微信上的股票数据的具体意思

1. 股票的名词和数据的解释和意义

代码 公司代码，
名字 公司名称，这两个没什么好说的
昨收 昨天的收盘价，上市最后三分钟的成效均价，深市最后的竞价
今开 今天的开盘价，由9.15-9.25这段时间的竞价出的价格
最高 成交最高价
最低 成交最低价
最新 最新成交价
买入 买1
卖出 卖1
涨幅% （现价-昨收）/昨收
总量(手) 成交股的数量之和
现量(手) 最新成交量
成交金额(万) 成交金额
成交笔数 交易笔数
换手率% 换手高，表现阶段比较活跃
市盈率 股价/每股净收益
市盈率(修正)
均价 成交的平均价格
涨跌 相对于涨幅，就是具体的价，不是百分比，现在价-昨收
振幅% （最高价-最低）/昨收
委比% （买5档之和-卖5档之和）/买5档之和，100%表涨停，-100%表跌停了
委差 （买5档之和-卖5档之和）
量比 这个公式忘了，最比越大，表示近期交易越活跃
买盘 以主买成交的计入买盘，比外盘大，股今天表现好
卖盘 以主卖成交的计入卖盘，比内盘大，股今天表现差
总股本(万) 这个公司的总价直
流通股(万) 可以交易的价直和
流通市值(亿) 可以交易股票价直和
每股收益(2006年)
每股收益(2007三季
每股收益(2007年)
2008一季收益
2008中期收益
2008三季收益
主营收入(亿)
利润总额(万)
净利润(万)
资本公积金(亿)
上面这些应该好理解的，个人见解，不太专业

2. 用微信能看股票行情吗具体怎么看啊

用微信看股票行情，可以，加入一个微信股票群，但一定要是知名证券公司的，微信采用的是信息冒泡推送方式，比一般手机股票软件要省流量的多，而且可以只想看自己想看到的，那些不想看到的都可以不用出现。

3. 微信上的微交易能用k线图技术去分析吗

微信上的微交易能用k线图技术去分析。
看股票K线是股民炒股时常用的一种方法。股市一直都是起起伏伏，要想了解可以利用K线，试着找出一些“规律”，从而更好地运用到日常股票操作中来
来给朋友们讲解一下K线，教朋友们如何把它分析清楚精准。
分享之前，先免费送给大家几个炒股神器，能帮你收集分析数据、估值、了解最新资讯等等，都是我常用的实用工具，建议收藏：炒股的九大神器免费领取（附分享码）
一、 股票K线是什么意思？
K线图还有许多其他的叫法，如蜡烛图、日本线、阴阳线等，我们常把它叫做k线，它原先的用途是计算米价每天的走向，后来在股票、期货、期权等证券市场也能看到它的身影。
k线有影线和实体，是一种柱状线条。影线在实体上方的部分叫上影线,下方的部分叫下影线，实体分阳线和阴线。
Ps：影线代表的是当天交易的最高和最低价，实体表示的是当天的开盘价和收盘价。
其中阳线常用红色、白色柱体或者黑框空心来表示，而选择用绿色、黑色或者蓝色实体柱来代表阴线，

除了以上情况，正当我们看到“十字线”时，就可以认为是实体部分转换成一条线
其实十字线也没有那么难理解，意思就是当天的收盘价就是开盘价。
经过对K线的剖析，我们可以出色的找到买卖点（对于股市方面，虽然说是没有办法知道具体的事情，但是K线有一定指导的意义的），对于新手来说最好掌握。
在这我要给大家警醒一下，K线解析起来是有一些复杂的，假如炒股，你是刚刚开始的，还不了解K线，，建议用一些辅助工具来帮你判断一只股票是否值得买。
比如说下面的诊股链接，输入你中意的股票代码，就能自动帮你估值、分析大盘形势等等，我刚开始炒股的时候就用这种方法来过渡，非常方便：【免费】测一测你的股票当前估值位置？
有关于K线分析的技巧方面，接下来我就跟大家简单的说说，帮助你加快入门的脚步。
二、怎么用股票K线进行技术分析？
1、实体线为阴线
这个时候股票的成交量就需要分析一下，万一成交量不大，这就表示着股价可能会短期下降；如果出现成交量很大的情况，股价肯定要长期下跌了。
2、实体线为阳线
实体线为阳线就意味着股价上涨动力更足，但是否是长期上涨，还要结合其他指标进行判断。
比如说大盘形式、行业前景、估值等等因素/指标，但是由于篇幅问题，不能展开细讲，大家可以点击下方链接了解：新手小白必备的股市基础知识大全

