纽约股票交易所

摘要： 在2008年金融危机之前,已有学者认为卖空者是理性投资者的代表,但鲜有直接证据表明卖空者根据信息优势择券。本论文运用美国纽约股票交易所的非公开数据,探索了卖空方的信息优势及其对股票定价效率提升做出的贡献,在一定程度上从定量的角度弥补了这一空缺。

摘要： 巴菲特（编者注：还包括巴菲特的至交比尔·盖茨）高调抨击加密货币，成为其2018股东大会的亮点。而几乎就在同时，纽约股票交易所的母公司美国洲际交易所声称，正在研究如何构建比特币平台；高盛公司宣布即将开启比特币业务；美国第二大交易所纳斯达克的加密货币交易平台，已紧锣密鼓准备开张了。

摘要： 1987年10月19日这一天，是金融界及实业界的噩梦。全球股市惊人下落，纽约股票交易所道-琼斯工业股票平均指数骤跌508点，价值超过6亿美元的股票被抛售，震荡波及东京和伦敦。一个中国年轻人观望了这场西方现代工业文明的混乱，他就是王波明。

摘要： 几个世纪以来,咖啡一直在变得越来越流行。根据国际咖啡组织（ICO）的统计,咖啡是世界上交易量最大的热带农产品。全球大约有70个国家生产咖啡,2010年,在全球盛产咖啡的52个国家里,咖啡产业提供了2600万个就业岗位和价值154亿美元的出口量。

摘要： 阿里的上市之路堪称艰难。经历几番折腾．阿里最终放弃香港市场，选择了赴美上市，并于今年9月19日晚间顺利在纽约股票交易所挂牌交易。阿里身价暴增已经属于意料之内的事情。截至最新收盘，阿里的股价达到93．89美元，市值高达2314．39亿美元，顺利超越Facebook成为仅次于谷歌的第二大互联网公司。

摘要： 阿里市值2314亿美元成第二大互联网公司9月20日凌晨消息，阿里巴巴集团19日正式在纽约股票交易所挂牌交易。IPO价格为68美元，首日大幅上涨38．07％收于93．89美元，市值为2314亿美元，超越Facebook成为仅次于谷歌的第二大互联网公司。

摘要： 正金鸡胶囊要重新找回第一品牌的光荣中央电视台广告部的一句"相信品牌的力量"给中国企业家好好地上了一课。这一标志性的思想定位唤醒了中国企业,单一的产品营销开始有意识地向品牌化营销倾斜。AOBO广西灵峰药业有限公司的金鸡牌金鸡胶囊,也想抓住这个珍贵的契机,在中国市场

摘要： 2012年7月30日，英格兰足球超级联赛俱乐部曼彻斯特联队向美国证交会递交了上市申请。其计划在首次公开募股（IPO）中最高融资1．67亿美元。据文件，曼联计划通过IP0发售1670万股A类股，目标股价范围为16美元至20美元。其股票将在纽约股票交易所上市，交易代码为MANU。至此，一直以来炒得沸沸扬扬的曼联上市风波似乎要告一段落了。然而，风波并未就此平息。就在曼联递交上市申请的同时，全世界的曼联死忠球迷开始对曼联俱乐部老板格雷泽抗议，表达他们反对格雷泽通过榨取曼联资本来偿还格雷泽家族的巨额债务。而这个美国大亨更是一度被曼联球迷讽刺为“犹大”，以表达他们对这个球队老板的强烈不满。

摘要： 中国股市二十年，也是摸着石头过河，最具特色的一块“石头”就是股权分置，而这个中国特色的制度创新却至今无人申报发明权!当年交易所的筹建方案是全流通的，《证券法》也没有关于股权分置的法律界定。邓小平先生接见纽约股票交易所总经理时赠送的那张股票是全流通的小飞乐。由此推论，股权分置并不是早期股市开拓者在理论上非常明确的制、度创新，那么这个制度创新是如何诞生的呢？

摘要： 本文基于Granger因果关系检验模型对中石油在上海股票交易所和纽约股票交易所股价的联动性进行了实证研究。检验结果表明，中石油股票价格收益率在这两个市场存在双向的联动性，两个市场存在相互引导的作用机制，并不存在所谓“定价权”归属的问题。

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： 本发明涉及一种信息计算系统。一种证券交易所的股票投资资金的股票买/卖结果显示系统包括一配备了相应软件的处理单元，并通过电缆连接于文本及图像信息显示单元以及数据输入单元，文本及图像信息显示单元设计为一屏幕或一攀升线(creeping line)，处理单元的功能有通过输入单元接收数据以及存储数据库信息，该信息包括关于证券交易股盘(tenders)中每份股票投资资金配额的股票数量，结算帐户上的余量，商业帐户上的货币余额，以及每笔所述资金的所有权中的证券量等信息，处理单元的功能还有通过特定的软件计算实时的股票价值，并且在屏幕或者攀升线上表达每笔股票投资资金的股票数字等同价值，表达方式为，形成资金所有权的证券量与其估算价格加上相应的股票投资资金的商业以及结算帐户上的货币余额的乘积之和，除以该资金的股票量，所得到的股票行市指数。

