600036历史交易价格(互联网金融每周热点透视(5.30-6.3)-搜狐)
互联网金融每周热点透视(5.30-6.3)-搜狐
一、互联网金融要闻
北京拟推“1+3+N”网贷监管模式,互金平台缘何增资频现
互联网+不良资产处置平台超25家，痛点与机遇并存
陆金所计葵生：C2C互联网金融模式能承担风险
京东金融证券业务发力，发布大数据消费指数与量化平台
麦肯锡解密中国互联网金融六大机遇与三大风险
P2P再起融资潮：“在别人恐惧时我贪婪”
银行存管平台地域分布探析，安徽北京两地占六成
小米黎万强：众筹众创等共享方式是先进生产模式
众筹平台能不能挂牌新三板？股转系统正式答复
证监会：抓好互金专项整治,规范互联网股权融资
工行手撕第三方支付：支付宝们会被拍死吗
白硕：区块链宜从金融“主战场”周边做起
比特币涨过550美元，外媒说币值疯狂的原因里有中国
区块链进化论：从初始到成熟有多远
银行部分恢复交易接口，P2P资金托管仍处于暧昧状态
伍旭川：互联网金融不是洪水猛兽，关键在于规范
央行盛松成：信用中介类网贷平台大部分将被淘汰
互金协会吕罗文：行业自律对互金发挥生态培育作用
李爱君：互金监管与行业创新是辩证的关系
姚余栋：互联网金融应分类监管，防止风险相互传染
一、互联网金融要闻
北京拟推“1+3+N”网贷监管模式,互金平台缘何增资频现
进入2016年，对互联网金融尤其是网络借贷的监管正在逐步升级。
近日，记者从多位北京网贷人士处获悉，北京市金融*将实施"1+3+N"网贷行业监管的"北京模式"，而这项工作主要交由北京市网贷协会处理。
据了解，"1+3+N"模式中的"1"是指成立网贷行业协会，"3"是指产品登记、资金存管和信息披露三项措施，"N"是指成立N个专业委员会，包括法律、技术、风控、产品、宣传等。
在整治方案出炉前，P2P网贷的整治工作到底是由银监部门牵头还是地方金融办牵头，曾存在一定争议，争议的焦点在于：P2P平台具备互联网属性，可突破地域限制在全国范围内开发客户，地方金融办能否进行有效监管?
广州市律师协会信息网络与高新技术法律专业委员会委员、广州e贷联合创始人朱青山表示，正是互联网金融没有地域性，所有监管更需反其道而行，制定地域性监管办法。属地管理、属人管理是目前相对成熟的监管思路。平台注册地、高管团队集中在什么地方，就由该地金融办进行监管。如果每个地方金融办都在一个平台监管上插一脚，管理将会变得非常混乱，监管明确性更有利于市场发展。监管只要抓住核心矛盾，管住平台的人和钱，将其圈在一个相对安全的保障机制里面，其他的规则留待市场检验就可以了。
对于如何提高地方金融办监管的有效性，朱青山表示，充分的信息收集和统计是最有效的监测手段，目前人民银行与中国互联网金融协会已着手进行互金行业的数据采集和统计工作，以完善互联网金融风险监测预警体系，利用现代化手段监控P2P行业风险。
互联网+不良资产处置平台超25家，痛点与机遇并存
2015年起，互联网+不良资产业态开始涌现尝鲜者。原动力、资产360、搜赖网、分金社等互联网+不良资产处置平台的出现引发了行业关注。
这四大模式中，撮合催收类模式占据了25-30家平台中的至少20家，它们当下所面临的主要问题在于尚无成熟的业务模式，以及同质化的商业模式。
从行业规模上来看，报告数据显示，截至2016年3月底这些平台累计发布或委托金额合计在2,000亿元以上。原动天平台上处置的不良债权委托金额已高达10.2亿;一诺银华CEO则宣称其平台委托金额已达到150亿以上;不良资产众筹投资类平台分金社目前投资成交额也达到1.66亿元。
陆金所计葵生：C2C互联网金融模式能承担风险
作为下一个投资机遇，Fintech受到国内外资本热捧，但目前在风控方面仍然遭遇大量争议。日前，美国P2P平台LendingClub违规放贷，创始人辞职引发业界对互联网金融未来发展更多的讨论思考。
如今大部分互联网金融平台实际上是C2B模式，投资者为个人，是分散的，然而资金的投资出口比较集中，“互联网金融未来发展机会在于平台将数据优势跟互联网渠道的优势结合在一起。过去我们大部分公司是用渠道优势，但是还没有发挥数据优势。”计葵生指出互联网金融只有做到C2C模式才能更好分散风险。
因此，中国的Fintech领域，三种模式会拥有更大的发展机会：匹配模式、智能投资以及区块链。
P2P要经受住煎熬，慢慢等机会，具备三个条件，一是借款成熟、贷款成熟，知道自己在干什么，对自己有清晰的认知;二是富有，只要达到可以经受得住损失的富有程度就可以了;三是联系，可以证明发行人和认购人之间存在一定的联系就好。只要做到这三点，P2P发展的基础环境就有了，届时会产生大机会。
互联网金融未来发展的两个方向：第一，互联网金融可以往资产端发展。资产端不是有钱就可以简单经营的，需要具备三种能力：一是规模化获客的能力，与成本直接相关，本身利差的高低不重要，风控也不重要，成本主要花费在运营上，运营花费的成本要远高于违约花费的成本，主要分为线上和线下两方面。二是产业整合的能力，产业链更重要的不是你想要做什么，而是你的资源和背景是否可以为你提供产业整合的能力，可以让别人相信你进而与你合作。三是技术优化的能力，无论通过什么样的方式获得客户，技术都是不可忽视的一项因素。
第二，互联网金融可以往财务管理方面发展，中国缺少纯正意义上的财务管理机构。
京东金融证券业务发力，发布大数据消费指数与量化平台
5月31日，金融科技公司京东金融集团在京宣布，其依靠强大的数据能力和技术能力，推出两款最新产品服务证券行业;一是京东金融大数据消费指数及京东天灏投资数据平台，二是京东金融量化策略开发平台(简称“量化平台”)。其中，京东金融大数据消费指数将登陆彭博全球终端。
自2013年互金端倪，到2014年蓬勃发展，有人说互联网金融野蛮生长。但不可否认的是，2015年7月18日公布的《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》(以下简称互金意见)已成为“互金宪法”。我们必须说明，互金意见只是国家政策，并非法律。《证券法》、《信托法》、《互联网保险业务暂行办法》、央行发布《非银行支付机构网络支付业务管理办法》、网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法(征求意见稿)》、《私募投资基金募集行为管理办法》，这些法律法规必须遵守。
互联网金融刑事案件，常见罪名有以下几种：非法吸收公众存款罪、集资诈骗罪、非法经营罪。
5月30日下午，上海各个区县的分管副区长都到市里开过动员会了，下个月开始摸底排查任务就要落到区县进行。”一名来自上海某区的相关领域分管人士告诉记者，对于互联网金融风险专项整治的平台排查，拟定的期限是2个月内完成。他表示，从该区的情况看，下一步任务还可能分解到街道和园区，最后实现所有互联网平台“全覆盖”。
麦肯锡解密中国互联网金融六大机遇与三大风险
过去几年互联网金融在中国的火爆发展，麦肯锡公司归结于几大因素。即开放和包容的监管环境支持创新;发达的互联网/电商业务颠覆人们的生活方式;庞大的普惠金融需求未得到有效满足;中国银行业长期的高利润使其具备了积极试错的实力。
在一份名为《颠覆与连接———解密中国互联网金融创新》的报告中，麦肯锡公司指出，未来几年，随着市场的动态发展和趋于成熟，六大机遇的巨大潜能将逐渐释放：1、移动支付和理财。2、线上消费金融和小微信贷。3、B2B互联网金融。4、金融云和基础设施。5、大数据应用。6、颠覆式技术。
在监管层布*互联网金融专项整治的低气压下，5月网贷行业依旧坚挺，负面消息频发并未阻止其发展势头。
根据网贷之家联合盈灿咨询发布的《P2P网贷行业2016年5月月报》，5月P2P网贷行业实现了1480.17亿元的整体成交量，较4月环比上升了3.44%，单月成交量刷新了历史新高。而在单月交易量超100亿元的北京、广东、上海、浙江4省市中，惟有广东的成交量环比4月下降了2.99%。
截至2016年5月底，P2P网贷行业历史累计成交量已经达到了20361.35亿元，实现了第2个万亿元。P2P网贷行业于2015年10月实现了第一个万亿元，用时超过7年之久，而第二个万亿元仅仅用了7个月时间。
P2P再起融资潮：“在别人恐惧时我贪婪”
“在别人恐惧时我贪婪。”这条投资界的至理名言，在当下的互金圈也有着生动写照。一场力度空前的互联网金融专项整治在4月拉开大幕后，在监管层和市场看不见的手的共同推动下，网贷圈里一面是出*企业的悲痛哀鸣，另一面，实力企业也在加紧做大做强。
5月30日，互联网金融平台米么金服宣布获得数千万B轮融资。
5月20日，专注汽车抵押债务的微贷网在北京高调举行C轮融资暨银行存管签约仪式发布会。
