貝格大數據股票

A. 股票市場的杠桿的什麼

首先你得知道股票杠桿是什麼。股票杠桿是一種新型的融資模式，是因為券商的融資業務無法滿足股民對於資金的需求而出現的。這種模式的發展是在股票市場中，基金持有者和資本需求者通過聯系相結合，並逐步形成的。

目前，一些對股票杠桿的看法主要分為兩派：有人認為股票杠桿擴大交易比例，擴大風險。而且很多股票杠桿平台不安全，也會造成股民的虧損，認為股票杠桿不可行；有人認為股票杠桿是一種可以擴大盈利的好工具。

但我認為這兩種理解是片面的：首先，股票杠桿對可以使一些缺乏資金的人抓住有利的進入時間，迅速擴大利潤；其次，

股票配資可以使從事其他業務的人不會因為他們將資金投入股票市場而延遲業務運營。第三，股票配資要求資助者對賬戶進行風險控制，這提醒股票出資者，股票出資者可以及時制止損失，使他們不會將所有資金投入市場。

但是不正規的股票配資平台帶來的損失也是很多人見識過的，比如虛擬盤。

平台貝格富把股民的資金捲走，有的平台有賬戶出借的問題。很多股票配資平台根本沒法保證股民的資金安全。所以你必須慎重的選一個實盤的股票配資平台。

怎麼選擇股票配資公司，根據經驗，可通過以下幾點來選擇。

1，首先我們一定要選擇一個實盤的配資平台，可以先在平台充值一小部分的資金，先利用這一小部分資金在配資平台上進行交易，然後找平台的客服要一下交割單，再通過正規股票查詢軟體對相關股票數據進行查詢。如果兩個數據能對比上就證明是實盤；如果對比不上則為虛擬盤。不過因為股市當中並非只有我們一人在交易，掛單檢驗的時候最好選擇冷門股票，如此一來查詢的時候誤差才不會太大。

2，看平台是否可以分筆交易：比如當我們持有的一隻股票，想止盈一部分，剩下的繼續持倉觀望或者想滾動做T時，如果平台沒有這個功能，可能會影響我們的收益。

3，看平台是否可以在集合競價掛單：使用配資平台的基本上都是做短線的股民。而我們做短線特別重要的一個時間點就是集合競價，如果我們能在集合競價掛單的話，那就能更早的買入，更好地幫我們把握機會。

