大学生,如何利用课余的时间学习炒股,想买特斯拉的股票?

可以买特斯拉股票吗?_百度知道
可以买特斯拉股票吗?
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  可以的。特斯拉在美国上市。  购买外国股票需要开立股票所在国家的证券账户。  中国国内炒美股,只需要两步:(1)选择一家合适的网络券商开户,(2)换取外汇并汇入交易账号。总共的花费包括开户表格快递费和汇款手续费,大约300-500元左右即可办好。  第一步:选择网络券商开户  要投资美股,首先就要选择一个适合自己的美国券商。对于中国境内居民来说,可以选择网络券商(Online Broker),也称为折扣券商(Discount Broker)。因为这类美国券商利用计算机科技进行通过网络下单交易,节省了大量的人工成本,所以能提供比传统证券经纪公司更便宜的折扣价,因而得名,并不包含质量低劣的意思。  身份证明:用中国大陆的居民身份证或护照均可。  账户类别:现金账户(Cash Account)-只能用自有资金炒股,不能做融资炒股,有些券商规定现金帐户不能交易期权,或不能裸卖空期权。  保证金账户(Margin Account)-可以融资炒股,允许做日内交易,可以做期权投资。保证金帐户要求的开户资金门槛高于现金帐户。  居住地证明:可以用水电煤账单做居住地证明。  是否为专业投资者:美国对专业投资者有特别的监管,出了问题对他们的赔付也少,因为专业投资者能自己识别风险。对于绝大多数投资者,如果不是金融从业人员,就不要选专业投资者身份。  交税:中国人炒美股不用交资本利得税。开户时一定记得填写W-8Ben表,说明你的“老外”身份,这样就不用向山姆大叔交税了。  通常寄出开户表格一两周后,就能收到账号开通的通知和具体的账号信息。账号开通后一般会留有30-45天的时间让客户打入资金。  新手可以去游侠股市二区做下美股的模拟,毕竟美股与A股有很大不同,贸然投资,很容易亏损。  第二步:换取外汇并汇入交易帐号  有了交易账号,就要开始准备外汇资金了。目前中国大陆地区居民已经允许个人换取外汇,凭身份证到银行即可办理,每人每年最高可换取5万美元。注意换汇和汇出时,用途不能写股票投资,因为目前人民币只开通了贸易项下的自由兑换,资本项下的自由兑换仍未开放。可以发挥想象力,填用于旅游、留学或支付服务费、咨询费、贸易费等。大多数银行办事人员都不会过问,如果运气不好不让你将外汇转入证券户头,就换家银行或营业所试试。换好外汇并不能直接提取现金,现汇和现钞是不一样的,可以直接要求将外汇电汇到你的交易户头。5万美元的汇款手续费大约在人民币300-400百的样子。美国券商在网站上都有详细的汇款指南,记得在去银行前打印一份。弄好这两步后,就可以开始您的美股投资之旅了。
您好,针对您的问题,国泰君安上海分公司给予如下解答 可以的。特斯拉在美国上市。购买外国股票需要开立股票所在国家的证券账户。如果近期没有计划前往国外,可以通过国泰君安证券香港分公司开通相关证券账户。国泰君安香港全资子公司国泰君安国际控股有限公司已获在港金融业务的全牌照资格,为投资者提供包括港股、内地B股、美国、加拿大、日本及台湾等其它市场的证券和期货交易、企业融资、资产管理与基金管理等服务。国泰君安证券上海分公司可以通过香港分公司为我们的客户代开美国账户,需要身份证和水电煤等相关证明材料。具体您可拨打我们的热线电话咨询。详情欢迎您登录国泰君安证券上海分公司网站人工咨询。回答人:国泰君安证券上海分公司理财顾问曾经理工号:011891国泰君安证券——百度知道企业平台乐意为您服务!如仍有疑问,欢迎向国泰君安证券上海分公司官网或企业知道平台提问。
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不方便直接买特斯拉股票吧但是可以投资A股中的特斯拉概念:比亚迪(002594)、一汽轿车(000800)、欣旺达(300207)、新宙邦(300037)、德赛电池(000049)、动力源(600405)、亿纬锂能(300014)、佛塑科技(000973)、拓邦股份(002139)、曙光股份(600303)、南都电源(300068)、宇通客车(600066)。
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。近几年,公务员上班时间玩游戏、看电影等不适当的上网行为经常见诸报端,严重影响了公务员为人民服务的光辉形象,同时也背离了国家严肃公务员工作作风,提高公务员办事效率的宗旨。为此,国家有关部门,尤其是各级纪委监督部门,不断通过暗访、突击检查的方式查处公务员违背?
