賺錢機器股票

Ⅰ 我想問一下那些股票是嬰兒股本巨人品牌的賺錢機器

這話是林園說的吧，推薦：茅台酒、五糧液、新興鑄管、馬應龍、瑞貝卡、上海機場

Ⅱ 巴菲特為何買蘋果股票

據國外媒體報道，股神沃倫巴菲特去年開始大量買入蘋果股票，持股數量在今年二季度結束時已超過了1.3億股。最新公布的文件顯示，巴菲特三季度又增持了390萬股的蘋果股票，所持蘋果股票已超過了1.34億股，目前市值高達232億美元。

巴菲特領導的伯克希爾哈撒韋公司11月14日向美國證券交易委員會提交的文件顯示，在截至9月30日的今年三季度，伯克希爾哈撒韋公司增持了390萬股的蘋果公司股票。

此前公布的文件顯示，今年二季度結束時，伯克希爾哈撒韋公司持有的蘋果公司股票為1.302億股，三季度增持390萬股後，就意味著其持有的蘋果公司股票已達到了1.341億股。

周二美國股市收盤時，蘋果股價為173.08美元，按這一價格計算，伯克希爾哈撒韋公司持有的1.341億股蘋果股票，目前市值高達232億美元。

雖然巴菲特現在持有1.341億股的蘋果股票，但多年前他曾說過他不碰科技股，買入蘋果股票也是去年才開始的事。

去年一季度，伯克希爾哈撒韋公司首次買入蘋果公司股票，當時買入了980萬股，平均買入價為109美元。在2016年年底，巴菲特開始大舉增持蘋果股票，年底時增加到了6120萬股。而在今年2月份，巴菲特在接受采訪時又透露，其持有的蘋果股票在年初蘋果發布2017財年第一季度的財報之前已經翻番，超過了1.3億股。

雖然目前還不清楚巴菲特三季度增持蘋果股票的具體時間，但其買入價比此前要高得多。從7月份到9月份的三季度，蘋果股價最低是7月3日的143.5美元，最高則是9月1日的164.05美元。從2016年年初到2017年1月31日蘋果發布2017財年第一季度財報這一段時間，蘋果股價最高時僅有121.35美元，而今年三季度的最低價，也比此前巴菲特買人蘋果股票時的最高價高出了22.15美元。

由於巴菲特在三季度就已經增持了390萬股的蘋果股票，在11月16日蘋果派發股息時，其分到的也會更多。在11月2日發布的2017財年第四季度財報中，蘋果董事會公布的派息計劃是每股0.63美元，派息的對象是11月13日收盤前持有蘋果普通股股票的股東，具體的派發時間為11月16日。

巴菲特在三季度就已經增持了390萬股的蘋果股票，增持時間在蘋果派發股息規定的11月13日之前，因而在發放股息之列，這390萬股能收到245.7萬美元的股息。這樣在周四蘋果派發股息時，巴菲特持有的1.341億股蘋果股票，就能分到8448.3萬美元的股息。

值得注意的是，今年8月份蘋果發布2017財年第三季度的財報之後，蘋果董事會就曾宣布派發股息，當時派發的股息與11月份一樣，也是普通股每股0.63美元，在8月17日就已經派發，當時巴菲特收到的股息也有8000多萬美元。

不過，同分到的股息相比，巴菲特買入蘋果股票後，股價上漲帶來的收益更大。目前蘋果股價為173.08美元，巴菲特最初買入的980萬股蘋果股票，平均買入價為109美元，比目前的股價要低64.08美元，這一部分市值增加了6.28億美元。

三季度買入的390萬股，保守估計，市值也增加了3522萬美元。餘下部分的買入時間在2016年年底到2017年1月31日之間，即使按照2016年年初到2017年1月31日之間最高的121.35美元計算，市值也增加了62億美元。如此算來，巴菲特持有的蘋果股票，如果現在全部賣出，收益將不低於70億美元。