最後給大家普及一下什麼是虛擬盤，虛擬盤就是平台不把投資者的交易報單給交易所，而是截留在平台，投資者輸贏跟平台結算，相當於跟平台對賭，這種風險是很大的。

B. 金融行業有哪些領域需要大量運用數據分析具體有哪些職位

前瞻產業研究院《2016-2021年中國大數據金融行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》希望有用。
第1章：大數據金融行業發展概述
1.1 大數據產業發展背景概述
1.1.1 大數據產業的概念
（1）數據產生與集聚層
（2）數據組織與管理層
（3）數據分析與發現層
（4）數據應用與服務層
1.1.2 大數據的生態系統
1.1.3 大數據的商業價值
（1）大數據的商業價值杠桿
（2）大數據創造的商業價值
1.2 大數據產業行業應用情況
1.2.1 大數據產業各個行業應用情況
（1）不同領域潛在價值評估
（2）不同領域投資結構分布
1.2.2 大數據產業金融領域應用情況
1.3 大數據金融概念及其特點
1.3.1 大數據金融基本定義
1.3.2 大數據金融主要特徵
1.4 大數據金融主要發展模式
1.4.1 平台金融發展模式
1.4.2 供應鏈金融發展模式
第2章：大數據金融發展環境分析
2.1 大數據金融行業政策環境分析
2.1.1 行業監管體系概述
2.1.2 行業主要政策分析
2.1.3 政策環境對行業發展影響
2.2 大數據金融行業經濟環境分析
2.2.1 國內經濟走勢分析
（1）國內GDP增速情況
（2）工業生產增速情況
（3）固定資產投資情況
2.2.2 國內金融市場分析
（1）銀行資產負債規模分析
（2）銀行貸款規模分析
（3）銀行風險能力分析
2.2.3 國內經濟發展趨勢
2.2.4 經濟環境對行業發展影響
2.3 大數據金融行業技術環境分析
2.3.1 大數據與雲計算
2.3.2 大數據處理工具
2.3.3 技術環境對行業發展影響
2.4 大數據金融行業社會環境分析
2.4.1 互聯網行業發展現狀
（1）互聯網網民規模分析
（2）互聯網資源規模分析
2.4.2 社交媒體發展現狀
（1）新聞網站
（2）網路視頻
（3）搜索引擎
（4）即時通信
（5）微博客
（6）博客/個人空間
2.4.3 移動設備發展現狀
2.4.4 社會環境對行業發展影響
2.5 大數據金融國際發展分析
2.5.1 銀行大數據全球發展現狀
（1）海外銀行大數據發展分析
（2）銀行大數據建設案例分析
2.5.2 保險大數據全球發展現狀
（1）海外保險大數據發展分析
（2）保險大數據建設案例分析
2.5.3 國外大數據金融發展啟示
第3章：大數據金融創新分析
3.1 大數據金融三大創新支點
3.2 大數據金融基礎設施創新
3.2.1 支付體系建設分析
（1）支付行業用戶規模
（2）支付行業交易規模
（3）支付行業模式分析
（4）支付行業市場規模預測
3.2.2 徵信體系建設分析
（1）徵信機構業務規模分析
（2）徵信機構資料庫建設情況
（3）徵信行業數據端商業模式
（4）大數據徵信發展趨勢分析
3.2.3 資產交易平台分析
（1）資產交易平台發展規模
（2）資產交易平台主要類別
1）銀行系P2P網貸平台
2）民營系P2P網貸平台
3）國資系P2P網貸平台
4）上市公司系P2P網貸平台
5）風投系P2P網貸平台
（3）資產交易平台商業模式
3.2.4 基礎設施創新方向
（1）支付體系介質創新
（2）徵信體系多元發展
（3）交易平台去中介化
3.3 大數據金融平台創新分析
3.3.1 電商平台發展現狀分析
（1）電商平台客戶結構分析
（2）電商市場競爭格局分析
（3）電商領先企業優勢分析
（4）電商行業投資並購分析
3.3.2 社交平台發展現狀分析
（1）社交網路流量統計排名分析
（2）社交網路市場競爭格局分析
（3）社交網路領先企業優勢分析
（4）社交網路平台投資並購分析
3.3.3 信息服務平台發展現狀
（1）門戶網站競爭格局分析
（2）門戶網站投資並購分析
3.3.4 平台建設創新發展方向
（1）用戶積累方式革新
（2）平台個性定製革新
3.4 大數據金融渠道創新升級分析
3.4.1 銀行業渠道互聯網化發展現狀
（1）電子銀行的交易規模
（2）電子銀行的模式分析
3.4.2 保險業渠道互聯網化發展現狀
（1）保險業網銷交易規模
（2）保險業網銷模式分析
3.4.3 證券業渠道互聯網化發展現狀
（1）互聯網證券交易情況
（2）互聯網證券模式分析
3.4.4 渠道創新升級策略分析
（1）渠道定位轉型
（2）實體渠道轉型
第4章：大數據金融具體應用領域
4.1 銀行業大數據金融應用分析
4.1.1 銀行業大數據金融發展歷程
4.1.2 銀行業大數據金融創新模式
（1）風險控制模式創新
（2）產品營銷模式創新
（3）銀行運營模式創新
（4）銀行服務模式創新
4.1.3 銀行業大數據金融應用現狀
4.1.4 銀行業大數據金融經典案例
（1）花旗銀行大數據金融案例分析
（2）中信銀行大數據金融案例分析
（3）浦發銀行大數據金融案例分析
（4）民生銀行大數據金融案例分析
4.1.5 銀行業大數據金融發展潛力
4.1.6 銀行業大數據金融發展前景
4.2 保險業大數據金融應用分析
4.2.1 保險業大數據金融發展歷程
4.2.2 保險業大數據金融創新模式
（1）賠付管理模式創新
（2）業務定價模式創新
（3）險企運營模式創新
（4）產品營銷模式創新
4.2.3 保險業大數據金融發展現狀
4.2.4 保險業大數據金融經典案例
（1）平安保險大數據金融案例分析
（2）泰康人壽大數據金融案例分析
4.2.5 保險業大數據金融發展前景
4.3 證券業大數據金融應用分析
4.3.1 證券業大數據金融發展歷程
4.3.2 證券業大數據金融創新模式
（1）客戶關系管理模式創新
（2）證券監管模式創新
（3）市場預期模式創新
4.3.3 證券業大數據金融發展現狀
4.3.4 證券業大數據金融經典案例
（1）海通證券大數據金融案例分析
（2）國泰君安大數據金融案例分析
（3）中信證券大數據金融案例分析
4.3.5 證券業大數據金融發展前景
4.4 其他領域大數據金融應用情況
4.4.1 信託業大數據金融應用分析
4.4.2 小額貸款領域大數據金融應用分析
4.4.3 擔保業大數據金融應用分析
4.4.4 P2P網貸大數據金融應用分析
第5章：大數據金融領先服務商分析
5.1 國外領先大數據金融服務商
5.1.1 IBM
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
1）利潤分析
2）資產負債分析
3）現金流量分析
（5）企業大數據收入分析
（6）企業競爭策略分析
（7）企業最新發展動向
（8）企業發展優劣勢分析
5.1.2 甲骨文股份有限公司
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
1）利潤分析
2）資產負債分析
3）現金流量分析
（5）企業大數據收入分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
5.1.3 英特爾
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
1）利潤分析
2）資產負債分析
3）現金流量分析
（5）企業大數據收入分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
5.1.4 SAP公司
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業大數據解決方案
（4）企業主營業務分析
1）利潤分析
2）資產負債分析
3）現金流量分析
（5）企業大數據收入分析
（6）企業大數據價值分析
（7）企業最新發展動向
5.1.5 文思海輝技術有限公司
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
1）利潤分析
2）資產負債分析
3）現金流量分析
（5）企業相關案例分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
（8）企業發展優劣勢分析
5.2 國內領先大數據金融服務商
5.2.1 榮之聯
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
1）主要經濟指標
2）運營能力分析
3）盈利能力分析