近几年,公务员上班时间玩游戏、看电影等不适当的上网行为经常见诸报端,严重影响了公务员为人民服务的光辉形象,同时也背离了国家严肃公务员工作作风,提高公务员办事效率的宗旨。为此,国家有关部门,尤其是各级纪委监督部门,不断通过暗访、突击检查的方式查处公务员违背工作纪律的行为,并进行了相应的处罚,一定程度上遏制了公务员不良工作作风,但最近一段时间公务员上班时间炒股、工作时间炒股的报道却经常被曝光。
推迟时间,股市收盘再开会;简短陈述,&领导也要看大盘&;不敢送礼,干脆推荐好股票&&近日,有媒体做了项调查,发现在党政机关里,上班时的&低头族&中,不少在炒股。
其实,2001年出台的《关于党政机关工作人员个人证券投资行为的若干规定》中就明确,党政机关工作人员不能&利用工作时间、办公设施买卖股票和证券投资基金&。更不用说那些可能影响政策制定、接触内幕信息的特殊行业、特殊岗位的公职人员。对于炒股,他们应该而且必须回避,这在证券法等法律法规中都有明确规定。
股市交易时间,与普通公职人员的工作时间重合较大。在全民炒股的热潮之下,&上班时间不能炒股&的规定难免被架空。总体来看,对公职人员上班炒股,有这样几种看法,或是将之视为&公开的秘密&,法不责众,炒也不怕;或是认为不过是工作间隙看个盘、挂个单,也不影响工作,炒又何妨?
真是如此吗?恐怕未必。很多地方对于公职人员上班时间炒股,抓得很严。在四川泸州、浙江金华、湖南衡阳、安徽桐城、海南海口等地,都有公职人员因为上班炒股而被处分。说不影响工作,更可能是高估了自己的能力和定力。毕竟红绿跳动的数字、上下波动的曲线,背后是实实在在的真金白银。
换个角度看,虽然公务员上班,已经不再是&看报、喝茶、开会&的三部曲了,但实际上,一方面机关单位的性质不一,忙闲不均;另一方面也存在工作效率较低的问题,不乏&磨洋工&现象。这都让&得闲炒股&成为可能。从这个角度说,调配好公务员的工作,让他们真正&忙起来&、效率高起来,或许是对炒股时间最好的稀释,也是对工作时间最好的利用。
对公职人员上班时间的炒股行为,要想在技术上完全杜绝管控,有一定难度。但是国内目前有很多专门的网络管理软件、上网行为管理软件却可以在很大程度上遏制公务员炒股的行为。例如,有一款&聚生网管&(下载地址:),只需要在单位一台电脑部署之后,就可以扫描到当前所有在使用的电脑,然后制定一个禁止炒股的上网控制策略,并将策略指派给相应的电脑就可以实时禁止电脑炒股了。如下图所示:
图:禁止炒股软件、禁止上班炒股
此外,通过聚生网管系统还可以禁止电脑P2P下载、禁止在线看视频、禁止网络电视播放软件等,防止公务员上班时间看电影、看视频的行为,如下图所示:
禁止P2P下载、禁止在线看视频、禁止网络电视播放软件
此外,聚生网管系统还可以屏蔽QQ游戏、禁止征途游戏所有主流的网络游戏,实现了禁止干部上班玩游戏、禁止公务员玩游戏的行为。
最后,对于一些热衷于网购的公务员,尤其是上班时间利用单位电脑进行网购的行为,聚生网管系统集成了禁止上网购物、禁止打开购物网站的行为,从而可以杜绝上班网购、工作时间网络购物的行为。如下图所示:
图:禁止网购、禁止打开购物网站
总之,对于公务员上班时间的炒股、玩游戏、看电影、网购等与工作无关的上网行为,一方面需要进一步严肃工作纪律、加强监督管理;另一方面也需要借助于技术管理手段,尤其是专门的网络控制软件来加强管理,最终真正实现管理公务员上班时间上网行为的目的。
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宽带山热帖排行怎么买特斯拉股票?_百度知道
怎么买特斯拉股票?
怎么买特斯拉股票?