Ⅲ 如果股市裡面有很多智能炒股機器，散戶還有機會賺錢嗎

我看很多朋友還不知道程序化交易在A股已經達到了什麼水平，我就給各位普及一下。

曾經，我認為量化交易離我們很遠，它只存在於書本和美股之中，A股仍是散戶主導，每一個跳動的數字背後都是追漲殺跌的投資者，每一快電腦屏幕前，都是陰險的莊家或無知的散戶，我的每一筆成交單都是在與對方博弈。

但是，越來越多離奇成交單告訴我，你的對手盤，可能根本不是人。

成交明細是股票交易中最重要的數據，所有K線和指標都是根據它製作而成。滬深交易所每3秒推送一次成交信息，我們經常能看到某隻成交量極低的個股，不時就會出現一個整數倍的大額成交單，而這個成交單由幾十筆甚至幾百筆組成，在3s內報送。

這就屬於典型的程序化交易，如果你研究過成交分時走勢，會發現個股的每一個反轉、暴漲、暴跌的背後，都有這類大單的影子，程序化交易一直在引導股價走勢，它早已滲透A股的每一個角落，存在於你的每一支持倉個股之中。

據上海證券交易所統計，2017年滬市程序化交易賬戶共1.26萬戶，與4546萬總活躍賬戶相比，僅佔0.06%，其日均成交量達到706億，占總成交量的15%，成交量遠遠高於普通賬戶，這1.26萬的賬戶持倉市值達到2.8萬億，平均每個賬戶持倉超過2億，還不包括現金余額。

毫無疑問，這些超級賬戶在A股市場中是神一般的存在，它們將從以下三個維度對普通投資者形成降維打擊。

資金量壓制

資金量對於炒股而言具有天然的優勢，每一個超級賬戶都可以拉動任意一支股票漲停，甚至能左右上證指數，這1.26萬程序交易賬戶持有的市值占股市全部活躍賬戶的20.8%，完全可以將上證指數拉到4000點，或者打到2000點。

但錢多也有錢多的煩惱。比如，還沒有完成建倉，股價就已經飛漲;還沒賣出一半，股價就跌回了買點。但當大資金與程序交易相結合的時候，這些超級賬戶會用事實告訴你，悄悄建倉、悄悄出貨根本不是難題。

股票的成交量明顯是分時段的，早上9：30——10：00是交易最活躍的時段，10;00——14:00成交量相對較少，收盤時分成交量再次提升，如果某個人想要購買大盤指數，肯定會將更多的籌碼分布在早盤和尾盤成交量多的時候，其他時間買入量較少，這就是目前市場中最流行的VWAP程序化交易策略。

可以看出，無論牛熊，券商炒股都在賺錢，從來沒有任何一個季度虧損，如果中國股市中存在股神，那一定是券商，而這1.26萬程序化超級賬戶，在其中扮演了重要的角色。

超級賬戶將增多

近期，證監會要放開程序化交易介面給私募，也就是要擴大這1.26萬賬戶的范圍，用來提升A股的成交量。

毫無疑問，增加程序化交易介面，肯定能增加成交量，也能提高券商的傭金收入，還能提升中國的金融科技水平，甚至可能締造下一輪牛市，無論從任何一個宏觀維度對A股都是利好，但是，對現有的五千萬活躍股民是利好嗎?

不一定，當前，每6筆交易之中，就有1筆程序化交易，介面開放之後，可能每兩筆交易就有1筆程序交易，或許比例更高，美國程序化交易比例已經超過80%，當市場中的引導者增多，散戶投資者的力量就會越來越薄弱，市場交易狀況會更加復雜難以預測，一句話可以概括未來的A股，神仙打架，散戶靠邊，想在股市中賺錢，會越來越難。