而就在本月初，搜狐旗下的搜易贷也宣布将实缴注册资本由5000万元人民币增至3亿元。
而融资的背后，哪些平台会在此轮监管下快速成长?王晓婷认为，前期已经有一定规模、有一定品牌效应、与监管机构保持沟通的互金企业会更容易从此次监管中平稳度过。但整个行业还处于变动与不确定之中，究竟谁能脱颖而出并获得长远发展，还是要看企业是否有自己的壁垒，技术、管理等很多方面都可能成为企业成长的壁垒。
银行存管平台地域分布探析，安徽北京两地占六成
截至目前网贷平台的银行存管之路并不是十分顺利，距离“指导意见”出台已近一年时间，而监管细则出台已超过6个月，据相关数据整理在全国2000多家平台中，目前已有近100家平台与相关银行签订了资金存管协议，签约率不足全部正常运营平台的5%，而真正实现存管系统上线的平台仅有25家，另外有一部分平台正在与银行对接的路上，更多的平台自签订协议后，并无实质性进展，资金存管合规化进程进展缓慢。
在已上线的25家平台中，从合作平台数量上来看，江西银行和徽商银行以4家并列排名第一，此外民生银行(600016)和恒丰银行以3家平台并列第二，这四家银行以14家平台存管业务占据市场优势。
从25家平台的地域分布来看，北京共有包括宜人贷、人人贷等10家平台上线银行存管系统，安徽也有包括乐金所、德众金融在内的5家平台上线，两地以15平台，占据60%的优势暂时领先，而其他10家平台，除了广东占有3家平台外，广西、江苏、湖南、河南、贵州、重庆等7个省市各有1家平台上线了银行存管系统。
中国最大的网络投融资平台之一——陆金所突然宣布，鉴于市场环境的考虑，或将IPO推迟至明年。由于国家监管的收紧，网贷平台的发展受到一定限制，但所谓的瓶颈期也会淘汰一些不合规的企业，助力行业洗牌。
截至2016年4月底，全国正常运营平台共2491家。但值得关注的是，在国内P2P企业中，目前只有宜人贷一家公司完成在纽交所的上市。事实上，目前A股和香港市场处于动荡调整期，此时上市可能会对企业的估值产生不利影响。
据LendIt联合创始人PeterRenton称，宜信已经从他们的财富管理客户筹集了8000万美元的资金用于投资国际市场的网络借贷平台。目前已经锁定了Avant和Prosper两家公司，宜信正在部署对这两家平台进行5000万美元的平台贷款购买计划。
据Peter透露，再过去的几个月当中，宜信对来自世界各地的将近60家平台进行了相关的投资调查。
6月1日，社交众筹平台轻松筹向36氪确认完成近2000万美元B+轮融资，本轮融资由腾讯、IDG、德同资本、以及同道资本共同投资。目前，轻松筹估值3.5亿美元。
轻松筹于2014年8月12日正式上线，是独立众筹工具平台众筹空间首个上线的子产品。同年12月，轻松筹宣布获得了IDG数百万美元的A轮投资。
作为一个主打社交和轻量化的全民众筹平台，轻松筹的slogan是“随时随地和大家一起实现你的梦想”。
从传播渠道上来说，轻松筹上的众筹项目主要是通过发起人自己的社交圈子进行传播，如微信朋友圈、社群等。即用户在轻松筹发起众筹之后，可以分享出去。
小米黎万强：众筹众创等共享方式是先进生产模式
小米科技联合创始人黎万强5月30日在宁波洛客大会暨全球创新设计大会上表示，他也是洛客项目的发起人之一，洛客的模式是共享创造的必然。小米的创业是抓住了2010年移动互联网浪潮刚刚崛起的大势，“当时有一大波智能手机换季，安卓平台的崛起让智能手机的门槛变低，我们认为硬件的生态模式要发生必然的变化，以前单从销售模式来讲，所有的智能手机厂商卖手机仅仅是卖硬件，今天我们在做小米的时候，把硬件当作服务、软件来看，这是一个大的趋势。”
黎万强表示，最简单的环节就是互联网上的分享，包括众筹、众包、众创。比如小米所有的参与感就是有很多共享的概念。今天小米做生态链硬件的时候，也会用到众筹的方式，发到众筹平台上，看看这个产品有多少的预定量，这个产品的热度怎么样。
众筹平台能不能挂牌新三板?股转系统正式答复
5月27日，股转系统关于金融类企业的挂牌准入标准发布最新通知，其中，针对“一行三会”监管的企业、私募机构和其他具有金融属性的企业划定了三类标准。
从文件中可以看出，以互联网思维成立的众筹平台、P2P企业，将按照第三类企业对待，即股转系统暂不受理此类企业挂牌。
而对于私募机构互联网化的部分众筹平台，或可按私募机构身份申请挂牌，但根据第二类企业的标准，亦有着持续运营5年以上的硬性要求。这也就是说，对于在2014年，这个普遍被成为众筹元年期间落地的平台来说，新三板给出的态度是：还得三年。
证监会：抓好互金专项整治,规范互联网股权融资
5月29日，中国证监会副**方星海在“2016金融街论坛上表示，证监会将在维护市场平稳运行的基础上，重点研判当前市场形势和风险隐患，抓好互联网金融风险专项整治，规范互联网股权融资活动。对于监管方面方星海还称，将加强监管执法，着力维护公平、公开、公正的市场秩序。
毫无疑问，这个儿童节，支付宝抢到头条了。6月1日，打开支付宝，你就会发现，自己的名字后面被强加了“宝宝”二字。
一个很明显的事实是，作为一个涉及到支付、交易的软件，在儿童节毫无预兆地擅自修改用户名字，并且用户无法自己修改回去，这个做法是绝对的错误。
这背后，是支付宝对社交的紧迫感、压力感和危机感。
工行手撕第三方支付：支付宝们会被拍死吗
昨日，工商银行推出“自助注销快捷支付”功能，用户在手机银行APP上可以自助查询以及解除绑定第三方支付平台，再一次表达了银行业对于第三方支付的明确态度。
此次工行推出“自助注销快捷支付”功能，可以说是银行业内首家。小编认为对于一些小型第三方支付机构而言可能将是灭顶之灾，而对支付宝微信支付等已经较为成熟的第三方支付机构来说，用户习惯已经养成，消费场景布*已定，影响或许不大。
据国外媒体报道，中国投资者的热炒正再度引发比特币价格飙升，过去四天这种虚拟货币兑美元的价格上涨近16%，周一一度升至525.49美元，尽管仍远低于2013年11月高峰时的1151美元。
比特币钱包和区块数据查询服务提供商Blockchain.info的数据显示，自上周五以来，全球所有流通中的比特币市值增加了12亿美元。
尽管北京方面一直在努力限制比特币交易，但中国的比特币交易所仍在运营。中国的两大比特币交易平台——火币和OKCoin——目前构成全球比特币交易总量的约92%。
白硕：区块链宜从金融“主战场”周边做起
最近，大家谈论比较多的一个热词，就是“区块链”。经过了比特币的火爆和被打压的冰火两重天以后，有一段时间的静默期。然后，我们就看到了区块链的高调来袭。比特币的核心技术体系，就构造于某类特定的区块链之上。但是，这次区块链之火，并不是比特币的简单的卷土重来，而是身披“价值网络”的彩衣、背靠“共享经济”的大树，乘着“互联网金融”的东风而来。
从概念的源头来说，应该是先有区块链，后有比特币。从概念的流行来说，则是先是比特币，之后才是区块链。说到区块链，总要回答一个基本的问题：区块链与比特币啥关系?我想用三句话来概括：
(3)区块链作为一项创新性的技术有其不可低估的正面价值。
比特币涨过550美元，外媒说币值疯狂的原因里有中国
经过长时间的价格稳定后，全世界最著名的数字货币再次启动，币值扶摇直上。本周二，比特币币值达到550美元，甚至超过了2014年8月创下的533美元。而在此期间，比特币币值一直稳定在350至450美元之间。
与一年前的惨淡状况相比更是天壤之别。2015年6月1日，只要226美元就能买到一个比特币。
那么比特币暴涨背后究竟是什么原因?由于外人很难搞清比特币的真正运行机制，所以难以给出确切的解释。但尽管如此，以下3个原因还是能在一定程度上解释这种现象：1、挖矿成本即将提升2、新型数字货币受追捧再次点燃了人们对比特币的热情3、中国因素。
按照近几日的价格，一个比特币价格接近4000元，可以买到接近1000股的工商银行。
正是因为比特币的“交易价值”比较明显，比特币在中国市场依然备受追捧，比如此次比特币价格的迅速上涨，被认为是人民币贬值预期引起的风险效应。全球80%以上的比特币交易量来自中国，当欧美市场从交易价值转入对其区块链技术的研究和运用之际，中国市场受到人民币贬值预期，以及其他投资渠道狭窄等影响，依然在追逐交易获利。
2016年5月31日，金融区块链合作联盟(深圳)成立大会暨第一次成员大会在深圳五洲宾馆正式召开。中国企业正在加速赶上区块链发展的黄金机遇。
据悉，金融区块链合作联盟(以下简称“金链盟”)旨在整合及协调金融区块链技术研究资源，形成金融区块链技术研究和应用研究的合力与协调机制，提高成员单位在区块链技术领域的研发能力，探索、研发、实现适用于金融机构的金融联盟区块链，以及在此基础之上的应用场景。