应答时间：2021-09-07，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

4. 微信股票沪深sz是什么意思

微信股票沪深sz，sz是深市的中文简称，h是沪市的中文简称。

5. 据说用微信可以查股票行情，是真的么偶的票票啊，赶紧涨吧

2012年11月微信开放自动回复接口以来，就不再是一个简单的聊天工具。微信平台涌现出众多提供个性化服务的账号，例如查询航班、查询天气等等。而中金在线作为网络财经领域的领先者，首先将传统行情服务与移动社交服务相结合，向微信用户提供股票行情查询服务。
现在微信用户只要添加“中金在线”为微信好友，随时发送股票代码或者名称就能获得个股最新行情。查询范围涵盖沪深AB股及创业板个股。其快速、准确以及节省手机流量等特点，在大部分情况下为投资者查询行情带来更多的便利和帮助。
微信作为后微博时代的延伸与发展，在移动社交方面起到至关重要的作用。而微信在财经投资领域的应用，除了以上提供微信行情服务外，随着平台开放力度的加大加深，还会有更多的功能出现，例如实时K线图和全球市场指数查询等。届时微信将成为另一个投资资讯平台。

6. 微信股票价格后面的小数字代表什么

股票的交易代码，比如000002它是万科A，也就是万科地产的股票代替码

7. 股票里面这个数据是什么意思

1、基金的持仓数是指：截至一季度末的实际持仓数，而不是期间的变动数
2、上市公司的报表显示的数字，一般都是截至时间的实际数字
3、具体的变动情况，可以和上一次的报表数对比，可以看出具体进出的变化
4、从你的图中看，新增加的基金家数不多，说明原有的基金是进行了大幅的增持

8. 股票的这些数据各是什么意思啊

5是5手，S是卖，B是买，1代表一个证券账户。第二行的是3个账户的操作，但谁买谁卖的不清楚，应该是那一分钟内最后一笔是买，所以那段时间的16手都是买。
这是深圳股票的交易情况，上海的好像不显示这个。
看这个没太大意义。