Ⅳ AI智能炒股機器人是騙人的嗎

不能說是騙人的。炒股軟體也是內行人，專家費心費力，編撰出來的程序，方便大家用來炒股。（個別的，心懷叵測的例外！）有很多新入市的朋友，為了早賺到錢，急於求成，在沒有基礎知識的情況下，買了炒股軟體，再加上運用不得當，不賺反賠，再加上當初買軟體的錢，賠的簡直是一塌糊塗。話說回來，股市變幻莫測，沒有規律可言。什麼炒股軟體，炒股機器人，都是人製造的。不是什麼神仙，法器。不要以為有了這個就能賺錢。認真學習點股市知識，憑著自己的經驗，教訓，再加上點運氣。才是正道。說的對否，請朋友斟酌。不對之處請見諒。

Ⅳ 為什麼說看股票投資書籍基本沒用，也賺不了錢

2017.11.5到11.09閱讀第一遍。4分，很好的批判性的書籍。技術分析我總結共有五大類：價格走勢，成交量，基於價格的指標，劃線，資金流。作者一針見血的指出了價格走勢中波浪理論的起點不明確問題，還直說艾略特九層浪只是一種構想，實際中三層浪都不曾見過。還有各種技術形態如頭肩型等千人千型，並且只有等走出來才能確認而沒有了事前指導意義。指出了指標類如RSI，實際就是一個擺動函數而只有價格的相對的意義。指出了由兩個隨意波動低連接的點趨勢線缺乏合理性。除了成交量和資金流，作者把技術分析的其他三大類的很多分析只是「經驗總結」當然他的觀點我也基本都認同有理，有些也是我實際思考的的問題。比如說技術分析為什麼是那三個前提的意義？還有作者解說了基本分析，比如基本面的長期影響興趣不會被市場一時消化，而是長期的影響過程，基本面分析不需要知道內在價值，只要知道市場影響因素的供需關系就可以了，供小於求價漲，反之則跌，還有把市場影響因素分類後的預判意義，這讓我開始認識到了基本分析的作用，也是我此後需要深入學習的地方，弄懂怎樣做基本面和題材的分析。

不知不論斷，這是我的作風，確實，著書的國作者如，青木，只鐵，一陽，花榮，唐能通我認為都主要是為了名利出書，唐能通的《短線是銀》雷立剛在他的婚禮上說這是他師傅職業炒手唯一推薦給他的書籍，不過看了下實在看不下去了就沒看了。今年前三月本金就做到翻倍了的一位短線高手，她說自己也是學的唐能通的《短線是銀》（2017.10.21到10.23粗略的翻看一遍），對此期望挺大，從淘寶上買了全冊八本，結果大失所望！除了知道空中加油，出水芙蓉一些名詞出自書中，沒有學到一點實用的。

《股市趨勢技術分析》2017.11.10到11.17粗略閱讀一遍，二半星，這本書是技術分析的經典，前面一半也就是整本書中說到的交易方法，書中總結就是四點：結合交易量的反轉和持續形態，趨勢線，支撐面和阻力面，市場背景（也就是大盤和板塊，書中只是偶爾提到並沒有獨到的見解）。朋友說這是他們職業交易公司要求交易員人手必備一本的書籍。這讓我想起了一年多前剛開始讀的第二本股市基礎書籍《期貨市場技術分析》，這本書我還認真的讀了兩邊，記住了那些反轉形態，持續形態，知道了趨勢線，支撐線，阻力線。不過如今有看過四十本以上股市書籍，看過成百上千隻股票的歷史走勢圖，還是無法從歷史圖像中辨認出這些形態，也不會劃這些線。不理解反轉形態和持續形態這些東西會流傳大半個世紀，正如上本書作者何之批判的，這些形態主觀隨意性太強，而且走出來之後才辨認出來也缺乏可操作性。連接趨勢線的兩價格點是隨機性的。而支撐面阻力面書中解釋就是價格的密集成交區，這些東西我感覺在實際操作中也一點都不可靠，價格說突破就突破，最多隻能當做價格變化速度的減緩區。

2017.10.18到10.19粗略閱讀一遍，二星。有愧於經典，東說一句西扯一句，還都是國外的事例，看完後不知道說了些什麼。股市晴雨表指的就是價格平均指數，但本書也沒說多少道氏理論的內容。

