雪球股票app有回测功能吗

㈠ 股票软件哪个最好

腾讯自选股、雪球、通达信、点牛股、东方财富。以上股票软件支持券商丰富，信息推送及时，也可以和股民交流心得。

5、东方财富：东方财富是一款炒股投资类的软件，是中国财经的第一门户，有全面的行情资讯，极速的深沪全球实时的高速行情，比较安全的全球交易，权威资金内容，支持40多家的主流券商在线交易。

㈡ 能够看股票实时行情的软件有哪些

1、雪球股票：雪球股票app是一款来自雪球投资官方客户端，网站的口号是：聪明的投资人都在这里。提供沪深、港股、美股、基金、债券、外汇等实时免费行情，也可以和其他用户在线沟通，学习经验。

2、新浪财经：新浪财经一款为投资者服务的手机炒股软件，支持多家券商A股手机交易。产品覆盖沪深港美基金全市场行情，并提供环球市场的主要指数数据，新浪财经提供免费的股价提醒及7*24小时的全球财经资讯。

3、平安证券：平安证券是平安证券有限责任公司的官方APP，软件为用户提供便捷的证券服务，不仅可以随时查询股票行情还可以保障用户的交易安全。用户使用软件不仅可以进行证券服务，还可以进行理财服务。

4、同花顺：同花顺是老牌的手机炒股软件了，也是目前手机炒股软件中使用较多的。同花顺手机炒股软件性能稳定、支持券商多并支持手机在线交易的随身免费炒股软件，也是首家推出手机上Level-2数据查询的炒股软件。

5、容维财经：最吸引人眼球的是AI机器人冠军策略+高级投顾团队坐镇，人机共同预测股票的行情走势。如果喜欢AI辅助买卖决策的投资者的话，这类软件是必须要选择的了。此外容维财经提供全球股市热点、消息推送。

㈢ 如何通过雪球查询股票之前的变动状况

一. 雪球公司介绍

雪球 聪明的投资者都在这里。

web 1.0：新闻资讯，股价信息，K线图
web 2.0：SNS 订阅，分享，聊天
web 3.0：移动 APP，交易闭环
雪球现在员工数还不到100，其中技术人员占一半。去年9月C轮融资4kw刀。我们现在的技术栈由下列组件组成：Java，Scala，Akka，Finagle，Nodejs，Docker ，Hadoop。我们当前是租用IDC机房自建私有云，正在往“公私混合云”方向发展。

在雪球上，用户可以获取沪深港美2w+股票的新闻信息，股价变化情况，也可以获取债券，期货，基金，比特币，信托，理财，私募等等理财产品的各类信息，也可以关注雪球用户建立的百万组合，订阅它们的实时调仓信息，还可以关注雪球大V。雪球当前有百万日活跃用户，每天有4亿的API调用。App Store 财务免费榜第 18 名。历史上曾排到财务第二，总免费榜第 19。