4）償債能力分析
5）發展能力分析
（5）企業研發能力分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
（8）企業發展優劣勢分析
5.2.2 九次方
（1）企業基本信息概述
（2）企業大數據布局
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
（5）企業大數據解決方案分析
（6）企業發展戰略分析
（7）企業最新發展動向
（8）企業發展優劣勢分析
5.2.3 貝格數據
（1）企業基本信息概述
（2）企業平台資源分析
（3）企業主營業務分析
（4）企業典型案例分析
（5）企業最新發展動向
（6）企業發展優劣勢分析
5.2.4 中國保信
（1）企業基本信息概述
（2）企業組織架構分析
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
（5）企業最新發展動向
5.2.5 Talking Data
（1）企業基本信息概述
（2）企業發展大事記
（3）企業平台資源分析
（4）企業主營業務分析
（5）企業主要客戶分析
（6）企業所獲榮譽介紹
（7）企業最新發展動向
第6章：互聯網企業大數據金融戰略布局分析
6.1 阿里巴巴大數據金融布局分析
6.1.1 企業基本信息概述
6.1.2 企業主營業務分析
（1）企業主營業務類型
（2）企業經營業績分析
（3）企業金融業務分析
6.1.3 企業戰略發展布局
6.1.4 企業基礎資源分析
（1）企業數據資源分析
（2）企業平台資源分析
（3）企業金融資源分析
6.1.5 企業網站流量分析
6.1.6 企業風險管理體系
6.1.7 企業投資並購動向
（1）2014年阿里巴巴投資布局
（2）2015年阿里巴巴投資布局
6.1.8 業務發展優劣勢分析
6.1.9 企業大數據金融業務發展前景
6.2 騰訊公司大數據金融布局分析
6.2.1 企業基本信息概述
6.2.2 企業主營業務分析
（1）企業主營業務類型
（2）企業經營業績分析
（3）企業金融業務分析
6.2.3 企業戰略發展布局
6.2.4 企業基礎資源分析
（1）企業數據資源分析
（2）企業平台資源分析
（3）企業金融資源分析
6.2.5 企業網站流量分析
6.2.6 企業風險管理體系
6.2.7 企業投資並購動向
（1）2014年騰訊公司投資布局
（2）2015年騰訊公司投資布局
6.2.8 業務發展優劣勢分析
6.2.9 企業大數據金融業務發展前景
6.3 網路公司大數據金融布局分析
6.3.1 企業基本信息概述
6.3.2 企業主營業務分析
（1）企業主營業務類型
（2）企業經營業績分析
（3）企業金融業務分析
6.3.3 企業戰略發展布局
6.3.4 企業基礎資源分析
（1）企業數據資源分析
（2）企業平台資源分析
（3）企業金融資源分析
6.3.5 企業網站流量分析
6.3.6 企業風險管理體系
6.3.7 企業投資並購動向
（1）2014年網路公司投資布局
（2）2015年網路公司投資布局
6.3.8 業務發展優劣勢分析
6.3.9 企業大數據金融業務發展前景
6.4 京東商城大數據金融布局分析
6.4.1 企業基本信息概述
6.4.2 企業主營業務分析
（1）企業主營業務類型
（2）企業經營業績分析
（3）企業金融業務分析
6.4.3 企業戰略發展布局
6.4.4 企業基礎資源分析
（1）企業數據資源分析
（2）企業平台資源分析
（3）企業金融資源分析
6.4.5 企業網站流量分析
6.4.6 企業風險管理體系
6.4.7 企業投資並購動向
（1）2014年京東公司投資布局
（2）2015年京東公司投資布局
6.4.8 業務發展優劣勢分析
6.4.9 企業大數據金融業務發展前景
6.5 蘇寧雲商大數據金融布局分析
6.5.1 企業基本信息概述
6.5.2 企業主營業務分析
（1）企業主營業務類型
（2）企業經營業績分析
（3）企業金融業務經營效益
6.5.3 企業戰略發展布局
6.5.4 企業基礎資源分析
（1）企業數據資源分析
（2）企業平台資源分析
（3）企業金融資源分析
6.5.5 企業網站流量分析
6.5.6 企業風險管理體系
6.5.7 企業投資並購動向
6.5.8 業務發展優劣勢分析
6.5.9 企業大數據金融業務發展前景
第7章：金融機構大數據金融戰略布局分析
7.1 銀行大數據金融領先應用機構
7.1.1 建設銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.2 工商銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.3 中國銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.4 農業銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.5 交通銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
（3）企業基礎建設情況
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）業務發展優劣勢分析
7.1.6 招商銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.7 中信銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.1.8 平安銀行大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
（3）企業基礎建設情況
1）企業數據資源分析
2）企業金融資源分析
（4）企業平台建設情況
（5）企業渠道建設情況
（6）企業風險管理情況
（7）企業投資並購動向
（8）業務發展優劣勢分析
7.2 保險大數據金融領先應用機構
7.2.1 中國人壽大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.2.2 中國人保大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.2.3 平安保險大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.2.4 泰康人壽大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.2.5 太平保險大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.2.6 陽光保險大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業主營業務分析
1）企業主營業務類型
2）企業經營業績分析
（3）企業大數據金融布局路徑
（4）企業大數據金融發展模式
（5）企業大數據金融業務優劣勢分析
7.3 證券大數據金融領先應用機構
7.3.1 國金證券大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業基礎資源分析
（3）企業市場預期水平
1）企業大數據金融發展現狀
2）企業大數據金融發展前景
（4）企業經營業績分析
（5）企業營業網點分析
（6）業務發展優劣勢分析
7.3.2 中信證券大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業基礎資源分析
（3）企業市場預期水平
1）企業大數據金融發展現狀
2）企業大數據金融發展前景
（4）企業經營業績分析
（5）企業營業網點分析
（6）業務發展優劣勢分析
7.3.3 國泰君安大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業基礎資源分析
（3）企業市場預期水平
1）企業大數據金融發展現狀
2）企業大數據金融發展前景
（4）企業經營業績分析
（5）企業營業網點分析
（6）業務發展優劣勢分析
7.3.4 海通證券大數據金融布局分析
（1）企業基本信息概述
（2）企業基礎資源分析
（3）企業市場預期水平
1）企業大數據金融發展現狀
2）企業大數據金融發展前景
（4）企業經營業績分析
（5）企業營業網點分析
（6）業務發展優劣勢分析
………………

