① 近十年來股票的走勢是怎麼樣的 具體說明
中國A股史上的7次暴跌！24次破半年線！ 盤點中國A股史上的7次暴跌：
① 1992年5月-1992年11月 1429點跌至400點,歷時5個月,最大跌幅達72％
② 1993年2月-1994年7月 1553點跌至325點,歷時18個月,最大跌幅達79％
③ 1994年9月-1996年1月 1053點跌至512點,歷時16個月,最大跌幅達51％
④ 1997年5月-1999年5月 1510點跌至1047點,歷時24個月,最大跌幅達30％
⑤ 1999年6月-2000年1月 1756點跌至1361點,歷時6個月,最大跌幅達22％
⑥ 2001年6月-2005年6月 2245點跌至998點,歷時48個月,最大跌幅達55％
⑦ 2007年10月-2008年10月 6124點跌至1664,歷時12個月,最大跌幅達73％ 24次破半年線 從統計上看，1992年以來，一共有24次破半年線，其中有70%概率是真破，29%概率是假破。」 記者：「真破和假破是什麼概念？」 何永律：「破完以後在三天之內收復的就稱為假破，不能收復的話，繼續往下走或者進行一個弱市盤整，就是真破。」 萬得信息提供的數據中我們注意到，在以往24次跌破半年線之後，有7次是在三到四天的時間內就結束了調整，從其餘17次來看，都出現了時間較長，幅度較大的深幅調整。其中有6次，調整時間為7到16天，有8次，調整時間在一個半月到3個月之間，有4次，調整時間超過3個月。調整日期最長的一次出現在2004年5月，調整時間達到258天，跌幅最大的一次出現在2008年1月，跌幅為65.86%。 上海萬得信息技術股份有限公司研究員何永律：「平均來看，下跌以後平均跌幅是18.5%左右，平均會調整51天。」
② 有沒有人持有一隻股票10年的
答案是肯定有，我身邊就有兩個人，他們兩個人都持股超10年了。
第一個就是我叔叔，他在2008年在16.87購買了中國石油，購買了3000股，持股至今已經近12年了。
主要通過財務指標選擇，這種個股只能證明業績走勢良好，但這些票只要保持業績穩定相信也不會太差；這13隻個股業績能保持穩定，盈利能力強，同時也考慮的公司的負債率，也就是公司抵抗風險的能力，未來10年持有的股票抵抗風險最重要；
10年時間是相當的漫長，選對股票是關鍵，但是還是最關鍵的還是要“耐心+耐心”；如果你連持股的時間都持不住，再好的股票都是白塔；所以要想在未來10年時間在A股市場實現價值投資復利就要做到“鎖定優質股+持股耐心=復利利潤”！
③ 我想知道大家認為可以長期持有10年,甚至一輩子的十支股票
中國遠洋：601919。中國最大，世界第二的海洋干散貨運輸公司，業績優良，尚有油輪和造船業資產沒有注入。
工商銀行：601398。世界市值最大的銀行，中國銀行龍頭，收國際金融危機影響較小
中國石化：600028。完整的產油煉油結構鏈條，大盤藍籌，具備較強的抗風險能力
中國鋁業：601600。中國有色行業龍頭，在如今資源稀缺的情況下，該公司已經在世界各地購買儲存了大批的有色資源，為其發展奠定了基礎
中國平安：601318。中國保險業龍頭，業績優良，成長性優秀。並且正在逐步向海外市場擴張
萬科A：000002.地產龍頭，業績優良，超跌嚴重。
中國船舶：600150.造船行業巨無霸，業績優良，基本面良好，具有極好的成長性，業務訂單已經到了2011年，預計未來3-5年業績依舊保持高速增長。
招商銀行：600036.商業銀行龍頭，行業擴張迅速，業績連續增幅。
中國聯通：600050.資產重組，長期發展向好。
寶鋼股份：600019.鋼鐵龍頭，競爭優勢明顯。
武鋼股份：600005.擴張重組，高端產品優勢明顯
④ 有沒有一隻股票，適合10年長期投資的
有 就是不知道是哪只 原來是蘇寧電器 華蘭生物等 還有劉元生拿著萬科持股18年400萬變27.69億元 這些都過去了
⑤ 持有股票10年以上盈利概率是多少
這個問題需要很多因素，看你是買在什麼時間，買在什麼點位，如果是買在08年的最高位，10盈利率比較低，相反如果是買在相對的低位，那麼盈利就非常簡單了，所以說任何事都是相對而言的，不可一概而論。
⑥ 怎樣可以查詢個股股價過去10年的變化！
配資一般情況下都是不需要其他費用的。主要就是一個利息的了。冒險主義
