贝格大数据股票

A. 股票市场的杠杆的什么

首先你得知道股票杠杆是什么。股票杠杆是一种新型的融资模式，是因为券商的融资业务无法满足股民对于资金的需求而出现的。这种模式的发展是在股票市场中，基金持有者和资本需求者通过联系相结合，并逐步形成的。

目前，一些对股票杠杆的看法主要分为两派：有人认为股票杠杆扩大交易比例，扩大风险。而且很多股票杠杆平台不安全，也会造成股民的亏损，认为股票杠杆不可行；有人认为股票杠杆是一种可以扩大盈利的好工具。

但我认为这两种理解是片面的：首先，股票杠杆对可以使一些缺乏资金的人抓住有利的进入时间，迅速扩大利润；其次，

股票配资可以使从事其他业务的人不会因为他们将资金投入股票市场而延迟业务运营。第三，股票配资要求资助者对账户进行风险控制，这提醒股票出资者，股票出资者可以及时制止损失，使他们不会将所有资金投入市场。

但是不正规的股票配资平台带来的损失也是很多人见识过的，比如虚拟盘。

平台贝格富把股民的资金卷走，有的平台有账户出借的问题。很多股票配资平台根本没法保证股民的资金安全。所以你必须慎重的选一个实盘的股票配资平台。

怎么选择股票配资公司，根据经验，可通过以下几点来选择。

1，首先我们一定要选择一个实盘的配资平台，可以先在平台充值一小部分的资金，先利用这一小部分资金在配资平台上进行交易，然后找平台的客服要一下交割单，再通过正规股票查询软件对相关股票数据进行查询。如果两个数据能对比上就证明是实盘；如果对比不上则为虚拟盘。不过因为股市当中并非只有我们一人在交易，挂单检验的时候最好选择冷门股票，如此一来查询的时候误差才不会太大。

2，看平台是否可以分笔交易：比如当我们持有的一只股票，想止盈一部分，剩下的继续持仓观望或者想滚动做T时，如果平台没有这个功能，可能会影响我们的收益。

3，看平台是否可以在集合竞价挂单：使用配资平台的基本上都是做短线的股民。而我们做短线特别重要的一个时间点就是集合竞价，如果我们能在集合竞价挂单的话，那就能更早的买入，更好地帮我们把握机会。

