京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
佣金宝首推大数据“牛人热股” 券商互联网再进一步
近日,记者在国金证券了解到,结合多数客户的需求,国金证券与腾讯战略合作之后推出的佣金宝,推出了基于大数据的“牛人热股”,通过对于整个市场股票关注度等大数据信息,再结合市场热点及整体趋势,最终精选出10只以内的个股,并免费分享给佣金宝的客户。
根据中登公司的相关数据统计,截止5月22日,A股有效账户数已超过1.7亿户。与此同时,今年以来一直有80、90后跑步入场的报道出现在各大媒体,他们的入市的诱因往往是因为看到朋友或者同事炒股,而对于股市本身的了解较少,这也就不难理解为什么牛市中还是有相当一部分人亏损。某券商投顾表示,新股民以及部分老股民往往通过所谓的“消息股”来进行投资决策,一方面没有自己的判断,另一方面心态也未摆正,于是就有了“一买就跌,一卖就涨,再买回来又跌”的现象。牛市中谁都想要赚钱,但前提是需要有正确的引导。
国金证券内部人士介绍,“牛人热股”目前通过佣金宝官方微信中的“微资讯”栏目进行每日推送,客户可以关注微信然后点击获取,同时可作为投资的参考。该人士还表示,佣金宝“牛人热股”自5月13日就已经通过微信免费推送,截止6月1日收盘,14个交易日综合收益率比较理想,也有部分客户逐渐跟随操作,获取了一定收益。
一份对全国各地区股民A股获利情况的数据统计显示,今年1—4月全国股民人均从A股获利1.4万元。与此同时,今年1-4月只要有股票交易的佣金宝客户人均获利2.97万,人均获利超过全国股民的两倍。究其原因,主要表现在两个方面,一方面佣金宝的佣金率较低为万分之2.5,可以说股民从股市中赚来的钱,几乎都是自己的,不用再向券商支付高额的手续费。另一方面,佣金宝的闲置资金理财功能,让股民账户内闲置的资金也可以通过货币基金进行理财增值。
通过互联网手段来解决开户、投资、咨询等客户需求,这才是真正的互联网券商应当花精力的地方。一位行业分析师表示,佣金宝自上线以来,一直致力于提升服务体验、产品体验,此次通过互联网手段打造的“牛人热股”,再次提升了用户的投资体验。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06