C. 請問國內好點的股票配=資公司，目前有哪些

中國所有的大型券商，都支持融資融券的，根本不需要額外去找配資的，沒有合法資質，半路狠容易出問題的。

D. 金融物理專業介紹及就業方向

金融物理專業介紹及就業方向

從整體上看，金融行業一直都比較熱門，其職業前景普遍看好，但根據實際就業情況看，兩極分化比較嚴重，據大數據的觀察統計發現，知名院校的金融學碩士，如果導師影響力較大，在校期間注重實踐，同時研究功底比較深厚，剛出校門拿到10萬以上年薪者，不在少數。

就業狀況一覽

近幾年來， 中國金融市場正在走向國際化，對專業性很強的人才需求迫切。金融行業就業人才的需求主要集中在高端市場，例如高校教師和大公司市場研究分析、基金經理、投資經理、證券公司、保險公司、信託投資公司等。

就業方向一覽

無論是本科畢業，還是碩士畢業，金融學專業畢業生總體上的就業方向有經濟分析預測、對外貿易、市場營銷、管理等，如果能獲得一些資格認證，就業面會更廣，就業層次也更高端，待遇也更好，比如特許金融分析師(CFA)、金融風險管理師(FRM)、特許財富管理師(CWM)、基金經理、精算師、證券經紀人、股票分析師等。

