收益率,而深市异常收益率则不显著.最后,基于以上研究结果对如何建立中国的碳交易体系以及改善目前中国股市对碳交易的异常表现提出了政策建议.

摘要： 在选择股票公文包时，取得包含知识资产关联指标在内的多个企业评价指标关联数据(步骤S1～S6)，采用取得了的企业评价指标关联数据进行分析，作成与给定的至少一个指标对应的企业排序(步骤S7～S13及S19)，根据作成了的企业排序来选择给定数的企业(步骤S14)，对选择了的各企业选定投资比率(步骤S15)，基于所获得的投资比率的分配结果，作成、输出跟选择了的企业对应的股票公文包(步骤S16，S17)。由此提供一种采用包含知识资产关联指标在内的企业评价指标对企业综合性地进行评价，基于评价结果，自动地选择更优选的股票公文包的装置。

摘要： 本发明提供一种基于关联企业网络的股票权威性评价方法，包括如下步骤：S101、基于社会化媒体确定每个企业的关联企业列表；S102、计算每个企业与其关联企业列表中的每家企业的股价相关系数S103、计算每个企业的平均股价相关系数S104、如果大于一定阈值，则执行步骤S105；否则执行步骤S108；S105、计算网络中每一企业与网络中剩余的包含有关联和无关联的每一家企业的股价相关系数，称为无差别相关系数S106、计算每个企业的平均无差别相关系数S107、如果则输出企业存在股票联动性；S108、基于所述构建的关联企业网络计算各企业的股票权威性；S109、可视化显示。

摘要： 本发明公开了一种基于企业网络的股票联动性权威性评价方法，基于社会化媒体特性，获取新闻共同曝光度与微博相互关注度，根据新闻共同曝光度与微博相互关注度确定关联企业，基于关联企业构建企业网络，以计算企业网络中各企业的股票权威性。本发明具有以下优点：利用社会化媒体网络，更全面地分析股票权威性，帮助市场更好地作出投资策略。

摘要： 本发明公开了一种基于企业网络的股票联动性评价方法，基于社会化媒体特性，获取新闻共同曝光度与微博相互关注度，根据新闻共同曝光度与微博相互关注度确定关联企业，以计算每个企业与其关联企业列表中的每家企业的股价相关系数，基于计算的相关系数确定股票的联动性。本发明具有以下优点：利用社会化媒体网络，更全面地分析股票联动性，帮助市场更好地作出投资策略。

摘要： 本发明提供了一种能够展示企业资讯的股票信息交互平台及交互方法，该交互平台包括：数据接收模块、云端服务器、数据发布模块、电子交易模块、通讯交互模块、企业信息宣传模块及流量统计模块；该交互方法包括企业端将企业资讯信息发送到云端服务器；云端服务器将储存后的企业资讯信息处理为用户端所需的股票数据信息；数据发布模块将处理后股票数据信息进行发布；用户端根据需求检索股票数据信息并进行浏览，同时与企业端实现交互。本发明提供的股票信息交互平台能够全面展示企业资讯信息，使用户降低了用户股票投资的风险，该平台还实现了企业与用户的之间的实时通讯，并为企业提供了市场交易平台，为企业提供了盈利平台，具有双赢效果。

摘要： 本系统提供了一个供各类企业资源在互联网上优化组合的平台。企业能在该系统平台上通过各种系统的电子数据处理，对企业的产品、技术、原料、人才、市场以及资本全面分析计算，将全球企业的优势资源重组优化，最终使企业成为规范化的可上市的股份制公司。同时本系统通过上市咨询，网上股权期权分配，网上财务报表处理，网上股票推荐认股等步骤，结合多个辅助系统为企业达到成功上市的目的。

摘要： 本发明提出了一种股票价格的预测方法、股票价格的预测装置和存储介质，股票价格的预测方法包括：获取与目标股票相关的新闻信息；对新闻信息进行结构化处理，得到结构化新闻信息；将结构化新闻信息输入编码模型，生成信息编码；将信息编码输入预测模型，生成预测结果。本发明提供的股票价格的预测方法，通过将与目标股票相关的新闻信息进行结构化处理，得到结构化新闻信息，从而可以去除新闻信息中的无价值信息，保留有价值信息，通过预测模型，根据结构化新闻信息的信息编码实现股票价格的预测。实现了根据新闻信息对目标股票的价格进行预测的完整过程，并且通过对新闻信息的结构化处理，提高了预测结果的准确性。

摘要： 本发明公开了一种利用股票历史K线数据的相似性进行股票价格预测的方法，涉及有价证券投资信息处理领域，其包括以下步骤：步骤S1.预处理股票历史K线数据；步骤S2.计算所有股票之间的相似度，针对目标股票选出与其相似度最高的若干个股票作为相似股票；步骤S3.利用相似股票的历史K线数据进行训练得到模型；步骤S4.利用模型预测目标股票未来若干天的价格。

摘要： 本发明披露了一种股票交易系统、方法以及股票交易操作平台系统，包括实盘交易模型组件以及若干交易模型，所述交易模型包括时间控制组件、选股范围组件、市场条件组件、仓位分配组件、若干买入模型组件和若干卖出模型组件；所述时间控制组件，包括交易时段变量；所述选股范围组件，包括至少一组标签组，每一标签组对应一组以上股票信息；所述市场条件组件，包括市场趋势变量；所述仓位分配组件，包括仓位限制变量；每一所述买入模型组件，包括一组以上买入策略变量配置组件；每一所述卖出模型组件，包括一组以上卖出策略变量配置组件。是一种模块化、可组装的股票量化交易系统，便于用户快速构建策略、调整策略的股票交易系统。

摘要： 本发明提供一种基于高送转股票预测的集成模型的股票预测方法，包括步骤：S1：建立高送转股票预测的集成模型；S2：确定个体分类器；S3：利用差分进化算法对个体分类器的参数进行优化；S4：对数据进行预处理，对数据进行因子筛选和因子合成；S5：利用数据集对个体分类器进行训练；S6：利用训练后的个体分类器对数据集进行预测；S7：采用线性模型作为元学习器，利用新的训练集对线性模型进行训练；S8：利用训练后的个体分类器进行预测获得初步预测结果；再将初步预测结果输入训练后的线性模型获得最终预测结果。本发明是一种基于高送转股票预测的集成模型的股票预测方法，集成模型得到更好的训练，进一步确保投资的安全性。