大部分寫書的人自己都賺不到錢，甚至不少人寫得書簡直就是浪費紙張浪費時間，但我仍想廣泛的看一看。一是，賺不到錢的人可能也有他自己獨到的分析技巧，對自己認識市場的某一方面提供思路。二是，也許不知道哪些書有用，但至少知道哪些書無益，以免錯過關鍵點導致沒有形成相對完善的交易系統而無法穩定盈利。

2017.11.21到11月23閱讀一遍，二星。作者是名咨詢顧問，《高勝算操盤》書名倒是挺高大上，但這本書是適合初學者看的，主要在第一章：前一兩年只能當做是學習階段，且只能投入小額資金交易輸了就當學費。對於充滿自信把股市看得過於簡單，還有剛入市的股民就投入大量本金交易的人，樹立這樣正確的股市認知還是挺重要的。其餘章節雖然消息解讀，技術分析，量化交易，資金管理都有講到，但只是泛泛而談，不夠深入。

2017.11.24到11.27閱讀一遍，三星半。粗看了前半部分覺得可以打四星以上，但粗略看完後半部分就失望了，介紹了三十來個量基指標，還有一個不可告知的以作者命名的萊博威特指標。因為作者是名分析師，不排除作者故弄玄虛來抬高自己。書中首先指出了量在價先的最高法則，然後說到了量價關系的六種基本關系：1量增價漲（跌），成交量順勢放量，行情趨勢延續的幾率繼續增大。2量增價滯，反趨勢力量正在積聚過程中，原趨勢有可能難以為繼，這種拉鋸狀態通常會連續數個交易日。3量縮價漲（跌），成交量拒絕支持價格趨勢，趨勢反轉有可能發生。4量縮價滯，多空雙方對趨勢的持續都缺乏信心，在行情的趨勢整固階段，這種形態比較常見。5量平價漲（跌），買賣雙方都認可現有趨勢，任何反趨勢的操作都屬落袋為安的收割行為，不一定意味著市場情緒的改變。6買賣雙方都認可現有價格水平時，形態上就會顯示為量平價滯，是無趨勢行情中的常見狀況。還講到了趨勢行情中的整固形態（對稱三角形，旗形，我認為整固中關鍵要量縮，形態辨別太主觀性），橫盤行情中的成交量形態（多頭收集形態，空頭派發形態），和趨勢反轉形態（行情高低點處成交量異常放大，以及量價背離）。這些作者總結的還是不錯。

2017.11.29閱讀，二星。短短二百頁不到的書籍，概括性的介紹了五位傑出作手的交易經歷，策略和理念。第六章再總結了他們身上的共同點。只能當做通俗讀物，真想了解他們的思想，還是要讀他們自己本人的著作。

2017.11.30到12.2閱讀，五星。這本書讀起來的感覺簡單易懂，且道理深刻，不愧為經典之作！去年我已經看過了《股票作手回憶錄》和《股票作手操盤術》兩本書，不過那時候我連在電腦上的股票的走勢圖都沒有看過，還只是看了十來本基礎書籍。自然當時對這兩本句句經典的著作沒有一點共鳴！現在學習了一年半的時間，知道了大盤，板塊，聯動股，技術，量價，賺錢效應，基本面，情緒控制，資金管理等完整的分析要點，而傑西居然在那個年代已經發現了這些規律，這不得不讓我十分敬佩！花了一天的時間來弄清楚他到底是怎麼把行情報價記錄到表格里，進行趨勢判斷後指導操作的。我發現纏師里的三類買賣點可能也是受此啟發！只是傑西不是用背馳，而是通過長時間趨勢運動之後的量價來確認他的關鍵點，並通過行情報價記錄的關鍵價格來指導操作的。完全不記得回憶錄和操盤術里講過這些，把我如今知道的分析系統都有講到，必須要把這兩本書找來重讀啊。