九類金融人才的需求：

目前國內金融市場，對金融人才的需求很大，尤其是急缺金融分析師、金融風險管理師、特許財富管理師、基金經理、精算師、副總裁級高管、稽查監管人員、產品開發人員、後台工作人員(在財務、結算、稅務方面有經驗)等九大類人才。

金融分析師(CFA)：在歐美等發達國家和地區，獲得CFA資格幾乎是進入投資領域從業的必要條件，全球至今僅有3.55萬人通過考試，而我國大陸，目前約50人擁有此資格，未來3年對CFA的需求量將超過5000人。

金融風險管理師：金融市場的不斷發展，風險也隨之迸發，在管理層的施壓與外資金融機構競爭的雙重壓力下，國內各金融行業內企業及各大型國企紛紛加強了對金融風險的衡量與管理，提高對金融風險的防範與控制能力。在此情況下，掌握風險管理知識的專業人才受到企業熱捧。作為全球最權威的金融風險管理認證，FRM證書具備基於全球標准客觀度量風險的能力，也成為企業衡量應聘者是否具有強大風險管理能力的標准。不少人因此報考FRM，學習風險管理知識，為了在金融圈中更好發展。

特許財富管理師：5年以上金融機構工作經驗，有良好的經濟學基礎和至少精通兩個投資領域，其要求之高，很少人能通過。

投資管理人才：市場急需大量的投資管理人才，這些投資管理人才主要包括風險投資人才、融資租賃人才、金融業務代表、個人投資顧問等。

稽查監管人員：有能力勝任者，只有在薪水能高於原先30%到40%才願意跳槽。

金融業中，各個崗位需要哪些經驗?哪些技藝呢?職業發展路徑是怎麼樣的呢?

Part 1

銀行

中國銀行人力資源部招聘與用工管理主管竺豐平介紹，銀行針對應屆生的`崗位主要分為兩大類：基礎服務類如客戶服務，以及專業類崗位如金融研究等。畢業生要先做這類基礎專業性儲備，大部分都需要輪崗積累經驗。“銀行的壓力比以往大家想像的要大得多。” 而在中國銀行，大部分的高管都來自一線，“這完全是一個戰略性考慮，總行雖然舒服，但真正要成長到那樣的階段，我們要學會放棄很多東西，並且要付出更多。”

Part 2

信託、證券 基金

信託、證券相對門檻較高，普遍更傾向於有經驗的求職者，但每年也會有一些公司開放一定數量的應屆生招聘名額，例如中融信託，去年招收140個應屆生，崗位集中在前台業務部門的信託經理助理;中後台的風控、法務、產品支持等。

信託人員入行一般都要先從助理做起，然後按照信託經理、高級信託經理的路徑晉升，之後可能做到總監級別並負責業務工作。由於近幾年監管部門對信託公司的管理越來越規范，此前信託公司工作半年到1年就能獲得晉升的情況將逐步得到控制，規范之後，每一級的晉升速度大約為2到3年。證券與其類似。

Part 3

投行

投行類方向的入職門檻非常高。以摩根士丹利為例，目前它們在中國針對 應屆生的招聘主要面向北大、清華、復旦、交大的研究生及以上學歷，並且必須從畢業前一年就開始在摩根士丹利里實習。根據摩根士丹利中國執行董事、人力資源總監白文傑的介紹，這類方向的人才招聘除了基本的專業技能之外，對職業技能和文化維度等也有很高要求，包括溝通能力、團隊合作、項目管理等，另外有國際化 視野也是它們看重的素養之一，“可能在一開始選擇人才的時候不太起作用，但對這個員工能否長期留在企業發展，這方面就顯得非常重要。”

Part 4

基金風投

相對而言，基金風投類的公司則更看重綜合性素質及實際操作的經驗， 因此對應屆生的招聘數量較少。根據君聯資本董事總經理王建慶的介紹，基金風投行業有一個特點，需要非常強的對技術、商業模式、商業邏輯的理解能力和學習能力，因此基金風投公司在招聘應屆生時大多希望求職者在本科期間具有理工科背景。王曉藍也認為，由於行業對於綜合素養要求很高，而培養一個大學畢業生要花費 太多的時間，因此一般一年只招一兩個大學生，而他們的職位發展路徑也同投行一樣。