二. 雪球当前总体架构

作为一个典型的移动互联网创业公司，雪球的总体架构也是非常典型的设计：

最上层是三个端：web端，android端和iOS端。流量比例大约为 2：4：4 。web3.0 的交易功能，在 web 端并不提供。
接入层以及下面的几个层，都在我们的自建机房内部。雪球当前只部署了一个机房，还属于单机房时代。正在进行“私有云+公有云混合部署”方案推进过程中。
我们当前使用 nodejs 作为 web 端模板引擎。nodejs 模块与android 和 ios 的 app 模块一起属于大前端团队负责。
再往下是位于 nginx 后面的 api 模块。跟 linkedin 的 leo 和微博的 v4 一样，雪球也有一个遗留的大一统系统，名字就叫 snowball 。最初，所有的逻辑都在 snowball 中实现的。后来慢慢的拆出去了很多 rpc 服务，再后来慢慢的拆出去了一些 http api 做成了独立业务，但即便如此，snowball 仍然是雪球系统中最大的一个部署单元。
在需要性能的地方，我们使用 netty 搭建了一些独立的接口，比如 quoto server，是用来提供开盘期间每秒一次的股价查询服务，单机 qps 5w+，这个一会再细说；而 IM 服务，起初设计里是用来提供聊天服务，而现在，它最大的用途是提供一个可靠的 push 通道，提供 5w/s 的消息下发容量，这个也一会再细说。
雪球的服务化拆分及治理采用 twitter 开源的 finagle rpc 框架，并在上面进行了一些二次开发和定制。定制的功能主要集中在 access log 增强，和 fail fast，fail over 策略及降级开关等。 finagle 的实现比较复杂，debug 和二次开发的门槛较高，团队内部对此也进行了一些讨论。
雪球的业务比较复杂，在服务层中，大致可以分为几类：第一类是web1.0，2.0 及基础服务，我们称为社区，包括用户，帖子，新闻，股价，搜索等等，类比对象就是新浪财经门户+微博；第二类是组合及推荐，主要提供股票投资策略的展示和建议，类比对象是美国的motif；第三类是通道，类似股市中的“支付宝”，接入多家券商，提供瞬间开户，一键下单等等各种方便操作的功能。
雪球的业务实现中，包含很多异步计算逻辑，比如搜索建索引，比如股票涨跌停发通知，比如组合收益计算等等，为此，我们设计了一个独立的 Thread/Task 模块，方便管理所有的后台计算任务。但随着这些 task 越来越多，逻辑差异越来越大，一个统一的模块并不是总是最佳的方案，所以，我们又把它拆成了两大类：流式的，和批量式的。
雪球的推荐体系包括组合推荐“买什么”和个性化推荐。我们最近正在重新梳理我们的大数据体系，这个感兴趣的话可以单聊。
最下面是基础设施层。雪球基础设施层包括：redis，mysql，mq，zk，hdfs，以及容器 docker。
线上服务之外，我们的开发及后台设施也很典型：gitlab开发，jenkins打包，zabbix 监控系统向 openfalcon 迁移，redimine向confluence迁移，jira，以及内部开发的 skiing 后台管理系统。
** 三. 雪球架构优化历程**

首先描述一下标题中的“股市动荡”定语修饰词吧：

上证指数从年初的3000点半年时间涨到了5000多，6月12号达到最高点5200点，然后就急转直下，最大单日跌幅 8.48%，一路跌回4000点以下。最近一周都在3900多徘徊。

3月最后一周，A股开户 166万户，超过历史最高纪录 2007年5月第二周165万户。

4月份，证监会宣布A股支持单用户开设多账户。

6月底，证金公司代表国家队入场救市。

7月份，证监会宣布严打场外配资。

中国好声音广告第一晚，带来超过平时峰值200倍的注册量

挑战：小 VS 大：

小：小公司的体量，团队小，机器规模小
大：堪比大公司的业务线数量，业务复杂度，瞬间峰值冲击

雪球的业务线 = 1个新浪财经 + 1 个微博 + 1 个 motif + 1 个大智慧/同花顺。由于基数小，API调用瞬间峰值大约为平时峰值的 30+ 倍。

挑战：快速增长，移动互联网 + 金融，风口，A股大盘剧烈波动。

首先，在app端，在我们核心业务从 web2.0 sns 向 3.0 移动交易闭环进化的过程中，我们开发了一个自己的 hybrid 框架：本地原生框架，加离线 h5 页面，以此来支撑我们的快速业务迭代。当前，雪球前端可以做到 2 周一个版本，且同时并行推进 3 个版本：一个在 app store 等待审核上线，一个在内测或公测，一个在开发。我们的前端架构师孟祥宇在今年的 wot 上有一个关于这方面的详细分享，有兴趣的可以稍后再深入了解。

雪球App实践—构建灵活、可靠的Hybrid框架 http://wot.51cto.com/2015mobile/ http://down.51cto.com/data/2080769

