互動極致科技股票

① 怎樣找互聯網+和大數據的相關股票代碼

實際上，移動互聯網的最大投資機會在於對傳統行業的改造，互聯網思維和傳統思維最大的不同就是對於用戶的理解，而把傳統消費者轉變為用戶，是盤活存量的一個表現形式，市場無天花板。按照用戶屬性，將分為B2C和B2B進行研究。
B2C模式：
B2C是Business-to-Customer的縮寫，而其中文簡稱為「商對客」。也就是通常說的商業零售，直接面向消費者銷售產品和服務。這種形式的電子商務一般以網路零售業為主，主要藉助於互聯網開展在線銷售活動。B2C即企業通過互聯網為消費者提供一個新型的購物環境——網上商店，消費者通過網路在網上購物、在網上支付。
按照上述的四大要素進行篩選，發現旅遊、房地產、汽車、金融、醫療健康滿足我們所設立的條件，將成為移動互聯網首先改造的五大傳統行業。
在線旅遊：看好度假游，2015年仍以價格戰為主
2013年，中國旅遊市場規模達到2.63萬億，但在線旅遊市場僅為2181億，滲透率為8.3%。我們預計，未來兩年，中國旅遊市場的復合增長率為13%，到2015 年底達到3.38萬億，移動互聯網會加快旅遊市場在線化的進程，預計2015年，在線旅遊滲透率將達到12%，市場規模達到4061億元。
目前中國在線旅遊主要分為機票、酒店、度假游三塊，其中度假游包括出國游、國內游、周邊游（景區門票）。
1) 機票在線預訂發展較早，其標准化程度高，發展較為成熟，未來佔比將逐步下降；
2) 酒店在線預訂發展時間較長，但由於涉及酒店、傳統旅行社之間的利益再分配，市場普及度仍不高，所以仍處於快速成長期。由於利潤率豐厚，2015年將成為價格戰的主戰場。
3) 度假游處於發展初期，隨著旅遊內容和旅遊服務不斷提升，未來佔比將不斷上升。
相關個股：眾信旅遊(002707)、騰邦國際(300178)、石基信息(002153)、中青旅(600138)。