金融行業的方向具體到崗位，都以初級服務性崗位為主。一般金融畢業生的發展都以此為行業起點。

Part 5

銀行客戶服務

對於畢業生來說，銀行的基礎服務類仍是主要投遞方向，招聘數量每年都在一萬基數以上。工作內容即對個人業務、對公業務的處理，工作強度較大。這個職位門檻較低，絕大部分只需要本科畢業，同時一線城市增量需求減少，更多需求跟隨網點布局下沉。

Part 6

客戶經理

根據澤稷網校金融研究院老師介紹，證券、銀行、信託等機構永遠是銷售崗位的需求量較多，分別對應的職位是券商經紀人、客戶經理、信託經理。這類崗位要求能夠維護客戶關系、建立客戶資源，對溝通及客戶管理能力的要求較高，並有績效考核的壓力。

Part 7

外資行的管理培訓生

外資行的校招項目以管培生為主，職位起點也相對較高。管培生的輪崗周期通常為1年半到2年，他們需要進入銀行各部門的前線業務、核心項目、中後台崗位、職能部門等不同的業務模塊參與實際工作，全面了解業務後再確定定崗方向，這類職位多以國內和國際名校的本科或碩士畢業生為主。

Part 8

證券經紀人

證券業的招聘需求與投資市場的熱度有關，比如股市行情好的時候，證券的招聘需求就會更活躍。證券經紀人也是屬於營銷性質的崗位，主要工作內容是客戶開發和服務、證券投資理財產品及業務的推廣，有傭金比例提成。這個崗位會優先考慮那些拿到從業資格或證券經紀人專項資格的人。

Part 9

證券分析員/金融研究員

主要工作是就證券市場、證券價值及變動趨勢進行分析，向投資者或機構發布研究報告。這類職位要求系統學習過證券分析、金融學等知識的碩士生，最好還了解會計財務、審計知識，且有良好的客戶溝通表達和專業文字能力。而FRM/CFA之類的專業證書會加分不少。

Part 10

風險管理/控制

金融行業即經營風險，風險控制是核心環節。這點在證券業中的表現更明顯，因為券商、基金、期貨等都靠管理風險吃飯。風險管理和證券研究的學歷門檻較高，傾向於金融數學、金融工程、數理統計等專業碩士以上學歷，了解金融衍生品定價理論和模型。由於涉及產品設計、流程管理控制，法律知識也最好有所覆蓋。

Part 11

證券/投資項目管理

主要工作內容是進行項目風險評估分析、立項、盡職調查、方案設計、談判等。王建慶認為做投資需要很強的綜合能力，一般會考慮從MBA里找。“本科有理工科背景或某行業背景的MBA學生是最理想的。”

Part 12

投資銀行業務

整體上投資銀行已經離開了暴利時代，業務上需要找到新的盈利點，以大摩為例，它們的戰略是向資產管理方面轉型。同時這也意味著成本的控制需要加強，投行的薪資可能不如之前。而國內受IPO暫停等影響，投行部門的招人需求會有所降低。這類職位對於應屆生的基本要求是國際化視野及英語溝通能力。

Part 13

互聯網金融崛起 人才缺口大

互聯網金融企業需要的人才一般分為四類：“典型”的傳統金融人才、金融產品的研發人才、互聯網技術人才和互聯網運營推廣人才。

目前行業里急需的三大類人才分別為技術人員、金融人員和運營人員。

如果你是技術黨，最好要懂得PC端研發、移動端研發、產品研發等;

如果你是金融派最好懂得金融產品設計，懂得金融建模、風控，最好還要知道如何進行大數據分析。當然對於一些開展線下業務的平台而言，具有當地人脈和有經驗的客戶經理也是急缺的;

如果你是運營狗，那麼除了懂得熱點跟風外，還要對金融略懂一二，也要深諳互聯網傳播之道，類似於雷軍、雕爺這種會玩概念會包裝的人，能夠成功吸引眼球的人。

薪酬水平：

金融學專業畢業的研究生在薪酬收入方面差距比較大，這跟學校、導師的知名度與影響力，以及自身的能力塑造、實踐經驗緊密關聯。其中，融資和資本運作、咨詢服務方面，發展前景更廣一些，而且收入也頗豐。月薪少則6000元，多則30000元。如果能進入跨國投行或者埃森哲、麥肯錫等跨國咨詢公司，年薪則大多在20萬左右，還有其他福利。

金融專業應屆就業率指數：

金融學專業畢業生中，95%的學生在畢業之前或剛剛畢業時找到工作，4%的學生在畢業1年以後實現就業。按照10分制進行計算，該專業的應屆就業率指數為9.60，與其他專業相比，應屆就業率指數屬於中等偏上。