最后给大家普及一下什么是虚拟盘，虚拟盘就是平台不把投资者的交易报单给交易所，而是截留在平台，投资者输赢跟平台结算，相当于跟平台对赌，这种风险是很大的。

B. 金融行业有哪些领域需要大量运用数据分析具体有哪些职位

前瞻产业研究院《2016-2021年中国大数据金融行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》希望有用。
第1章：大数据金融行业发展概述
1.1 大数据产业发展背景概述
1.1.1 大数据产业的概念
（1）数据产生与集聚层
（2）数据组织与管理层
（3）数据分析与发现层
（4）数据应用与服务层
1.1.2 大数据的生态系统
1.1.3 大数据的商业价值
（1）大数据的商业价值杠杆
（2）大数据创造的商业价值
1.2 大数据产业行业应用情况
1.2.1 大数据产业各个行业应用情况
（1）不同领域潜在价值评估
（2）不同领域投资结构分布
1.2.2 大数据产业金融领域应用情况
1.3 大数据金融概念及其特点
1.3.1 大数据金融基本定义
1.3.2 大数据金融主要特征
1.4 大数据金融主要发展模式
1.4.1 平台金融发展模式
1.4.2 供应链金融发展模式
第2章：大数据金融发展环境分析
2.1 大数据金融行业政策环境分析
2.1.1 行业监管体系概述
2.1.2 行业主要政策分析
2.1.3 政策环境对行业发展影响
2.2 大数据金融行业经济环境分析
2.2.1 国内经济走势分析
（1）国内GDP增速情况
（2）工业生产增速情况
（3）固定资产投资情况
2.2.2 国内金融市场分析
（1）银行资产负债规模分析
（2）银行贷款规模分析
（3）银行风险能力分析
2.2.3 国内经济发展趋势
2.2.4 经济环境对行业发展影响
2.3 大数据金融行业技术环境分析
2.3.1 大数据与云计算
2.3.2 大数据处理工具
2.3.3 技术环境对行业发展影响
2.4 大数据金融行业社会环境分析
2.4.1 互联网行业发展现状
（1）互联网网民规模分析
（2）互联网资源规模分析
2.4.2 社交媒体发展现状
（1）新闻网站
（2）网络视频
（3）搜索引擎
（4）即时通信
（5）微博客
（6）博客/个人空间
2.4.3 移动设备发展现状
2.4.4 社会环境对行业发展影响
2.5 大数据金融国际发展分析
2.5.1 银行大数据全球发展现状
（1）海外银行大数据发展分析
（2）银行大数据建设案例分析
2.5.2 保险大数据全球发展现状
（1）海外保险大数据发展分析
（2）保险大数据建设案例分析
2.5.3 国外大数据金融发展启示
第3章：大数据金融创新分析
3.1 大数据金融三大创新支点
3.2 大数据金融基础设施创新
3.2.1 支付体系建设分析
（1）支付行业用户规模
（2）支付行业交易规模
（3）支付行业模式分析
（4）支付行业市场规模预测
3.2.2 征信体系建设分析
（1）征信机构业务规模分析
（2）征信机构数据库建设情况
（3）征信行业数据端商业模式
（4）大数据征信发展趋势分析
3.2.3 资产交易平台分析
（1）资产交易平台发展规模
（2）资产交易平台主要类别
1）银行系P2P网贷平台
2）民营系P2P网贷平台
3）国资系P2P网贷平台
4）上市公司系P2P网贷平台
5）风投系P2P网贷平台
（3）资产交易平台商业模式
3.2.4 基础设施创新方向
（1）支付体系介质创新
（2）征信体系多元发展
（3）交易平台去中介化
3.3 大数据金融平台创新分析
3.3.1 电商平台发展现状分析
（1）电商平台客户结构分析
（2）电商市场竞争格局分析
（3）电商领先企业优势分析
（4）电商行业投资并购分析
3.3.2 社交平台发展现状分析
（1）社交网络流量统计排名分析
（2）社交网络市场竞争格局分析
（3）社交网络领先企业优势分析
（4）社交网络平台投资并购分析
3.3.3 信息服务平台发展现状
（1）门户网站竞争格局分析
（2）门户网站投资并购分析
3.3.4 平台建设创新发展方向
（1）用户积累方式革新
（2）平台个性定制革新
3.4 大数据金融渠道创新升级分析
3.4.1 银行业渠道互联网化发展现状
（1）电子银行的交易规模
（2）电子银行的模式分析
3.4.2 保险业渠道互联网化发展现状
（1）保险业网销交易规模
（2）保险业网销模式分析
3.4.3 证券业渠道互联网化发展现状
（1）互联网证券交易情况
（2）互联网证券模式分析
3.4.4 渠道创新升级策略分析
（1）渠道定位转型
（2）实体渠道转型
第4章：大数据金融具体应用领域
4.1 银行业大数据金融应用分析
4.1.1 银行业大数据金融发展历程
4.1.2 银行业大数据金融创新模式
（1）风险控制模式创新
（2）产品营销模式创新
（3）银行运营模式创新
（4）银行服务模式创新
4.1.3 银行业大数据金融应用现状
4.1.4 银行业大数据金融经典案例
（1）花旗银行大数据金融案例分析
（2）中信银行大数据金融案例分析
（3）浦发银行大数据金融案例分析
（4）民生银行大数据金融案例分析
4.1.5 银行业大数据金融发展潜力
4.1.6 银行业大数据金融发展前景
4.2 保险业大数据金融应用分析
4.2.1 保险业大数据金融发展历程
4.2.2 保险业大数据金融创新模式
（1）赔付管理模式创新
（2）业务定价模式创新
（3）险企运营模式创新
（4）产品营销模式创新
4.2.3 保险业大数据金融发展现状
4.2.4 保险业大数据金融经典案例
（1）平安保险大数据金融案例分析
（2）泰康人寿大数据金融案例分析
4.2.5 保险业大数据金融发展前景
4.3 证券业大数据金融应用分析
4.3.1 证券业大数据金融发展历程
