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吴清“首秀”：该出手时果断出手
鲍威尔听证会讲稿
五大经济部委负责人把脉中国经济
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要闻
吴清“首秀”回应资本市场热点话题五千余字发言金句频出 | “尊重市场”和“及时干预”证监会：增强投资者对市场的信心和信任长线资金加大布局力度 | 公募消费股调仓设备更新释放“超五万亿”大市场港股“机器人第一股”突然爆了 | 看好人形机器人赛道
财经导读
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华为最新！三大汽车央企 都要“牵手”车BU？
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国务院办公厅：进一步优化支付服务提升支付便利性
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一颗苹果15元？韩国水果价格暴增超四成 创32年单月最高值！
21:20
银行发文明确：在广州放售/放租两套买第三套房可按首套房执行
21:15
欧洲央行继续维持三大关键利率不变
21:00
3月7日东方财富财经晚报（附新闻联播）
20:55
3月7日晚间央视新闻联播要闻集锦
20:36
3月7日晚间上市公司利好消息一览(附名单)
20:18
10天8板东方精工：与英伟达无直接合作关系
19:53
药明系股价再遭美法案袭扰 多家国内CRO企业表态
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三星卖爆、苹果押注 AI端侧持续爆发！上游迎机遇还是挑战？
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罕见！央行又出手 黄金储备十六连增！
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数据复盘：12.7亿净流入小金属 龙虎榜抢筹东方精工
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3月7日晚间沪深上市公司重大事项公告最新快递
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美股要变天！苹果、特斯拉难兄难弟 “七巨头”已成往事？
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多款产品断货、销量大增5倍！娃哈哈热卖带动合作概念股？多家上市公司回应
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实探北京小米汽车门店：外部装修即将开工 SU7有望3月底到店
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贾玲主演电影票房破100亿！成为中国影史第4个票房百亿女演员
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习近平：强化使命担当 深化改革创新 全面提升新兴领域战略能力
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反复炸板！6连板高位股跳水！旅游概念股批量扭亏 龙头股被主力盯上
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半导体巨头突传大消息！阿斯麦拟迁往其他国家
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3月7日北向资金最新动向（附十大成交股）
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3月7日龙虎榜：1.29亿抢筹东方精工 机构净买入5只股
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东风汽车尤峥：正联合一汽积极推进参股华为车BU 预计6月会有初步结论
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炙热风口传至金属！ETF成交额均陡升 周期股“新高牛”不断 这些方向也高人气
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谜底揭开！险资这次大手笔配置 首批中证A50ETF下周密集上市
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什么情况？最火人形机器人概念股“熄火” 黄金概念板块全线上涨
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A股尾盘突发！景点及旅游板块震荡拉升 周期股集体走强
上市公司业绩大全 速览沪深港通资金流向7*24小时东方财富股票开户
经济时评
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中信证券：预计2月CPI同比回升至0.4%附近 PPI仍在低位区间徘徊