区块链进化论：从初始到成熟有多远
不可否认，区块链的探索非常有意义、有价值，但是对于商业机构仍应慎重考虑，因为区块链的发展是一个长期的过程。
这是一个科技驱动金融发展的时代，科技的驱动因素已经从最早的互联网信息发展到近年的大数据、云计算、移动互联网。但是，技术的创新是永无止境的，区块链作为科技驱动力量已经呈现蓬勃的发展趋势。
虽然区块链在未来可预期的金融发展中展现了巨大的成长空间和更为美妙的发展前景，但不可否认的是，这一技术无论是从技术成熟度还是商业落地模式都尚处于初期阶段，概念验证、市场教育是当前该行业投入更多精力在做的事情。
近日，据万达征信消息，万达金融集团旗下的万达征信服务有限公司推出的生物识别核身产品——人脸识别，截至2016年5月底累计验证人次已经达到300万次。万达征信称，后续将在大额免密支付、消费金融产品、小贷产品、手机实名验证等各大场景中运用人脸识别。
2015年12月，央行公布了《非银行支付机构网络支付业务管理办法》，称个人网络支付账户分为三类，支付机构为客户开立支付账户需实名化管理。该办法将于7月1日正式生效。
来自《中国支付清算行业运行报告(2016)》的统计显示，截至2015年年底，非银行支付机构开立的支付账户总量为26.36亿个，其中完成实名认证的有13.46亿个，仅占总量的51.07%,比2014年上升了8个百分点。
大数据能够进行数据变现的商业模式目前就是两个，一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放，另外一个是大数据风控，典型的场景是互联网金融的大数据风控。
金融的本质是风险管理，风控是所有金融业务的核心。典型的金融借贷业务例如抵押贷款、消费贷款、P2P、供应链金融、以及票据融资都需要数据风控识别欺诈用户及评估用户信用等级。
常用的互联网金融大数据风控方式有以下几种：一、验证借款人身份二、分析提交的信息来识别欺诈三、分析客户线上申请行为来识别欺诈四、利用黑名单和灰名单识别风险五、利用移动设备数据识别欺诈六、利用消费记录来进行评分七、参考社会关系来评估信用情况八、参考借款人社会属性和行为来评估信用九、利用司法信息评估风险。
银行部分恢复交易接口，P2P资金托管仍处于暧昧状态
银行部分恢复交易接口，P2P资金托管依然处于暧昧状态，担心“风险传染”是心病。
部分P2P公司可通过第三方支付使用此前暂停的农业银行(601288)、招商银行(600036)进行充值，被认为是银行与P2P缓和关系的象征。
一方面，银行担心被P2P风险传染，另一方面P2P资金应存管于银行早已成为业界普遍共识，但银行的高标准、严要求早已让多数P2P公司望而却步，第三方支付则审时度势，纷纷推出“银行+第三支付”的联合存管模式。由银行担任P2P公司资金存管主体，第三方支付作为技术辅助方，帮助P2P平台的沉淀资金存管于银行。
今年以来，银行理财产品的收益延续了去年持续下滑的趋势，不少固定收益类产品的年化收益都已经跌破4%。值得注意的是，银行理财产品的投资管理费却依然坚挺，虽然理财产品收益低了，但银行的投资管理费却居高不下。有部分理财产品的说明书显示，银行收取的投资管理费甚至切分了理财产品的近半收益。
与银行理财产品收益下滑形成鲜明对比的是，银行在发行理财产品时收取的投资管理费却一直居高不下，近一年来也并未随着银行理财收益的下降而有所下调。
由于银行理财产品的各项费用一直以来都是动态调整，所以即使理财产品收益率下降，跟投资管理费也没有直接关系，每家银行都会依据自身产品的情况去定价。
5月31日，住建部、财政部、央行联合印发《全国住房公积金2015年年度报告》(以下简称《报告》)，这也是全国第二次对住房公积金信息进行全面公开的披露。
这份涵盖31个省份和建设兵团的公积金“国家账本”显示，2015年发放个人住房贷款312.50万笔、11082.63亿元;全年住房公积金缴存额14549.46亿元，比上年增长12.29%。年末，住房公积金缴存总额89490.36亿元，缴存余额40674.72亿元，分别比上年末增长19.56%和9.79%。
今年初，北京(楼盘)、上海(楼盘)、深圳(楼盘)、南昌(楼盘)、福州(楼盘)等地出现公积金贷款发放额快速增加，公积金余额偏紧的现象。
截止2016年5月底，纳入中国P2P网贷指数统计的P2P网贷平台为4033家，未纳入指数、而作为观察统计的P2P网贷平台为803家，未统计的P2P网贷观察平台706家，三者合计共5542家，创历史新高。
与此同时，全国P2P网贷参与人数日均45.83万人，环比上升11.24%，同比增长1.41倍，创历史新高。
进入2016年，p2p网络借贷行业进入了真正意义上的监管元年。随着全国范围内的互金专项整治行动拉开帷幕，不合规或经营困难的平台加速淘汰出*，互金监管成效开始显现。根据网贷之家数据显示，2016年1月—5月，全国累计新增的停业及问题平台为421家，其中有190家平台主动停业。
业内人士认为，随着互金专项整治工作的推进及深入，p2p网络借贷行业进入了加速洗牌期，部分p2p平台被动淘汰出*或选择主动停业退出，是行业发展的必然结果，未来将有更多不合规的平台被清理出*，这对p2p网贷的健康发展显然有利的。
伍旭川：互联网金融不是洪水猛兽，关键在于规范
在融中集团举办的“融资中国2016互联网金融峰会”上，中国人民银行金融研究所互联网金融研究中心秘书长伍旭川发表了演讲，他认为：“现如今，我们看待互联网金融应该以一个事物发展的规律、常态来看待，不能觉得互联网金融是洪水猛兽。互联网金融毕竟是新鲜的事物、业态，亦如其他正常的新事物、新业态的道路、脉络、路径的发展，即使出现了一些问题也不必大惊小怪，关键在于规范发展。”他这样说。
央行盛松成：信用中介类网贷平台大部分将被淘汰
“我觉得目前大部分承担信用中介职能的平台将会被淘汰，仅有一小部分承担一定信用中介职能和大量信息中介职能的优势平台能够生存下来。”央行调查统计司司长盛松成5月31日表示，他在当日举办的2016中国金融创新论坛上做主旨发言时，谈及传统金融业与互联网金融的关系，并指出在信用中介职能方面，P2P目前还远不如传统金融。
此外，他还透露，将尽快与国家统计*联合发文，取得对所有互联网企业采集数据的合法权利。
互金协会吕罗文：行业自律对互金发挥生态培育作用
2016融洽会互联网金融创新论坛于5月31日在天津成功召开。中国互联网金融协会技术负责人吕罗文先生在会上作题为《互联网金融的未来阳光化之路》的发言。
吕罗文认为，互联网金融是信息化发展和金融创新发展的产物，和传统金融互补，是我国金融的有机组成部分。互联网金融满足投融资需求，发挥积极的作用，具有广阔的市场发展前景。互联网金融没有改变其金融本质，而且由于互联网金融本身的隐蔽性、可拓展性，现在风险逐渐的暴露，一些案件逐渐发生，行业安全受到极大的冲击。
吕罗文认为，行业自律是一种市场沟通机制、生态培育机制、监管协同机制。吕罗文表示，互联网金融的阳光化、规范化发展，需要凝聚**、市场、社会、行业自律等多方行动力量，协会将在多部门的指导下，与会员机构一起、与社会各界一起共同完善互联网金融的体系。
李爱君：互金监管与行业创新是辩证的关系
李爱君教授在发言中谈到，目前针对互联网金融的监管和专项整治行动，其目的是为了促进互联网金融健康发展，完善监管协调机制。监管与行业创新之间是辩证的关系，创新伴随风险，监管正是为了最大限度的消除创新中的风险。互联网金融的风险比传统金融更具备隐蔽性、传染性和突发性的特点，而且容易引发“羊群效应”，所以监管并不是要将这个行业“管死”，而是通过鼓励创新和加强监管相互支撑，促进互联网金融健康发展，更好的服务实体经济。
姚余栋：互联网金融应分类监管，防止风险相互传染
近期，互联网金融行业呈现出风险多发态势。客观来讲，在促进普惠金融、提升金融服务质量和效率等方面，互联网金融发挥了独特作用。然而，互联网金融的本质仍属于金融，没有改变金融风险的隐蔽性、传染性、广泛性和突发性特点。
我国的金融监管体制还属于分业监管，而互联网金融的跨业务、跨区域、跨市场特征明显，这极易导致互联网金融监管重叠和监管空白并存的问题。
目前，从我国互联网金融机构所实现的金融功能来看，发展较快的业态类型主要包括第三方支付、P2P网贷、众筹融资和互联网金融产品销售等。
姚余栋认为，要坚持行业自律和底线思维。要努力打造“**监管、行业引导、企业创新”的互联网金融新型治理框架和格*，形成规范发展的合力。
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京金所（北京）信息技术有限公司是一家O2O模式的互联网金融...
