1. ETC最强风口之下，股份制银行为何有的却选择“静悄悄”
ETC营销进入了白热化阶段，甚至有银行中后台人员加入营销战场，刷屏、蹲点、拉亲友……各种营销手段“一个都不能少”。
ETC就像八月的天气，突然热了。
另一家同样以ETC业务作为主营业务的A股上市公司金溢科技，也在近期发布了2019年半年度业绩预报的修正公告，修正后归属于上市公司股东的净利润为4200万至4800万元，较4月时发布的800万至1300万元的盈利预期有大幅提升。
股份行“静悄悄”
ETC营销热度仍在持续，但意外的是，被称为“最强风口”的ETC似乎仅周旋于国有大行及如微信、支付宝等头部支付平台间，多数股份制银行及中小型银行“静悄悄”。
《国际金融报》记者注意到，在朋友圈“攻陷”战中，较少能够看到股份制银行人的身影。
7月18日，记者对沪上多家股份制银行网点的采访中也了解到，如浦发、平安、兴业、中信、招商、民生等多家股份制银行均未在上海地区开展ETC业务。
“我行确实没有开展ETC业务，后续是否会开展还没接到通知。”中信银行(5.820,-0.09,-1.52%)某支行网点客户经理对《国际金融报》记者称。
平安银行(13.740,-0.36,-2.55%)、招商银行(35.750,-0.45,-1.24%)工作人员也表示，目前暂时还没有，后期会推，但这个月肯定上线不了。
对于“冷暖”差异，某国有大型银行省行中层领导张杰（化名）对《国际金融报》记者表示，“ETC固然有开拓的价值，但银行现在均是在倒贴钱开拓。”
张杰称，该行已将ETC营销升为战略高度。对于国有银行而言，是有责任及义务将政策落实并不计较利益得失的，但股份制银行还是要进行成本核算并决定推广与否。而小银行不推行ETC，一方面原因是他们不具备开发ETC相关产品的技术实力，例如，如何将ETC与信用卡、储蓄卡关联等都是需解决的问题；另一方面，ETC业务后期也需要较高的运营成本及维护费用，如果仅为了ETC产品动用更多的人力、物力，显然不太可能。
2. ETC概念股有哪些
沪深两市高速公路不停车电子收费系统ETC概念股票
(高速公路不停车电子收费系统ETC概念上市公司,龙头股,受益股)
有正虹科技(000702)、紫光股份(000938)、达华智能(002512)等
3. 丰田车蹭前车ETC不得而疯狂冲卡，司机将得到什么处罚
丰田车蹭前车ETC不得而疯狂冲卡,司机将面临严峻的惩罚。
据吴某自己交代，当时他只是想要省15元的过路费，便蹭前车的ETC通过收费站，而且蒙住车牌也只是为了不要让交警查到。但是，让吴某没有想到的是，前车司机却根本“不配合”，并让自己蹭卡失败，吴某也因此被惹怒，便直接进冲卡。此后，民警根据《道路交通安全法》相关法律规定，对司机吴某在高速公路上倒车的违法行为记12分，200元罚款；故意遮挡号牌的违法行为记12分，200元罚款，共记24分，400元罚款。吴某为了十几块钱的过路费，却做出冲卡的危险举动，最终面临着扣除24分以及400元罚款的处罚，这也是得不偿失的。
4. 金溢科技股票7月3号大跌百分之三十七点六二是怎么回事
002869金溢科技，这是一家在深圳证券交易所上市的中小板股票，业绩比较好，可能是因为它主营etc，智能交通行业，最近几年，这个行业发展比较快，2020年7月3日是它的股权登记日，每十股派21.8元，转增五股，也就是说，你原先拥有一万股，那么到7月3日之后，账户上得到15000股了，送股了，这是送股除权，实际上股价差距不大，最近几天上涨，已经是远远的超过你元钱的价格了
5. ETC概念股龙头有哪些
ETC概念题材
打开软件板块监测
找概念题材最上面的就是龙头
6. 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。
7. 如何改变炒股频繁交易的毛病