2017.12.3到12.5粗略閱讀，半顆星。書名很吸引人，龍頭股戰法，卻說自己稍微有其他交易方法也不會選擇追漲停這種模式，作者水平可想而知。前言說本書是他投資實踐的思考和總結，全文總體的闡述卻是說教式。就是一本編著的書，且沒有自己獨到的觀點。很明白的一句話經常也要舉事例長篇大論的說明，廢話連篇。作者說了局限性風險，就是從少數的數據總結出的結論，而自己的很多觀點其實就是這樣來說明的，一些觀點也不嚴謹。有點經驗的股民都知道的說這也是自己的發現那也是自己的秘密。總之問題一大堆，也無可讀之處。

上一個月有位老股民跟我說：看書沒用的，不用看了，除非你不做超短。這句話引起了我的反思：認為這句話有一點對，就是炒股和游泳一樣，只待在岸上的人是學不會游泳的。炒股應該是一門理論和實踐相結合的學問，一套機械的系統的經過高手反復實戰的可行的方法，他毫無保留的告訴你，你沒有用此方法操作的經驗，剛開始可能還是賺不到錢。你要用此經過多次的實戰才能逐漸的領會其方法，甚至可能由於你的秉性不足導致很難達到高手的那個水平。為什麼說知道了機械的系統的可行的方法，還是不能照此方法操作剛開始就賺到錢呢？我想是因為用此方法也需要人主觀的判斷：一是，一套可行的方法也需要有可操作的市場背景，而大盤的牛熊，板塊的強弱等都是在不斷演變的。二是，機械的系統方法不是全自動程序化的，也不是具體量化的。而這些都是需要人的主觀判斷和實戰經驗，沒有唯一正確的答案的。

她師傅是一線游資，她說簡單的回答我兩句：炒股分兩種，長線和短線，長線看書有技術還是好的，短線所需的精髓書上沒有的，只有市場上有。我的思考：我想不通的是，如果把炒股和下棋來對比的話，下棋確實是要多實戰，復盤，從實中體會到的經驗去提高自己。而這些是用言語難以言說的，但是炒股的話，他沒有這么強的邏輯性呀她所說的短線的精髓，是不是也是一種難以言說的經驗呢？還是是一種別人不知道的方法秘訣朋友的回答：交易系統！都是虧出來的。

這是一位資深的前輩和我的對話：「我：那有什麼好書推薦，或者說怎麼學習呢？前輩：我們都實盤歷練出來的沒看過什麼書，書要能賺錢，那就沒有市場了。

Ⅵ 上海萊士股這支股票有長期持有的價值嗎如題 謝謝了

不值得。2014年到2017年上海萊士公司年報，嘗試得出其股票是否值得買的結論。因為2015年開始股市行情不好，公司股票投資又較多，所以收益波動又會較大，2018年公告說要回歸專注主業，所以分析剔除證券投資收益的影響，主要專注在主業上。

從上述圖表中可以知道，上海萊士的主業血液製品是掙錢的，而且每年盈利數目還算穩定，但是考慮到公司不斷擴張、並購企業，這樣的表現並不夠好。

(6)賺錢機器股票擴展閱讀

和2017年年報相比並沒有變化。假設其明年主業收入能夠恢復到2017年的水平，盈利6.9252億元。按照市盈率30算，其股價應該是4.2元/股。

但是隨著大盤指數的上升，其持有的金融資產會增值，而且其近幾年購買的資產會逐漸發揮效益，並且提出的收購計劃也會對股價形成利好，在這三個因素的作用下股價有向上修正的空間，至於修正多少，見仁見智了。

Ⅶ 騰訊第一大股東宣布減持，承諾三年內不再出售，你對此怎麼看呢

騰訊第一大股東宣布減持，承諾三年內不再出售，我認為是正常現象。

1.已經獲利巨大，可以減一部分；

2.第一大股東是長線投資，減持之後鎖定三年很正常；

3.減持是正常行為，對於股票沒有多少影響。

騰訊作為中國最好的互聯網企業，如果能夠成為它的大股東是一件非常了不起的事情，因為騰訊就是一台賺錢機器，買入騰訊的股票能夠給你帶來幾千倍的收益，這可不是每個投資機構都擁有這樣的眼光和實力。騰訊第一大股東宣布減持，承諾三年內不再出售，我認為這是很正常的行為，因為騰訊第一大股東已經持有騰訊十多年的股票，獲利已經非常大，這個時候減持沒有任何問題，而且這種減持也不違規，減持之後還持有騰訊大量股票，這是正常的一種商業減持，我認為沒有必要過多的進行解讀。