互聯網地產：看好社區O2O 和家裝建材互聯網化
我們認為在房地產生態體系下，新房銷售、家裝建材、二手房銷售、社區服務四個環節滿足互聯網化的四大要素。
1）新房銷售的互聯網滲透率已經達到10%左右，處於高速成長期，也代表著目前市場對於互聯網地產的認識。
2） 家裝建材互聯網化處於快速成長期，由於家裝建材品類很多且對接各類服務，所以在PC互聯網時代並沒有很高的滲透率，但是隨著移動互聯網的到來，家裝建材互聯網化的進程大幅加快；
3） 二手房互聯網化處於成長初期，由於搜房模式被顛覆，延誤了整個產業互聯網化的進程，目前新的二手房互聯網化模式在形成中。
4） 社區服務互聯網化處於初創期，由於社區服務本身處於初創期，伴隨著產業的發展，加上移動互聯網普及率提升，以及創業者的湧入，社區服務互聯網化的發展速度將更快。
相關個股：三六五網（300295）、金螳螂（002081）、東易日盛（002713）、廣田股份（002482）、捷順科技（002609）、安居 寶（300155）、三泰控股（002312）。
互聯網汽車：看好汽車後市場互聯網化
汽車後市場的服務包含更多內容，其中有維修保養、改裝、二手車交易、金融、租車等，每一項都是千億級的大市場，通過極致的後市場服務來獲取用戶，最終形成車生活服務，即車聯網。其O2O的發展模式也是通過汽車垂直平台和社交平台的入口優勢將用戶引流至線下的服務商。
汽車前市場互聯網化：四維圖新（002405）、新寧物流（300013）、永太科技（002326）、榮之聯（002642）、雙林股份（300100）、泰豪科技（600590）。
汽車後市場互聯網化：德聯集團（002666）、隆基機械（002362）、金固股份（002488）、亞太科技（002540）。
互聯網金融：看好平台層和應用層
目前金融市場最大的用戶痛點就是收益率和風險無法完全匹配，也是互聯網金融可以去顛覆的方向。
我們把互聯網金融產業鏈分為IaaS，PaaS，SaaS，2015年更看好PaaS（平台），SaaS（應用）的投資機會。
PaaS層受益投資標的：恆生電子（600570）、東方財富（300059）、金證股份（600446）、同花順（300033）。
SaaS層受益投資標的：世聯行（002285）、三六五網（300295）、上海鋼聯（300226）、生意寶（002095）、怡亞通（002185）、騰邦國際（300178）。
互聯網醫療：看好重度垂直、醫療信息化、醫葯電商
互聯網醫療生態格局的演變路徑如下：
首先，「單環節-大而全」的醫患互動等環節平台如雨後春筍般崛起，進入紅海狀態，由於規模效應的存在，以及輕模式無邊界擴張的特徵，最終將整合為幾大「單環節-大而全」互聯網醫療巨頭。
第二步，重度垂直模式開始出現。由於重度垂直模式的用戶具備「高單價」、「高粘性」、「高頻次」的特徵，更容易獲得醫院的合作傾向，因此較「單環節-大而全」平台更容易打通醫院產業鏈。
第三步，各適合於「重度垂直」的細分醫療服務相繼從「大而全」平台切分出去，大而全平台上「厚利」用戶逐漸流失到「重度垂直」平台，留在「大而全」平台商的逐漸只有低頻、低粘性、低單價的「薄利」用戶。
第四步，基於本地醫療資源的「重度垂直」本地化完成，跨區域競爭逐漸開始顯現，跨區域「重度垂直」醫療模式逐步成為可能。
最後，整個互聯網醫療的生態格局呈現類似「一全多垂」的局面。
重度垂直：九安醫療（002432）、三諾生物（300298）、寶萊特（300246）、樂普醫療（300003）、福瑞股份（300049）、運盛實業（600767）。
醫葯電商：九州通（600998）、一心堂（002727）。
醫療信息化：衛寧軟體（300253）、萬達信息（300168）、易聯眾（300096）、海虹控股（000503）、宜華健康（000150）。
B2B模式：
B2B是指企業對企業之間的營銷關系，它將企業內部網，通過 B2B 網站與客戶緊密結合起來，通過網路的快速反應，為客戶提供更好的服務，從而促進企業的業務發展。
最易於在移動互聯網時代實現轉型的行業必須滿足四大要素：1）上游分散或議價能力減弱；2）品類豐富，渠道層級復雜，效率低下；3）市場空間大；4）海量中小企業用戶。
企業的經營環節分為采購、生產和銷售。其中，生產不能互聯網化，而采購和銷售是互聯網改造的核心。在互聯網改造的第一階段，采購渠道不變，使用B2C 電商模式重構銷售環節，擴大銷售面；在第二階段，隨著B2C 平台建立和大數據普及，電商可以更好的獲取客戶需求，從而形成了以消費者需求為導向的C2B模式，這對企業采購能力形成巨大挑戰，而供應鏈效率最好的解決方式就是B2B電商平台產業化發展。
B2B電商重構價值鏈始於流通環節。對於原有生態環境，B2B 電商通過剔除多級經銷商，減少中間成本，解決流通環節成本，加上提供線下服務對中小企業用戶形成強大的粘性。
垂直電商平台商業全景
我們站在全局的高度，主要考慮四大組成部分：
1)電商平台本身。模式有選擇自營和第三方加盟，自營控制力強而第三方有利於提升品類豐富度，各有利弊。其次，交易要形成閉環。線上要有PC和移動端的軟體，線下要提供銷售服務和技術支持，倉儲物流和第三方支付是連接線上和線下的紐帶，而第三方支付是打通交易閉環和提供後續增值的關鍵。
2)與上游供應商的關系。平台獲取大型供應商和中小型供應商的成本和方式都不一樣，對上游供應商的議價能力決定產品豐富度和價格，直接影響下遊客戶體驗；
3)與下游企業用戶的關系。下游大型客戶對於平台的價值不大，中小客戶具有長尾價值時，決定了最終平台價值。
4) 增值服務。在提昇平台的用戶粘性和盈利模式過程中，要提供增值服務，決定了企業商業模式的完整性和平台最終價值。
受益投資標的推薦：
農資行業（包含大數據公司）：江淮動力（000816）、大北農（002385）、芭田股份（002170）、康達爾（000048）、輝豐股份（002496）、司爾特（002538）、諾普信（002215）、金正大（002470）。
鋼鐵行業：上海鋼聯（300226）、歐浦鋼網（002711）。
快消品行業：怡亞通（002183）。