招商银行全称是什么怎么写？
招商银行全称是招商银行股份有限公司，公司地址在中国广东省深圳市福田区深南大道7088号。招商银行的前身是李鸿章在中国近代的洋务运动中创办的轮船招商*的附属产业。招商银行历史悠久，有着强大的经济实力和雄厚的人才战队，无论是在中国还是国际上都是有名的实力企业。
600036股票2007年的价格是多少
你好600036从2006年12月29日到2007年12月28日起始价13.1最终价39.63均价23.67涨幅202.52%希望采纳谢谢
哪位老师帮我看看600036昨天股价23元，今天怎么成了17.6元了？
哦哦哦（股权登记日：2009年7月2日（周四）除权除息日：2009年7月3日（周五）新增可流通股上市日：2009年7月6日（周一）现金红利发放日：2009年7月9日（周四））公司是说7月6日才可以交易所送的股票，现在你的帐户应该是已经有那些股份了，600036现价是18.54，已经赚了！
基金中的增仓、减仓是什么意思？
股市中的仓特指所持有的股票代表的资金量。加仓就是指因持续看好某只股票，而在该股票上涨的过程中继续追加买入的行为;减仓，就是卖出手中的股票降低持仓量的行为。简而言之，加仓、减仓就在你的购买能力范围内买卖股票的行为。 尽管金融业的持仓市值增加较大，但基金仅是大幅增持了中国平安(601318)和招商银行(600036)，而大幅减持了中信证券(600030)、浦发银行(600000)，小幅减持了民生银行(600016)、工商银行(601398)、中国银行(601988)。 在大多被增持或新进建仓的房地产股票中，也有北京城建(600266)、中宝股份(600208)、上实发展(600748)被小幅减持。 从基金2007年第二季度持股市值前十名的股票看，与第一季度相比出现一定变化，属于金融的有5只股票;武钢股份(600005)、宝钢股份(600019)、大秦铁路(601006)从前十中出*，新入围的有中国平安、烟台万华(600309)、长江电力(600900)。 第二季度被减持的重仓股增加至6只，浦发银行、贵州茅台(600519)、苏宁电器(002024)、中信证券持股比例下降都在10%以上。比例增加最多的是中国平安、招商银行，万科A(000002)、长江电力仅有轻微增持。 有83只股票是基金在第二季度新进建仓的品种。其中，房地产14只，钢铁、石化等原材料类行业11只，信息技术9只，医*7只，煤炭6只，交通运输5只，金融3只，其余股票行业不集中。 被新进建仓的股票在房地产领域的较多。新进建仓的股票中基金持股占流通A股比例最大的前10只股票显示，中国远洋(601919)为第二季度新上市公司，估计为网下申购的部分，其余持股占流通A股比例在20%以上的公司只有宜华木业(600978)、潍柴动力(000338)。 从行业上看，房地产是基金增持和新进的主要领域。信息技术、医*、商业是被减持套现的行业;原材料类行业、机械、交通运输既被大幅增持，也被大幅减持，凸显基金对此三类行业存在较大分歧，将更侧重于个股操作。
招商银行600036什么价位可以适合买入?
受美国“俩房”次贷危机，以及雷曼兄弟倒闭的影响，近期最好远离金融股。虽然我国经济发展还是以二位数的数度在增长，但从长远方向来看，已呈放缓迹象，加上石油，原材料，有色金属的上涨，导致许多企业利润下滑。而银行往往是锦上添花，它可不会雪中送炭。这样就会减少贷款从而减少收益，加上存款准备金率的下降，进一步缩小了存贷款之间的利差。虽然我国是发展中国家，不同于发达国家，但在全球经济一体化的情况下，我们不可能独善其身，美国金融危机的风波已经波及到我国的几家银行和保险业，所以近期不碰银行股，个人观点仅供参考。
基本面修复+高管增持，银行股的估值修复之旅正在开启吗？
板块低估值、净利回升、高管增持，被市场遗忘已久的银行股能否借此契机走出一轮估值修复行情呢？
“当前银行板块估值处于历史底部区域，高管增持可以看作是对银行的中长期股权投资，体现了对银行未来经营发展的信心”，在接受经济观察网记者采访时，易方达中证银行ETF基金经理刘树荣这样认为。
9月6日晚，平安银行（000001.SZ）于发布了关于部分董事、监事、高级管理人员及其配偶等买入公司股票的公告。公告显示，以董事长谢永林为首的9位高管（包括部分高管亲属）分别于2021年9月1日至9月6日期间以自有资金从二级市场买入公司股票，合计买入37.27万股，成交价格区间为每股人民币17.15元至18.56元，合计耗资639万-691万元。
对于平安银行高管增持一事，市场人士纷纷给予了好评，其中浙商证券的梁凤洁表示，此次增持是平安银行本届管理层的首次集体增持，也是谢永林董事长的首次增持。值得注意的是，谢永林董事长作为平安集团总经理、联席CEO，各增持了平安集团和平安银行约50万元的股票，彰显对于集团和银行的信心。
“本次高管集体增持，预计将为市场传递积极信号，打消市场近期对平安集团和平安银行的担忧”。梁凤洁称。
同时，平安银行高管的增持行动并非“一个人在战斗”，事实上进入三季度以来，关于银行高管增持股票的消息在不断涌现：
9月5日晚，苏农银行（603323.SH）发布公告称，该公司董事长徐晓军计划通过上交所交易系统以集中竞价交易方式增持不少于100万元公司A股股份。对于增持股份的目的，徐晓军表示是“基于对公司未来发展前景的信心和对公司长期投资价值的认同”。
9月2日，上海银行（601229.SH）发布了高级管理人员买入公司股票的公告，公告显示以行长朱健为首的7名高管分别于8月31日至9月1日期间以自有资金从二级市场买入公司A股股票合计60.5万股，并承诺股票锁定期两年。
值得注意的是，上海银行并不仅仅是高管在增持，其持股5%以上的股东亦呈现出强烈的增持意愿。
8月27日，该公司相关人员在投资者互动平台回答投资者问题时表示，“上市以来，联和投资、上港集团、桑坦德银行、TCL科技等持股5%以上的股东，基于对公司未来发展前景的信心和长期投资价值的认同，相继增持公司股份。截至2021年6月末，联和投资持股比例由上市时的13.30%提升至14.68%，上港集团持股比例由上市时的6.48%提升至8.30%、桑坦德银行持股比例由上市时的6.48%提升至6.54%、TCL科技持股比例由上市时的3.36%提升至5.76%。”
此外，如西安银行（600928.SH）、常熟银行（601128.SH）、郑州银行（002936.SZ）以及张家港行（002839.SZ）等众多银行上市公司均于近期发出了或高管或大股东增持自家股票的消息。
对于这轮汹涌而至的银行高管增持大潮，业内人士又是如何看待的？
“当前银行板块估值处于历史底部区域，高管增持可以看作是对银行的中长期股权投资，体现了对银行未来经营发展的信心”，在接受经济观察网记者采访时，易方达中证银行ETF基金经理刘树荣如是称。
刘树荣是市场有名的“百亿基金经理”之一，其掌控的基金资产总规模为370.62亿元，执掌的基金产品多达21只，其中就包括易方达中证银行ETF和易方达中证银行指数（LOF）等主打金融板块的产品，对银行业的研究颇有心得。
刘树荣进一步对记者指出，如果以估值来衡量，当前中证银行指数（代码399986）的PB只有0.67倍左右，处于1.2%左右的历史分位水平，这已经是历史底部区域了；因此，当前银行板块的估值是具有较高的安全边际的。
即使拥有如此估值优势，但根据记者的不完全统计，截至二季度末，主动型权益基金重仓持有的A股银行股合计仅53.58亿股，较一季度末减少了19.55亿股。
其中，邮储银行（601658.SH）最为典型，它在一季度的基金持股数为17.74亿股，但到了二季度其基金持股数仅为12.58亿，剧减5.16亿股，从而名列深沪两市中报基金减仓榜的首位。
按理，高管是企业内部对公司前景最有把握的群体，而主流机构则是企业外部对公司研究最为充分的群体，两者本应具备一定的共识，但为何现在的银行板块却出现了高管增持和机构减仓的对峙？两者谁的判断更准确呢？
