技术上股票如何找热点资讯？技术上股票如何找热点资讯的

其实技术上股票如何找热点资讯的问题并不复杂，但是又很多的朋友都不太了解技术上股票如何找热点资讯的，因此呢，今天小编就来为大家分享技术上股票如何找热点资讯的一些知识，希望可以帮助到大家，下面我们一起来看看这个问题的分析吧！

本文目录

1. 能够快速全面地获取股市行业动态，了解热点资讯用来实盘操作辅助的资讯平台有哪些？
2. 股票怎么做T？
3. 股票收盘之后，如何复盘分析？
4. 数据分析需要用什么技术？java还python好一点？

能够快速全面地获取股市行业动态，了解热点资讯用来实盘操作辅助的资讯平台有哪些？

传统的财经门户我就不说了。这里我说说如何免费看研究报告，或许对你有帮助。现在的研报多如牛毛，截止到10月30日，Wind平台做了一个统计，今年以来他们共收录了142974篇研究报告，共有476101位买方机构用户点击查阅过各类研报，阅读总次数高达11945334次。

一般财经门户都有研报频道，譬如东财、同花顺、和讯，都有相应的研报频道。我这里给大家把地址列出来：和讯研报：http://yanbao.stock.hexun.com/

同花顺研报：http://vis.10jqka.com.cn/free/ybzx/index/stockCode/1A0001

东财研报：http://data.eastmoney.com/report/

这里老揭我最推荐同花顺的研报频道，比较系统，查询起来也比较方便。

那么问题来了，研究报告如何看，接下来，我举例各类型的研报，供大家参考：

1、各大券商的晨会纪要报告

这是每天早晨开盘前，各大券商发给各投资部门的策略报告，会根据当日发生的财经新闻进行点评，并且还有一些个股的追踪，每天开盘前必读，目前每天都会有上百篇的晨会报告

2、上市公司的研究报告

这是对公司的基本面做全面的分析，这部分是所有研究报告中花头最多，也是最值得一读的。在和讯网研报的页面，可以选择行业及行业中个股名称缩写，或是在下面选择热门行业或个股，直接点击就可直接看到个股的研究报告

3、行业研究报告

行业研究报告是指券商对整个行业的综合报告，在行业研究报告中，券商会关注一大批的与行情相关的个股，对于中小投资者有着指导作用，一方面可以了解整个行业的具体情况，另一方面可以知道关注该行业里哪些具体的个股。

4、投资策略报告

各大券商的投资策略其实就类似于股指预测和如何操作的建议，当然，看各大券商的投资策略，投资者需要记住逆向思维，也就是说，如果所有的券商都看多，或一致看空，都将被认为是市场要反转的信号。就拿2008年来说，所有的券商在2008年的策略中都提到大盘会继续高位运行，有的券商甚至看高到1万点，最低点也看到4500点，可事实呢？沪指自2008年开始一路下跌，最低跌至了1664点。

因此，投资者看报告时要动着脑筋。

5、宏观研究报告

宏观研究报告是券商对于大方向的把握，笔者认为，在宏观研究报告上，各大券商都不会出现什么偏差，因为券商对于大环境的把握还是比较准确的，各大券商发布的宏观报告都可以读一读，十分有帮助，其中，尤其是中金公司梁红的宏观研究报告值得推荐。

6、其他相关报告，还包括基金债券研究报告、衍生品研究报告、全球股市研究报告。

股票怎么做T？

股票做T是是一种短线行为，也就是人们所说的投机分子，这是一种实战中常用的手法。有人为了摊低成本，有人为了短期的收益，我是一个短线投资者，所以我是经常做T的，也许有的人认为做T要选择基本面好的股票，在震荡的趋势中做T最好，而我认为在任何行情中都可以做T，我认为做T在心理上要克服贪婪和恐惧，在操作上要快、准、狠。

做T的方法很多，简单地说正T就是低点买入高点卖出，反T就是高点卖出低点买入，首先做T者需要有良好的心态，要克服贪婪和恐惧的思想，该买的时候要毫不犹豫的下单，当赢利的时候要克服贪婪及时的卖出，要学会放弃，要学会割肉，做T对盘感要求很高。首先你要对所买股票有一个判定，在心里确定他的买入价及卖出价，确定自己盈利的目标，并且要学会补仓及加仓，当你所买入股票还继续下跌时要进行补仓，当你所买入股票上涨时要学会加仓。但补仓与加仓不是无限度的。