中信证券3月7日研报指出，2024年1-2月受节后开工进度偏慢等因素影响，工业生产可能会季节性放缓。春节居民消费整体稳健，社零有望延续“弱复苏”态势。固定资产投资增速则有望受益于增发国债项目落地，和工业企业利润回升等因素而取得“开门红”，需求不足问题有望阶段性缓解。运价指数等高频数据显示出口增速有望回升。
火速解读！六大券商首席详解政府工作报告！
六大券商首席经济学家重磅发声：科技创新是未来经济政策重点发力方向
银河证券：预计PPI将在2024第三季度实现转正
全国人大代表建议：将个税起征点提至8000元
股市评论
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银河证券：历次A股估值底回顾 低估值策略投资有效性
核心观点估值指标及其影响因素：（1）采用估值指标看标的资产，主要基于均值回归理论。2000年以来，全A市盈率估值中枢、市净率估值中枢均呈下降趋势。（2）长期来看，我国经济经历多年的高增长后，2011年以来，经济增速放缓，A股盈利增速放缓，盈利能力下降，其估值的合理区间也相应下行。国内外无风险利率对A股估值均有影响，2018年以来，美债利率对A股估值的影响较大。
中信建投：建议重点关注北向资金青睐的板块和个股
中国银河证券杨超：AH股溢价分析及未来走势展望
广发基金姚曦：春节假期消费火爆 看好中长期消费板块表现
中金：市场涨势或延续 3月相对看好小盘成长风格
股市日历 2024年03日08日 星期五 更多 新股发行: 新股申购0家 中签缴款0家 停复牌: 今日停牌1家 今日复牌2家 年报季报: 业绩报告5家 业绩预告0家 股东大会: 股权登记32家 股东大会28家 重要公告: 资产重组20家 资产收购0家
国际财经大事
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03-08日本:每户(两人及以上)家...低03-08加拿大:就业率高03-08加拿大:失业率高03-08加拿大:就业人口高03-08欧元区:GDP:当季同比:季调...高
专题
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03月06日
现货黄金创历史新高
03月05日
AI手机热潮来袭
03月01日
氢能市场热度点燃
02月29日
聚焦2024年全国两会
02月28日
苹果十年造车计划被曝终止
财经视频
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如何挑选高股息率股票？
聊聊新三板的做市商交易
怎样才算是有协同效应的并购？
上市公司有十三种融资工具，你知道是哪些吗？
聊聊魔幻的公允价值
为什么不建议你进股票讨论群？
5分钟学会正确使用互动易
上市公司研报里的英文缩写看不懂？
段永平说他喜欢用这个工具看企业
上市公司回购注销的威力有多大
5分钟看懂股权激励四种工具
从财报的角度看企业是如何做垮的
北交所新股中签率高低与破发率有关系吗？
炒新首日进场接盘的都是什么人？
买了那么多股票，你会给上市公司打电话吗？
如何判断一个行业有没有投资价值
三种营业收入，你分得清楚吗？
彼得林奇告诉你，看对大市选错股票一样会巨亏
宏观
国内经济数据
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名称
时间
最新值
居民消费价格指数
1月
99.20
工业品出厂价格指数
1月
97.50
企业商品价格指数
1月
97.80
货币供应量
1月
121398.54(亿元)
国际经济数据
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美国
英国
德国
日本
名称
时间
最新值
ISM制造业指数
2月
60.70
ISM非制造业指数
2月
50.60
贸易帐
1月
-793.79
消费者物价指数月率
1月
0.40%
国内经济
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“三减三增” 读懂2024年“国家账本”
受国务院委托，财政部3月5日提请十四届全国人大二次会议审查《关于2023年中央和地方预算执行情况与2024年中央和地方预算草案的报告》。研究出台结构性减税降费政策、发行1万亿元超长期特别国债、进一步落实一揽子化债方案……2024年的“国家账本”背后，反映出政府资金的投向，传递了政策调控的动向，彰显了积极的财政政策适度加力、提质增效、更可持续。
杨成长：资本市场是推动经济高质量发展的重要工具
罗卫：“增强资本市场内在稳定性”传递出对市场建设新要求
全国人大代表、中国人民银行安徽省分行行长马骏：紧扣金融高质量发展主题 提升货币政策对区域经济支持力度
聚焦金融法治建设、高质量发展、风险防范化解——代表委员建言献策“金融强国”建设
国际经济
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美国天然气期货延续跌势 跌幅扩大至5%
权威机构预测：到2027年 电动汽车生产成本将低于燃油车
上期所原油期货夜盘收跌0.08%
美联储梅斯特：希望看到更多数据表明美国通胀下滑
美国电动汽车生产商Rivian：预计将从2026年上半年开始交付R2电动SUV
周四美联储隔夜逆回购协议（RRP）使用规模为4367.54亿美元，上个交易日报4568.47亿美元
证券聚焦
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强化监管完善制度 进一步提高上市公司质量