4.3.2 证券业大数据金融创新模式
（1）客户关系管理模式创新
（2）证券监管模式创新
（3）市场预期模式创新
4.3.3 证券业大数据金融发展现状
4.3.4 证券业大数据金融经典案例
（1）海通证券大数据金融案例分析
（2）国泰君安大数据金融案例分析
（3）中信证券大数据金融案例分析
4.3.5 证券业大数据金融发展前景
4.4 其他领域大数据金融应用情况
4.4.1 信托业大数据金融应用分析
4.4.2 小额贷款领域大数据金融应用分析
4.4.3 担保业大数据金融应用分析
4.4.4 P2P网贷大数据金融应用分析
第5章：大数据金融领先服务商分析
5.1 国外领先大数据金融服务商
5.1.1 IBM
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
1）利润分析
2）资产负债分析
3）现金流量分析
（5）企业大数据收入分析
（6）企业竞争策略分析
（7）企业最新发展动向
（8）企业发展优劣势分析
5.1.2 甲骨文股份有限公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
1）利润分析
2）资产负债分析
3）现金流量分析
（5）企业大数据收入分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
5.1.3 英特尔
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
1）利润分析
2）资产负债分析
3）现金流量分析
（5）企业大数据收入分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
5.1.4 SAP公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业大数据解决方案
（4）企业主营业务分析
1）利润分析
2）资产负债分析
3）现金流量分析
（5）企业大数据收入分析
（6）企业大数据价值分析
（7）企业最新发展动向
5.1.5 文思海辉技术有限公司
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
1）利润分析
2）资产负债分析
3）现金流量分析
（5）企业相关案例分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
（8）企业发展优劣势分析
5.2 国内领先大数据金融服务商
5.2.1 荣之联
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
1）主要经济指标
2）运营能力分析
3）盈利能力分析
4）偿债能力分析
5）发展能力分析
（5）企业研发能力分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
（8）企业发展优劣势分析
5.2.2 九次方
（1）企业基本信息概述
（2）企业大数据布局
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
（5）企业大数据解决方案分析
（6）企业发展战略分析
（7）企业最新发展动向
（8）企业发展优劣势分析
5.2.3 贝格数据
（1）企业基本信息概述
（2）企业平台资源分析
（3）企业主营业务分析
（4）企业典型案例分析
（5）企业最新发展动向
（6）企业发展优劣势分析
5.2.4 中国保信
（1）企业基本信息概述
（2）企业组织架构分析
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
（5）企业最新发展动向
5.2.5 Talking Data
（1）企业基本信息概述
（2）企业发展大事记
（3）企业平台资源分析
（4）企业主营业务分析
（5）企业主要客户分析
（6）企业所获荣誉介绍
（7）企业最新发展动向
第6章：互联网企业大数据金融战略布局分析
6.1 阿里巴巴大数据金融布局分析
6.1.1 企业基本信息概述
6.1.2 企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
（3）企业金融业务分析
6.1.3 企业战略发展布局
6.1.4 企业基础资源分析
（1）企业数据资源分析
（2）企业平台资源分析
（3）企业金融资源分析
6.1.5 企业网站流量分析
6.1.6 企业风险管理体系
6.1.7 企业投资并购动向
（1）2014年阿里巴巴投资布局
（2）2015年阿里巴巴投资布局
6.1.8 业务发展优劣势分析
6.1.9 企业大数据金融业务发展前景
6.2 腾讯公司大数据金融布局分析
6.2.1 企业基本信息概述
6.2.2 企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
（3）企业金融业务分析
6.2.3 企业战略发展布局
6.2.4 企业基础资源分析
（1）企业数据资源分析
（2）企业平台资源分析
（3）企业金融资源分析
6.2.5 企业网站流量分析
6.2.6 企业风险管理体系
6.2.7 企业投资并购动向
（1）2014年腾讯公司投资布局
（2）2015年腾讯公司投资布局
6.2.8 业务发展优劣势分析
6.2.9 企业大数据金融业务发展前景
6.3 网络公司大数据金融布局分析
6.3.1 企业基本信息概述
6.3.2 企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
（3）企业金融业务分析
6.3.3 企业战略发展布局
6.3.4 企业基础资源分析