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您好,针对您的问题,国泰君安上海分公司给予如下解答 您需要开通美股权限,国泰君安为我司客户提供港股、美股见证填写开户资料的服务。见证人员为客户见证填写相关开户表单,并寄送至香港公司进行开户。一般一周左右客户可以获得账户号,可以通过网上、电话等通道进行交易。希望我们的回答可以让您满意!回答人员:国泰君安证券薛女士(员工工号007013 )欢迎您通过官网或致电我们进行询问 如仍有疑问,欢迎向国泰君安证券上海分公司官网或企业知道平台提问。
采纳率:94%
特斯拉股票有两个含义,一是特斯拉公司的股票,这个需要开通美股或直接和特斯拉董事会协商。二是指特斯拉概念股,在A股中就是原来的锂电池板块外加几个有意愿开发电动车的汽车股
那么如何开通美股?
开通美股需要去证券公司申请,手续很麻烦还要资质审查。还有一种办法就是委托他人交易
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不清楚啊,没做过
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一文教你如何用Python预测股票价格,程序员学以致用
翻译 | AI科技大本营(rgznai100)
参与 | 刘畅
编辑 | 周翔
【AI科技大本营导读】最近,A股尤其是上证指数走势凌厉,让营长有种身在牛市中的错觉。然而大盘天天涨,营长账户中还是那几百万,甚至还有所缩水。夜深人静的时候,营长常常会点着一支烟,思索到底有没有一个完美的算法,可以预测股价的涨跌,这样就可以早日实现财务自由,走向人生巅峰。这时,一篇外国友人的文章成功引起了营长的注意,看完后备受启发,所以我们将其编译后,分享给大家。
友情提醒:股市有风险,投资需谨慎。
对数据科学家来说,预测证券市场走势是一项非常有诱惑力的工作,当然,他们这样做的目的很大程度上并不是为了获取物质回报,而是为了挑战自己。证券市场起起伏伏、变幻莫测,试想一下,如果在这个市场里存在一些我们或者我们的模型可以学习到的既定模式,让我们可以打败那些商科毕业的操盘手,将是多么美妙。当然,当我一开始使用加性模型(additive model)来做时间序列预测时,我不得不先用模拟盘来验证我的模型在股票市场上的表现。
一众挑战者们都希望在每日收益率上能够跑赢市场,但是大多数都失败了,我也未能幸免。不过,在这个过程中也学到了大量Python相关知识,包括面向对象编程、数据处理、建模、以及可视化等等。同时,我也认清了一个道理,不要在每日收益率上锱铢必较,学会容忍适当的短期亏损,放长线才能钓大鱼。
一天与三十年对比结果:你宁愿把钱投在哪里?
在任何任务中(不只是数据科学),当我们没有取得立竿见影的成效时,我们都有三个选择:
调整结果,让我们看起来像是成功了
隐藏结果,所以没有人会注意到
公开我们所有的结果和方法,以便其他人(以及我们自己)可以从中吸取经验和教训
显然,不管站在个人还是社会层面,方案三都是最佳选择,但它同时也是最需要勇气去实践的。我可以选择性地公布结果,比如当我的模型能够带来丰厚的利润回报时,我也可以掩盖失败的事实,假装自己从来没有在这项工作上花过时间。这似乎是很天真的想法!我们之所以能够进步是因为不断重复失败——学习这个过程,而不仅仅是之前的成功。而且,为有难度的任务编写Python代码而付出的努力也并不应该白费!
这篇文章记录了我使用Python开发的“stock explorer”工具——Stocker的预测功能。此前,我曾展示了如何使用Stocker进行分析,并且将完整的代码贴在GitHub上,以方便大家。
Github代码地址:
▌实现预测的Stocker工具
Stocker是一款用于探索股票情况的Python工具。一旦我们安装了所需的库(查看文档),我们可以在脚本的同一文件夹中启动一个Jupyter Notebook,并导入Stocker类:
现在可以访问这个类了。我们通过传递任一有效的股票代码(粗体是输出)来创建一个Stocker类的对象:
根据上面的输出结果,我们有20年的亚马逊每日股票数据可以用来探索! Stocker对象是建立在Quandl金融库上,而且拥有3000多只股票可以使用。我们可以使用plot_stock函数来绘制一个简单的历史股价图:
Stocker的分析功能可以用来发现数据中的整体趋势和模式,但我们将重点关注预测股票未来的价格上。Stocker中的预测功能是使用一个加性模型来实现的,该模型将时间序列视为季节性(如每日、每周和每月)的整体趋势组合。Stocker使用Facebook开发的智能软件包进行加性建模,用一行代码就可以创建模型并进行预测:
注意,表示预测结果的绿线包含了相对应的置信区间,这代表在模型预测的不确定性。在这种情况下,如果将置信区间宽度设置为80%,这意味着我们预计这个范围将包含实际值的可能性为80%。置信区间将随着时间进一步扩大,这是因为随着预测时间距离现有数据的时间越来越远,预测值将面临更多的不确定性。任何时候我们做这样的预测,都必须包含一个置信区间。尽管大多数人倾向于一个确定的值,但我们的预测结果必须反映出我们生活在一个充满不确定性的世界!