另外，为了保障服务的可用性，我们做了一系列的“端到端服务质量监控”。感兴趣的可以搜索我今年4月份在环信SM meetup上做的分享《移动时代端到端的稳定性保障》。其中在 app 端，我们采用了一种代价最小的数据传输方案：对用户的网络流量，电池等额外消耗几乎为0

每个请求里带上前一个请求的结果

succ or fail ： 1 char
失败原因：0 - 1 char
请求接口编号： 1 char
请求耗时：2 - 3 char
其它：网络制式，etc
炒股的人大多都会盯盘：即在开盘期间，开着一个web页面或者app，实时的看股价的上下跳动。说到“实时”，美股港股当前都是流式的数据推送，但国内的A股，基本上都是每隔一段时间给出一份系统中所有股票现价的一个快照。这个时间间隔，理论上是3秒，实际上一般都在5秒左右。 交了钱签了合同，雪球作为合作方就可以从交易所下属的数据公司那里拿到数据了，然后提供给自己的用户使用。

刚才介绍总体架构图的时候有提到 quote server ，说到这是需要性能的地方。

业务场景是这样的，雪球上个人主页，开盘期间，每秒轮询一次当前用户关注的股票价格变动情况。在内部，所有的组合收益计算，每隔一段时间需要获取一下当前所有股票的实时价格。起初同时在线用户不多，这个接口就是一个部署在 snowball 中的普通接口，股价信息被实时写入 redis ，读取的时候就从 redis 中读。后来，A股大涨，snowball 抗不住了。于是我们就做了一个典型的优化：独立 server + 本地内存存储。开盘期间每次数据更新后，数据接收组件主动去更新 quote server 内存中的数据。 后续进一步优化方案是将这个接口以及相关的处理逻辑都迁移到公有云上去。

对于那些不盯盘的人，最实用的功能就是股价提醒了。在雪球上，你除了可以关注用户，还可以关注股票。如果你关注的某只股票涨了或跌了，我们都可以非常及时的通知你。雪球上热门股票拥有超过 50w 粉丝（招商银行，苏宁云商）粉丝可以设置：当这支股票涨幅或跌幅超过 x%（默认7%）时提醒我。曾经连续3天，每天超过1000股跌停，证监会开了一个会，于是接下来2天超过1000股涨停

原来做法：

股票涨（跌）x%，扫一遍粉丝列表，过滤出所有符合条件的粉丝，推送消息
新做法：

预先建立索引，开盘期间载入内存
1%：uid1，uid2
2%：uid3，uid4，uid5
3%：uid6
问题：有时候嫌太及时了：频繁跌停，打开跌停，再跌停，再打开。。。的时候
内部线上记录：

4台机器。
单条消息延时 99% 小于 30秒。
下一步优化目标：99% 小于 10 秒
IM 系统最初的设计目标是为雪球上的用户提供一个聊天的功能:

送达率第一
雪球IM：Netty + 自定义网络协议
Akka ： 每个在线client一个actor
推模式：client 在线情况下使用推模式
多端同步：单账号多端可登录，并保持各种状态同步
移动互联网时代，除了微信qq以外的所有IM，都转型成了推送通道，核心指标变成了瞬间峰值性能。原有架构很多地方都不太合适了。

优化：

分配更多资源：推送账号actor池
精简业务逻辑：重复消息只存id，实时提醒内容不推历史设备，不更新非活跃设备的session列表等等
本地缓存：拉黑等无法精简的业务逻辑迁移到本地缓存
优化代码：异步加密存储，去除不合理的 akka 使用
akka这个解释一下：akka 有一个自己的 log adapter，内部使用一个 actor 来处理所有的 log event stream 。当瞬间峰值到来的时候，这个 event stream 一下子就堵了上百万条 log ，导致 gc 颠簸非常严重。最后的解决办法是，绕过 akka 的 log adapter，直接使用 logback 的 appender