（1）企业数据资源分析
（2）企业平台资源分析
（3）企业金融资源分析
6.3.5 企业网站流量分析
6.3.6 企业风险管理体系
6.3.7 企业投资并购动向
（1）2014年网络公司投资布局
（2）2015年网络公司投资布局
6.3.8 业务发展优劣势分析
6.3.9 企业大数据金融业务发展前景
6.4 京东商城大数据金融布局分析
6.4.1 企业基本信息概述
6.4.2 企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
（3）企业金融业务分析
6.4.3 企业战略发展布局
6.4.4 企业基础资源分析
（1）企业数据资源分析
（2）企业平台资源分析
（3）企业金融资源分析
6.4.5 企业网站流量分析
6.4.6 企业风险管理体系
6.4.7 企业投资并购动向
（1）2014年京东公司投资布局
（2）2015年京东公司投资布局
6.4.8 业务发展优劣势分析
6.4.9 企业大数据金融业务发展前景
6.5 苏宁云商大数据金融布局分析
6.5.1 企业基本信息概述
6.5.2 企业主营业务分析
（1）企业主营业务类型
（2）企业经营业绩分析
（3）企业金融业务经营效益
6.5.3 企业战略发展布局
6.5.4 企业基础资源分析
（1）企业数据资源分析
（2）企业平台资源分析
（3）企业金融资源分析
6.5.5 企业网站流量分析
6.5.6 企业风险管理体系
6.5.7 企业投资并购动向
6.5.8 业务发展优劣势分析
6.5.9 企业大数据金融业务发展前景
第7章：金融机构大数据金融战略布局分析
7.1 银行大数据金融领先应用机构
7.1.1 建设银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.2 工商银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.3 中国银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.4 农业银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.5 交通银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）企业基础建设情况
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）业务发展优劣势分析
7.1.6 招商银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.7 中信银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.1.8 平安银行大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
（3）企业基础建设情况
1）企业数据资源分析
2）企业金融资源分析
（4）企业平台建设情况
（5）企业渠道建设情况
（6）企业风险管理情况
（7）企业投资并购动向
（8）业务发展优劣势分析
7.2 保险大数据金融领先应用机构
7.2.1 中国人寿大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.2 中国人保大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.3 平安保险大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.4 泰康人寿大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.5 太平保险大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.2.6 阳光保险大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业主营业务分析
1）企业主营业务类型
2）企业经营业绩分析
（3）企业大数据金融布局路径
（4）企业大数据金融发展模式
（5）企业大数据金融业务优劣势分析
7.3 证券大数据金融领先应用机构
7.3.1 国金证券大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业基础资源分析
（3）企业市场预期水平
1）企业大数据金融发展现状
2）企业大数据金融发展前景
（4）企业经营业绩分析
（5）企业营业网点分析
（6）业务发展优劣势分析
7.3.2 中信证券大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业基础资源分析
（3）企业市场预期水平
1）企业大数据金融发展现状
2）企业大数据金融发展前景
（4）企业经营业绩分析
（5）企业营业网点分析
（6）业务发展优劣势分析
7.3.3 国泰君安大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业基础资源分析
（3）企业市场预期水平
1）企业大数据金融发展现状
2）企业大数据金融发展前景
（4）企业经营业绩分析
（5）企业营业网点分析
（6）业务发展优劣势分析
7.3.4 海通证券大数据金融布局分析
（1）企业基本信息概述
（2）企业基础资源分析
（3）企业市场预期水平
1）企业大数据金融发展现状
2）企业大数据金融发展前景
（4）企业经营业绩分析
（5）企业营业网点分析
（6）业务发展优劣势分析
………………