金融從業行業掃描

金融專業的學生就業主要集中在金融系統 、咨詢行業、證券業、財會、投資銀行、媒體、公共決策或研究部門等，當然也有自主創業者，或者在其他行業從業的。

金融系統方面主要是銀行與資產管理公司，各大銀行每年都會提供一定數量的就業崗位，主要分布情況如下：

1、中央銀行：中國人民銀行

2、銀行業監管機構：中國銀行業監管管理委員會

3、國家政策性銀行：國家開發銀行、中國進出口銀行、中國農業發展銀行

4、四大商業銀行：中國工商銀行、中國農業銀行、中國銀行、中國建設銀行

5、股份制商業銀行：交通銀行、深圳發展銀行、招商銀行、中國民生銀行、上海浦東發展銀行、華夏銀行、中信銀行、興業銀行、中國光大銀行、廣東發展銀行、渤海銀行

6、城市商業銀行：基本上各城市都有自己的城市商業銀行

7、農村商業銀行、農村合作銀行、農村信用社

8、部分外資銀行在華機構，如花旗等。

咨詢行業主要是管理咨詢、營銷咨詢、IT咨詢等咨詢機構及投資銀行等，包括跨國大型咨詢公司如畢博、埃森哲、麥肯錫、波士頓、貝恩、凱捷、羅蘭、貝格、科爾尼、摩立特、德勤、博思、普華永道等，本土知名咨詢公司如北大縱橫、和君創業、新華信、遠卓、漢普、華夏基石、佐佑等。

證券業主要是各類證券公司，如國泰君安、華夏證券、招商證券、國信證券、海通證券、光大證券、華泰證券等。

媒體也是一個不錯的行業，一般而言，對經濟學類學生而言可資選擇的媒體空間還是比較大的，主要集中在財經媒體中，比如證券時報、金融時報、中國證券報、上海證券報、21世紀經濟報道、經濟觀察報、中國經營報、財經時報、工商時報、經濟參考報、中國財經報、中國經濟時報、第一財經日報等。

其他諸如一些研究所、政府部門分布了一些經濟學專業畢業的碩士生，比如社保基金管理中心(或社保局，通常為保險方向)、財政、審計、海關部門等;高等院校金融財政專業教師;研究機構研究人員;上市(或欲上市)股份公司證券部、財務部、證券事務代表、董事會秘書處等。

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E. 中國有哪些金融大數據公司

中科院附屬《互聯網周刊》發布了2021年金融大數據30強榜單，並評選出今年以來在金融大數據方面取得突出進展的代表性企業。隨著大數據和人工智慧技術在金融領域的創新與實踐，融匯金科上榜了！《互聯網周刊》創刊於1998年，是中國互聯網和it行業最成功的主流商業雜志之一。早在幾年前，《互聯網周刊》就開始在互聯網行業發布各類榜單，在業內具有很高的權威性。此次入選榜單，無疑是對榮輝金科強大的研發能力和行業領先的金融科技布局的肯定。

中國金融服務業大數據分析服務市場總收入1093億元，其中金融風險管理收入323億元，客戶生命周期管理收入770億元，後者包括吸引新客戶和現有客戶管理。預計2019年至2024年，大數據分析服務市場將繼續保持快速增長，2024年將達到2524億元人民幣，年復合增長率為18.2%。准確、客觀、中立的大數據分析結果是客戶尋求大數據分析服務的關鍵要素。獨立服務商可以更准確地識別客戶需求，避免利益沖突，保持客觀性和中立性，更好地服務客戶。2014年至2019年，金融服務業獨立大數據分析服務提供商的市場份額將從2.3%提高到9.7%，預計2024年將進一步提高到16.8%。

F. 有人知道股票杠桿是怎麼回事嗎在哪可以辦理

首先你得知道股票杠桿是什麼。股票杠桿是一種新型的融資模式，是因為券商的融資業務無法滿足股民對於資金的需求而出現的。這種模式的發展是在股票市場中，基金持有者和資本需求者通過聯系相結合，並逐步形成的。

目前，一些對股票杠桿的看法主要分為兩派：有人認為股票杠桿擴大交易比例，擴大風險。而且很多股票杠桿平台不安全，也會造成股民的虧損，認為股票杠桿不可行；有人認為股票杠桿是一種可以擴大盈利的好工具。

