身份证过期,股票资金转不出来,要我到营业部更新用户资料,我是在网上开户的_百度知道
身份证过期,股票资金转不出来,要我到营业部更新用户资料,我是在网上开户的
营业部在外地，我不可能过去，想问下现在转户，资金还能转出来吗
我有更好的答案
身份证过期，账户有限制，是转不出钱的~~如果你要转钱必须更新身份证~~两种方法，有的证券公司的交易软件是可以在手机上进行更改的~~如果不可以，那你就只能选择离你最近的营业部现场更新了~~我是证券公司的，有问题可以咨询~~~
最近的营业部现场更新，只要是同一个证券公司都可以吗，我在网上开的是杭州那边的。
身份证有效期更新是一般业务，同意公司营业部都可以办理的~~你的是哪个证券，手机不能更新吗？？？
我是恒泰的，可以手机更新吗
不太清楚，我查查看，你平时不用手机软件吗？？
我用同花顺，没用过证券公司的软件
你可以下载一个恒泰的手机软件，看看是否可以在手机上更新，如果可以，你就不用去现场办理了~~如果不可以，就必须去了~~我是华泰证券的，在手机上就可以更新身份证有效期，恒泰不确定，刚也没查到~~
采纳率：57%
来自团队：
身份证过期和资金转不出来不是一回事，只要你的银行卡在就可以转出来的，身份证过期可以补办的，几天就好了。
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更多API的可参考
获取单支股票数据
获取单支股票的信息.
get_security_info(code)
code: 证券代码
一个对象, 有如下属性:
display_name # 中文名称
name # 缩写简称
start_date # 上市日期, [datetime.date] 类型
end_date # 退市日期， [datetime.date] 类型, 如果没有退市则为
type # 类型，stock(股票)，index(指数)，etf(ETF基金)，fja（分级A），fjb（分级B）
parent # 分级基金的母基金代码
log.info(get_security_info('000001.XSHE'))
获取所有股票数据
获取平台支持的所有股票数据
get_all_securities(types=['stock'])
这里请在使用时注意防止未来函数，types默认为stock。
display_name # 中文名称
name # 缩写简称
start_date # 上市日期
end_date # 退市日期，如果没有退市则为
type # 类型，stock(股票)
[pandas.DataFrame], 比如:get_all_securities()[:2]返回:
display_name
start_date
000001.XSHE
000002.XSHE
def initialize(context):
log.info(get_all_securities())
log.info(get_all_securities(['stock']))
stocks = list(get_all_securities(['stock']).index)
set_universe(stocks)
判断股票是否是ST
得到多只股票在一段时间是否是ST
get_extras(info, security_list, start_date='', end_date='', df=True)
info: ‘is_st’
security_list: 股票列表
start_date/end_date: 开始结束日期, 同[get_price]
df: 返回[pandas.DataFrame]对象还是一个dict
[pandas.DataFrame]对象, 列索引是股票代号, 行索引是[datetime.datetime], 比如
get_extras('is_st', ['000001.XSHE', '000018.XSHE'], start_date='', end_date='')返回:
000001.XSHE
000018.XSHE
- df=False
一个dict, key是股票代号, value是[numpy.ndarray], 比如get_extras('is_st', ['510300.XSHG', '510050.XSHG'], start_date='', end_date='', df=False) 返回:
u'000001.XSHE': array([False, False, False], dtype=bool),
u'000018.XSHE': array([False, False, False], dtype=bool)
获取股票的融资融券信息
获取一只或者多只股票在一个时间段内的融资融券信息
get_mtss(security_list, start_date, end_date, fields=None)
security_list: 一只股票代码或者一个股票代码的 list
start_date: 开始日期, 一个字符串或者 / 对象
end_date: 结束日期, 一个字符串或者 /对象
fields: 字段名或者 list, 可选. 默认为 None, 表示取全部字段, 各字段含义如下：
fin_buy_value
融资买入额
fin_refund_value
融资偿还额
sec_sell_value
融资卖出额
sec_refund_value
融资偿还额
fin_sec_value
融资融券余额
对象，默认的列索引为取得的全部字段. 如果给定了 fields 参数, 则列索引与给定的 fields 对应.