C. 请问国内好点的股票配=资公司，目前有哪些

中国所有的大型券商，都支持融资融券的，根本不需要额外去找配资的，没有合法资质，半路狠容易出问题的。

D. 金融物理专业介绍及就业方向

金融物理专业介绍及就业方向

从整体上看，金融行业一直都比较热门，其职业前景普遍看好，但根据实际就业情况看，两极分化比较严重，据大数据的观察统计发现，知名院校的金融学硕士，如果导师影响力较大，在校期间注重实践，同时研究功底比较深厚，刚出校门拿到10万以上年薪者，不在少数。

就业状况一览

近几年来， 中国金融市场正在走向国际化，对专业性很强的人才需求迫切。金融行业就业人才的需求主要集中在高端市场，例如高校教师和大公司市场研究分析、基金经理、投资经理、证券公司、保险公司、信托投资公司等。

就业方向一览

无论是本科毕业，还是硕士毕业，金融学专业毕业生总体上的就业方向有经济分析预测、对外贸易、市场营销、管理等，如果能获得一些资格认证，就业面会更广，就业层次也更高端，待遇也更好，比如特许金融分析师(CFA)、金融风险管理师(FRM)、特许财富管理师(CWM)、基金经理、精算师、证券经纪人、股票分析师等。

九类金融人才的需求：

目前国内金融市场，对金融人才的需求很大，尤其是急缺金融分析师、金融风险管理师、特许财富管理师、基金经理、精算师、副总裁级高管、稽查监管人员、产品开发人员、后台工作人员(在财务、结算、税务方面有经验)等九大类人才。

金融分析师(CFA)：在欧美等发达国家和地区，获得CFA资格几乎是进入投资领域从业的必要条件，全球至今仅有3.55万人通过考试，而我国大陆，目前约50人拥有此资格，未来3年对CFA的需求量将超过5000人。

金融风险管理师：金融市场的不断发展，风险也随之迸发，在管理层的施压与外资金融机构竞争的双重压力下，国内各金融行业内企业及各大型国企纷纷加强了对金融风险的衡量与管理，提高对金融风险的防范与控制能力。在此情况下，掌握风险管理知识的专业人才受到企业热捧。作为全球最权威的金融风险管理认证，FRM证书具备基于全球标准客观度量风险的能力，也成为企业衡量应聘者是否具有强大风险管理能力的标准。不少人因此报考FRM，学习风险管理知识，为了在金融圈中更好发展。

特许财富管理师：5年以上金融机构工作经验，有良好的经济学基础和至少精通两个投资领域，其要求之高，很少人能通过。

投资管理人才：市场急需大量的投资管理人才，这些投资管理人才主要包括风险投资人才、融资租赁人才、金融业务代表、个人投资顾问等。

稽查监管人员：有能力胜任者，只有在薪水能高于原先30%到40%才愿意跳槽。

金融业中，各个岗位需要哪些经验?哪些技艺呢?职业发展路径是怎么样的呢?

Part 1

银行

中国银行人力资源部招聘与用工管理主管竺丰平介绍，银行针对应届生的`岗位主要分为两大类：基础服务类如客户服务，以及专业类岗位如金融研究等。毕业生要先做这类基础专业性储备，大部分都需要轮岗积累经验。“银行的压力比以往大家想象的要大得多。” 而在中国银行，大部分的高管都来自一线，“这完全是一个战略性考虑，总行虽然舒服，但真正要成长到那样的阶段，我们要学会放弃很多东西，并且要付出更多。”

Part 2

信托、证券 基金

信托、证券相对门槛较高，普遍更倾向于有经验的求职者，但每年也会有一些公司开放一定数量的应届生招聘名额，例如中融信托，去年招收140个应届生，岗位集中在前台业务部门的信托经理助理;中后台的风控、法务、产品支持等。

信托人员入行一般都要先从助理做起，然后按照信托经理、高级信托经理的路径晋升，之后可能做到总监级别并负责业务工作。由于近几年监管部门对信托公司的管理越来越规范，此前信托公司工作半年到1年就能获得晋升的情况将逐步得到控制，规范之后，每一级的晋升速度大约为2到3年。证券与其类似。

Part 3

投行

投行类方向的入职门槛非常高。以摩根士丹利为例，目前它们在中国针对 应届生的招聘主要面向北大、清华、复旦、交大的研究生及以上学历，并且必须从毕业前一年就开始在摩根士丹利里实习。根据摩根士丹利中国执行董事、人力资源总监白文杰的介绍，这类方向的人才招聘除了基本的专业技能之外，对职业技能和文化维度等也有很高要求，包括沟通能力、团队合作、项目管理等，另外有国际化 视野也是它们看重的素养之一，“可能在一开始选择人才的时候不太起作用，但对这个员工能否长期留在企业发展，这方面就显得非常重要。”