9. 基于微信大数据的股票预测研究

基于微信大数据的股票预测研究
大数据是近些年来的热门话题，无论国际上还是国内，影响很大。经济学、政治学、社会学和许多科学门类都会发生巨大甚至是本质上的变化和发展，进而影响人类的价值体系、知识体系和生活方式。而全球经济目前生成了史无前例的大量数据，如果把每天产生的大量数据比作神话时期的大洪水是完全正确的，这个数据洪流是我们前所未见的，他是全新的、强大的、当然，也是让人恐慌但又极端刺激的。
而我所分享的话题，正是在互联网环境下，如何利用大数据技术，进行股票预测的研究。–今天，我想分享我认为有意义的四点。
1.大数据下的商业预测
根据大数据，我们可以有效地进行故障、人流、流量、用电量、股票市场、疾病预防、交通、食物配送、产业供需等方面的预测。而本文我们所关心的内容是股票市场的预测。
大数据的核心是预测，预测依赖于对数据的分析。那么分析的方法是否是基于随机采样的结果而设计的，这样的分析方法是否会有误差？
从传统认识上，由于资源和科技的局限，如人和计算资源受限、从计算机处理能力来讲无法处理全部数据来获取人们所关注的结果。因此随机采样应运而生，通过所选取的个体来代表全体，如使用随机抽取的方式来使得推论结果更科学。但既然提到了大数据，它是资源发展到一定程度、以及技术发展到一定阶段产生的一个新的认识。如同电力的出现，使人类进入了一个快速发展阶段，大数据也一样，它的含义是全体样本，从整体样本来做推论。在本文大数据的含义是所有股票在整个社交网络上的流动信息，从数据源上讲，本文没有采用所有社交网络上的数据，只分析了微信这个最具代表性的社交媒体作为信息源。
互动数据能反映用户情绪，搜索数据能反映用户的关注点和意图，在股市预测时这两种数据哪种更具有参考价值？
我认为都有价值，互动数据反映了用户对某一特定股票的喜好和厌恶，可以简单描述为对该股票的操作是继续持有还是卖出；而搜索数据则代表用户在收集该股票信息的过程，它是关注度的概念，某只股票搜索度高则意味着消息的影响力大。互动代表着方向，搜索代表着振幅。
我们知道这两种数据得出的结论会有差异，您是如何平衡这两种数据反映的情况来进行预测的？
正如上一个问题里提到的，如果是股票推荐，买进卖出等原则问题，则应该考虑互动数据，但如果已经买到手了，搜索数据可以提供一个幅度的概念，类似债券评级A级、AA级、AAA级等，供投资者参考，因为不同投资者对风险的承受度是不同的。
将股票和市场的消息整理成140字的短消息发布，是否意味着主要发布渠道是微博？现在微信公众号很火，有没有考虑通过这个渠道也发布消息？
事实上，信息传播的方式很多，微信作为新媒体当然影响力不容小觑，但目前技术投入最小的还是邮件、短信等方式，未来会考虑使用公众号来推送股票和市场消息。
如果在未来通过微信公众号推送消息，那么推送的消息会不会作为数据来源被再次采集？这会有多大的影响？
会被采集，但互联网上的每日关于个股的信息数量会达到很大，该推送会增加推荐股票1点权重，每只股票的权重成百上千，因此影响极小。
数据来源是微信公众号，除了准确性的考虑之外，是否还考虑过这样收集数据会较少触犯个人隐私？
从法律角度来看，搜索微信或其他个人聊天记录，是侵犯个人隐私权的，因此如果腾讯开放了这样的接口，每个公民都可以对这样的行为进行投诉、抗议、甚至进行法律起诉直至其改正过错、赔偿损失的。
这样是否意味着即使存在违法的行为，其结果也是由腾讯来承担，而我们作为数据的使用方不需要承担任何法律责任？
在整个社会，我们作为系统技术提供方，应恪守大数据的伦理道德，遵守国家法律，如侵犯个人隐私，系统不会采集，谷歌有一句座右铭“谷歌不作恶”，本文提到的系统也一样。
2.基于大数据进行股票推荐实验
股票的及时度反应了微信文章所发布的时效性，及时度越高，数据价值就越大。
股票的热度反应了当前某只股票被关注的频度，关注频度越大，上涨的可能性越高。