我曾经也很喜欢频繁交易，追涨杀跌，几年的时间，亏了20多万，后来我发现，还不如好好拿着一个股票。19年的时候，我就拿着华铭智能，拿了半年，赶上ETC爆发，这个股票赚了50多万，赶回了几年的亏损，还赚30万。频繁交易的毛病是散户炒股的致命弱点，也是导致炒股亏损的重要原因。如何改变炒股频繁交易的毛病？道理讲的千千万万，关键还是要靠自己去琢磨，从实战中深刻领会。
三是频繁交易成本高，收益难以超过长期持有。频繁交易要时刻紧盯盘面，出手快准狠，天天交易，人的精神高度紧张，费神又费财，佣金税金必要交，交割流水单长长一大排，回头一看，最终收益可能还没有一直持有高。
只有经历了才能教训深刻，从内心深处有改变频繁交易毛病的需求。频繁交易是把刀，无数散户钱折腰，对比结果才知晓，长期持有收益高。
8. 一个股票上涨下跌的原因，主要因素是什么
对于这个问题，很多人可能会从政策、资金、国际环境等等来找答案，这是不错的，尤其是政策因素的影响，永远是伴随着股市运行的；资金就更不用说了，有资金流入，股市当然上涨，流出即下跌了；国际环境——包括汇率、主要股票、期货市场价格变化、战争等等都会影响到国内股票市场。但是，很多人都忽视了重要的一点：股票市场具有它自身的运行规律！
股票的买和卖，其实就是买卖双方的心理博弈，成交价格是买卖双方的利益平衡点，所有的因素最终都通过买卖双方的心理反映到价格上来。所以，股票市场的运行是以市场信心为基础的。是市场心理的具体反映：低买高卖、快涨回调、急跌反抽，这都能解释为：市场上取得某种共识——平衡！虽然在股票市场中，不平衡是常态，但是偏离平衡太远了，它就要回归平衡，就象钟摆一样，这就是规律。所有的因素都在这个基础上发挥作用，你可以打破趋势的进程，但不可以改变趋势。这就是规律的作用！例如：上升趋势中，1996.12底由于沪市上涨过猛，中央发了个文件，造成连续三天大跌，绝大部分股票三天内以跌停收盘，但是市场该涨的还是要涨，不会因为政策因素而转向，97年上半年一直继续在涨；同样，在2242点以后，下降趋势出现后，政府也多次出台了救市政策，但是均未奏效，原因就是市场还没有回归到位！
简单而言，影响股票市场的因素既有基本面的因素，也有市场其本身的运行规律，有些时候基本面因素影响大一些，更多的时候规律所起的作用大一些。
对于大盘而言，高位容易形成头部，低位容易产生底部。
应该说，市场的高与低是相对的，原来的高位随着时间的推移会变成低位，同样，原来的低位也可以变成高位，但是在一个时间序列（一波牛市行情）里，高的就是高的，低的就是低的。有人要问：为什么不能创新高？问得好。资金停止流入了当然就不能创新高了。又问：资金为什么停止流入？答：因为觉得市场价格在高位，没有盈利空间。再问：如何判断市场在高位？答：市场心理影响到市场信心。
在股票市场上混的，都或多或少想从过去探知现在，从历史推导未来，那么，大盘的运行轨迹、时间、关键点位、支撑与压力等等，都会深深地影响着我们的思维，影响我们的判断，因为市场相信：历史会重演——只是以不同的方式而已，我们每个人都有自己的心理高位和低位，而主流意见就是真理。
头部因资金不再流入而形成，底部是资金流出萎缩而产生；头部与底部之间是趋势。
当空头趋势形成时，资金在流出，持币者是不会介入的，只有在资金流出枯竭时，也就是成交量萎缩时，资金才会大规模入市，并且一举扭转趋势。
确定多头趋势以后，在没有形成头部之前，它会继续上涨，资金会不断地流入。
需要明确一点是资金与趋势的关系。
资金在空头市场末期的流入，改变了市场的趋势，使之由下降转变为上升，由此看来，适乎是资金在主导着趋势。其实不然，市场不平衡是常态，在空头运行地极点后，市场已经具备反向修正的条件，资金乘势入场形成合力，趋势形成后又吸引更多的资金进来，将市场推高。如果资金是在多空平衡点上入场会怎么样呢？会形成盘整，也就吸引不了其他资金进来。所以说，资金和市场的关系是，两者互相影响，但是先有趋势后有资金。（这一点，在楼市也适用，政府总是以为房价高是抄家的缘故，其实房价不涨，谁去抄？）没有趋势肯定没有资金。