Part 4

基金风投

相对而言，基金风投类的公司则更看重综合性素质及实际操作的经验， 因此对应届生的招聘数量较少。根据君联资本董事总经理王建庆的介绍，基金风投行业有一个特点，需要非常强的对技术、商业模式、商业逻辑的理解能力和学习能力，因此基金风投公司在招聘应届生时大多希望求职者在本科期间具有理工科背景。王晓蓝也认为，由于行业对于综合素养要求很高，而培养一个大学毕业生要花费 太多的时间，因此一般一年只招一两个大学生，而他们的职位发展路径也同投行一样。

金融行业的方向具体到岗位，都以初级服务性岗位为主。一般金融毕业生的发展都以此为行业起点。

Part 5

银行客户服务

对于毕业生来说，银行的基础服务类仍是主要投递方向，招聘数量每年都在一万基数以上。工作内容即对个人业务、对公业务的处理，工作强度较大。这个职位门槛较低，绝大部分只需要本科毕业，同时一线城市增量需求减少，更多需求跟随网点布局下沉。

Part 6

客户经理

根据泽稷网校金融研究院老师介绍，证券、银行、信托等机构永远是销售岗位的需求量较多，分别对应的职位是券商经纪人、客户经理、信托经理。这类岗位要求能够维护客户关系、建立客户资源，对沟通及客户管理能力的要求较高，并有绩效考核的压力。

Part 7

外资行的管理培训生

外资行的校招项目以管培生为主，职位起点也相对较高。管培生的轮岗周期通常为1年半到2年，他们需要进入银行各部门的前线业务、核心项目、中后台岗位、职能部门等不同的业务模块参与实际工作，全面了解业务后再确定定岗方向，这类职位多以国内和国际名校的本科或硕士毕业生为主。

Part 8

证券经纪人

证券业的招聘需求与投资市场的热度有关，比如股市行情好的时候，证券的招聘需求就会更活跃。证券经纪人也是属于营销性质的岗位，主要工作内容是客户开发和服务、证券投资理财产品及业务的推广，有佣金比例提成。这个岗位会优先考虑那些拿到从业资格或证券经纪人专项资格的人。

Part 9

证券分析员/金融研究员

主要工作是就证券市场、证券价值及变动趋势进行分析，向投资者或机构发布研究报告。这类职位要求系统学习过证券分析、金融学等知识的硕士生，最好还了解会计财务、审计知识，且有良好的客户沟通表达和专业文字能力。而FRM/CFA之类的专业证书会加分不少。

Part 10

风险管理/控制

金融行业即经营风险，风险控制是核心环节。这点在证券业中的表现更明显，因为券商、基金、期货等都靠管理风险吃饭。风险管理和证券研究的学历门槛较高，倾向于金融数学、金融工程、数理统计等专业硕士以上学历，了解金融衍生品定价理论和模型。由于涉及产品设计、流程管理控制，法律知识也最好有所覆盖。

Part 11

证券/投资项目管理

主要工作内容是进行项目风险评估分析、立项、尽职调查、方案设计、谈判等。王建庆认为做投资需要很强的综合能力，一般会考虑从MBA里找。“本科有理工科背景或某行业背景的MBA学生是最理想的。”

Part 12

投资银行业务

整体上投资银行已经离开了暴利时代，业务上需要找到新的盈利点，以大摩为例，它们的战略是向资产管理方面转型。同时这也意味着成本的控制需要加强，投行的薪资可能不如之前。而国内受IPO暂停等影响，投行部门的招人需求会有所降低。这类职位对于应届生的基本要求是国际化视野及英语沟通能力。

Part 13

互联网金融崛起 人才缺口大

互联网金融企业需要的人才一般分为四类：“典型”的传统金融人才、金融产品的研发人才、互联网技术人才和互联网运营推广人才。

目前行业里急需的三大类人才分别为技术人员、金融人员和运营人员。

如果你是技术党，最好要懂得PC端研发、移动端研发、产品研发等;

如果你是金融派最好懂得金融产品设计，懂得金融建模、风控，最好还要知道如何进行大数据分析。当然对于一些开展线下业务的平台而言，具有当地人脉和有经验的客户经理也是急缺的;