⑦ 哪些股票值得持有10年
當然是持有十年不能賠錢只能賺錢的股票，也就是確定未來十年公司能賺錢。這只是條件之一。還有一個重要條件就是就是你能賺到多少錢，從哪裡賺的錢。一直強調的一條就是要靠上市公司賺錢，而不是賺股民的錢。這是「價值投資」的基礎。
要觀察這只股票是否有國家政策支持或者未來的發展方向，這個是一個人工智慧的股票，我沒有買入，因為我自己一直覺得太高了，可是真的是越來越高，這個就是有國家的支持。你要觀察公司本身的成長性，這個我自己也是去年買了一點，這個公司我純粹是看上董小姐的個人能力，但是把空調做到世界第一證明他本身是一個很有成長性質的公司。說真的我在這個市場也十年有餘，我感覺能持有十年的還是很少的，因為有時候即使公司大方面不錯，但是碰到國際大事，也是影響很大的。
⑧ 請列出在中國股市中有10年以上歷史的股票名單。
中國證券市場經歷了十幾年的發展歷程，已經初具規模。在這十幾年發展過程中，最讓投資者興奮的莫過於大幅飆升的牛市行情。近期，股市出現連續上漲的走勢，受此影響，許多人都在高唱牛市到來了。而面對漲聲四起的牛市論，仍有些投資者不敢踏入股市這個「雷池」，繼續悲觀地看待現在的市場。
其實，一輪牛市的產生需要多方面因素的支持和配合，這里我們把中國證券歷史上牛市特徵和歷史背景做一個分析，給廣大投資者以參考。
1994
2個月漲2倍多不是牛市勝似牛市
1994年8月的行情驚心動魄，人稱解放軍叔叔救市行情，其實並非解放軍出面救市，只是行情在8月1日建軍節啟動而已。
在這之前，股市一路陰跌，在跌破777點鐵底後一路下滑到325點，其間沒有稱得上反彈的上漲。就在投資者一片絕望之中，管理層出台三大利好救市：停發新股、允許券商融資、引進國外投資者。1994年7月29日，上證指數(資訊行情論壇)收盤333點。
1996
十三道金牌方能鎮壓的最強牛市
經過連續的下跌，1996年1月股市終於開始走穩，最低點已經探明512點，新股再次發行困難，管理層被迫停發了新股。而政策也開始偏暖，券商資金面開始寬裕，各路資金也開始對優質股票進行井井有條的建倉。
什麼是優質股票？還是那句老話，散戶不要的股票就是好股票，當時新發行的股票肯定沒人要，湖北興化這個大牛股就出現在這個群體。四川長虹(資訊行情論壇)因轉配股的紅股上市的丑聞，復牌後也遭到散戶的拋售，成為了沒人要的股票，它也是這次牛市的主要牛股。另外，由於當時投資者偏愛上海的股票，深圳的普遍沒人要，為首的深發展(資訊行情論壇)由於流通盤偏大，自然成為散戶拋售的主要對象，而它也成為了整個牛市的領頭羊。
1999
轟轟烈烈的5·19行情
1999年的5·19行情是在特定的背景下爆發的一波單邊急升走勢，中間經歷了諸多利好傳聞和消息的推動，場外資金不顧一切地接力買進，造成了32個交易日的輝煌，讓人至今難以忘懷。
行情正式發動的當天，上午還顯得相當平靜，真正的變化發生在下午，大量湧入的場外資金不斷推高指數，成交量猛烈放大，市場開始驟然升溫。此後連續3天，市場量能梯次推進，從75億元到102億元到145億元。市場的做多信心迅速膨脹，場外資金繼續蜂擁入場，直到放出滬市單日445億的天量，指數上攻至最高1756.18點才戛然而止。
2000
至今無法逾越的2245點
5·19行情力度之強史上罕見，但在見到階段高點後，隨之而來的持續半年的大調整，在1999年的最後幾天，一輪新的牛市在一片觀望中突然爆發。
這波由網路科技股引領的行情，無論在持續時間上，還是個股漲幅上都到了近乎瘋狂的地步。上證指數從1999年12月28日起步，到2001年6月14日上證指數創出了2245.43點的歷史新高，經過1年半的上揚，滬指創造了至今仍無法超越的歷史高點。
2002年中期，「中科系事件」、「億安丑聞」、「基金黑幕」等一系列惡性事件相繼曝光，銀廣夏、三九醫葯(資訊行情論壇)、麥科特、藍田股份等一大批上市公司違規遭到立案稽查，投資者信心崩潰，滬深指數反轉向下，一輪牛市宣告結束。
⑨ 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。
⑩ 一隻股票的價格10年上漲20倍，那麼他的年化收益率是多少
這個列式子計算，設年化收益為x則1+x的十次方等於20，用計算器算一下吧，大概是35%，這個可是高利貸了，房價也漲不了這么高吧。簡直是黃金投資。