get_mtss('000001.XSHE', '', '')
get_mtss('000001.XSHE', '', '', fields=["date", "sec_code", "fin_value", "fin_buy_value"])
get_mtss('000001.XSHE', '', '', fields="sec_sell_value")
get_mtss(['000001.XSHE', '000002.XSHE', '000099.XSHE'], '', '')
get_mtss(['000001.XSHE', '000002.XSHE', '000099.XSHE'], '', '', fields=["date", "sec_code", "sec_value", "fin_buy_value", "sec_sell_value"])
股票分类信息
获取指数成份股，或者行业成份股。
获取指数成份股
获取一个指数给定日期在平台可交易的成分股列表，我们支持近600种股票指数数据，包括指数的行情数据以及成分股数据。为了避免未来函数，我们支持获取历史任意时刻的指数成分股信息。请点击查看指数信息.
get_index_stocks(index_symbol, date=None)
index_symbol, 指数代码
date: 查询日期, 一个字符串(格式类似’’)或者[datetime.date]/[datetime.datetime]对象, 可以是None, 使用默认日期. 这个默认日期在回测和研究模块上有点差别:
回测模块: 默认值会随着回测日期变化而变化, 等于context.current_dt
研究模块: 默认是今天
返回股票代码的list
stocks = get_index_stocks('000300.XSHG')
set_universe(stocks)
获取行业、概念成份股
获取在给定日期一个行业或概念板块的所有股票，行业分类、概念分类列表见数据页面-。
get_industry_stocks(industry_code, date=None)
get_concept_stocks(concept_code, date=None)
industry_code: 行业编码
date: 查询日期, 一个字符串(格式类似’’)或者[datetime.date]/[datetime.datetime]对象, 可以是None, 使用默认日期. 这个默认日期在回测和研究模块上有点差别:
回测模块: 默认值会随着回测日期变化而变化, 等于context.current_dt
研究模块: 默认是今天
返回股票代码的list
stocks = get_industry_stocks('I64')
stocks = get_concept_stocks('GN036')
交易类数据提供股票的交易行情数据，通过API接口调用即可获取相应的数据。主要包括以下类别：
历史行情数据
获取股票历史交易数据，可以通过参数设置获取日k线、分钟k线数据。获取数据的基本属性如下：
open 时间段开始时价格
close 时间段结束时价格
low 最低价
high 最高价
volume 成交的股票数量
money 成交的金额
factor 前复权因子, 我们提供的价格都是前复权后的, 但是利用这个值可以算出原始价格, 方法是价格除以factor, 比如: close/factor
high_limit 涨停价
low_limit 跌停价
avg 这段时间的平均价, 等于money/volume
pre_close 前一个单位时间结束时的价格, 按天则是前一天的收盘价, 按分钟这是前一分钟的结束价格
paused 布尔值, 这只股票是否停牌, 停牌时open/close/low/high/pre_close依然有值,都等于停牌前的收盘价, volume=money=0
获取数据的方法有多种，类型如下：
获取多支股票的单一属性
查看多支股票的单个历史数据。
history(count, unit='1d', field='avg', security_list=None, df=True, skip_paused=False, fq='pre')
注：设定不同的unit参数，获取日K线或分钟k线，详情见参数。
关于停牌: 因为获取了多只股票的数据, 可能有的股票停牌有的没有, 为了保持时间轴的一致, 我们没有跳过停牌的日期, 停牌时使用停牌前的数据填充(请看[SecurityUnitData]的paused属性). 如想跳过, 请使用[attribute_history]
当取日K线数据时, 不包括当天的, 即使是在收盘后
count: 数量, 返回的结果集的行数
unit: 单位时间长度, 几天或者几分钟, 现在支持’Xd’,’Xm’, X是一个正整数, 分别表示X天和X分钟(不论是按天还是按分钟回测都能拿到这两种单位的数据),如),如‘1d’,’2m’.