我一般短线做T的时候，都是选择股性好的，换手率高的，波动大的股票。可以事先建仓，选好自己的股票池，最好是选择多个行业的N只股票。建仓时适当的价格买入，预判股市下跌买的时候一般在尾盘，预判股市上涨，买的时候是早盘。当涨幅达到百分之三以上时，并观察有压力时，果断地卖出，当股票跌入大于2%时，如果不是各种负面利空消息影响，只是震荡的情况。可以及时进入补仓，补仓是底仓的1至1.5倍。等利润达到3%_10%时卖出。

做T要按短线的思维进行操作，因此短线操作不必在意绩优股与绩差股之分。只有强庄股和弱庄股之分。短线操作必须抓强势股。在操作中，密切关注成交量变化。成交量小的时候要分步买。成交量在低位放大时加仓买。股价回档缩量时买进。股价回档量增时卖出。

总之，做T的方法很多，这需要我们在实际操作中自己去理解，为此我就是简单说说而已，文章中的实盘就是我本周操作的结果，除了一两只平盘没有获利，其他个股均获利接近10%左右，所以我认为，只要不是一路下跌的熊市，做T都是可以赚钱的，所以我们在股市操作中要瞬息万变，各种行情要有各种操作模式，无论赚多赚少，只要不亏保住我们的本金才是硬道理。

最后友情提示《股市有风险，投资需学习》

股票收盘之后，如何复盘分析？

每个人的复盘方式可能不一样，但是复盘的目的都是对当日股市的盘面的梳理。

对于非职业股民来说，复盘没必要面面具到，只需要将主要的精力在自己所持的股，以及相关板块上即可。

但如果要想提高自己的看盘水平以及对股市的理解，那么需要了解的东西就要多很多。

我基本上每天都会复盘，以前写大盘会较多。现在由于股市都是结构性的，无需每天盯着大盘涨跌，只需要防止大盘的阶段性风险就好。

所以现在用的都是涨跌停复盘会较多些，观察个股及板块的赚钱效应来判断是否该出击，同时分析游资炒作的所处于哪个阶段，这样可以避免做不必要的操作。

也就是复盘现在追求的，就是尽量简单，简洁明了。

我是分四个方面来写复盘的：

主要观察当前领涨主线是由发些板块够成，一般领涨板块只有三个，如果当天是普涨，则这个领涨板块意义不大。而是要看强势龙头股所处的板块，以及盘面是由哪些股票引领上涨的，有没有出现逆转板。找到市场人气最旺的股，分析其可持续性。看看领涨个股持续性表现，昨日涨停指标必看，这个是反应游资赚钱效应的。领跌个股家数，需要有个判断，如果跌停个股超过5%的多于20家，就需要小心，市场都是由赚钱效应转向局部亏钱，由局部转向全面。1月28日的时候出现盘面开始出现局部亏钱效应，1月29亏钱效应扩大，即全部清掉了，然后就是耐心等机会，完全躲过了后面的下跌。直到2月22以后才参与，并明确提出市场风格转变为中小创，现在市场又到了要选择方向的时候。

找到当天领涨板块，一般仍是以涨停的股为主，涨停的股人气旺，大家都在看，现在的市场体量大，个股多，所以既然是要复盘，当然是看最强的板块，看最强板块里能够涨停的股。当然有时候市场也会出现不涨停涨不停，涨停则停的现象，那毕竟是少数时候。大多数时候，板块效应所带来的力量更具有持续性，去年的半导体芯片及5G，就是这样，最近的工业互联网以及创业板也都是具有板块效应。

一般看最近的妖股，连板股为主。找到市场最强的股进观察，分析它是如何演变的。一般来说最强的股如果倒下，那么其它跟风的会更惨。因此有时候你看到龙头强势股很高，非常害怕去追跟风的结果更惨，而那些人气龙头还能反复强势。原因是这样的股大家都在看，这是复盘的意义所在。可能你不喜欢它经常创新高，但是炒股不能因为自己的喜好就去远离牛股。

可以写写感想，读盘的感受。对股市当前状态的思考，也可以预判一下股市，但不要去预测股市，没人能够预测，预测股市和跳在神一样。同时也可以写写自己的交易计划，如果写了则要执行，不然意义不大。

上面是我最近的复盘方式，可能和别人的不一样，很多没到位的地方，但是是很真实的哈。不过有些复盘只能放在脑海里，写出来会影响到别人，也就不会晒出来了。

数据分析需要用什么技术？java还python好一点？

先说结论，

问题1回答：数据分析技术简单来说可归类为统计分析技术和数据可视化两类。

问题2回答：目前阶段做数据分析使用Python更高效，方便一点。

希望我作为数据分析师的经验能对你有帮助

数据分析是指用适当的统计方法对收集的大量数据进行数据分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程，最后再通过得到的结论应用到行业中解决实际问题。

