① 为什么有的股票一开盘就涨停
1.所谓开盘涨停，也就是在证券市场中，每个交易日开市后，某只证券的第一笔成交价就到达了涨停板，开票价就是涨停板的价格。有些股票开盘就涨停最主要的原因是： ①.消息刺激对股票形成直接利好； ②资产重组导致公司基本面发生重大改变； ③业绩大增高于市场预期，公司未来发展更加乐观。 对于投资者而言，最幸福的事情可能就是股票涨停，股票涨停意味着第二天还有可能继续大涨，很多人对股票开盘就涨停感到不可思议，这些股票涨停最主要原因就是对公司的预期发生了变化。 消息刺激，资产重组，业绩大增都可能导致股票开盘涨停，股票开盘涨停也意味大家对股票后期走势比较看好，这是他们涨停买入的最主要原因。
之所以有的股票会出现一开盘就涨停的情况，主要是因为股票在开盘之前都是可以进行集合竞价的。而如果集合竞价的结果就是涨停价的话，那么通常一开盘股票就会涨停。可以说被大家看好的股票，大多都是会一开盘就涨停的。 像股票本身就处于上升通道快速拉升的阶段的话，就很可能会出现开盘涨停的情况。还有，如果有突发的利好消息，庄家也会利用这个消息来拉涨停，这种情况也很可能会出现开盘涨停的情况，不过这种涨停一般好景不长。 而如果股票一开盘就是涨停价的话，买入的机会也是比较小的，散户基本是没办法抢到货的。
拓展资料:一开盘就是涨停价，那么你买入的机会比较小的，能否买到有以下几种情况：
1、开盘涨停价，并且在“买一”处有大量买单封死，这种情况你买不到了；
2、涨停开盘，没有大单封死，瞬间打开涨停板，那时候你有机会买进；如果瞬间打开之后，再次封死，并不再打开，那么该股第二天会延续强势，跳空高开的概率极高；
3、涨停开盘，没有大单封死，涨停板被打开，并不再封回去，那你随时能买进，但这个票当天往往会收出秃头阴线，第二天再涨的概率明显降低；
4、若你对某股判断为开盘一定涨停，那么你可以在9：15--9：30之间下单报涨停价买入，估计会有成交机会，这个时间是集合竞价时间，按照股市的时间优先、价格优先原则，你有机会以涨停价买到；但除非你有内幕消息，否则谁知道这个票能封死一天的涨停板。
② 开盘涨停是怎么回事
股票开盘就涨停一般是出现了突发利好消息，这时股价就会涨停。还有可能庄家已经收集到了足够的筹码，这时想拉升股价出货。在股票涨停时一般买盘多，卖盘少，不过在股票涨停后不要急于买入，避免后续出现下跌，这时要认真分析，然后作出决断。
开盘涨停后用户要注意股票的成交价，在成交量比较多时要谨慎买入，这时要避免庄家出货的情况。如果成交量比较少，这时参考其它方面的指标，最后作出是否买入的决定。
用户在买入一只股票时要设置止盈价和止损价，当股票上涨到一定的程度时要及时的卖出，这样就可以保证自己的盈利；如果买入的股票出现了下跌，这时要及时的卖出，这样可以减少损失的扩大，在止损时要认真分析未来走势。
用户投资股票时最好具有股票方面的知识，同时知道一些买卖的技巧。在买卖股票时还要分析自己承担风险的能力，如果自己没有承担风险的能力，这时要谨慎购买。在投资理财时还要具备良好的心理素质，让自己在任何时候都能作出正确判断。
③ 股民必学！开盘涨停买入技巧
开盘涨停买入技巧是每个投资者都想学到的一个炒股神技，这种技巧学好了就能在股市中获得很好的盈利。本文就为您介绍开盘涨停买入技巧。④ 一只股票一开盘就涨停表示什么
股票一开盘就涨停意味着：
1、这只股票出现了巨大的利好消息，导致股票价格不断上涨。如果涨停板能够保持到股票收市，就会给予投资者非常大的信心，这只股票在下一个交易日就有很大的可能继续上涨。
2、在出现涨停板之后，股票价格的变化会对股票投资者产生明显的心理影响。对于想要卖出这只股票的投资者来说，股票涨停就会增加他们的持股信心，让他们尝试等待；对于想要买入这只股票的投资者来说，股票涨停会增加他们对这只股票的关注度，并愿意用更高的价格买入这只股票。
温馨提示：
1、以上信息仅供参考，不作任何建议。
2、股票投资是随市场变化波动的，涨或跌都有可能。入市有风险，投资需谨慎。
应答时间：2021-06-01，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
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⑤ 股票开盘前，以涨停价挂单，开盘后成交的话，是当时的即时价格，还是涨停价
如果你参加了竞价，当该股卖出价等于或者高于你的卖出价时，按开盘价成交。如果你挂的买进价是涨停板时，只要该股开盘低于涨停板，你的买单就按竞价开盘价成交；所以你挂涨停板买进，该股跌停板开盘，你的买进价格就是跌停板成交。