但我認為這兩種理解是片面的：首先，股票杠桿對可以使一些缺乏資金的人抓住有利的進入時間，迅速擴大利潤；其次，股票配資可以使從事其他業務的人不會因為他們將資金投入股票市場而延遲業務運營。第三，股票配資要求資助者對賬戶進行風險控制，這提醒股票出資者，股票出資者可以及時制止損失，使他們不會將所有資金投入市場。

但是不正規的股票配資平台帶來的損失也是很多人見識過的，比如虛擬盤。

平台貝格富把股民的資金捲走，有的平台有賬戶出借的問題。很多股票配資平台根本沒法保證股民的資金安全。所以你必須慎重的選一個實盤的股票配資平台。

怎麼選擇股票配資公司，根據經驗，可通過以下幾點來選擇。

1，首先我們一定要選擇一個實盤的配資平台，可以先在平台充值一小部分的資金，先利用這一小部分資金在配資平台上進行交易，然後找平台的客服要一下交割單，再通過正規股票查詢軟體對相關股票數據進行查詢。如果兩個數據能對比上就證明是實盤；如果對比不上則為虛擬盤。不過因為股市當中並非只有我們一人在交易，掛單檢驗的時候最好選擇冷門股票，如此一來查詢的時候誤差才不會太大。

2， 看平台是否可以分筆交易：比如當我們持有的一隻股票，想止盈一部分，剩下的繼續持倉觀望或者想滾動做T時，如果平台沒有這個功能，可能會影響我們的收益。

3， 看平台是否可以在集合競價掛單：使用配資平台的基本上都是做短線的股民。而我們做短線特別重要的一個時間點就是集合競價，如果我們能在集合競價掛單的話，那就能更早的買入，更好地幫我們把握機會。

最後給大家普及一下什麼是虛擬盤，虛擬盤就是平台不把投資者的交易報單給交易所，而是截留在平台，投資者輸贏跟平台結算，相當於跟平台對賭，這種風險是很大的。

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G. 中國有哪些金融大數據公司你知道哪些

金融大數據公司有很多，因為監管部門有牽頭組織的，然後還有這些互聯網平台他們自己成立的，還有那些專門為企業服務的那麼不同的類型，當然就有不同的機構了呀。像我們非常熟知的京東金融螞蟻金服，他就是互聯網電商平台旗下的金融科技公司。

電商平台給的比較明顯的螞蟻金服，我們京東金融我們平常使用的這個京東白條都價格範圍，還有網路的度小滿金融，它本身也是互聯網巨頭牽頭的這個金融大數據公司。本身也肩負著投資的這個平台功能，因為他們也可以叫做互聯網金融平台，大數據是他們自己的金融平台，是對我們的兩者並不沖突。

H. 經傳股票軟體很好用嗎

經傳軟體還是不錯的，特別是對於大盤的分析還是比較準的，至少讓我們知道什麼時候可以去做股票，什麼時候不能做股票，而且軟體里的捕撈季節來判斷短線買賣還是相當不錯的，經傳軟體是廣州經傳多贏投資咨詢有限公司開發的面向投資者的股票軟體，包括股票客戶端、基金客戶端、移動終端、B端、Hunter系列功能插件等產品線，旨在幫助投資者建立自己的投資模式。
公司總部設在廣州，在江蘇、青島、長沙、鄭州設立了分公司，擁有100多名專業持牌投資顧問和300多人的持牌服務團隊。與滬深交易所、柏格數據、恆生聚源、華南理工大學經濟貿易學院等國內知名金融機構和高校建立了緊密合作關系，也是珠三角首家獲得滬深交易所授權的信息發布商。
軟體有電腦版（需付費）
手機版，屬於電腦版贈品（支持 JAVA、IOS、塞班、Android 平台）。
拓展資料
經傳炒股軟體App是一款專為愛好股票的朋友傾力打造的炒股行情分析軟體，該軟體用最具實戰的專業水平為廣大機構用戶、專業投資者、和廣大的中小投資者個人投資者提供全面、及時、准確、專業的財經資訊服務，證券咨詢與顧問服務，綜合金融解決方案等。為順應中高端投資者日益增長的多層次財富增值和自身知識增長需求，公司致力於用真心與真誠，將專業實戰繼續深耕，讓越來越多的投資者享受財富增值，和投資者自身理財知識亦與日俱增的雙豐收，來建立證券實戰研發中心。
互聯網金融時代，經傳軟體提供多行情數據，包括：股票（滬深A股）、基金、股指期貨、全球指數等，滿足了在金融界中不同證券類的投資者們的需求。
軟體版本：經傳股事匯 6.04.07