强化监管完善制度 进一步提高上市公司质量
易纲在全国政协十四届二次会议第二次全体会议上发言：处理好一二级市场关系 推动长线资金入市
全国人大代表、河南证监局局长牛雪峰：建立上市公司异常经营线索发现机制
全国人大代表、中航光电董事长郭泽义：优化市场准入退出机制 加大并购重组整合力度
全国政协委员、北京市金台律师事务所主任皮剑龙：加快制定金融监管法 统一监管标准
宏观研究
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仍有降准空间！潘功胜、郑栅洁、蓝佛安、王文涛最新表态！
光大证券高瑞东：政府工作报告有助于形成消费和投资相互促进的良性循环
六大私募最新解读！政府工作报告释放多重信号
今年5%的目标更显高质量——2024年《政府工作报告》解读
政府工作报告释放的九大信号
今年政府工作报告透露哪些信号？九大券商首席分析师火速解读
公司
龙虎榜单 数据日期：2024-03-07
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代码
名称
涨跌幅
成交额(万)
000524岭南控股3.68%8595.52000525ST红太阳1.93%5239.57000586汇源通信-9.93%4937.49000801四川九洲-9.96%37673.65000801四川九洲-9.96%37673.65
融资融券 数据日期：2024-03-06
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代码
名称
融资余额(元)
融资净买入(元)
601127赛力斯64.20亿4.47亿603019中科曙光55.44亿2.09亿002281光迅科技15.38亿1.86亿301236软通动力24.57亿1.66亿600519贵州茅台199.05亿1.61亿
沪深公司
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海汽集团拟约20亿元跨界收购海旅免税 交易总价经多次调整后降幅近六成
近日，交通运输业龙头企业海汽集团公告称，拟向海南省旅游投资发展有限公司（简称“海南旅投”）发行股份及支付现金，购买后者持有的海南旅投免税品有限公司（简称“海旅免税”）100%股权，交易价格为20.37亿元。《经济参考报》记者注意到，此次重组交易总价经多次调整后从最初的50亿元下降了近六成，交易完成后海汽集团主营业务将从传统客运业务转型为免税商业综合业务。
国创高新跨界参投超三十亿元硅材料项目引关注
股价遭受重挫药明康德、华大基因回应
全国人大代表、启迪药业董事长焦祺森：多措并举活跃并购重组市场
全国人大代表、万事利集团董事长屠红燕：做深做透“历史经典产业创新发展”大文章
中概股
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台积电股价刷新历史新高 摩根士丹利上调其目标价
热门中概股多数上涨 京东绩后涨超16% 知临集团一夜涨超550%
热门中概股多数下跌 爱奇艺跌超5% 蔚来绩后涨超2%
贾跃亭“炮轰”高合丁磊！最新回应来了
蔚来汽车转涨
热门中概股周一普跌 理想汽车跌超13%
港股公司
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股价遭受重挫药明康德、华大基因回应
3月7日，受利空消息影响，港股药明康德下跌20.56%，港股药明生物下跌21.47%，A股药明康德跌停，A股华大基因下跌4.40%。在这一消息影响下，A股药明康德7日成交额达到60.40亿元。消息面上，北京时间3月6日深夜，美参议院国土安全委员会举行了提案听证会，美参议院版《生物安全法案》（S3558）在会上以11:1的票数获得通过。
优必选股价大涨引关注 人形机器人产业能在风口起飞吗？
大降价！广东大厂出手：直降2万元！央企也加入价格战：最高补5万现金……网友：降成了白菜价
B站去年营收增长3% 减亏36% 陈睿：今年实现盈利目标
关联方应收款大幅计提减值拨备 碧桂园服务2023年净利润同比降八成
欧美公司
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苹果新MacBook押注AI救销量
遭欧盟罚款逾18亿欧元 苹果强硬回应：将提起上诉
苹果年度股东会：库克终于爽快谈AI 放话称最好的AI PC是Mac
苹果被曝取消电动车项目 团队转向生成式AI 2000名员工当场惊呆
英伟达、微软在列！行业巨头组建“AI+通信”联盟
英伟达交出完美成绩单！黄仁勋：AI已达到“引爆点”
产业商业
行业涨幅榜
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行业名称
涨跌幅
上涨数
下跌数
行业资金流入榜
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行业名称
涨跌幅
主力净流入
净占比
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产经资讯
产业透视
科技为本 资本赋能 山东龙口争当县域经济高质量发展“领头羊”
山东省烟台市下辖县级市龙口市，地处胶东半岛西北部，位于山东新旧动能转换综合试验区核心区、山东半岛蓝色经济区、环渤海经济圈的战略叠加区。2023年，龙口综合实力跃居全国百强县第8位，并连续四年被评为山东省县域经济高质量发展先进县。在资本市场，龙口境内上市公司总数达到11家，位列山东省县域首位，被誉为长江以北“A股第一县”。