外貿行業：焦點科技（002315）。
化工品行業：生意寶（002095）。
旅遊行業：騰邦國際（300178）。
電子元器件行業：力源信息（300184）。
機械組件：智慧能源（600869）、晉億實業（601002）。
煤炭行業：瑞茂通（600180）。（ 指尖理財）

② 找對象是選擇潛力股好還是績優股

基本介紹：

男：身高170，體重64， 30歲，顏值5分，金融從業者

女：身高158，體重53，32歲，顏值6.5分，英語老師

所處階段：

在一起半年，現在分手半年了，中間我偶爾主動聯系他，關系還沒有弄僵。

想要達到的預期：

我還是很想他，想回到最初的甜蜜。

問：

我目前的問題是：見面少、相處時間不多、我的需求得不到滿足吧。

我們是網上認識的，同城；機緣巧合之下發現我們有一個共同的朋友，這個朋友（女性）覺得我倆人都挺nice、應該蠻合適。

於是，通過這個共同的朋友在中間傳話，我和他聊了2個多月後現實見面了，感覺還不錯，在第三次見面就確定了關系。

他的外表其實不是我的理想型（比如身高），但是和他在一起比較舒服放鬆，漸漸地我覺得自己也喜歡他，在他面前就像個小女人。

但是在一起後沒多久，我們見面的頻率少了很多：剛在一起時一周見一兩次，後來2-3周才約我見一次面，而在我看來應該一周見3-4次才正常，於是我就有了情緒、不開心了。

就你來信中的表述，你在前期根本就沒有發現對方是一個「見面表現極其優秀，但不見面的互動幾乎可以打零分」的男朋友候選人，你就匆匆下了定論，然後建立了關系。

你當然不會發現，因為時間不夠，連最簡單的時間投資都做不到，三天內能有什麼金錢和情感投資呢？

而且，你的來信還反映出一個實際的問題：對方可能並沒有你想像中那麼喜歡你，恐怕你在前面的互動中，也沒有去觀察對方給你的興趣指標或者投資，因為時間不夠長，沒有給你去分析和判斷的時間，最終就只能默默忍受體驗不佳的苦果了。

總之，就你目前的情況來說，你就算發再多的「想你了」或者問再多的「有沒有想我呀」之類的問題，都是不可能得到你想要的答案的。

因為從一開始，對方就沒有釋放出太多的興趣指標，只不過在見面的時候，表現得有一點好感而已，至於投資情況，只有你自己清楚，你的來信中並沒有說。

但願你能吸取這一次教訓，以後在確立關系前，確保你們已經走過了所有的步驟，也確保有足夠的時間用興趣指標發和四維判定法來判斷對方對你的誠意以後，你再做是否建立關系的決定。

③ 如何通過雪球查詢股票之前的變動狀況

一. 雪球公司介紹

雪球 聰明的投資者都在這里。

web 1.0：新聞資訊，股價信息，K線圖
web 2.0：SNS 訂閱，分享，聊天
web 3.0：移動 APP，交易閉環
雪球現在員工數還不到100，其中技術人員佔一半。去年9月C輪融資4kw刀。我們現在的技術棧由下列組件組成：Java，Scala，Akka，Finagle，Nodejs，Docker ，Hadoop。我們當前是租用IDC機房自建私有雲，正在往「公私混合雲」方向發展。