线上记录：5w/s （主动限速）的推送持续 3 分钟，p99 性能指标无明显变化

7月10号我们在中国好声音上做了3期广告。在广告播出之前，我们针对广告可能带来的对系统的冲击进行了压力测试，主要是新用户注册模块，当时预估广告播出期间2小时新注册100万

压测发现 DB 成为瓶颈：

昵称检测 cache miss > 40%
昵称禁用词 where like 模糊查询
手机号是否注册 cache miss > 80%
注册新用户：5 insert
优化：

redis store：昵称，手机号
本地存储：昵称禁用词
业务流程优化：DB insert 操作同步改异步
下一步优化计划：

将 sns 系统中所有的上行操作都改成类似的异步模式
接口调用时中只更新缓存，而且主动设置5分钟过期，然后写一个消息到 mq 队列，队列处理程序拿到消息再做其它耗时操作。
为了支持失败重试，需要将主要的资源操作步骤都做成幂等。
前置模块HA：

合作方合规要求：业务单元部署到合作方内网，用户的敏感数据不允许离开进程内存
业务本身要求：业务单元本身为有状态服务，业务单元高可用
解决方案：

使用 Hazelcast In-Memory Data Grid 的 replication map 在多个 jvm 实例之间做数据同步。

java 启动参数加上 -XX:+DisableAttachMechanism -XX:-UsePerfData，禁止 jstack，jmap 等等 jdk 工具连接

关于前置模块，其实还有很多很奇葩的故事，鉴于时间关系，这里就不展开讲了。以后有机会可以当笑话给大家讲。

组合净值计算性能优化：

一支股票可能在超过20万个组合里（南车北车中车，暴风科技）
离线计算，存储计算后的结果
股价3秒变一次，涉及到这支股票的所有组合理论上也需要每 3 秒重新计算一次
大家可能会问，为什么不用户请求时，实时计算呢？这是因为“组合净值”中还包括分红送配，分股，送股，拆股，合股，现金，红利等等，业务太过复杂，开发初期经常需要调整计算逻辑，所以就设计成后台离线计算模式了。当前正在改造，将分红送配逻辑做成离线计算，股价组成的净值实时计算。接口请求是，将实时计算部分和离线计算部分合并成最终结果。

实际上，我们的计算逻辑是比较低效的：循环遍历所有的组合，对每个组合，获取所有的价值数据，然后计算。完成一遍循环后，立即开始下一轮循环。

优化：

分级：活跃用户的活跃组合，其它组合。
批量：拉取当前所有股票的现价到 JVM 内存里，这一轮的所有组合计算都用这一份股价快照。
关于这个话题的更详细内容，感兴趣的可以参考雪球组合业务总监张岩枫在今年的 arch summit 深圳大会上的分享：构建高可用的雪球投资组合系统技术实践 http://sz2015.archsummit.com/speakers/201825

最后，我们还做了一些通用的架构和性能优化，包括jdk升级到8，开发了一个基于 zookeeper 的 config center 和开关降级系统

四. 聊聊关于架构优化的一些总结和感想

在各种场合经常听说的架构优化，一般都是优化某一个具体的业务模块，将性能优化到极致。而在雪球，我们做的架构优化更多的是从问题出发，解决实际问题，解决到可以接受的程度即可。可能大家看起来会觉得很凌乱，而且每个事情单独拎出来好像都不是什么大事。

我们在对一个大服务做架构优化时，一般是往深入的本质进行挖掘；当我们面对一堆架构各异的小服务时，“架构优化”的含义其实是有一些不一样的。大部分时候，我们并不需要（也没有办法）深入到小服务的最底层进行优化，而是去掉或者优化原来明显不合理的地方就可以了。