对此，刘树荣表示，所谓银行板块的“高管增持VS机构减仓”现象，其实是一个假命题；因为机构持仓数据是滞后的，通常上市公司的定期报告披露之后才能观察到，而高管增持的信息则是第一时间能看到，两者是有时间差的。
他进一步强调，机构做投资决策时考虑的因素较多，不仅要考虑绝对收益，还要考虑相对收益。从基本面看，预期经济增速回落、息差收入较难提升等因素都制约着银行板块的走势。
另外，从资金博弈层面看，二季度以来，成长板块受到市场的追捧，银行板块吸引力降低。“这就是为何中报出现了机构减持银行股的原因，但那已经是6月30日以前的事了，随着中报的出炉以及三季度以来资金博弈风向的改变，很难说当前机构是在减持还是增持。”刘树荣称。
虽然机构的持仓数据存在一定的滞后性，但北向资金的统计却是每日更新的，它的动向或可对机构持仓动态作个预判。数据显示，近一个月以来（截至9月9日），北向资金持有的A股银行股市值增加了25.06亿元，呈现一定的加仓态势。其中，增持势头最为明显的是招商银行（600036.SH），8月9日北向资金的持股数为13.72亿股，到9月8日持股数则增加至14.52亿股，短短一个月时间加仓约1亿股。
信息显示，上述银行高管增持股票的原因，更多的表述为“基于对公司未来发展前景的信心”。那么究竟是什么原因让他们对公司抑或银行业的前景如此具备信心呢？或许，在2021年的银行业中报中可以找到答案。
据2021年中报数据，上半年40家上市银行（沪农商行8月19日才上市，剔除不算）合计实现营业收入2.90万亿元，同比增长5.91%；归母净利润同比增长12.9%，增速较一季度提高8.3个百分点。
对此，山西证券的分析师刘丽比较看重银行业的营业收入增速，并指出该增速在2021年一季度达到低点，从二季度开始企稳回升。原因是从单季度营业收入增速来看，低谷已经在2020年三季度达到，单季度增速从去年四季度开始回升，但是2021年一季度由于投资收益高基数效应下营业收入增速下滑，今年二季度增速较一季度回升的基础上，和去年四季度相比也有不同程度提升，营业收入增速已经走出低谷。
而天风证券的分析师郭其伟则更关注归母净利润的增速。他表示，2021上半年上市银行PPOP同比增长4.89%，较一季度提升2.40pct；归母净利润同比增长12.94%，较一季度提升8.33pct，增速为近七年来最高水平，因此把银行的这个中报定义为“史上最佳中报季”。至于业绩加速释放的原因，他认为主要归因于信用减值计提同比下滑及低基数效应。上市银行资产质量持续夯实，减值计提力度减弱，拨备反哺利润效用强化。
在谈到银行股的资产质量时，郭其伟认为是“稳中向好”。因为2021二季度末不良率环比下降3bp至1.30%，拨备覆盖率环比提升9.13pct至290.13%，抵御风险能力提升，反哺利润空间增厚
而刘丽则认为当前银行股的资产质量已经达到历史最佳状态。原因是截至6月末，上市银行不良贷款余额合计占贷款合计的比例为1.41%，不良贷款余额、不良贷款率、关注类贷款余额、关注类贷款占比均下降，潜在不良消化，不良确认较为严格，资产质量相关指标不断优化。在宏观经济稳健修复下，企业融资需求不断释放，市场利率下行也推动投资收益及负债成本的改善，预计全年业绩继续保持亮眼。
在收获史上最佳中报季后，银行业未来的增长点又将在哪里？
对此，易方达中证银行ETF基金经理刘树荣表示，宏观经济虽然呈现一定的周期性，但长期趋势是向上的。银行业是一个历史悠久的行业，作为社会资金资源配置的中枢，具有不可或缺的地位。未来，在科技赋能的背景下，银行能更有效提升的资产质量，改善盈利状况。此外，随着居民财富的不断增长，大财富管理背景下，银行业的中间业务收入有望获得较大增长。
而中国银行业协会于8月31日正式发布的《2021年度中国银行业发展报告》，亦多次提及发展中间业务的重要性，并强调“中间业务作为提升金融服务的重要手段和整合资源优势的重要纽带，商业银行持续加大投入力度，预计下半年传统中间业务总体仍将保持平稳增长，非传统中间业务也将步入新发展阶段”。
估值修复之旅或已开启
当营收走出低谷遇上高管增持潮起，被市场遗忘已久的银行板块会否藉此契机走出估值修复行情？
对此，梁凤洁给出了肯定的回答。她表示，回顾过去，优质银行股的高管低价增持，往往是提示股价低估的机会。她以兴业银行（601166.SH）、南京银行（601009.SH）、招商银行（600036.SH）等历史上曾经出现过高管增持事件的银行股为例，指出上述银行股票在相关核心管理层增持后的1年内股价涨幅分别为54%、29%、16%。
其后梁凤洁更是于9月8日撰文进一步指出，无论是从宏观经济角度，还是银行业所处的发展环境以及二级市场的运行情况，当前与2014年底和2018年底均具备一定的相似度。比如宏观经济方面，2014年8月起PMI震荡回落、PPI持续为负，2021年3月起PMI连续下行、PPI于6月见顶；而2018年初以来经济高位回落，2021年也是类似。
统计数据显示，2014年四季银行板块上涨60%，在其后的2015一季度继续上涨13%，高成长、低估值的银行股领涨，高成长代表如南京银行、宁波银行（002142.SZ）分别上涨158%、107%，低估值代表如光大银行（601818.SH）、交通银行（601328.SH）均录得接近1倍的涨幅。而2019一季度银行板块上涨16%，2019年全年上涨27%，优质银行股领涨，宁波银行、招商银行全年分别上涨77%、53%。
因此，梁凤洁认为，如果2021年能够重演上述年份，那么银行板块未来的收益将会十分可观。如果没有重演，其实现时介入银行板块的收益也不错，因为回顾过去10年，有8次银行股四季度上涨，并且有7次获得相对收益。
渤海证券的分析师刘瑀亦发表了相同的观点，他指出当前银行板块估值处于近十年来历史底部。银行业作为顺周期行业，随着经济运行逐步恢复常态，经营压力将得到一定的缓解，从而推动银行股估值修复。
而刘树荣的回答则更为干脆，他对记者表示，“其实随着银行上市公司亮丽中报的披露，银行板块的估值亦跟随出现了修复趋势；统计数据显示，8月初至今，中证银行指数已经录得8%的升幅，而同期沪深300指数仅仅上涨了3%”。言下之意，直指银行板块的估值修复之旅已经开启。
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量化交易 | We all are data.
它能让你的交易效率提高百倍，量化交易之于传统交易方法，如同大型收割机之于锄头镰刀，机枪大炮之于刀剑棍棒。
在金融最为发达的美国，量化交易已大行其道，占据了70%以上的股市成交量。可以说量化交易是未来的趋势。
便于理解的说，量化交易主要是做这样的事：
灵感就是指那些你想验证的可能会盈利的方法，比如银行股可能是良好的投资品种、一旦跨过20日均线后股价会继续涨、流传许久的羊驼交易法等等。灵感获取的方式可以是阅读、听人说、自己悟等等。
这里我们以一个简单的情况为例进行讲解。比如你的灵感是这样的：
一般灵感都很模糊,需要将其细化成明确的可执行的策略,目的是为了能得到确定的结果,以及为后续程序化准备.
继续以之前那个关于平均价的灵感为例:
显然它是不够明确的。比如多低叫显著低于？多高叫显著高于？近几日究竟是几日？买入卖出是买卖多少？我们把它细化：
还有一点不明确的地方，买卖哪个股票呢？我们认为这个交易方法盈利与否应该跟交易哪个股票关系不大，但st股票除外，所以股票的选择范围是除st股外的国内A股的所有股票。所以我们进一步细化：
现在我们基本已经把之前的灵感细化成明确的可执行的交易策略。当然，可能还有些地方不够明确，也可能有些细节还不确定要改动，这些可以随时想到随时再改，不必一次做到完美。
就是把明确的策略通过编程转成程序,好让计算机能根据历史数据模拟执行该策略,以及能根据实际行情进行反应并模拟交易或真实交易.