在雪球上，用戶可以獲取滬深港美2w+股票的新聞信息，股價變化情況，也可以獲取債券，期貨，基金，比特幣，信託，理財，私募等等理財產品的各類信息，也可以關注雪球用戶建立的百萬組合，訂閱它們的實時調倉信息，還可以關注雪球大V。雪球當前有百萬日活躍用戶，每天有4億的API調用。App Store 財務免費榜第 18 名。歷史上曾排到財務第二，總免費榜第 19。

二. 雪球當前總體架構

作為一個典型的移動互聯網創業公司，雪球的總體架構也是非常典型的設計：

最上層是三個端：web端，android端和iOS端。流量比例大約為 2：4：4 。web3.0 的交易功能，在 web 端並不提供。
接入層以及下面的幾個層，都在我們的自建機房內部。雪球當前只部署了一個機房，還屬於單機房時代。正在進行「私有雲+公有雲混合部署」方案推進過程中。
我們當前使用 nodejs 作為 web 端模板引擎。nodejs 模塊與android 和 ios 的 app 模塊一起屬於大前端團隊負責。
再往下是位於 nginx 後面的 api 模塊。跟 linkedin 的 leo 和微博的 v4 一樣，雪球也有一個遺留的大一統系統，名字就叫 snowball 。最初，所有的邏輯都在 snowball 中實現的。後來慢慢的拆出去了很多 rpc 服務，再後來慢慢的拆出去了一些 http api 做成了獨立業務，但即便如此，snowball 仍然是雪球系統中最大的一個部署單元。
在需要性能的地方，我們使用 netty 搭建了一些獨立的介面，比如 quoto server，是用來提供開盤期間每秒一次的股價查詢服務，單機 qps 5w+，這個一會再細說；而 IM 服務，起初設計里是用來提供聊天服務，而現在，它最大的用途是提供一個可靠的 push 通道，提供 5w/s 的消息下發容量，這個也一會再細說。
雪球的服務化拆分及治理採用 twitter 開源的 finagle rpc 框架，並在上面進行了一些二次開發和定製。定製的功能主要集中在 access log 增強，和 fail fast，fail over 策略及降級開關等。 finagle 的實現比較復雜，debug 和二次開發的門檻較高，團隊內部對此也進行了一些討論。
雪球的業務比較復雜，在服務層中，大致可以分為幾類：第一類是web1.0，2.0 及基礎服務，我們稱為社區，包括用戶，帖子，新聞，股價，搜索等等，類比對象就是新浪財經門戶+微博；第二類是組合及推薦，主要提供股票投資策略的展示和建議，類比對象是美國的motif；第三類是通道，類似股市中的「支付寶」，接入多家券商，提供瞬間開戶，一鍵下單等等各種方便操作的功能。
雪球的業務實現中，包含很多非同步計算邏輯，比如搜索建索引，比如股票漲跌停發通知，比如組合收益計算等等，為此，我們設計了一個獨立的 Thread/Task 模塊，方便管理所有的後台計算任務。但隨著這些 task 越來越多，邏輯差異越來越大，一個統一的模塊並不是總是最佳的方案，所以，我們又把它拆成了兩大類：流式的，和批量式的。
雪球的推薦體系包括組合推薦「買什麼」和個性化推薦。我們最近正在重新梳理我們的大數據體系，這個感興趣的話可以單聊。
最下面是基礎設施層。雪球基礎設施層包括：redis，mysql，mq，zk，hdfs，以及容器 docker。
線上服務之外，我們的開發及後台設施也很典型：gitlab開發，jenkins打包，zabbix 監控系統向 openfalcon 遷移，redimine向confluence遷移，jira，以及內部開發的 skiing 後台管理系統。
** 三. 雪球架構優化歷程**

首先描述一下標題中的「股市動盪」定語修飾詞吧：

上證指數從年初的3000點半年時間漲到了5000多，6月12號達到最高點5200點，然後就急轉直下，最大單日跌幅 8.48%，一路跌回4000點以下。最近一周都在3900多徘徊。