数据的完整性：我们采用循环的方式对所有深沪两地发行约2236只股票（创业版除外）在微信搜索网站上的搜索结果进行保存。
数据的一致性：文件格式由负责保存数据文件的程序决定，单一的流程保障了文件的一致性。
数据的准确性：由于所分析的订阅号文章的是由微信公共平台的公众号所提供，在一定程度上杜绝了虚假消息对于预测系统的破坏。
数据的及时性：考虑到磁盘读写以及采集程序所处的网络带宽，以及搜索引擎对于采集程序的屏蔽，程序中采集两条信息之间间隔了5秒，因此理论上11180秒（3.1个小时）可收集完当日推荐所需要的数据。对于每个交易日，在9点-9点30分之间采集所有数据，需要7台以上的设备可达到最佳效果。本次试验受限于试验设备，在一台设备上，交易日每天早六时开始进行数据采集，也满足及时性要求。
数据分析：查看三个高优先级的股票，该股票当日的开盘价与收盘价，再与当日（2015-4-8）上证综指进行比较，可得在收益上该算法是优于上证综指为样本的整体股票的股价差收益的。
实验结论：按照上述方式，系统每天推荐出当日股票，在开盘时进行买进，在第二个交易日进行卖出。经过一个月21个交易日（2015-3-1至2015-3-31），系统的收益为20%/月。通过微信搜索公众号来预测市场走势和投资情绪呈现出正相关性，因此可以作为股票甄选的因子。
3.股票预测的大数据发展趋势
网络数据分成三种：
一是浏览数据，主要用于电商领域的消费者行为分析，浏览数据反映了用户每一步的访问脚步，进一步刻画出用户的访问路径，分析不同页面的跳转概率等。
二是搜索数据，主要指搜索引擎记录的关键词被搜索频次的时间序列数据，能反映数亿用户的兴趣、关注点、意图。
三是互动数据，主要是微博、微信、社交网站的数据，反映用户的倾向性和情绪因素。
2013年诺贝尔经济学奖得主罗伯特?席勒的观点被无数采访对象引述。席勒于上世纪80年代设计的投资模型至今仍被业内称道。在他的模型中，主要参考三个变量：投资项目计划的现金流、公司资本的估算成本、股票市场对投资的反应（市场情绪）。他认为，市场本身带有主观判断因素，投资者情绪会影响投资行为，而投资行为直接影响资产价格。
计算机通过分析新闻、研究报告、社交信息、搜索行为等，借助自然语言处理方法，提取有用的信息；而借助机器学习智能分析，过去量化投资只能覆盖几十个策略，大数据投资则可以覆盖成千上万个策略。
基于互联网搜索数据和社交行为的经济预测研究，已逐渐成为一个新的学术热点，并在经济、社会以及健康等领域的研究中取得了一定成果。在资本市场应用上，研究发现搜索数据可有效预测未来股市活跃度（以交易量指标衡量）及股价走势的变化。
对于搜索数据：互联网搜索行为与股票市场的关联机理。这个研究属于行为金融与互联网的交叉领域，其原理是：股票量价调整是投资者行为在股票市场上的反应；与此同时，投资者行为在互联网搜索市场也有相应地行为迹象，我们要做到是：找到互联网搜索市场中领先于股票交易的行为指标，综合众多投资者的先行搜索指标，对未来的股票交易做出预判。
如同天气预报那样，不断优化模型、灌入海量信息，然后给出结果。并且在处理的信息中，有80%是“非结构化”数据，例如政策文件、自然事件、地理环境、科技创新等，这类信息通常是电脑和模型难以消化的。采用了语义分析法，可以将互动数据里的金融对话量化为“-1（极度看空）”到“1（极度看多）”之间的投资建议，通过分析互动数据的数据文本，作为股市投资的信号。
4.正在发生的未来
大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的将来。
大数据在实用层面的影响很广泛，解决了大量的日常问题。大数据更是利害攸关的，它将重塑我们的生活、工作和思维方式。在某些方面，我们面临着一个僵局，比其他划时代创新引起的社会信息范围和规模急剧扩大所带来的影响更大。我们脚下的地面在移动。过去确定无疑的事情正在受到质疑。大数据需要人们重新讨论决策、命运和正义的性质。拥有知识曾意味着掌握过去，现在则意味着能够预测未来。
大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。就好像我们学习处理混乱数据一样，因为这些数据服务的是更加广大的目标。必将混乱构成了世界的本质，也构成了人脑的本职，而无论是世界的混乱还是人脑的混乱，学会接受和应用他们才能得益。
我相信，利用基础数据、搜索数据、互动数据再进行加权计算，可以对所有股票进行大数据遴选，从而给出投资建议。我认为，我们的肉身刚刚步入大数据时代，但我们的精神还滞留在小数据、采样思维之中，率先用理性击碎固有思维的人，也将率先获得大数据带来的益处。