环能科技股票历史行情

『壹』 哪些股票算科技方面的

(一)智能机器人, 工业自动化：

智云股份（300097）、科大智能（300222）、蓝英装备（300293）、汇川技术（300124）、

宝德股份（300023）、海得控制（002184）、天奇股份（002009）、工业机器人（300024）、

亚威股份（002559）、华中数控（300161）、三丰智能（300276）、软控股份（002073）、

新时达（002527）、GQY视讯（300076）、金自天正（600560）、博实股份（002698）、

工大高新（600701）、钱江摩托（000913）、英威腾（002334）、上海机电（600835）、

山河智能（002097）、慈星股份（300307）、科远股份（002380）、英唐智控（300131）、

紫光股份（000938）。

(1)环能科技股票历史行情扩展阅读:

回顾以往的历史可以发现，每一轮的经济结构调整，都伴随着大量的新技术使用，生产效率大大提高，从而推升企业的经营业绩。再加上国家对科技创新的扶持，可以预期，一大批科技型企业业绩有望大幅提升。

同时，随着2009年我国创业板的成功推出，高市盈率的定位，无疑也显示科技类企业存在着更多的机会。如果说2009年主要依靠重组催生牛股行情，则2010年有望通过科技进步来提升业绩从而推动股价走高。

股价推升空间大 与其他题材有很大不同的是，科技类股的股价具有巨大的想象空间，在股价定位上往往不受市盈率这类估值指标的限制。如上一轮1999年科技股飙升的主流是网络股，当时市场甚至以网站的点击率来衡量企业的未来成长，使得股价炒作起来没有太大的限制。

当前包括物联网、低碳经济等科技题材类个股也类似，由于属于新兴行业，未来存在着巨大的发展前景，业绩存在几何级成长的可能性，所以不能按照当前业绩来限定其合理的估值价位，股价也就具有了巨大的上涨想象空间。

从美国纳斯达克市场的情况来看，其个股的市盈率往往明显高于主板市场。A股创业板和中小板中的个股市盈率水平也明显高于主板。此外，在过去一年多的市场行情中，科技题材类个股股价表现并非是最突出的，因此只要业绩出现复苏迹象，资金就可能积极参与其中，使其股价出现惊人的表现。

个股选择是关键 对于投资者而言，即使看对了热点板块，但投资却未必成功，因为主流热点群体中并非所有个股都会有突出的表现，对于科技题材中的个股也是如此，因此个股的选择非常关键。

参考资料:

科技股-网络

『贰』 在2007年的大牛市中，曾经涨到300元的各股有哪些

300元的股票没有。只有中国船舶600165瞬间达到300.00价位。
200元的股票是茅台，中国船舶600165，山东黄金600547。
100元的股票是,石基信息002153、天马股份002122、金风科技002202、獐子岛002069、中国平安601318、中金黄金600489、吉恩镍业600432、东华科技002140、中信证券600030、小商品城600415、驰宏锌锗600497、潍柴动力000338、招商地产000024、盐湖钾肥000792、荣信股份002123、张裕A000869、广船国际600685
这个问题就该问我,我刚好保留了07年10月中旬的数据,不一定是顶点时的股价,因为不可能同时达到顶点,但是在10月中旬都接近顶点了.
【】沪市07年10月最高价股:
中国船舶 600150 294.17 ——这个一度上过300元
山东黄金 600547 178.62
贵州茅台 600519 173.27
中国平安 601318 144.13
中金黄金 600489 132.66
吉恩镍业 600432 111.14
中信证券 600030 99.83
广船国际 600685 94.23
海螺水泥 600585 91.27
驰宏锌锗 600497 90.34
潞安环能 601699 85.67
小商品城 600415 84.84
中国神华 601088 83.85
东方电机 600875 81.04
保利地产 600048 81.02
宏达股份 600331 80.2
东方锅炉 600786 80.01
贵研铂业 600459 79
包头铝业 600472 76.97
宝钛股份 600456 75.26
江西铜业 600362 72.23
中国人寿 601628 71.12
上电股份 600627 68.88
兴业银行 601166 65.14
成都建投 600109 64.41
天威保变 600550 62.39
中材国际 600970 61.85
国阳新能 600348 61.69
马应龙 600993 61.64
金地集团 600383 60.11
大商股份 600694 59.34
兰花科创 600123 58.46
江南重工 600072 58.27
辽宁成大 600739 57.91
包钢稀土 600111 57.62
华发股份 600325 57.53
三一重工 600031 56.52
中国远洋 601919 56.01
中国铝业 601600 56
浦发银行 600000 55.97
西部矿业 601168 55.93
恒源煤电 600971 55.9
上实发展 600748 54.29
天地科技 600582 51.94
新安股份 600596 51.71
星新材料 600299 51.5
海油工程 600583 51.18
【】深市07年10月最高价股：
天马股份 002122 142.08
东华科技 002140 118.88
石基信息 002153 105.6
广电运通 002152 94.08
云南铜业 000878 92.2
潍柴动力 000338 90.52
锡业股份 000960 88.9
招商地产 000024 83.5
荣信股份 002123 83.02
吉林敖东 000623 73.41
张 裕A 000869 73.11
苏宁电器 002024 72.2
中国重汽 000951 72
泸州老窖 000568 70.04
獐 子 岛 002069 69.48
网盛科技 002095 69.12
辰州矿业 002155 67.11
西山煤电 000983 67.08
S 蓝石化 000838 66.8
泛海建设 000046 66.01
中金岭南 000060 62.76
神火股份 000933 62.65
华侨城A 000069 60.59
露天煤业 002128 59
东北证券 000686 58.95
山河智能 002097 58.77
华兰生物 002007 57.4
盐湖钾肥 000792 57.25
焦作万方 000612 56.15
中色股份 000758 55.72
红 宝 丽 002165 55.11
北斗星通 002151 54.7
中兴通讯 000063 53.98
石油济柴 000617 53.93
中联重科 000157 53.7
澳洋科技 002172 53.58
华峰氨纶 002064 51.89
远 望 谷 002161 51.46
沃尔核材 002130 51.38
东方锆业 002167 51.03