要是股票的开盘价是涨停的话，买入的话，有可能不成交，卖出的话，就是以涨停的价格卖出，要是开盘价不是涨停价格，那么买入的话，是以开盘价来成交的，卖出的话，就不会成交，只有达到涨停的价格，卖出才有可能成交，否则全天都是不会成交的。
股票成交原则：
1、价格优先原则：价格优先原则是指较高买进申报优先满足于较低买进申报，较低卖出申报优先满足于较高卖出申报;同价位申报，先申报者优先满足。计算机终端申报竞价和板牌竞价时，除上述的的优先原则外，市价买卖优先满足于限价买卖。
2、成交时间优先顺序原则：这一原则是指：在口头唱报竞价，按中介经纪人听到的顺序排列;在计算机终端申报竞价时，按计算机主机接受的时间顺序排列;在板牌竞价时，按中介经纪人看到的顺序排列。股票成交原则在无法区分先后时，由中介经纪人组织抽签决定。
3、成交的决定原则：这一原则是指：在口头唱报竞价时，最高买进申报与最低卖出申报的价位相同，即为成交。在计算机终端申报竞价时，除前项规定外，如买(卖)方的申报价格高(低)于卖(买)方的申报价格，采用双方申报价格的平均中间价位;如买卖双方只有市价申报而无限价申报，采用当日最近一次成交价或当时显示价格的价位。
集合竞价时，只要是有效委托，无论委托价高低，所有高于开盘价的买盘和所有低于开盘价的卖盘都以开盘价成交；如果委托买卖价之间没有相交而导致没有成交，沪市会空缺开盘价，直接进入连续竞价。深圳股市对此却另有规定：若最高申买价高于前一交易日的收盘价，就选取该价格为开盘价；若最低申卖价低于前一交易日的收盘价，就选取该价格为开盘价；若最高申买价不高于前一交易日的收盘价、最低申卖价不低于前一交易日的收盘价，则选取前一交易日的收盘价为今日的开盘价。综上所述，你的委托不是百分之百以开盘价成交的，但成交概率还是相当高的，不过如果重要利好在前一天出台，股票一开始就有可能巨量买单砸涨停，这种情况是很难买到。
⑥ 涨停雪球12月27日高度
12月27日市场涨停高度情况：
1、五板：麦趣尔
2、四板：新兴装备
3、三板：明牌珠宝（4天3板）、生意宝（4天3板）、三特索道、陕西金叶（4天3板）
4、二板：日丰股份、西安旅游、天洋新材、芭田股份、西安饮食、中兴商业、绿康生化、传艺科技、国中水务
5、反包板：龙洲股份、隆平高科
这就是涨停雪球12月27日的高度情况。仅供参考。
⑦ 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。
⑧ 一支开盘前就涨停的股票为什么有成交量
由于在股市开盘之前的集合竞价时间有卖出的，所以实际肯定是有成交量的。
所谓的股票成交量，它的含义就是买卖股票的成交数量，换句话说，就是在这一天成功发生交易的股票总手数（1手=100股）
笼统地说，股票成交量能在很大程度上反映出个股或者大盘的活跃程度，为我们挑选股票提供便利、识别买入和卖出的时机。
我们可以用怎样的办法来看股票成交量？有什么分析股票的秘诀？又有什么要注意的地方呢？接着往下看吧。
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一、股票成交量怎么看？有什么分析股票的秘诀？
股票成交量都是可以利用交易软件查到的，通过看开盘时的买入卖出量来确定成交量。或者看红绿柱，这些都可以直接表明出股票的成交量：红柱体代表买入﹥卖出；绿柱体代表买入﹤卖出。
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二、股票成交量大就一定好吗？
股票成交量大不能决定这只股票就是好的，只能说买卖双方对这支股票的价格有着完全不一致的想法。
像一些热门股票，买的人认为价格会上涨，卖的人认为价格会下跌，双方分歧很大，那成交量就会很高，反之成交量就很低。
成交量一般可以配合着股价趋势来看：上涨趋势，成交量仍然在不断上涨，随着价格抬升，买卖双方分歧剧烈，股票持有者不断地将股票卖出这个时候就需要对追涨方面有所防备；成交量会随趋势下跌而减少，买卖双方意见相同，未来就很有可能会继续下跌。
除此之外，股票成交量还有其他几种情况，因为文章对字数有要求，我就不进行深入的阐述了，大家可以点击下方链接，输入你中意的股票，就能免费获得个股成交量分析报告：【免费】测一测你的股票当前估值位置？
应答时间：2021-09-08，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看