3月最後一周，A股開戶 166萬戶，超過歷史最高紀錄 2007年5月第二周165萬戶。

4月份，證監會宣布A股支持單用戶開設多賬戶。

6月底，證金公司代表國家隊入場救市。

7月份，證監會宣布嚴打場外配資。

中國好聲音廣告第一晚，帶來超過平時峰值200倍的注冊量

挑戰：小 VS 大：

小：小公司的體量，團隊小，機器規模小
大：堪比大公司的業務線數量，業務復雜度，瞬間峰值沖擊

雪球的業務線 = 1個新浪財經 + 1 個微博 + 1 個 motif + 1 個大智慧/同花順。由於基數小，API調用瞬間峰值大約為平時峰值的 30+ 倍。

挑戰：快速增長，移動互聯網 + 金融，風口，A股大盤劇烈波動。

首先，在app端，在我們核心業務從 web2.0 sns 向 3.0 移動交易閉環進化的過程中，我們開發了一個自己的 hybrid 框架：本地原生框架，加離線 h5 頁面，以此來支撐我們的快速業務迭代。當前，雪球前端可以做到 2 周一個版本，且同時並行推進 3 個版本：一個在 app store 等待審核上線，一個在內測或公測，一個在開發。我們的前端架構師孟祥宇在今年的 wot 上有一個關於這方面的詳細分享，有興趣的可以稍後再深入了解。

雪球App實踐—構建靈活、可靠的Hybrid框架 http://wot.51cto.com/2015mobile/ http://down.51cto.com/data/2080769

另外，為了保障服務的可用性，我們做了一系列的「端到端服務質量監控」。感興趣的可以搜索我今年4月份在環信SM meetup上做的分享《移動時代端到端的穩定性保障》。其中在 app 端，我們採用了一種代價最小的數據傳輸方案：對用戶的網路流量，電池等額外消耗幾乎為0

每個請求里帶上前一個請求的結果

succ or fail ： 1 char
失敗原因：0 - 1 char
請求介面編號： 1 char
請求耗時：2 - 3 char
其它：網路制式，etc
炒股的人大多都會盯盤：即在開盤期間，開著一個web頁面或者app，實時的看股價的上下跳動。說到「實時」，美股港股當前都是流式的數據推送，但國內的A股，基本上都是每隔一段時間給出一份系統中所有股票現價的一個快照。這個時間間隔，理論上是3秒，實際上一般都在5秒左右。 交了錢簽了合同，雪球作為合作方就可以從交易所下屬的數據公司那裡拿到數據了，然後提供給自己的用戶使用。

剛才介紹總體架構圖的時候有提到 quote server ，說到這是需要性能的地方。

業務場景是這樣的，雪球上個人主頁，開盤期間，每秒輪詢一次當前用戶關注的股票價格變動情況。在內部，所有的組合收益計算，每隔一段時間需要獲取一下當前所有股票的實時價格。起初同時在線用戶不多，這個介面就是一個部署在 snowball 中的普通介面，股價信息被實時寫入 redis ，讀取的時候就從 redis 中讀。後來，A股大漲，snowball 抗不住了。於是我們就做了一個典型的優化：獨立 server + 本地內存存儲。開盤期間每次數據更新後，數據接收組件主動去更新 quote server 內存中的數據。 後續進一步優化方案是將這個介面以及相關的處理邏輯都遷移到公有雲上去。

對於那些不盯盤的人，最實用的功能就是股價提醒了。在雪球上，你除了可以關注用戶，還可以關注股票。如果你關注的某隻股票漲了或跌了，我們都可以非常及時的通知你。雪球上熱門股票擁有超過 50w 粉絲（招商銀行，蘇寧雲商）粉絲可以設置：當這支股票漲幅或跌幅超過 x%（默認7%）時提醒我。曾經連續3天，每天超過1000股跌停，證監會開了一個會，於是接下來2天超過1000股漲停