如果你是运营狗，那么除了懂得热点跟风外，还要对金融略懂一二，也要深谙互联网传播之道，类似于雷军、雕爷这种会玩概念会包装的人，能够成功吸引眼球的人。

薪酬水平：

金融学专业毕业的研究生在薪酬收入方面差距比较大，这跟学校、导师的知名度与影响力，以及自身的能力塑造、实践经验紧密关联。其中，融资和资本运作、咨询服务方面，发展前景更广一些，而且收入也颇丰。月薪少则6000元，多则30000元。如果能进入跨国投行或者埃森哲、麦肯锡等跨国咨询公司，年薪则大多在20万左右，还有其他福利。

金融专业应届就业率指数：

金融学专业毕业生中，95%的学生在毕业之前或刚刚毕业时找到工作，4%的学生在毕业1年以后实现就业。按照10分制进行计算，该专业的应届就业率指数为9.60，与其他专业相比，应届就业率指数属于中等偏上。

金融从业行业扫描

金融专业的学生就业主要集中在金融系统 、咨询行业、证券业、财会、投资银行、媒体、公共决策或研究部门等，当然也有自主创业者，或者在其他行业从业的。

金融系统方面主要是银行与资产管理公司，各大银行每年都会提供一定数量的就业岗位，主要分布情况如下：

1、中央银行：中国人民银行

2、银行业监管机构：中国银行业监管管理委员会

3、国家政策性银行：国家开发银行、中国进出口银行、中国农业发展银行

4、四大商业银行：中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行

5、股份制商业银行：交通银行、深圳发展银行、招商银行、中国民生银行、上海浦东发展银行、华夏银行、中信银行、兴业银行、中国光大银行、广东发展银行、渤海银行

6、城市商业银行：基本上各城市都有自己的城市商业银行

7、农村商业银行、农村合作银行、农村信用社

8、部分外资银行在华机构，如花旗等。

咨询行业主要是管理咨询、营销咨询、IT咨询等咨询机构及投资银行等，包括跨国大型咨询公司如毕博、埃森哲、麦肯锡、波士顿、贝恩、凯捷、罗兰、贝格、科尔尼、摩立特、德勤、博思、普华永道等，本土知名咨询公司如北大纵横、和君创业、新华信、远卓、汉普、华夏基石、佐佑等。

证券业主要是各类证券公司，如国泰君安、华夏证券、招商证券、国信证券、海通证券、光大证券、华泰证券等。

媒体也是一个不错的行业，一般而言，对经济学类学生而言可资选择的媒体空间还是比较大的，主要集中在财经媒体中，比如证券时报、金融时报、中国证券报、上海证券报、21世纪经济报道、经济观察报、中国经营报、财经时报、工商时报、经济参考报、中国财经报、中国经济时报、第一财经日报等。

其他诸如一些研究所、政府部门分布了一些经济学专业毕业的硕士生，比如社保基金管理中心(或社保局，通常为保险方向)、财政、审计、海关部门等;高等院校金融财政专业教师;研究机构研究人员;上市(或欲上市)股份公司证券部、财务部、证券事务代表、董事会秘书处等。

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E. 中国有哪些金融大数据公司

中科院附属《互联网周刊》发布了2021年金融大数据30强榜单，并评选出今年以来在金融大数据方面取得突出进展的代表性企业。随着大数据和人工智能技术在金融领域的创新与实践，融汇金科上榜了！《互联网周刊》创刊于1998年，是中国互联网和it行业最成功的主流商业杂志之一。早在几年前，《互联网周刊》就开始在互联网行业发布各类榜单，在业内具有很高的权威性。此次入选榜单，无疑是对荣辉金科强大的研发能力和行业领先的金融科技布局的肯定。

中国金融服务业大数据分析服务市场总收入1093亿元，其中金融风险管理收入323亿元，客户生命周期管理收入770亿元，后者包括吸引新客户和现有客户管理。预计2019年至2024年，大数据分析服务市场将继续保持快速增长，2024年将达到2524亿元人民币，年复合增长率为18.2%。准确、客观、中立的大数据分析结果是客户寻求大数据分析服务的关键要素。独立服务商可以更准确地识别客户需求，避免利益冲突，保持客观性和中立性，更好地服务客户。2014年至2019年，金融服务业独立大数据分析服务提供商的市场份额将从2.3%提高到9.7%，预计2024年将进一步提高到16.8%。