注意, 当X & 1时, field只支持[‘open’, ‘close’, ‘high’, ‘low’, ‘volume’, ‘money’]这几个标准字段.
field: 要获取的数据类型, 支持里面的所有基本属性.
security_list: 要获取数据的股票列表, None表示universe中选中的所有股票
df: 若是True, 返回[pandas.DataFrame], 否则返回一个dict, 具体请看下面的返回值介绍. 默认是True.（们之所以增加df参数, 是因为[pandas.DataFrame]创建和操作速度太慢, 很多情况并不需要使用它. 为了保持向上兼容, df默认是True, 但是如果你的回测速度很慢, 请考虑把df设成False.）
skip_paused: 是否跳过停牌的时间, 如果不跳过, 停牌时会使用停牌前的数据填充(具体请看[SecurityUnitData]的paused属性), 但要注意:
默认为 False
如果跳过, 则行索引不再是日期, 因为不同股票的实际交易日期可能不一样
fq: 复权选项:
'pre': 前复权(根据’use_real_price’选项不同含义会有所不同, 参见), 默认是前复权
None: 不复权, 返回实际价格
'post': 后复权
[pandas.DataFrame]对象, 行索引是[datetime.datetime]对象, 列索引是股票代号. 比如: 如果当前时间是, universe是[‘000300.XSHG’, ‘000001.XSHE’], history(2, '1d', 'open')将返回:
000300.XSHG
000001.XSHE
关于numpy和pandas, 请看
dict, key是股票代码, 值是一个numpy数组[numpy.ndarray], 对应上面的DataFrame的每一列, 例如history(2, '1d', 'open', df=False)将返回:
'000300.XSHG': array([ 3566.09,
3608.43]),
'000001.XSHE': array([ 13.21,
h = history(5, '1d', 'volume', df=False)
h = history(5, '1m', 'price', ['000001.XSHE'], df=False)
获取单支股票的多个属性
查看某一支股票的历史数据, 可以选这只股票的多个.
attribute_history(security, count, unit='1d',
fields=('open', 'close', 'high', 'low', 'volume', 'money'),
skip_paused=True, df=True, fq='pre')
注：设定不同的unit参数，获取日K线或分钟k线，详情见参数。
关于停牌: 默认跳过停牌日期
当取日K线数据时, 不包括当天的, 即使是在收盘后
security: 股票代码
count: 数量, 返回的结果集的行数
unit: 单位时间长度, 几天或者几分钟, 现在支持’Xd’,’Xm’, X是一个正整数, 分别表示X天和X分钟(不论是按天还是按分钟回测都能拿到这两种单位的数据),如‘1d’,’2m’. 注意, 当X & 1时, field只支持[‘open’, ‘close’, ‘high’, ‘low’, ‘volume’, ‘money’]这几个标准字段.
fields: 股票属性的list, 支持里面的所有基本属性.
skip_paused: 是否跳过停牌的时间, 如果不跳过, 停牌时会使用停牌前的数据填充(具体请看[SecurityUnitData]的paused属性), 默认是True
df: 若是True, 返回[pandas.DataFrame], 否则返回一个dict, 具体请看下面的返回值介绍. 默认是True. （们之所以增加df参数, 是因为[pandas.DataFrame]创建和操作速度太慢, 很多情况并不需要使用它. 为了保持向上兼容, df默认是True, 但是如果你的回测速度很慢, 请考虑把df设成False.）
fq: 复权选项:
'pre': 前复权(根据’use_real_price’选项不同含义会有所不同, 参见), 默认是前复权
None: 不复权, 返回实际价格
'post': 后复权
[pandas.DataFrame]对象, 行索引是[datetime.datetime]对象, 列索引是属性名字. 比如: 如果当前时间是, attribute_history('000300.XSHG', 2)将返回:
- df=False:
dict, key是股票代码, 值是一个numpy数组[numpy.ndarray], 对应上面的DataFrame的每一列, 例如attribute_history('000300.XSHG', 2, df=False)将返回:
'volume': array([
'money': array([
'high': array([ 3669.04,
3683.23]),
'low': array([ 3551.51,
3587.23]),
'close': array([ 3641.54,
3641.06]),
'open': array([ 3566.09,
stock = '000001.XSHE'
h = attribute_history(stock, 5, '1d', ('open','close', 'volume', 'factor'))
h['close'][-1]
h['open'].mean()
h['open']['']
h['open'][datetime.date(2015, 1, 5)]
h['open'][datetime.datetime(2015, 1, 5)]
h.iloc[-1]
h.iloc[-1]['open']
h.loc['']['open']
h = h[h['volume'] & 1000000]
h['open'] = h['open']/h['factor']
h['close'] = h['close']/h['factor']
获取多支股票的多个属性
获取一支或者多只股票的多个的行情数据, 按天或者按分钟.