任何人都可以做股票预测:简单地选择一个数字,而这就是你的估测(我可能是错的,但我敢肯定,这是华尔街所有人都会做的)。为了让我们的模型具有可信度,我们需要评估它的准确性。Stocker工具中有许多用于评估模型准确度的方法。
▌评估预测结果
为了计算准确率,我们需要一个测试集和一个训练集。我们需要知道测试集的答案,也就是实际的股价,所以我们将使用过去一年的历史数据(本例中为2017年)。训练时,我们不选用的数据来作为训练集。监督学习的基本思想是模型从训练集中学习到数据中的模式和关系,然后能够在测试数据上正确地重现结果。
我们需要量化我们的准确率,所以我们使用了测试集的预测结果和实际值,我们计算的指标包括测试集和训练集的美元平均误差、正确预测价格变化趋势的时间百分比、以及实际价格落在预测结果80%置信区间内的时间百分比。所有这些计算都由Stocker自动完成,而且可视化效果很好:
可以看到,预测结果真是糟糕透了,还不如直接抛硬币。如果我们根据这个预测结果来投资,那么我们最好是买买彩票,这样比较明智。但是,不要放弃这个模型,第一个模型通常比较糟糕,因为我们使用的是默认参数(称为超参数)。如果我们最初的尝试不成功,那么我们可以调整这些参数来获得一个更好的模型。在Prophet模型中有许多不同的参数设置需要调整,最重要的是变点先验尺度(changepoint prior scale),它控制着模型在数据趋势上的偏移量。
▌变点先验(Changepoint Prior)的选择
变点代表时间序列从增加到减少,或者从缓慢增加到越来越快(反之亦然)。它们出现在时间序列变化率最大的地方。变点先验尺度表示在模型中给予变点的偏移量。这是用来控制过度拟合与欠拟合的(也被称为偏差与方差间的权衡)。
一个更高的先验能创造一个更多变点权重和更具弹性的模型,但这可能会导致过拟合,因为该模型将严格遵守训练数据的规律,而不能将它泛化到新的测试数据中。降低先验会减少模型的灵活性,而这又可能会导致相反的问题:欠拟合,当我们的模型没有完全遵循训练数据,而没有学习到底层模式时,这种情况就会发生。如何找出适当的参数以达到正确的平衡,这更多的是一个工程问题而不是理论问题,在这里,我们只能依靠经验结果。Stocker类有两种不同的方式来选择适当的先验:可视化和量化。 我们可以从可视化方法开始:
在这里,我们使用三年的数据进行训练,然后显示了六个月的预测结果。我们没有量化这里的预测结果,因为我们只是试图去理解变点先验值的作用。这个图表很好地说明了过拟合与欠拟合!代表最小先验的蓝线与代表训练数据的黑线值并不是非常接近,就好像它有自己的一套模式,并在数据的附近随便选了一条路线。相比之下,代表最大先验的黄线,则与训练观察结果非常贴近。变点先验的默认值是0.5,它落在两个极值之间的某处。
我们还要注意先验值不同带来的不确定性(阴影区间)方面的差异。最小的先验值在训练数据上表现有最大的不确定性,但在测试数据上的不确定性却是最小。相比之下,最大的先验值在训练数据上具有最小的不确定性,但在测试数据上却有最大的不确定性。先验值越高,对训练数据的拟合就越好,因为它紧跟每次的观察值。但是,当使用测试数据时,过拟合模型就会因为没有任何数据点来定位而迷失掉。由于股票具有相当多的变化性,我们可能需要比默认模型更灵活的模型,这样才能够捕捉尽可能多的模式信息。
现在我们对先验值带来的影响有了一个概念,我们可以使用训练集和验证集对数值进行评估:
在这里,我们必须注意到,我们的验证集和测试集是不一样的数据。如果它们是一样的,那么我们会得到在测试数据上效果最好的模型,但是它只是在测试数据上过拟合了,而我们的模型也不能用于现实世界的数据。总的来说,就像在数据科学中通常所做的那样,我们正在使用三组不同的数据:训练集()、验证集(2016)和测试集(2017)。