原來做法：

股票漲（跌）x%，掃一遍粉絲列表，過濾出所有符合條件的粉絲，推送消息
新做法：

預先建立索引，開盤期間載入內存
1%：uid1，uid2
2%：uid3，uid4，uid5
3%：uid6
問題：有時候嫌太及時了：頻繁跌停，打開跌停，再跌停，再打開。。。的時候
內部線上記錄：

4台機器。
單條消息延時 99% 小於 30秒。
下一步優化目標：99% 小於 10 秒
IM 系統最初的設計目標是為雪球上的用戶提供一個聊天的功能:

送達率第一
雪球IM：Netty + 自定義網路協議
Akka ： 每個在線client一個actor
推模式：client 在線情況下使用推模式
多端同步：單賬號多端可登錄，並保持各種狀態同步
移動互聯網時代，除了微信qq以外的所有IM，都轉型成了推送通道，核心指標變成了瞬間峰值性能。原有架構很多地方都不太合適了。

優化：

分配更多資源：推送賬號actor池
精簡業務邏輯：重復消息只存id，實時提醒內容不推歷史設備，不更新非活躍設備的session列表等等
本地緩存：拉黑等無法精簡的業務邏輯遷移到本地緩存
優化代碼：非同步加密存儲，去除不合理的 akka 使用
akka這個解釋一下：akka 有一個自己的 log adapter，內部使用一個 actor 來處理所有的 log event stream 。當瞬間峰值到來的時候，這個 event stream 一下子就堵了上百萬條 log ，導致 gc 顛簸非常嚴重。最後的解決辦法是，繞過 akka 的 log adapter，直接使用 logback 的 appender

線上記錄：5w/s （主動限速）的推送持續 3 分鍾，p99 性能指標無明顯變化

7月10號我們在中國好聲音上做了3期廣告。在廣告播出之前，我們針對廣告可能帶來的對系統的沖擊進行了壓力測試，主要是新用戶注冊模塊，當時預估廣告播出期間2小時新注冊100萬

壓測發現 DB 成為瓶頸：

昵稱檢測 cache miss > 40%
昵稱禁用詞 where like 模糊查詢
手機號是否注冊 cache miss > 80%
注冊新用戶：5 insert
優化：

redis store：昵稱，手機號
本地存儲：昵稱禁用詞
業務流程優化：DB insert 操作同步改非同步
下一步優化計劃：

將 sns 系統中所有的上行操作都改成類似的非同步模式
介面調用時中只更新緩存，而且主動設置5分鍾過期，然後寫一個消息到 mq 隊列，隊列處理程序拿到消息再做其它耗時操作。
為了支持失敗重試，需要將主要的資源操作步驟都做成冪等。
前置模塊HA：

合作方合規要求：業務單元部署到合作方內網，用戶的敏感數據不允許離開進程內存
業務本身要求：業務單元本身為有狀態服務，業務單元高可用
解決方案：

使用 Hazelcast In-Memory Data Grid 的 replication map 在多個 jvm 實例之間做數據同步。

java 啟動參數加上 -XX:+DisableAttachMechanism -XX:-UsePerfData，禁止 jstack，jmap 等等 jdk 工具連接

關於前置模塊，其實還有很多很奇葩的故事，鑒於時間關系，這里就不展開講了。以後有機會可以當笑話給大家講。

組合凈值計算性能優化：

一支股票可能在超過20萬個組合里（南車北車中車，暴風科技）
離線計算，存儲計算後的結果
股價3秒變一次，涉及到這支股票的所有組合理論上也需要每 3 秒重新計算一次
大家可能會問，為什麼不用戶請求時，實時計算呢？這是因為「組合凈值」中還包括分紅送配，分股，送股，拆股，合股，現金，紅利等等，業務太過復雜，開發初期經常需要調整計算邏輯，所以就設計成後台離線計算模式了。當前正在改造，將分紅送配邏輯做成離線計算，股價組成的凈值實時計算。介面請求是，將實時計算部分和離線計算部分合並成最終結果。