简言之，就是把刚刚的策略翻译成计算机可识别的代码语言，即把这个：
写成类似这样的代码（下面的代码并不完全符合，只是展示下大概的样子）：
这样一来，就把刚才细化好策略转成了代码程序，计算机就能运行了。这个过程你可以理解成用计算机能听懂的语言（代码），把你的策略告诉给计算机了。
现在计算机理解了你的策略,你现在可以借助计算机的力量来验证你的策略了.基本的检验策略方法有回测和模拟交易两种方法.
继续之前的那个均价的策略例子的话就是这样的:
举例就是这样:
可见，回测是用历史数据模拟执行策略，模拟交易是用未来的实际行情模拟执行策略。如果策略在回测与模拟交易的表现都非常好，你可以考虑进行完全真实的真金白银的实盘交易。
实盘交易就是让计算机能自动根据实际行情，用真金白银自动执行策略，进行下单交易。注意，这时不再是用虚拟资产模拟交易，亏损和盈利都是真钱。实盘交易一般也会给出一份类似模拟交易的会不断更新的报告，从而不断要观察策略的实盘表现并及时调整与改进策略，使之持续平稳盈利。
量化交易的价值有很多，只提下最突出的价值所在。
当我们想验证交易策略的时候，一个基本的想法是想知道它在历史上表现如何，这往往需要大量的历史数据与计算量，量化交易做一次回测可能几分钟就可以得到结果了，相比于传统人工做法效率的提升是成百倍的。
算法交易是自动化的交易.不需要个人或团队持续监控价格市场.这为交易的开发者腾出了时间,可以进行更多的战略研究.
此外,自动化交易可以实现风险管理和自动调整流程来稳定系统性策略,动态的实时的响应市场动态.
比如一个关于某技术指标的策略，人工的进行了10个交易日的验证，效果都不错，但这就能说明这指标不错吗？不，10次太少了，你需要更多的验证，比如1000个交易日，人工验证不可行，量化交易则又快又准。而且量化交易还可以利用数学与统计学自动给出客观的结果，比如年化收益率、最大回撤率、夏普比率等。
当你知道一个盈利条件，当股价一旦满足这条件，你就可以操作盈利。问题是，市场几千个股票，股价时时刻刻都在变动，你能盯住几个，你会错失多少个机会。但量化交易可以利用计算机全市场实时盯盘，可以不错过任何交易机会，加倍你的盈利能力。
量化交易可以利用计算机对海量数据分析得到常人难以发现的盈利机会，而且有些机会只有量化交易才能利用。比如你发现一种交易方法，其特点是盈亏的额度相等，但盈利的概率是55%，亏损概率45%。首先这种小差距的概率规律，非量化交易不能发现，其次，要利用这个规律盈利需要大量次数的交易才能稳定盈利，这也非量化交易不可。
通常一个投资者做量化交易所需要做的准备，就如同让一个农民自己去造一个大型收割机，而且还是从挖矿开始做起，极度困难，所以量化交易最初在金融与科技最为发达的美国由少数顶级精英发起的。
要有各种数据。要有能方便使用的各种投资相关的数据。这要考虑到各种数据的收集、存储、清洗、更新，以及数据取用时的便捷、速度、稳定。
还要有一套量化交易的系统，要有能编写策略、执行策略、评测策略的系统。这要考虑到系统对各种策略编写的支持、系统进行回测与模拟的高仿真、系统执行策略的高速、系统评测策略的科学可靠全方面。
可能有人会问，做投资之前难道要学当程序员吗？曾经是，但现在量化交易的门槛已大大降低。
聚宽是一家量化交易平台，为投资者提供做量化交易的工具与服务，帮助投资者更好地做量化交易。也就是说，在聚宽量化交易平台，“大型收割机”已经为你准备好了，不需要你自己造了，你只需要学会使用它。
先看一个非常简单的交易策略：
为了让这个策略能让计算机执行，首先，要使策略符合“初始化+周期循环”框架，像这样：
为了将投资灵感高效地转化成计算机可执行的量化策略，必须基于一种模式来写，框架就是指这种模式。而此框架包含两个部分即初始化与周期循环：
能帮助你理解这一框架的是，其实人本身日常做交易就是符合“初始化+周期循环”框架的，初始化就是已存在人脑的交易思想与知识，周期循环就是每天或每分钟地查看行情、判断、下单等行为。
通过编程将策略写成计算机可识别的代码，具体说，我们这里是用python这门编程语言。
另外可以用聚宽的向导式策略生成器，这种方法是不需编程的，但灵活性上难免是远不如写代码的。
首先我们将学习“初始化+周期循环”框架代码的写法。
来到聚宽网站后，通过导航栏-我的策略-我的策略进入策略列表，点击新建策略-
进入策略编辑页，左侧就是策略代码编辑区域，初始会默认给你提供代码模板，全删除后写入我们的代码就好了。
写法一是从前的老写法，将逐步弃用，写法二是聚宽系统改进后的新写法，推荐使用写法二。
剩下的两行代码这么写。完全理解需要学习后续的内容，此处不要求理解。知道大概什么样子往哪里写即可。
选定要交易的股票为平安银行：
买100股的平安银行（市价单写法）:
以写法二为例把剩下的代码补上后，完整代码为：
是的。以写法二为例，如图把代码写到策略编辑区，设置好初始资金与起止时间（比如初始资金100000元，起止时间20160601-20161231），频率设置成天。点击编译运行，运行结束后就可以看到结果了。
可以看到，若你20160601有初始资金100000元，每个交易日尝试买100股的平安银行，到20161231，你的收益曲线将如图中蓝线般增长。图中红线是基准收益（默认是沪深300指数，代表整个市场增长水平）
接下来，点击运行回测，运行结束后就可以看到更为详细的结果，包括下单记录、持仓记录等。
像刚刚那样，用一段时间内的历史的真实行情数据，来验证一个确定的交易策略在这段时间表现如何，这个过程叫回测。
运行回测就是是字面意思，让计算机运行这次回测，运行后会告诉你策略在这段时间表现情况，比如收益率、年化收益率、最大回撤、夏普比率等指标，而且一般也会包括下单记录、持仓记录等。
编译运行其实也是让计算机运行这次回测，不过相比于点击运行回测，编译运行的结果比运行回测要简单，只有收益率等指标，因此也速度更快。所以，当还不必要得到详细的结果时，或只是想调试下策略的代码，看是否无误可运行时，编译运行就比运行回测更方便。
如果策略频率为天，是每个交易日开始生效，从9:30直到15:00（从股市开市到收市），所以例子中是每个交易日9:30开市循环就开始，一天一次地循环执行买入股票的操作。
如果策略频率为分钟，是每个分钟开始时执行，所以例子中的买入股票的操作是每个交易日从9:30:00开始，然后9:31:00，直到14:59:00。接着下一天9:30:00，如此一分钟一次地循环执行的。
虽然频率只有为分钟和每天可选，但通过不同的代码可以实现按周按月周期循环，而且分钟级别里下单时间也是可以自己选的，不过代码的写法则与写法一和写法二那样略有不同，后面会讲到。
我们继续以前文策略代码为例进行讲解，如下：
通过前文讲解，现在这段代码中就剩这句下单语句还没讲了。为了理解这条语句，需要学习下python中函数的知识。
函数是封装好的，可重复使用的，用来实现专一功能的代码段。函数能使代码易于维护与交流，提高编写策略的效率。通俗的理解是，把一系列代码指令包起来就是一个函数，起个名字就是函数名，之后用这个函数名，就知道这个名字指代那被包起来的一系列代码指令了。
Python语言自带了许多内建函数，比如之前见过的print()、type()都是Python自带的函数，可以直接用。你也可以自己创建函数自己用，这被叫做自定义函数。比如如下这段框架代码其实就是自定义了一个名为period的函数，该函数内包了一个聚宽系统自带的函数order()：
order()的准确称谓其实是API（applicationprogramminginterface，即应用程序编程接口），API的含义与函数有所不同，解释起来略复杂。不过实际使用中跟函数几乎没有差别，可以理解成聚宽平台基于python封装而成的函数。在聚宽的API文档中你可以看到除order()外其他API。
在使用函数的时候，通常需要提供一些参数(也有可能不需要)，函数根据提供的参数，执行一系列的函数作者设计好的操作，往往也会根据提供的参数返回结果（也可能返回为空，即不返回），如下：
可见，函数的功能多种多样，需要参数、返回的结果亦不尽相同，所以具体怎么用需要看函数作者提供的说明文档，或者看函数内的设计代码自己推断。函数内的代码不见得看得到，看到不一定看得懂，想看懂也可能很辛苦。所以一般函数的用法要看函数作者提供的说明文档。
聚宽设计的函数(如前文所说准确叫法是API)的用法都写在API文档里，位置在聚宽网站导航栏-帮助-API文档。
接下来以order为例讲下文档怎么看。在API文档中找到order-按股数下单的说明，如下：