我们用四个指标来评估四个先验值:训练误差、训练范围(置信区间)、测试误差和测试范围(置信区间),所有的值都以美元为单位。正如我们在图中看到的那样,先验值越高,训练误差越低,训练数据的不确定性越低。我们也可以看到,更高的先验能降低我们的测试错误。为了在测试集上获得更高的准确率,作为交换,随着先验的增长,我们在测试数据上得到了更大范围的不确定性。
Stocker先验验证还可以通过两条线来阐述这些点:
基于不同变点先验尺度下,训练和测试准确性曲线和不确定性曲线
既然最高的先验值产生了最低的测试误差率,我们应该尝试再增加先验值来看看是否能得到更好的结果。我们可以通过在验证中加入其它值的方法来优化我们的搜索:
改进后的训练和测试曲线
当先验值为0.5时,测试集的错误率将最小化。因此我们将重新设置Stocker对象的变点先验值。
我们可以调整模型的其他参数,比如我们期望看到的模式,或者模型使用的训练数据。找到最佳组合只需要重复上述过程,并使用一些不同的值。请随意尝试任意的参数!
▌评估改进的模型
现在我们的模型已经优化好了,我们可以再次评估它:
现在看起来好多了! 这显示了模型优化的重要性。使用默认值可以提供第一次合理猜测,但是我们需要确定,我们正在使用正确的模型“设置”,就像我们试图通过调整平衡和淡入淡出来优化立体声的声音那样(很抱歉引用了一个过时的例子)。
▌玩转股票市场
股票预测是一个有趣的实践,但真正的乐趣在于观察这些预测结果在实际市场中会发挥多好的作用。使用evaluate_prediction函数,我们可以在评估期间使用我们的模型“玩一玩”股票市场。我们将使用模型预测给出的策略,与我们在整个期间简单地购买和持有股票的策略进行一个对比。
我们的策略规则很简单,如下:
1、当模型预测股价会上涨的那一天,我们开始买入,并在一天结束时卖出。当模型预测股价下跌时,我们就不买入任何股票;
2、如果我们购买股票的价格在当天上涨,那么我们就把股票上涨的幅度乘以我们购买的股票的数量;
3、如果我们购买的股票价格下跌,我们就把下跌的幅度乘以股票的数量,计作我们的损失。
在整个评估期间,也就是2017年,我们每天以这样的方式进行股票操作。将股票的数量添加进模型回馈里面,Stocker就会以数字和图表显示的方式告诉我们这个策略是如何进行的:
上图告诉了我们一个非常宝贵的策略:买入并持有!虽然我们可以在策略上再作出相当大的调整,但更好的选择是长期投资。
我们可以尝试其他的测试时间段,看看有没有什么时候我们的模型给出的策略能胜过买入和持有的方法。我们的策略是比较保守的,因为当我们预测市场下跌的时候我们不进行操作,所以当股票下跌的时候,我们期待有比持有策略更好的方法。
一直用虚拟货币实验
我就知道我们的模型可以做到这一点!不过,我们的模型只有在已经有了当天的数据时才能战胜市场,也就是说还只是事后诸葛亮。
▌对股票未来价格的预测
现在我们有了一个像样的模型,然后就可以使用predict_future()函数来对股票未来价格的进行预测。
预测接下来10天和100天的股票价格趋势
这个模型和大多数“专业人士”一样,总体上看好Amazon这支股票。另外,我们按照预期做出的估计,不确定性会进一步增加。实际上,如果我们使用这个模型策略进行交易,那我们每天都可以训练一个新的模型,并且提前预测最多一天的价格。
虽然我们可能没有从Stocker工具中获得丰厚的收益,但是重点在于开发过程而不是最终结果! 在我们尝试之前,我们实际上不知道自己是否能解决这样一个问题,就算最终失败,也好过从不尝试!任何有兴趣检查代码或使用Stocker工具的人,都可以在GitHub上找到代码。()
作者 | William Koehrsen
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就像这句话:当华尔街擦鞋的都在买股票,那就说明朋盘开始了。尽管中国经历了
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