在快速迭代的创业公司，我们可能不会针对某一个服务做很完善的架构设计和代码实现，当出现各种问题时，也不会去追求极致的优化，而是以解决瓶颈问题为先。

即使我们经历过一回将 snowball 拆分服务化的过程，但当我们重新上一个新的业务时，我们依然选择将它做成一个大一统的服务。只是这一次，我们会提前定义好每个模块的 service 接口，为以后可能的服务化铺好路。

在创业公司里，重写是不能接受的；大的重构，从时间和人力投入上看，一般也是无法承担的。而“裱糊匠”式做法，哪里有性能问题就加机器，加缓存，加数据库，有可用性问题就加重试，加log，出故障就加流程，加测试，这也不是雪球团队工作方式。我们一般都采用最小改动的方式，即，准确定义问题，定位问题根源，找到问题本质，制定最佳方案，以最小的改动代价，将问题解决到可接受的范围内。

我们现在正在所有的地方强推3个数据指标：qps，p99，error rate。每个技术人员对自己负责的服务，一定要有最基本的数据指标意识。数字，是发现问题，定位根源，找到本质的最重要的依赖条件。没有之一。

我们的原则：保持技术栈的一致性和简单性，有节制的尝试新技术，保持所有线上服务依赖的技术可控，简单来说，能 hold 住。

能用cache的地方绝不用db，能异步的地方，绝不同步。俗称的：吃一堑，长一智。

特事特办：业务在发展，需求在变化，实现方式也需要跟着变化。简单的来说：遗留系统的优化，最佳方案就是砍需求，呵呵。

㈣ python量化哪个平台可以回测模拟实盘还不要钱

Python量化投资框架：回测+模拟+实盘
Python量化投资 模拟交易 平台 1. 股票量化投资框架体系 1.1 回测 实盘交易前，必须对量化交易策略进行回测和模拟，以确定策略是否有效，并进行改进和优化。作为一般人而言，你能想到的，一般都有人做过了。回测框架也如此。当前小白看到的主要有如下五个回测框架： Zipline ：事件驱动框架，国外很流行。缺陷是不适合国内市场。 PyAlgoTrade ： 事件驱动框架，最新更新日期为16年8月17号。支持国内市场，应用python 2.7开发，最大的bug在于不支持3.5的版本，以及不支持强大的pandas。 pybacktest ：以处理向量数据的方式进行回测，最新更新日期为2个月前，更新不稳定。 TradingWithPython：基于pybacktest，进行重构。参考资料较少。 ultra-finance：在github的项目两年前就停止更新了，最新的项目在谷歌平台，无奈打不开网址，感兴趣的话，请自行查看吧。 RQAlpha：事件驱动框架，适合A股市场，自带日线数据。是米筐的回测开源框架，相对而言，个人更喜欢这个平台。 2 模拟 模拟交易，同样是实盘交易前的重要一步。以防止类似于当前某券商的事件，半小时之内亏损上亿，对整个股市都产生了恶劣影响。模拟交易，重点考虑的是程序的交易逻辑是否可靠无误，数据传输的各种情况是否都考虑到。 当下，个人看到的，喜欢用的开源平台是雪球模拟交易，其次是wind提供的模拟交易接口。像优矿、米筐和聚宽提供的，由于只能在线上平台测试，不甚自由，并无太多感觉。 雪球模拟交易：在后续实盘交易模块，再进行重点介绍，主要应用的是一个开源的easytrader系列。 Wind模拟交易：若没有机构版的话，可以考虑应用学生免费版。具体模拟交易接口可参看如下链接：http://www.dajiangzhang.com/document 3 实盘 实盘，无疑是我们的终极目标。股票程序化交易，已经被限制。但对于万能的我们而言，总有解决的办法。当下最多的是破解券商网页版的交易接口，或者说应用爬虫爬去操作。对我而言，比较倾向于食灯鬼的easytrader系列的开源平台。对于机构用户而言，由于资金量较大，出于安全性和可靠性的考虑，并不建议应用。 easytrader系列当前主要有三个组成部分： easytrader：提供券商华泰/佣金宝/银河/广发/雪球的基金、股票自动程序化交易，量化交易组件 easyquotation : 实时获取新浪 / Leverfun 的免费股票以及 level2 十档行情 / 集思路的分级基金行情 easyhistory : 用于获取维护股票的历史数据 easyquant : 股票量化框架，支持行情获取以及交易 2. 期货量化投资框架体系 一直待在私募或者券商，做的是股票相关的内容，对期货这块不甚熟悉。就根据自己所了解的，简单总结一下。 2.1 回测 回测，貌似并没有非常流行的开源框架。可能的原因有二：期货相对股票而言，门槛较高，更多是机构交易，开源较少； 去年至今对期货监管控制比较严，至今未放开，只能做些CTA的策略，另许多人兴致泱泱吧。 就个人理解而言，可能wind的是一个相对合适的选择。 2.2 模拟 + 实盘 vn.py是国内最为流行的一个开源平台。起源于国内私募的自主交易系统，2015年初启动时只是单纯的交易API接口的Python封装。随着业内关注度的上升和社区不断的贡献，目前已经一步步成长为一套全面的交易程序开发框架。如官网所说，该框架侧重的是交易模块，回测模块并未支持。 能力有限，如果对相关框架感兴趣的话，就详看相关的链接吧。个人期望的是以RQAlpha为主搭建回测框架，以雪球或wind为主搭建模拟框架，用easy系列进行交易。