get_price(security, start_date='', end_date='', frequency='daily', fields=None, skip_paused=False, fq='pre')
注：设定不同的unit参数，获取日K线或分钟k线，详情见参数。 这里请在使用时注意防止未来函数.
用户可以在 中调用函数获取当日的开盘价、收盘价、成交额、成交量、最高价以及最低价等。
关于停牌: 因为此API可以获取多只股票的数据, 可能有的股票停牌有的没有, 为了保持时间轴的一致, 我们默认没有跳过停牌的日期, 停牌时使用停牌前的数据填充(请看[SecurityUnitData]的paused属性). 如想跳过, 请使用 skip_paused=True 参数, 同时只取一只股票的信息
security: 一支股票代码或者一个股票代码的list
start_date: 字符串或者[datetime.datetime]/[datetime.date]对象, 开始时间, 默认是’’. 注意:
当取分钟数据时, 时间可以精确到分钟, 比如: 传入 datetime.datetime(, 10, 0, 0) 或者 ' 10:00:00'.
当取分钟数据时, 如果只传入日期, 则日内时间是当日的 00:00:00.
当取天数据时, 传入的日内时间会被忽略
end_date: 格式同上, 结束时间, 默认是’’, 包含此日期. 注意: 当取分钟数据时, 如果 end_date 只有日期, 则日内时间等同于 00:00:00, 所以返回的数据是不包括 end_date 这一天的.
frequency: 单位时间长度, 几天或者几分钟, 现在支持’Xd’,’Xm’, ‘daily’(等同于’1d’), ‘minute’(等同于’1m’), X是一个正整数, 分别表示X天和X分钟(不论是按天还是按分钟回测都能拿到这两种单位的数据), 注意, 当X & 1时, field只支持[‘open’, ‘close’, ‘high’, ‘low’, ‘volume’, ‘money’]这几个标准字段. 默认值是daily
fields: 字符串list, 选择要获取的行情数据字段, 默认是None(表示[‘open’, ‘close’, ‘high’, ‘low’, ‘volume’, ‘money’]这几个标准字段), 支持里面的所有基本属性.