資本市場上，大股東只要過了鎖定期都可以減持，這種減持是非常正常的事情，很多人過渡關注了騰訊減持的問題，資本市場合格的減持都非常正常，沒有必要過渡的進行解讀。

Ⅷ 聽一個朋友說他用盈首ai全自動炒股人炒股，效果還挺好，請問一下用過的朋友，不知道是否是真的！！

有一說一，我覺得這像是一個引流貼！！！如果不是引流的話，那其實這個自動炒股機器人就大概率是假的。因為如果真的有這種炒股賺錢的機器人，那市場上的公募和私募基金不都沒有存在的必要了。而且還有一個問題，我們假設很多人都用了這款軟體，那在足夠大的基數下，一個有效的市場策略也會演變為無效的策略。

Ⅸ 如何用Python和機器學習炒股賺錢

相信很多人都想過讓人工智慧來幫你賺錢，但到底該如何做呢？瑞士日內瓦的一位金融數據顧問 Gaëtan Rickter 近日發表文章介紹了他利用 Python 和機器學習來幫助炒股的經驗，其最終成果的收益率跑贏了長期處於牛市的標准普爾 500 指數。雖然這篇文章並沒有將他的方法完全徹底公開，但已公開的內容或許能給我們帶來如何用人工智慧炒股的啟迪。

我終於跑贏了標准普爾 500 指數 10 個百分點！聽起來可能不是很多，但是當我們處理的是大量流動性很高的資本時，對沖基金的利潤就相當可觀。更激進的做法還能得到更高的回報。

這一切都始於我閱讀了 Gur Huberman 的一篇題為《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的論文。該研究描述了一件發生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（當時股票代碼是 ENMD）的事件：

「星期天《紐約時報》上發表的一篇關於癌症治療新葯開發潛力的文章導致 EntreMed 的股價從周五收盤時的 12.063 飆升至 85，在周一收盤時接近 52。在接下來的三周，它的收盤價都在 30 以上。這股投資熱情也讓其它生物科技股得到了溢價。但是，這個癌症研究方面的可能突破在至少五個月前就已經被 Nature 期刊和各種流行的報紙報道過了，其中甚至包括《泰晤士報》！因此，僅僅是熱情的公眾關注就能引發股價的持續上漲，即便實際上並沒有出現真正的新信息。」

在研究者給出的許多有見地的觀察中，其中有一個總結很突出：

「（股價）運動可能會集中於有一些共同之處的股票上，但這些共同之處不一定要是經濟基礎。」

我就想，能不能基於通常所用的指標之外的其它指標來劃分股票。我開始在資料庫裡面挖掘，幾周之後我發現了一個，其包含了一個分數，描述了股票和元素周期表中的元素之間的「已知和隱藏關系」的強度。

我有計算基因組學的背景，這讓我想起了基因和它們的細胞信號網路之間的關系是如何地不為人所知。但是，當我們分析數據時，我們又會開始看到我們之前可能無法預測的新關系和相關性。

如果你使用機器學習，就可能在具有已知和隱藏關系的上市公司的寄生、共生和共情關系之上搶佔先機，這是很有趣而且可以盈利的。最後，一個人的盈利能力似乎完全關乎他在生成這些類別的數據時想出特徵標簽（即概念（concept））的強大組合的能力。

我在這類模型上的下一次迭代應該會包含一個用於自動生成特徵組合或獨特列表的單獨演算法。也許會基於近乎實時的事件，這可能會影響那些具有隻有配備了無監督學習演算法的人類才能預測的隱藏關系的股票組。