简单概括来说数据分析就是--处理数据然后推进优化现实工作。

数据分析应用在各行各业，互联网，工业，咨询行业等，有一个共同点，数据分析都是为业务服务的，用于解决实际运营中出来的问题，或者探索业务可优化的空间。

明白了这一点，就知道数据分析不是目的，数据分析的结果产出对业务的实际提升和优化才是目的，数据分析只是一种解决的方法，既然是方法，我们就要考虑它的效果，成本（学习成本，使用成本）等。

以现在最热门的互联网行业的数据分析而言，随便从招聘网站上截取部分应届生数据分析师招聘JD，选取应届生是因为相对要求低一点，对题主想要入门应该更有参考下价值。

不同公司业务不同，对于“岗位职责”先可以不用太关注，我们这里主要看“任职资格”这一部分，关于技能方面，可以看到有SQL，Python/R，Spark，hive，BI工具等。

看起来需要掌握的很多，那我们再来通过大数据的方法看一下，获取招聘网站上的招聘要求，根据工具关键词出现的频率，绘制成数据分析所需工具词云图：

可以看到，Excel，sql，python，PPT，hive，spss等出现的评率最高，同时可以可以看到还有很多其他的工具技能要求，但这几个出现频率最高的肯定是基本要求，那么是否这些工具我们都需要掌握呢，这个根据两个方面，一是你所处的工作阶段，二是作为数据分析师的不同方向。

我这里从数据分析方法的角度将数据分析方向分为三个：业务数据分析，数据挖掘分析，大数据分析。将每个方向对应的工具和方法做成思维导图如下：

可以见到，每个方向所对应的主要工具要求都不一样，一般来说，从业务数据分析》数据挖掘分析》大数据分析的技能门槛是逐步提高的，而且技能要求也是叠加的，也就是说例如数据挖掘分析师也需要掌握业务数据分析的工具和方法。

但这并不是数据分析师的发展路径，这只是数据分析不同的方向，如果对业务数据分析非常感兴趣且工作非常有成效，有很好的数据分析思维，那么完全可以往业务方向发展，只掌握SQL，EXCEL,PPT等成为商业分析师和集团战略分析师也是没有问题的，所以根据自己的情况，不用过分追求技术，别忘记，数据分析是为业务服务的！。

根据以上部分我们可以总结回答下题主的第一个问题（数据分析需要的技术），结合上图，可以归纳为描述性统计分析技术（业务数据分析），探索性统计分析技术（数据挖掘，大数据分析），数据可视化（将数据分析结果图表化，撰写报告用或汇报用）。

3.Python

既然题主提出Python和Java的对比，说明对编程语言和数据分析还是有一定了解的，结合上面2部分的分析，题主可能实际想知道的是Python和Java哪一个更适合做探索性的数据分析（数据挖掘和大数据分析），做简单的探索性分析其实用SPSS和R语言等一样可行。

但探索性数据分析里目前非常重要且流行的一个方法是机器学习，目前机器学习的主要框架如Tensorflow,sklearn等均是基于Python语言，因为应用广泛且被证明是高效可行的，所以目前来看使用成本相对较低，另外考虑到公司里的团队合作，使用同样的编程语言，团队交流合作也会更加高效。

另外涉及学习成本，Python出名的灵活便捷使其成为数据分析的首选，使用Python做数据分析，掌握基本语法之后，学会使用Numpy,Pandas,matplotlib等库之后就可以开始数据分析，实现同样的数据分析功能，先比于Java,Python用更少的代码即可实现,另外Python的众多数据分析相关的开源库也提供了很好的数据分析平台。

而Java并非在数据领域很少使用，相反它是大数据平台的基础，例如Hadoop等大数据平台是基于Java,但这部分更多的是数据开发和数据仓库方向的技术开发的内容，与数据分析有较大区别。即使是大数据分析师，在使用大数据平台时，掌握Hivesql也能完成取数要求，并不需要掌握Java。

综上，数据分析技术因数据分析方向和阶段各异，主要是统计分析和数据可视化，现阶段Python比Java更适合做数据分析。谢谢

文章到此结束，如果本次分享的技术上股票如何找热点资讯和技术上股票如何找热点资讯的的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！