skip_paused: 是否跳过停牌的时间, 如果不跳过, 停牌时会使用停牌前的数据填充(具体请看[SecurityUnitData]的paused属性), 但要注意:
默认为 False
当 skip_paused 是 True 时, 只能取一只股票的信息
fq: 复权选项:
'pre': 前复权(根据’use_real_price’选项不同含义会有所不同, 参见), 默认是前复权
None: 不复权, 返回实际价格
'post': 后复权
请注意, 为了方便比较一只股票的多个属性, 同时也满足对比多只股票的一个属性的需求, 我们在security参数是一只股票和多只股票时返回的结构完全不一样
如果是一支股票, 则返回[pandas.DataFrame]对象, 行索引是[datetime.datetime]对象, 列索引是行情字段名字, 比如’open’/’close’. 比如: get_price('000300.XSHG')[:2] 返回:
- 如果是多支股票, 则返回[pandas.Panel]对象, 里面是很多[pandas.DataFrame]对象, 索引是行情字段(open/close/…), 每个[pandas.DataFrame]的行索引是[datetime.datetime]对象, 列索引是股票代号. 比如get_price(['000300.XSHG', '000001.XSHE'])['open'][:2]返回:
000300.XSHG
000001.XSHE
df = get_price('000001.XSHE')
df = get_price('000001.XSHE', start_date='', end_date='', frequency='daily', fields=['open', 'close'])
df = get_price('000001.XSHE', start_date=' 14:00:00', end_date=' 12:00:00', frequency='1m')
get_price(get_index_stocks('000903.XSHG'))
df_open = panel['open']
df_volume = panel['volume']
df_open['000001.XSHE']
获取股票的资金流向数据
获取一只或者多只股票在一个时间段内的资金流向数据
get_money_flow(security_list, start_date, end_date, fields=None)
security_list: 一只股票代码或者一个股票代码的 list
start_date: 开始日期, 一个字符串或者 [datetime.datetime]/[datetime.date] 对象
end_date: 结束日期, 一个字符串或者 [datetime.date]/[datetime.datetime] 对象
fields: 字段名或者 list, 可选. 默认为 None, 表示取全部字段, 各字段含义如下：
change_pct
net_amount_main
主力净额(万)
主力净额 = 超大单净额 + 大单净额
net_pct_main
主力净占比(%)
主力净占比 = 主力净额 / 成交额
net_amount_xl
超大单净额(万)
超大单：大于等于50万股或者100万元的成交单
net_pct_xl
超大单净占比(%)
超大单净占比 = 超大单净额 / 成交额
net_amount_l
大单净额(万)
大单：大于等于10万股或则20万元且小于50万股或者100万元的成交单
大单净占比(%)
大单净占比 = 大单净额 / 成交额
net_amount_m
中单净额(万)
中单：大于等于2万股或者4万元且小于10万股或则20万元的成交单
中单净占比(%)
中单净占比 = 中单净额 / 成交额
net_amount_s
小单净额(万)
小单：小于2万股或者4万元的成交单
小单净占比(%)
小单净占比 = 小单净额 / 成交额
返回一个 [pandas.DataFrame] 对象，默认的列索引为取得的全部字段. 如果给定了 fields 参数, 则列索引与给定的 fields 对应.
get_money_flow('000001.XSHE', '', '')
get_money_flow('000001.XSHE', '', '', field="change_pct")
get_money_flow(['000001.XSHE'], '', '', ["date", "sec_code", "change_pct", "net_amount_main", "net_pct_l", "net_amount_m"])
get_money_flow(['000001.XSHE', '000040.XSHE', '000099.XSHE'], '', '')
get_money_flow(['000001.XSHE', '000040.XSHE', '000099.XSHE'], '', '')
当前单位时间的行情数据
获取当前时刻股票的如下属性：
high_limit # 涨停价
low_limit # 跌停价
paused # 是否停止或者暂停了交易, 当停牌, 未上市或者退市后返回 True
is_st # 是否是ST(包括ST, *ST)
day_open # 当天开盘价, 分钟回测时可用, 天回测时, 由于我们是在集合竞价下单, 并不知道开盘价, 请不要使用.
name # 股票现在的名称, 可以用这个来判断股票当天是否是ST, *ST, 是否快要退市
industry_code # 股票现在所属行业代码, 参见
get_current_data(security_list=None)
回测时, 通过API获取的是一个单位时间(天/分钟)的数据, 而有些数据, 我们在这个单位时间是知道的, 比如涨跌停价,是否停牌,当天的开盘价(分钟回测时). 所以可以使用这个API用来获取这些数据.
security_list: 股票代码列表, 默认是None, 代表当前universe中的股票.
一个dict, key是股票代码, value是拥有如下属性的对象
high_limit # 涨停价
low_limit # 跌停价
paused # 是否停止或者暂停了交易, 当停牌, 未上市或者退市后返回 True
is_st # 是否是ST(包括ST, *ST)
day_open # 当天开盘价, 分钟回测时可用, 天回测时, 由于我们是在集合竞价下单, 并不知道开盘价, 请不要使用.
name # 股票现在的名称, 可以用这个来判断股票当天是否是ST, *ST, 是否快要退市
industry_code # 股票现在所属行业代码, 参见
为了加速, 返回的 dict 里面的数据是按需获取的, dict 初始是空的, 当你使用 current_data[security] 时(假设 current_data 是返回的 dict), 该 security 的数据才会被获取.