實際上，我們的計算邏輯是比較低效的：循環遍歷所有的組合，對每個組合，獲取所有的價值數據，然後計算。完成一遍循環後，立即開始下一輪循環。

優化：

分級：活躍用戶的活躍組合，其它組合。
批量：拉取當前所有股票的現價到 JVM 內存里，這一輪的所有組合計算都用這一份股價快照。
關於這個話題的更詳細內容，感興趣的可以參考雪球組合業務總監張岩楓在今年的 arch summit 深圳大會上的分享：構建高可用的雪球投資組合系統技術實踐 http://sz2015.archsummit.com/speakers/201825

最後，我們還做了一些通用的架構和性能優化，包括jdk升級到8，開發了一個基於 zookeeper 的 config center 和開關降級系統

四. 聊聊關於架構優化的一些總結和感想

在各種場合經常聽說的架構優化，一般都是優化某一個具體的業務模塊，將性能優化到極致。而在雪球，我們做的架構優化更多的是從問題出發，解決實際問題，解決到可以接受的程度即可。可能大家看起來會覺得很凌亂，而且每個事情單獨拎出來好像都不是什麼大事。

我們在對一個大服務做架構優化時，一般是往深入的本質進行挖掘；當我們面對一堆架構各異的小服務時，「架構優化」的含義其實是有一些不一樣的。大部分時候，我們並不需要（也沒有辦法）深入到小服務的最底層進行優化，而是去掉或者優化原來明顯不合理的地方就可以了。

在快速迭代的創業公司，我們可能不會針對某一個服務做很完善的架構設計和代碼實現，當出現各種問題時，也不會去追求極致的優化，而是以解決瓶頸問題為先。

即使我們經歷過一回將 snowball 拆分服務化的過程，但當我們重新上一個新的業務時，我們依然選擇將它做成一個大一統的服務。只是這一次，我們會提前定義好每個模塊的 service 介面，為以後可能的服務化鋪好路。

在創業公司里，重寫是不能接受的；大的重構，從時間和人力投入上看，一般也是無法承擔的。而「裱糊匠」式做法，哪裡有性能問題就加機器，加緩存，加資料庫，有可用性問題就加重試，加log，出故障就加流程，加測試，這也不是雪球團隊工作方式。我們一般都採用最小改動的方式，即，准確定義問題，定位問題根源，找到問題本質，制定最佳方案，以最小的改動代價，將問題解決到可接受的范圍內。

我們現在正在所有的地方強推3個數據指標：qps，p99，error rate。每個技術人員對自己負責的服務，一定要有最基本的數據指標意識。數字，是發現問題，定位根源，找到本質的最重要的依賴條件。沒有之一。

我們的原則：保持技術棧的一致性和簡單性，有節制的嘗試新技術，保持所有線上服務依賴的技術可控，簡單來說，能 hold 住。

能用cache的地方絕不用db，能非同步的地方，絕不同步。俗稱的：吃一塹，長一智。

特事特辦：業務在發展，需求在變化，實現方式也需要跟著變化。簡單的來說：遺留系統的優化，最佳方案就是砍需求，呵呵。

④ 股票基本面重要還是技術面重要

1.都很重要，就像人的兩條腿同等重要，缺一不可；
2.基本面是指對宏觀經濟、行業和公司基本情況的分析，包括公司經營理念策略、公司報表等的分析。它包括宏觀經濟運行態勢和上市公司基本情況。宏觀經濟運行態勢反映出上市公司整體經營業績，也為上市公司進一步的發展確定了背景，因此宏觀經濟與上市公司及相應的股票價格有密切的關系。上市公司的基本麵包括財務狀況、盈利狀況、市場佔有率、經營管理體制、人才構成等各個方面。基本面分析指通過分析黃金的供求狀況及其影響因素，來解釋和預測黃金價格變化趨勢的方法。基本面分析包括的內容很多，有國際政治、經濟、匯市、歐美主要國家的利率和貨幣政策、各國央行對黃金儲備的增減、黃金開采成本的升降、工業和飾品用金的增減等因素，個人投資者要想准確把握黃金價格的短期走勢，難度是很高的。個人投資者可以參照黃金與美元、黃金與石油、黃金與股市之間的互動關系，商品市場的聯動關系及黃金市場的季節性供求因素、國際基金的持倉等因素，對金價走勢進行相對比較簡單的判斷和把握。
3.技術面：
技術分析包括基本面和技術面
技術面指反映介變化的技術指標、走勢形態以及K線組合等。
技術分析有三個前提假設：
（1）市場行為包容一切信息；
（2）價格變化有一定的趨勢或規律；
（3）歷史會重演。
由於認為市場行為包括了所有信息，那麼對於宏觀面、政策面等因素都可以忽略，而認為價格變化具有規律和歷史會重演，就使得以歷史交易數據判斷未來趨勢變得簡單了。