资金是影响股票市场涨跌的直接因素，但是，决定资金流入与流出的是市场信心。
人的心理活动影响了判断，判断决定了行为，行为又导致了后果。
如果觉得上面说的还有点道理的话，现在做个小测验。
1、假设你有一笔钱要投入股票市场，在综合了轨迹、时间、成交量等等历史因素后，你认为在什么点位介入比较保险？（安全第一，盈利第二原则）
2、如果觉得目前的点位是底部，那么现在的成交量是否已经达到萎缩的地步？也就是说：资金流出枯竭了！如果真的是，当然离底部不远，如果否，就慢慢地等吧。
9. 股票的市值为什么会大起大落
股市市值的大起大落侧面意思就是股票价格为何会大起大落，主要原因是股票市值是股价乘以股本，在大部分情况下股市总股本不会发生变化，而市值的大起大落主要原因是由于股价的大起大落引起，具体哪些因素会造成股价的大起大落呢，下面我就围绕影响股价的因素来进行讨论。业绩波动情况个股股价长期运行方向跟公司的业绩有着最直接的关系，而公司的业绩的波动情况受到多个方面的影响，下面一一来分析：
第一，公司经营能力，公司在经营过程中肯定存在多个方面的困难，如何解决困难是公司发展过程中最为关键的一步，如果困难能够顺利解决，公司营收将会再上一个台阶，如果困难无法解决，公司营收将会受到影响，业绩的变化情况直接影响股价的大起大落，给大家列举一个案例，比如上市公司在经营过程中，遇到市场对于产品的需求度已经饱和，公司产品很难销售，如果公司不通过技术革新来提升公司产品核心竞争力。
新产品的开发需要大量的研发投入和新市场的开发，前期费用相对较高，一旦技术突破失败将会严重影响公司的业绩情况，公司甚至会出现亏损的情况，而随之股价是大幅度的回落，如果后期长期研发后技术完成突破后，公司营收将会发生根本上的变化，公司的业绩将会大幅度的上升，股价再次会出现持续大涨的局面。
第二，行业周期影响，很多公司涉及的产品本身存在周期性的影响，特别是一些资源类的公司和消费类产品的上市公司，比如我们所熟悉的生猪养殖的上市，还有化工、能源、钢铁、有色等，行业发展处于低谷期，涉及的产品价格较低的情况下，公司业绩将会受到直接的影响，如果行业发展复苏期，涉及的产品价格较高的情况，公司业绩将会出现爆发性的增长。
给大家列举一个案例，在2019年猪肉价格一路走强，而涉及猪肉概念的上市公司业绩出现爆发性增长，而在2019年中猪肉概念股更是一路大涨，具体参考下图板块指数走势：
上面该公司涉及工业大麻被大幅度炒作个股市值最高达到168亿左右，而这家公司在18年底的净利润才1亿左右，截止今年三季度净利润才7000多万，按照三季度的净利润数据分析19年净利润大致也在1亿元左右，1亿元净利润如何撑起160多亿市值，擅长估值分析的投资者自然明白该股短期肯定被严重高估，而随之的就是个股的股价的回落，市值的大幅度回落
今年年初第一妖股东方通信也将经历市值的大起大落。总结：所以股票市值的大起大落跟公司的业绩情况存在很多关系，再次跟股市市场结构也存在关系，并且题材的大幅度也会引起市值的大幅度变化。感觉写的好的点个赞呀，欢迎大家关注点评。
10. ETC扣费出错，多次打河南省视博电子股份有限公司投诉电话无果
对于ETC异常扣费一般先拨打etc人工客服电话处理，也可以向收费站工作人员反映，一般情况下系统会记录车辆通过出入口记录，不会出现etc异常扣费的。但是当etc重复扣费上哪投诉，可以到高速公路办事厅或ETC服务网点处理。而且etc收费有问题可以向高速公路办公室提出复议申诉，填写申请单即可重新计算收费了，多扣除的费用银行会在规定时间将金额返还到用户账户处。