返回的结果只在当天有效, 请不要存起来到隔天再用
set_universe(['000001.XSHE'])
def handle_data(context, data):
current_data = get_current_data()
print current_data
print current_data['000001.XSHE']
print current_data['000001.XSHE'].paused
print current_data['000001.XSHE'].high_limit
查询股票的市值数据、资产负债数据、现金流数据、利润数据、财务指标数据. 详情通过查看!
get_fundamentals(query_object, date=None, statDate=None)
date和statDate参数只能传入一个:
传入date时, 查询指定日期date所能看到的最近(对市值表来说, 最近一天, 对其他表来说, 最近一个季度)的数据, 我们会查找上市公司在这个日期之前(包括此日期)发布的数据, 不会有未来函数.
传入statDate时, 查询statDate指定的季度或者年份的财务数据. 注意:
由于公司发布财报不及时, 一般是看不到当季度或年份的财务报表的, 回测中使用这个数据可能会有未来函数, 请注意规避.
由于估值表每天更新, 当按季度或者年份查询时, 返回季度或者年份最后一天的数据
对于年报数据, 我们目前只有现金流表和利润表, 当查询其他表时, 会返回该年份最后一个季报的数据
当date和statDate都不传入时, 相当于使用date参数, date的默认值下面会描述.
query_object: 一个sqlalchemy.orm.query.Query对象(), 可以通过全局的query函数获取Query对象
date: 查询日期, 一个字符串(格式类似’’)或者[datetime.date]/[datetime.datetime]对象, 可以是None, 使用默认日期. 这个默认日期在回测和研究模块上有点差别:
回测模块: 默认值会随着回测日期变化而变化, 等于context.current_dt的前一天(实际生活中我们只能看到前一天的财报和市值数据, 所以要用前一天)
研究模块: 使用平台财务数据的最新日期, 一般是昨天.
如果传入的date不是交易日, 则使用这个日期之前的最近的一个交易日
statDate: 财报统计的季度或者年份, 一个字符串, 有两种格式:
季度: 格式是: 年 + ‘q’ + 季度序号, 例如: ‘2015q1’, ‘2013q4’.
年份: 格式就是年份的数字, 例如: ‘2015’, ‘2016’.
返回一个[pandas.DataFrame], 每一行对应数据库返回的每一行(可能是几个表的联合查询结果的一行), 列索引是你查询的所有字段
为了防止返回数据量过大, 我们每次最多返回10000行
当相关股票上市前、退市后，财务数据返回各字段为空
q = query(
valuation.code == '000001.XSHE'
df = get_fundamentals(q, '')
log.info(df['market_cap'][0])
df = get_fundamentals(query(
valuation, income
valuation.code.in_(['000001.XSHE', '600000.XSHG'])
), date='')
df = get_fundamentals(query(
valuation.code, valuation.market_cap, valuation.pe_ratio, income.total_operating_revenue
valuation.market_cap & 1000,
valuation.pe_ratio & 10,
income.total_operating_revenue & 2e10
).order_by(
valuation.market_cap.desc()
), date='')
from sqlalchemy.sql.expression import or_
get_fundamentals(query(
valuation.code
valuation.market_cap & 1000,
valuation.pe_ratio & 10
q = query(
income.statDate,
income.code,
income.basic_eps,
balance.cash_equivalents,
cash_flow.goods_sale_and_service_render_cash
income.code == '000001.XSHE',
rets = [get_fundamentals(q, statDate='2014q'+str(i)) for i in range(1, 5)]
q = query(
income.statDate,
income.code,
income.basic_eps,
cash_flow.goods_sale_and_service_render_cash
income.code == '000001.XSHE',
ret = get_fundamentals(q, statDate='2014')
账户及持仓信息
获取账户当前的资金及持有的股票的信息.