摘要： 本发明公开了一种优化股票交易的交易管理系统及方法，包括管理模块，所述管理模块的输出端连接有选股模块和交易模块，且选股模块的输入端连接有信息搜索模块，所述管理模块的输出端还连接有资金控制模块；价格填写模块，其连接在所述交易模块的输出端，所述价格填写模块的输出端连接有自定义模块和数据预设模块，信息提交模块，其连接在所述自定义模块和数据预设模块的输出端。本发明通过选股模块的交易偏好分析模块能够对个人账户中已经交易的股票类型进行分析，从而可根据用户交易股票的类型而进行股票推荐，并通过股票推荐模块进行推送，同时走势分析模块可对股票走势进行分析，使用户可快速获取推荐股票的详细信息。

摘要： 本发明公开了一种基于ATGO的股票交易平台及交易算法，涉及股票交易技术领域。本发明包括智能算法交易平台ATGO、特色数据平台X‑DATA、算法总线框架、数据处理平台和策略低码开发平台；智能算法交易平台ATGO包括算法平台、卡方算法模块；股票交易平台还包括行情数据服务模块、交易场景模块、可视化策略研发平台、交易服务模块、风控服务模块、策略交易执行模块、业务管理模块、报盘转换模块和特色绩效分析模块。本发明通过搭建智能投资交易平台，利用智能算法总线嵌入卡方顶尖算法满足个人投资者的个性化开发需求，二次开发敏捷灵动，内嵌低码开发平台，避免股票交易平台同质化严重、实现个性化差异竞争，降低投资者股票投资风险。

摘要： 本发明公开了一种股票交易过程中的实时算法交易系统及方法，涉及股票交易技术领域。本发明包括如下步骤：交易服务器将用户输入的股票标识发送至股票风险模型；风险模型输出股票熵风险值由交易服务器连同股票买入标识发送给用户；交易服务器计算最低风险股票与用户选择股票的竞争比；将竞争比连同最低风险股票的买入标识发送给用户；交易控制单元接收用户输入的股票买入请求和股票买入标识，并发送给交易服务器。本发明通过交易控制单元接收用户输入的股票买入预请求，将该股票买入预请求发送给交易服务器，交易服务器判断用户所选股票的风险值，并通过交易服务器连同股票买入标识发送给用户，增加用户的股票购买兴趣，提高用户的股票收益。

摘要： 本发明公开一种实现股票交易持仓和交易记录共享的方法及系统，其方法包括：被授权端收到授权端发送的授权指令，被授权端判断是否接受该收到的授权指令，判断出接受该收到的授权指令时，可在被授权端软件程序界面查看授权端的持仓或交易记录，从而达到实现可实时分享账户持仓、交易记录且不将账号、密码外泄的需求。

摘要： 本项发明是通过经济学理论分析与财务数据计算，确定上市公司股权分置状态的两类股票的相对利益调整参数TX，依据确定的调整系数TX采用“非流通股单方面比例缩股”或“社会流通股单方面比例扩股(拆细)”或“非流通股向流通股比例送股”的技术处理手段，改造“股权分置”的两类股票，使得原来泾渭分明的两类股票合并统一为同一种股票，实现在交易所计算机交易系统中同一交易结算系统下的全可流通状态，全部股份可以同在沪深股市上挂牌交易。解决中国股市诸多上市公司“股权分置”结构性缺陷的发明。

摘要： 本发明提供了一种基于随机控制的股票交易时刻判断方法及装置，方法包括：根据预设的报酬函数和获得的折现因子构建汉密尔顿函数的目标方程并根据汉密尔顿函数的目标方程获取所有停时策略的集合；通过停时策略的集合构建常微分方程并使用常微分方程模拟股票交易过程获得持有资金成本函数；根据持有资金成本函数对汉密尔顿函数进行解析获得股票交易时刻。本申请通过对日内连续股价数据进行数据构造，利用随机控制中的优化控制方法，直接通过价格波动对未来趋势进行预测，找出最优买卖时刻，对股票进行择时交易，实现了规避日内连续股价构造过程中对价格信息的损失，并在股票市场越来越有效的情况下补足现有方法对强有效市场假设的不适应的功能。

摘要： 本申请实施例提供了一种股票交易方法及装置，涉及互联网领域，以解决相关技术中在交易股票过程中切换股票交易模式的操作繁琐的问题。所述股票交易方法包括：响应于用户针对目标股票界面的第一操作，显示与目标股票对应的第一操作界面；响应于用户针对第一操作界面的第二操作，将所述第一操作界面切换为与目标股票对应的第二操作界面，以显示所述第二操作界面；响应于用户针对第二操作界面的第三操作，在所述第二操作界面内进行目标股票交易；其中，所述第一操作界面对应于所述目标股票在第一交易模式下的界面，所述第二操作界面对应于所述目标股票在第二交易模式下的界面。

摘要： 本发明涉及深度强化学习和金融量化交易领域，为基于强化学习算法与时间序列模型的股票交易方法及系统，其方法包括步骤：数据预处理，对收集的股票数据按类别进行整理，过滤错误数据、重复数据，数据归一化，预处理完成后得到得到股票数据集；建立时间序列模型预测股票价格，对股票基础价格数据集进行划分，建立并训练可用于股票基础价格数据的时间序列GRU模型，输出股票预测价格；股票交易强化学习模型输出决策，应用PPO算法训练智能体得到应用于股票交易的强化学习模型以输出股票交易的行动决策。本发明可以充分挖掘潜藏于股票基础数据中的信息，在股票交易环境中作出合理交易决策，为现实股票交易相关人员提供参考。