可以看到，order可接受的参数有5个,分别是security，amount，style，side，pindex，这五个参数的名字与含义是函数作者设计的。意思是你使用order提供参数的时候，被提供参数将按提供的顺序依次对应这5个参数。
限价单和市价单的区别具体如下：
常用的下单函数有四个，使用方法和order()差不多，可能有人自己看API文档就能学会了。接下来我们分别介绍下基本用法，同样的不讲style，side，pindex这三个参数。
order(security,amount)，刚刚细讲过，含义是买卖一定数量的（单位：股）股票。security是股票代码，amount是数量，amount为负数时就是代表卖出了，需要知道的是，国内股票买入最小单位是1手即100股。例子如下：
order_target(security,amount)，含义是通过买卖，将股票仓位调整至一定数量（单位：股）。security是股票代码，amount是数量。例子如下：
order_value(security,value)，含义是买卖一定价值量（单位：元）股票。security是股票代码，value是价值量。value为负数时就是代表卖出了。例子如下：
order_target_value(security,value)，通过买卖，将股票仓位调整至一定价值量（单位：元）。security是股票代码，value是价值量。例子如下：
读者在尝试练习使用这些语句的时候，可以点击运行回测，通过查看回测结果页中的交易详情来看语句的执行效果，同时也可以看下日志。如下：
股票拆分合并和分红，交易的税费，下单导致成交价向不利的方向波动，这些因素系统都是默认考虑并仿真处理的了，具体的详情以及下的订单系统是如何模拟真实情况撮合成交的，可以看下API文档订单处理。其实新手不用太关注这些订单处理的细节，不核心，目前也不容易理解，可以等以后自己比较熟悉了再看。
通过前文的讲解，我们已经能理解最开始的那个简单的策略例子，如下：
接下来，我们将在此基础上进行改进与举例，学习新内容。
context是一个回测系统建立的Context类型的对象，其中存储了如当前策略运行的时间点、所持有的股票、数量、持仓成本等数据。
对象可以理解为特殊类型的变量，对象的结构往往比我们之前见过的list与dict更复杂，被定义好的对象是有名字的，比如context是一个变量，它的变量类型是一个Context类型的对象，就像dict包括key与value，Context类型的对象也包括很多属性，而且可以嵌套另一个种类型的对象，结构见下图。图中只包括了主要与常用的内容，详细介绍可以看API文档：Context对象
关于对象的知识非常复杂繁多，目前我们只需学习如何取用context中的数据就好。
获取对象类型变量内包含的数据方法是用英文句号隔开，而当包含的是另一个对象时，只需在应用英文句号隔开即可，例子如下：
当要获取的对象内的数据是另一种有结构的变量类型时，比如dict或list，正常按照该变量类型进一步取用数据即可。例如context.portfolio.positions是一个dict，我们就可以应用之前讲过的dict的用法来使用它，例子如下，这次给出了完整代码。
狭义的止损是指当亏损达到一定幅度后下单卖出该股票的操作，目的是减少进一步的亏损。广义则指在狭义的思路上衍生的复杂的减少亏损的方法。更多的情况下指狭义的止损。综合运用前文的讲过的内容我们已经可以实现当亏损达到一定幅度后下单卖出该股票的止损操作了，不妨先自己思考下再继续学习。
通过context的数据可以得到持有股票的成本和现价，从而可以算出该股票的盈亏情况，运用条件判断语句根据盈亏情况从而决定是否卖出股票，从而实现止损操作，代码如下：
设置回测时间为从2017-03-01到2017-03-31，初始资金为100000，频率为天。回测发现会在2017-03-20触发止损。
我们继续以如下这个简单的策略为例进行学习在策略中操作多个股票。
事实上，根据前面的所学我们是可以写多个股票的策略的，无非是把原来单个股票的操作类似地再写几遍，比如下面这个策略就在操作两个股票。
显然的问题是，当股票比较多的时候，就要写很多遍，这样的写法就会很麻烦，看着也会比较乱。因此我们要学习其他的写法。首先我们先学习用list数据类型存储多个股票，如下：
list数据类型用法前文有讲过，特点是各个元素用逗号隔开后，用中括号把所以元素包起来，比较简单，有疑问不妨去回顾下。接下来是重点内容--循环语句，用它可以方便的批量操作多个股票。
用刚学的知识把之前简单的策略例子改写成多股票版本，如下。
其实运用所学的知识已经可以进一步的加入很多东西了，比如在这个多股票的基础上在加入之前讲过的止损。不妨自己先尝试下再看下面的样例代码。样例代码如下。
在聚宽数据这个页面可以看到聚宽平台集成好的各大类数据，如下图，点击可以查看详情与用法。
但实际上可能有些数据要在API文档里才比较容易能找到，比如龙虎榜数据等。这时用ctrl+f进行网页搜索可以快速搜索需要的数据。
接下来会介绍几种常用数据的取用方法，这些取用方法比较典型，掌握后能覆盖基本的数据需求以及较容易的学会使用其他数据。
以免有人不知道指数成分股是什么，简单说明下。为了衡量股市中某一大类股票整体的涨跌情况，通常会用这一类的股票加权平均编制出一个指数，而这些股票则叫做该指数的成分股,一般指数的成分股选取会变动。比如上证指数是用所有上交所的股票编制而成，可以衡量上交所股票整体的涨跌情况，有的股票退市了也就会被剔除成分股。比较常见的指数有上证指数、深证综指、创业板指、沪深300指数、中证500指数、上证50指数等。可以在数据-指数数据-指数列表中找到聚宽支持的指数及其指数代码。同样要善用ctrl+f进行搜索。
之前讲过怎么看API文档以及函数参数的含义，现在应该能直接看说明使用了。补充一个更详细点的例子应该就会用了。
接下来介绍的API还会有skip_paused、df、fq参数，就不再提了。这三个参数新手可以以后慢慢了解，现在不管也没关系，如果不想用dataframe，会把df参数调成False(或0)就行。
股票财务数据这里是指发股票的公司发布的财务报表中的数据。可以在聚宽数据-股票财务数据查看数据详情。
财务报表简称财报，是用来向股东汇报企业经营情况的，上市公司必须按季度公布财报，一年有四季所以财报依发布次序一季报、半年报（也称中报）、三季报、年报，而具体的发布日期在一定期限内即可并非固定，年报要求年度结束四个月内披露，半年报是上半年结束后两个月内，一季报与三季报是季度结束后一个月内。特别的是像总市值、市盈率这种跟股价挂钩的市值数据是每天更新的。
query_object参数是要求传入一个Query对象用于描述所需的数据，这个东西展开讲相当于一门小的编程语言，麻烦而不必要，这里提供一个快速上手的模板用来产生query_object参数，多数情况下往里套就可以了，例子如下，建议对比文档里的例子看看。
表和字段可以在财务数据文档查看，如下。表和字段可以写多个用逗号隔开，只写表名不写字段代表选择该表的所有字段。注意看含义与单位。
筛选条件跟讲if判断时用的条件是一样的，多个条件用逗号隔开代表与（and）的关系。特别的是要用复杂的与或非的逻辑关系时，在此处and、or、not是不能用的，要对应的改用&（与）、|（或）、~（非）。
数量上限可以自己设置，代表最多返回的数据条数。不过系统强制限制每次最多返回10000条，就算你自己在此处限制比10000多也没用。
通过前文基础知识的学习，本文将引导读者运用所学写成一个策略。如果发现某些知识忘了很正常，回头再看就行，用到什么去学什么学习的效率更高。
现在你听说了这样一件事，小市值股票过去很长一段时间内收益特别好，但最近不太行了。你觉得这件事比较有价值，想要写成策略来回测验证下。请思考下，应该写一个什么样的策略来验证这件事呢？
为了验证灵感，我们把灵感细化成内容如下的这样一个策略。
考虑到不一定要选10个股票，股票数量应该是个可以方便调节的变量，因此策略内容改成如下这样更好。
因为最终目的是要写成代码交给计算机回测，因此要逐步把文字的意思用代码实现，首先要把这个策略放到之前讲过的初始化与周期循环的策略框架中，如下。
接下来，你只需要逐步的把策略的全部内容用代码实现出来，技巧是把复杂的内容拆分成多个简单的内容，逐步实现，对于不确定的东西print打印出来看看。往下读之前，建议自己独立实现下试试，基本都是用讲过的内容。遇到困难可以看下我下面给出提示，所有提示后面会给出参考代码。
在学习了如何编写策略后，我们将介绍下评价策略回测的指标，如何建立模拟交易，以及除回测之外还有哪些需要关注的方面。