账户当前的资金, 股票信息(Portfolio)
cash 当前持有的现金
positions 当前持有的股票(包含不可卖出的股票), 一个dict, key是股票代码, value是对象
starting_cash 初始资金
portfolio_value 当前持有的股票和现金的总价值
positions_value 当前持有的股票的总价值
capital_used 已使用的现金
returns 当前的收益比例, 相对于初始资金
持有的某个股票的信息(Position)
total_amount 总持有股票数量, 包含可卖出和不可卖出部分
sellable_amount 可卖出数量
price 当前价格
avg_cost 每只股票的持仓成本, 买入股票的加权平均价, 计算方法是:
(buy_volume1 * buy_price1 + buy_volume2 * buy_price2 + …) / (buy_volume1 + buy_volume2 + …)
每次买入后会调整avg_cost, 卖出时avg_cost不变. 这个值也会被用来计算浮动盈亏.
security 股票代码
context.portfolio.cash
context.portfolio.position
context.portfolio.position[stock].avg_cost
如何使用代码编写策略？
如何使用向导式编写策略？
如何使用Notebook研究？
如何推送交易信号至微信？
通过QQ群和社区提问？板块涨幅排名
沪市涨幅排名
深市涨幅排名
创业涨幅排名
B股涨幅排名
基金涨幅排名
ddx排名前100只股票DDE(ddx,ddy,ddz)资金流 &&当前数据时间：&16:23&更新周期:5分钟 点标题↓可排序&&
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3480.95 ↑5.84 ↑0.17% 5412.83 ↑21.19 ↑0.39% 12540.50 ↓-26.92 ↓-0.21% 30418.33 ↓-290.11 ↓-0.94% 22162.24 ↓-28.94 ↓-0.13% 7368.17 ↑39.25 ↑0.54% 24462.94 ↓-201.95 ↓-0.82% 7146.13 ↓-91.93 ↓-1.27%
收盘|收盘|收盘|收盘
电脑增值版
手机免费版
手机增值版
16.283.56%7.363.37%13.353.09%
客服热线：95357 |
专业理财：证监会批准的首批销售机构
安全理财：民生银行监管,资金同卡进出
5000多只基金，申购费率1折
招商中证白酒指数分级近1年32.12%
易方达消费行业近1年28.77%
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交银中证海外中国互联网指数近1年26.61%
汇丰晋信恒生龙头指数A近1年21.71%
天弘中证食品饮料指数C近1年18.63%
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34.92%22家 看多30.16%19家 看平34.92%22家 看空
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04-2004-2004-2004-20
龙虎榜买入
龙虎榜卖出
04-201.69亿6703.99万1.02亿04-203.39亿2.49亿8975.74万04-201.14亿2996.11万8379.72万
04-210.080014.66%-39.98%04-210.068029.47%695.88%04-210.1710-2.24%1.11%
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1近3年 16.39%
1近3月 9.28%
11.82-1.09%1654万2--1199万325.000.00%1153万4--846万511.050.00%654万
1近1年 12.00%
发行市盈率
04-2473225921.6022.9904-2604-2573201311.6718.0004-2704-2530074223.3422.9904-2704-1873259615.122.8804-2004-1673234815.2622.9904-1804-0973273313.5922.9804-11
04-20协议-11429万04-19协议65439万105439万04-18协议-4000万04-18协议-2222万
04-204.00120万29.21-04-2022.2150万68.13-04-2015.50452万779.05-04-206.501000万23.51-51.46%
VC/PE投资明细
04-18深圳市深港产...1603万7.2004-11哈尔滨哈投创...11万1.0604-09西安航天新能...4000万10.00
04-202018上海国际空间...高峰论坛04-20第十八届中国高尔...高峰论坛04-222018中国绿公司年...行业会议04-232018第二届中国电...高峰论坛04-232018·狄邦IPSEF...高峰论坛04-23美国：成房销售：...经济数据
102.062018年03月2.10%103.102018年03月3.10%51.502018年03月-0.58%20万亿第1季度6.80%1万亿2018年03月-3.33%13796万04月13日-
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