F. 有人知道股票杠杆是怎么回事吗在哪可以办理

首先你得知道股票杠杆是什么。股票杠杆是一种新型的融资模式，是因为券商的融资业务无法满足股民对于资金的需求而出现的。这种模式的发展是在股票市场中，基金持有者和资本需求者通过联系相结合，并逐步形成的。

目前，一些对股票杠杆的看法主要分为两派：有人认为股票杠杆扩大交易比例，扩大风险。而且很多股票杠杆平台不安全，也会造成股民的亏损，认为股票杠杆不可行；有人认为股票杠杆是一种可以扩大盈利的好工具。

但我认为这两种理解是片面的：首先，股票杠杆对可以使一些缺乏资金的人抓住有利的进入时间，迅速扩大利润；其次，股票配资可以使从事其他业务的人不会因为他们将资金投入股票市场而延迟业务运营。第三，股票配资要求资助者对账户进行风险控制，这提醒股票出资者，股票出资者可以及时制止损失，使他们不会将所有资金投入市场。

但是不正规的股票配资平台带来的损失也是很多人见识过的，比如虚拟盘。

平台贝格富把股民的资金卷走，有的平台有账户出借的问题。很多股票配资平台根本没法保证股民的资金安全。所以你必须慎重的选一个实盘的股票配资平台。

怎么选择股票配资公司，根据经验，可通过以下几点来选择。

1，首先我们一定要选择一个实盘的配资平台，可以先在平台充值一小部分的资金，先利用这一小部分资金在配资平台上进行交易，然后找平台的客服要一下交割单，再通过正规股票查询软件对相关股票数据进行查询。如果两个数据能对比上就证明是实盘；如果对比不上则为虚拟盘。不过因为股市当中并非只有我们一人在交易，挂单检验的时候最好选择冷门股票，如此一来查询的时候误差才不会太大。

2， 看平台是否可以分笔交易：比如当我们持有的一只股票，想止盈一部分，剩下的继续持仓观望或者想滚动做T时，如果平台没有这个功能，可能会影响我们的收益。

3， 看平台是否可以在集合竞价挂单：使用配资平台的基本上都是做短线的股民。而我们做短线特别重要的一个时间点就是集合竞价，如果我们能在集合竞价挂单的话，那就能更早的买入，更好地帮我们把握机会。

最后给大家普及一下什么是虚拟盘，虚拟盘就是平台不把投资者的交易报单给交易所，而是截留在平台，投资者输赢跟平台结算，相当于跟平台对赌，这种风险是很大的。

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G. 中国有哪些金融大数据公司你知道哪些

金融大数据公司有很多，因为监管部门有牵头组织的，然后还有这些互联网平台他们自己成立的，还有那些专门为企业服务的那么不同的类型，当然就有不同的机构了呀。像我们非常熟知的京东金融蚂蚁金服，他就是互联网电商平台旗下的金融科技公司。

电商平台给的比较明显的蚂蚁金服，我们京东金融我们平常使用的这个京东白条都价格范围，还有网络的度小满金融，它本身也是互联网巨头牵头的这个金融大数据公司。本身也肩负着投资的这个平台功能，因为他们也可以叫做互联网金融平台，大数据是他们自己的金融平台，是对我们的两者并不冲突。

H. 经传股票软件很好用吗

经传软件还是不错的，特别是对于大盘的分析还是比较准的，至少让我们知道什么时候可以去做股票，什么时候不能做股票，而且软件里的捕捞季节来判断短线买卖还是相当不错的，经传软件是广州经传多赢投资咨询有限公司开发的面向投资者的股票软件，包括股票客户端、基金客户端、移动终端、B端、Hunter系列功能插件等产品线，旨在帮助投资者建立自己的投资模式。
公司总部设在广州，在江苏、青岛、长沙、郑州设立了分公司，拥有100多名专业持牌投资顾问和300多人的持牌服务团队。与沪深交易所、柏格数据、恒生聚源、华南理工大学经济贸易学院等国内知名金融机构和高校建立了紧密合作关系，也是珠三角首家获得沪深交易所授权的信息发布商。
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软件版本：经传股事汇 6.04.07