如下图，一个策略回测后会给出一些指标，可以在API文档：风险指标查看这些指标的公式及基本说明。下文将补充介绍下几个重要指标。
之前讲过回测是用历史数据模拟执行策略，模拟交易是用未来的实际行情模拟执行策略，因此当策略完善的自以为差不多没什么问题时，建议建立一个模拟交易观察一段时间，当作进一步的检验。建立的模拟交易的方法很简单，点击回测结果界面，如下图，右上部红色模拟交易按钮，即可新建模拟交易。
建立模拟交易成功后，点击聚宽导航栏我的交易，可以看到创建的模拟交易，如下图。
点击右边的微信通知开关，将OFF调到ON，按照指示扫描二维码，绑定微信，就能微信接收交易信号了。当策略买卖操作，微信会收到信号提醒类似下图。自定义消息内容请看APIsend_message。
往往策略的收益能力与抗风险能力是互相制约不能兼顾的，两者之间如何取舍建议是，达到基本的收益能力后，极力追求低风险，理由是盈利水平往往可以通过增加资金量来提高。具体的讲就是，策略a是一个年化收益率300%，最大回撤率50%的策略，策略b是一个年化收益率30%，最大回撤率5%的策略，只要给策略b提供相当于策略a的10倍的资金量，两者盈利能力就是一样的，但很难让策略a有像策略b一样的抗风险能力。
这里讲的研究是聚宽量化交易平台中投资研究功能，实质上是有独立空间的python环境，意思是不光是做量化交易，python支持做的事这里几乎都可以做，比如统计分析、数据可视化、数据预处理、机器学习等。投资研究功能入口在导航栏-我的策略-投资研究。
notebook中的一个个格子就是单元格，单元格类型有两种主要类型code（代码）和markdown，可以在工具类查看并改变当前单元格的类型，如下图。不妨自己顺便看下工具栏里的各个按钮。
代码类型的单元格用来进行代码编写、运行代码、显示结果等。多个单元格之间的代码虽然被单元格分开，但是是一体的，运行某个单元格后产生的影响并不*限在一个单元格中，而是对当前notebook的所有单元格有效，比如变量的值改变了，其他格中的同一变量的值也改变；定义了某个函数，其他格中可以直接用等等。重点注意，有些API不能在研究中使用，有些则不能直接使用，需要加载模块后使用，有些能直接用，但参数默认值不同，具体看API文档注意事项与API用法说明。
命令模式是操作notebook的模式，识别方法是单元格边框为灰色，左侧粗边为绿色，看不到编辑光标，如下图。按enter转为编辑模式。
编辑模式是编辑单元格里内容的模式，识别方法是单元格边框为绿色，左侧粗边为绿色，可以看到编辑光标，如下图（截图截不到光标）。按esc转为命令模式。
在导航栏-帮助中可以查看快捷键，建议都至少看一遍。重点提几个：
在如今最火爆的金融行业中,量化成为最高薪并且无可替代的岗位
九大投行和券商岗位的要求都会明确应聘者的专业背景:金融工程、金融数学、数学、统计学等
知识背景涵盖:随机建模、计量经济(宏观建模的基础)、OOP、机器学习、NLP等,是数学、计算机、统计、物理、经济背景的学生进入金融界的通道.
投行前台或对冲基金:偏向于交易系统建模,涉及定价、对冲、量化交易、系统搭建等
风控模型的搭建和测试,涉及统计、计量经济内容:
量化交易是不适合分享的行业，自学必不可少。或奇货可居，或敝帚自珍，有价值的内容很难会被公之于众，所以不要幻想会有特别有价值的系统的学习资源等着你去学，或是指望能把别人公开的东西直接搬来就能赚到钱。诚然，会有幸运的时候，但还是不要指望幸运，那没前途的，绝大多数情况都是大浪淘金式的在各种资讯中寻找着思索着只言片语。因此，自学是一个极其重要的能力，有志者需要对它像量化交易本身一样去重视。
首先要自问，之前讲过的内容是否都学会了，比如每篇后的自测与自学内容是否都能回答，当时学的时候不理解的地方现在是否理解等。如果明显感觉一路囫囵吞枣强行跟过来的，不妨回头再看看，再动手练练。当然，也不必太完美主义，毕竟有的坑看着不大但是真的深，不妨暂且搁下。
所以如果感觉学得还可以，就可以先到聚宽的量化课堂去学习下，普遍有讲解有代码，其中重点推荐以下文章。
请尽你所能去读懂这四个文章，你可能会感受到来自数学、编程、金融等方面的知识的不足，可能会感到有之前我没讲过的内容，可能需要你去搜索、去阅读、去询问，可能你会感觉很难搜、很难读、很少有答复，这一切将是刚离开新手村的你将遇到的各种挑战的第一个，而且其实是相对简单的一个，所以哪怕可能会花不少时间，请尽你所能去读懂这四个文章。
当你读懂这四个文章时，你应该可以算是基础入门了，之后就要靠你个人修行了。一个基本的模式是，有一个灵感，然后去研究与实现，在过程中学习新知识，战胜新挑战，最后或成或败都获得新的认识，继续下一个灵感，从而不断前进。当然，你在前进，你渴望的答案可能也在动，就像市场一样不断变动，或向你走来，或离你远去。（题外话：你认为世界是静止的还是运动的，或者说随机是否存在）
特别提下，本教程教的编程知识是非常精简的，所以建议适当简单浏览下python系统的知识，做到以后见到、或想用了知道怎么找即可。集合、元组、列表生成式这三个推荐去重点学下，这三个相对常用但看见不懂想搜索可能都想不出关键词。编程参考资料可以看下这里。
关于书籍，除了专门讲量化交易的书，稍稍关注些其他领域可能带来全新的视角，比如财务分析、行为金融、数学、统计学、机器学习、甚至心理学、物理学等，据说美国做量化交易还有用到语音识别的。
学习时，建议用批判的眼光去看，保持自身独立思考，警惕盲从。还是那句话，量化交易行业很难有特别有价值的东西出现在大众眼前的。
除了阅读外，直接参与实际市场也是另一种重要的灵感来源，毕竟多数的阅读资源本身的灵感来自市场的，比如市场交易时，市场对时下新闻的反应、对量价走势的瞬时反应、不同股票或人群的反应、你自己的反应等等，你自己不亲身投入这场波云诡谲之中，很难指望事后体会到其中的种种，而这些可能带给你许多灵感。比如比较知名的冰山算法与不少技术指标当时的发明就离不开发明者对市场的了解。
想要入职量化行业，学历门槛往往较高，但别怕，学历不够的有志者不要被吓倒，毕竟人家也不是真要你的毕业证，无非是希望你能知识储量够基础好，学习新东西快有潜力，学历门槛高只是提效手段，你只要向他们证明你同样用相当的能力即可。你应该被录取的理由是什么？怎么把这个理由告诉他们？回答这个问题比量化交易简单，至少有一个好策略了想入职带他们赚钱，他们总不会还嫌你学历不够吧，当然，这是一个不必要的界，比如若你有相当的策略实现能力或因子发掘能力可能也可以了，所以建议你结合实际情况认真负责的想想，然后真的去试几次。
那做独立的职业量化交易可不可以呢，也是可以的，很多量化交易团队就几个人，甚至一个人的也有，但毕竟人多效率高不少。实际上，多数还是从原本公司独立出来的，学生毕业阶段就转独立的职业做量化交易还是少，现金流压力可能比较大，但也是有做的好，后来成立公司的。
聚宽也有能帮助展示策略、证明自身、快速职业化与变现的栏目，而且也会有行业内人士来聚宽，找好策略与人才，比如策略被看中要谈买断、发的文章不错被录取等。注意，保护自己的成果不被无良人士窃取。总之，量化行业是相对公平看中实力的，金子总会发光。
招商银行 (600036)_个股概要_股票价格_行情走势图_富途牛牛
公司于1987年成立于中国改革开放的最前沿——深圳蛇口,是中国境内第一家完全由企业法人持股的股份制商业银行,也是国家从体制外推动银行业改革的第一家试点银行。成立35年来,招商银行已成为沪港两地上市,拥有商业银行、金融租赁、基金管理、人寿保险、境外投行、消费金融、理财子公司等金融牌照的银行集团,在全球具有鲜明的发展特色和重要的市场影响力。主要业务为零售及批发客户提供存贷款业务、资金业务、资产管理及其他金融服务。企业荣耀:2022年,在《财富》世界500强中,招商银行位列第174位;在英国《银行家》杂志公布的2022年全球银行1000强排名中,招商银行位列第11位,连续五年位居前20强。2019-2022年招商银行还连续荣获《欧洲货币》“中国最佳银行”奖,创造该奖项评选历史上的首次“四连冠”。截至报告期末,本公司在中国境内设有143家分行及1,771家支行,2家分行级专营机构(信用卡中心和资金营运中心),2,238家自助银行,5,571台自助设备,9,410台可视设备;在香港设有香港分行;在美国设有纽约分行和代表处;在英国设有伦敦分行;在新加坡设有新加坡分行;在卢森堡设有卢森堡分行;在台北设有代表处;在澳大利亚设有悉尼分行。
凌钢股份历史最高价格
2009-07-1011.18元上星期五最高了现在往下跌了