㈤ 股票分析软件哪个比较好用

腾讯自选股、雪球、通达信、点牛股、东方财富。以上股票软件支持券商丰富，信息推送及时，也可以和股民交流心得。

5、东方财富：东方财富是一款炒股投资类的软件，是中国财经的第一门户，有全面的行情资讯，极速的深沪全球实时的高速行情，比较安全的全球交易，权威资金内容，支持40多家的主流券商在线交易。

㈥ 股票软件哪家好

东方财富、容维财经、雪球、指南针、同花顺。股票掌握实时行情十分重要，以上五款软件都支持实时查询，方便快捷。

1、东方财富：东方财富是国内知名的财经股票资讯网站，东方财富手机炒股软件实时对接PC端的数据，使得东方财富网的手机炒股软件的数据非常丰富。同时股民可以一边用手机炒股一边和其他股民交流。

2、容维财经：容维财经是专注于AI人工智能股票类软件，AI机器人冠军策略+高级投顾团队坐镇，人机共判。提供实时行情，财经热点新闻，资源全面；支持量化回测，盈亏一目了然；对主力资金流向进行实时监控，掌握资金流板块和个股。

3、雪球：雪球股票，精选股市热点资讯，提供沪深港美股票实时高速行情。数千万股票、基金个人投资者，上市公司管理层,券商、基金、保险和私募机构从业人员在这里实战交流。支持模糊查询，推送消息及时。

4、指南针：指南针炒股软件手机版是一款简单易用的专业炒股APP。指南针炒股软件免费版可以随时看行情，听课程，读内参，找客服。支持券商众多并提供快速、准确的行情与资讯，更有多家券商投顾在线实时个股问答、名师指导。

5、同花顺：同花顺提供沪深两市股票、基金行情；在线股票买卖委托功能；宏观财经、行业板块和个股F10等资讯等。同花顺软件性能稳定、支持多券商，并且是推出手机上Level-2数据查询的炒股软件。