⑤ 正規股票交易軟體

現在市場常用的就是通達信、大智慧、同花順，其實不管哪種軟體，最重要是用的順手，能最大限度的把免費功能用到極致。個人覺得，只要不是非常專業的投資者，免費功能琢磨明白了，就夠用了，LEVEL2啥的也沒太大必要。

我從2009年入市以來，一直用的都是通達信軟體。今天分享一些通達信的免費功能應用：

一、如何在多屏電腦上設置通達信的專業看盤界面

個人覺得，四屏電腦要比六屏電腦更舒服。因為，六屏中間的兩塊屏幕是主屏，左右的四塊屏幕就是次屏，用六屏盯盤的話，就要在4個小時的交易日時間，不停的左右搖頭盯盤，收盤後，腦仁都會疼。

如果用四屏電腦盯盤的話，你只需要用眼角上下掃描即可，不需要搖頭了。

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另外，還有1個筆記本，平時盯盯新聞網站，主要是新浪證券的滾動，財聯社的滾動，還有交易所上市公司董秘互動平台啥的。

四屏電腦，總計34個模塊，大概就是這些功能，基本盯盤就夠用了。

如果你是六屏電腦的話，我建議一個屏幕放外圍市場的走勢以及國內期指、石油、黃金的走勢，用多股同列功能，可以把它們的走勢都能盯住，另外一個屏幕，就像我筆記本那種設置，用來盯滾動新聞來用。

當然了，你要覺得，盯盤左右搖頭不難受的話，用六屏是更好的。

二、如何利用通達信選股器選擇強勢股

在通達信軟體界面中找到「功能」查找「選股器」，點擊「綜合選股」。

條件設置：

1、選流通股小於5億;

2、換手率大於3%;

3、N天內出現漲停收盤的;

4、挑選板塊：一般就上海，深圳，中小，創業四個，你想選B股，基金也行。

根據自己喜歡，你可以設定股本10億，20億的。

換手大於3%是一隻股票活躍的最低表現，太大則小心已經上漲太多回調，這個數據自己揣摩設定。

N的設定你可以選8，10，13，根據自己喜歡，這是最關鍵的一個條件，選好設定好點加入條件，右框出現3個條件。

選股周期為日線級別。

最後，點執行選股就行了，然後系統將會詢問你是否更新下載實時數據，點是就行了。等待數據下載好會自動選股的。

三、通達信公式選股，快速選出符合條件的個股

1進入股票行情軟體，並點擊「功能」，選擇「公式系統」，點擊「公式管理器」。也可以直接按住鍵盤CTRL+F;

2進入「公式管理器」點擊「條件選股公式」，再點擊「新建」

3進入「條件選股公式編輯器」並給共識取一個名字

4然後就可以編輯公式了，我們寫一個簡單的案例--當日的收盤價大於250日均線，點擊確定。

5在主界面點擊「功能」，也可以直接按住鍵盤CTRL+T;

6再點擊「選股器」選擇「條件選股」

7進入「條件選股」界面

8在「條件選股公式」中找到我們前面剛寫好的條件公式「

9點擊「加入條件」，然後選擇「選股周期」(默認是日線)，再選擇選股范圍(默認是全體上證和深證A股)，點擊加入條件

10點擊執行選股，開始自動計算

11計算完成後，日線的收盤價大於250均線的個股就選出來了

12再隨機打開幾個驗證一下