『叁』 环能科技股票上市了吗

该股的上市日期是2015年2月16日。

『肆』 广东丰能环保科技有限公司在2019年新三板停牌的时候每一股是多么钱呢

新三板停牌的时候，每一支股的价格可以通过股票账户进行查看即可。

『伍』 环能科技股票推荐理由

经查证核实，300425环能科技，分红送转之后出现短暂的贴权走势，目前有止跌企稳迹象，推荐可以回调之后低吸进场操作，推荐理由：一是基本面好于行业，股价被低估；二是短期下跌趋势，中长线处于上升趋势；三是成交量短期内萎缩，20日相对大盘超跌；四是主力资金溜出趋势放缓，后市可以看高一线，建议低吸补仓操作，高抛低吸做差价，降低成本就是赚。

『陆』 蓝思科技股票历史最高价

蓝思科技（300443）历史最高价：151.59，发生日期：2015年6月2日；当日开盘价：151.59，最高价：151.59，最低价：139.60，收盘价：140.00

2015年3月18日上午9时26分，注册地在湖南浏阳的蓝思科技股份有限公司，登陆深圳证券交易所，挂牌上市[1](股票代码为300433 )上市首日，蓝思科技开盘价为每股27.59元，较发行价22.99元高出20.01%，为新股开盘价涨幅上限。

随后股价迅速攀升，最终收于每股33.11元，涨幅超过44%，蓝思科技市值222.95亿元。按照今日股价计算，蓝思科技董事长周群飞个人身家已达196亿元 。

(6)环能科技股票历史行情扩展阅读：

蓝思科技（湖南）有限公司成立于2006年12月，注册资金3000万美元，坐落于长沙国家生物产业基地蓝思路。公司所处工业园紧靠长永高速公路，距长沙城区35公里，距黄花国际机场18公里，距“全国最佳旅游城市”之一的浏阳市25公里，交通便利，园区环境优美。

公司专业研发、生产、销售触控玻璃显示屏，产品广泛应用于手机、MP3/MP4、电脑、开关、电子相框等产品，远销欧美、日、韩等发达国家，拥有集开模、设备开发、工艺开发、CNC、研磨、强化、印刷、镀膜（AR/AS/NCVM）、激光、热压3D、冷磨3D等于一体的全制程研发和生产技术。

建筑面积25万平方米，在职员工40000人。公司凭借强大的产品制造能力和品质管理能力、真诚周到的售后服务水平，先后与众多全球知名企业建立了长期合作伙伴关系。

公司员工总数6万余人，蓝思科技旗下的全资及控股子公司已有10家，分布在香港、深圳以及湖南浏阳经开区、长沙星沙经开区、湘潭九华经开区、株洲醴陵经开区和江苏昆山等地。

蓝思科技股份有限公司坐落在我国中西部地区规模最大的生物医药园——长沙国家生物产业基地，所处工业园紧靠长永高速公路，距长沙城区35公里，离黄花国际机场18公里，距“全国最佳旅游城市”之一的浏阳市25公里，处于国家“两型社会”综合配套改革试验区核心区域。

『柒』 环能科技股票优势

300425环能科技
优势总结
近期跌幅过大，有反弹要求
低价
经营业绩大幅增长
不宜过于乐观，轻仓观望

『捌』 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。