㈦ 雪球怎么看历史股价

雪球app怎么看股票历史价格走势？
雪球app底部菜单栏有“行情”按键，点击打开然后输入自己要查看股票代码或者拼音首字母，就可以看相应的股票价格优势了。还可以加入“自选”，下次不用输入可以直接在行情栏查看股票历史行情。雪球里目前拥有几十万用户创建的雪球投资组合，这些组合 持仓透明，调仓历史可追踪，新手可清楚了解高收益股票组合的投资策略，明明白白跟踪决策，摆脱“买股难”困扰。组合下单功能让你直接依据高手的投资组合买入对应个股，并提醒你后续卖出操作，方便快捷。雪球目前已接入多家券商，并支持港股、美股的在线交易，股票在线开户交易更便捷。
操作环境：华为P40，软件：雪球，版本：12.44.1
拓展资料
作为一个社交投资网络平台的典范。雪球的最大特色是将社交和投资完美结合，他既涵盖了网络金融平台的专业性，同时也融入了社交平台的互动性和沟通性。你可以订阅自己感兴趣的投资品种如股票或ETF，并可以关注其他投资者互动，同时进行个人投资信息管理。
雪球app的内容介绍：1、产品范围广：涵盖A股，港股，美股，和ETF等产品信息，满足投资者需求。2、栏目个性化：结构优化的提供股票价格，资讯，新闻公告和用户讨论，满足个性化的定制股票需求。3、用户深互动：提供互动平台，让你找到志趣相投的投资者并与他们交流，共同探讨，发现投资机会。4、操作便利通：提供持仓信息管理，便于你随时随地编辑和查看个人持仓变动。
雪球app功能：1、订阅你关注的股票、基金、债券、比特币、期货、信托，全方位收取新闻、公告和用户讨论；2、管理个人投资组合，与其他球友分享交易操作；3、与其他投资者实时交流，即时聊天；4、加入投资者间的私密群组，分享私密信息 雪球和其他炒股软件，股票社区有什么区别；5、没有花花绿绿的界面；6、高质量的用户交流；7、独特的股市头条和公告新闻解读。

㈧ 哪种股票行情软件好

经传股事汇、同花顺、东方财富、雪球、益盟。以上股票行情软件数据真实，支持券商数量多，值得推荐。

1、经传股事汇：经传股事汇拥有经点投教、精选策略、价值猎手、主题猎手、经点股声、股事观点等等功能，提供股市行情、财经证券理财资讯、炒股入门学习知识等服务。也提供免费主力增仓、主力资金流向。

2、同花顺：同花顺是提供基金行情、在线股票买卖委托功能、宏观财经、行业板块和个股F10等资讯；外汇、港股、美股、期货、股指期货等行情的股票软件。支持多券商，是支持Level-2数据查询的炒股软件。

3、东方财富：特色是AI机器人冠军策略+高级投顾团队坐镇，人机共判。提供平台，行情，财经热点新闻，资源全面；支持量化回测。覆盖沪深、港股、美股三大市场，适用于电脑、平板、手机。

4、雪球：提供沪深港美股票实时高速行情，支持各种专业的技术分析图表，股票交易，模拟炒股，股友聊天室等服务内容。还提供个股资金流向、相关公告、新闻等服务。

5、益盟：监控主力资金动向，支持50多家主流券商。覆盖全球重要市场行情，汇集新股申购、公司资料、投资研报等金融行业数百亿条数据。提供视频直播服务，与名家、大V、投顾近距离实时互动接触。

㈨ 求批量诊断股票的方法

批量诊断股票的方法可以分为基本面分析和技术尘慎面分析两种：
1. 基本面分析：
基本面分析是通过对公司的财务报表、经营数据、行业环境等方面进行分析，从而评估公司的价值和发展潜力。可以使用相关软件和工具，如财务分析软件、行业分析工具等，进行批量的基本面分析。
2. 技术面分析：
技术面分析是通过对股票价格、成交量、市场趋帆慧势等方面进行分析，从而判断股票的走势和买入卖出时机。可以使用相关技术指标和图表，如均线、MACD、KDJ等，进行批量的技术面分析。
综合运用基本面和技术面分析方法，可以对股票进行全面的诊断和分析态兄答，从而作出更加准确的投资决策。但需要注意的是，股市存在风险，投资需谨慎，应该根据自己的风险承受能力和投资目标制定合理的投资计划。