创新突破抓开局 上海奉贤奋力开创高质量发展新局面
江苏建成全国首个电动汽车智慧充换电示范区
我国学者提出新能源电池快充新方案
日内瓦国际车展： 中国新能源汽车备受瞩目
行业研究
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【风口研报】低空经济蓄势待发 eVTOL有望带来颠覆性变化
金刚石重大发现 新型材料可将充电速度提升5倍！超七成概念股市盈率不足30倍
爆发前夜！马斯克、任正非、黄仁勋纷纷看好人形机器人赛道
AI手机是“噱头”还是“有干货”？ 多家产业链上市公司透露业务进展
中信证券：预计2024-2025年铜价中枢为9000/10000美元/吨
光大证券：金价为何再创新高？黄金仍处在历史第三轮牛市
更多
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商业资讯
商业观察
半导体巨头突传大消息！阿斯麦拟迁往其他国家
据环球时报7日援引多家外媒最新消息，全球光刻机巨头阿斯麦（ASML)，计划从荷兰迁往其他国家或向海外大举扩张。对此，荷兰政府采取了紧急行动，正在跟这家半导体设备制造商谈判，以确保阿斯麦不会将业务转移到其他国家。总部位于荷兰的阿斯麦，是全球最大的光刻机制造商，全球芯片厂商最先进制程的芯片所需的EUV光刻设备，全部都来自阿斯麦。在全球猛砸重金投资芯片制造之际，荷兰政府感受到了危机。
李国庆喊话雷军：我给小米汽车定个价 15到20万！40万、50万的事情 让蔚来李斌去想
华为最新！三大汽车央企 都要“牵手”车BU？
外围传来重大变数！对市场有何影响？
一颗苹果15元？韩国水果价格暴增超四成 创32年单月最高值！
财富观察
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中金基金侯明威：国内大模型应用端发展还处于初期
中金基金侯明威：Sora的核心技术原理由三部分组成
中金基金侯明威：Sora或带来颠覆性的行业变化
中金基金侯明威：Sora带来颠覆性变革 国内AI领域迎来发展机遇
广发基金姚曦：春节假期消费火爆 看好中长期消费板块表现
广发基金姚曦：把握中长期消费板块投资机会
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辛巴辛有志花6000万巨款背后：或推动直播带货先行赔付标准落
近日，辛巴燕窝门事件又有了新进展。主播辛巴公开向购买者燕窝产品的消费者道歉，并主动进行买一赔三的赔...
雅虎财经 - Yahoo2020-11-30
纵横股份：打造全产业链运营模式的实力有哪些
纵横股份，作为一家集中研发设计、生产制造、销售服务为一体的工业无人机创新型企业，其综合实力也是在行...
雅虎财经 - Yahoo2020-11-30
深耕餐企知产建设,星贝赢取头部品牌青睐
餐饮业作为最悠久的传统行业,已经全面进入品牌竞争时代,知识产权作为无形资产已在整个品牌资产体系中占据...
雅虎财经 - Yahoo2020-11-30
钛媒体乌镇咖荟 | 平衡前沿科技与伦理的同时，我们也要给新生事物更多的生存空间
不得不承认，以大数据为代表的信息资源向生产要素的形态演进，其应用范围和应用程度都在快速上升。但当大...
雅虎财经 - Yahoo2020-11-30
中华财险：高速连续超速2次，是罚1次还是2次？
今天华哥先考大家一个问题，请看案例10月4日王师傅开车行驶在高速上，10时30分被高速电子眼抓拍超速一次,...
雅虎财经 - Yahoo2020-11-30
美沃斯看点：杨中力将讲透如何做一份“开挂”的企业年度规划
关于美沃斯美沃斯,是中国医疗美容行业规模盛大的学术性峰会,举办至今已是第5个年头。12月2日-4日期间,202...
雅虎财经 - Yahoo2020-11-30
中国管理科学领域年度盛会—“上海管理科学论坛2020”即将启幕
中国管理科学领域年度盛会——上海管理科学论坛2020即将于2020年12月19日在上海影城盛大启幕，全国管理学...
雅虎财经 - Yahoo2020-11-30
蘑菇云数字营销助力金涂宝华喆仿石漆疫情下逆势增长30%
背景:疫情下的逆势上扬2020年的一场疫情让行业格局发生了巨大变革,传统企业受到强大的冲击,加速了传统行...
雅虎财经 - Yahoo2020-11-24
“纳新机，促发展-博发智略2021发展规划辅导会”-西安站完美落幕
11月18日，在美丽的古城西安，杭州博发智略咨询管理有限公司联合推手科技(宁波)有限公司为西北母婴连锁门...
雅虎财经 - Yahoo2020-11-24
58同城解析住宿和餐饮业就业情况：行业平均支付月薪6266元 深圳求职活跃度高
近日，国民招聘大平台58同城发布了住宿和餐饮业招聘求职数据，从城市、职位、薪资、求职者画像等维度，对...
雅虎财经 - Yahoo2020-11-24
联储证券携储宝宝APP亮相金博会，为券商互联网化助力
近日,以科技助力金融金融服务实体为主题的第十四届深圳国际金融博览会在深圳会展中心开幕。此次,金博会吸...
雅虎财经 - Yahoo2020-11-24
2020（深圳）人力资源数字化科技大赛，职域（天域人力旗下）与腾讯、平安科技同台竞技
11月12日，2020(深圳)人力资源数字化科技大赛颁奖仪式在深圳人才园举行，大赛决出的12支优胜团队，在第二...
雅虎财经 - Yahoo2020-11-16
新锐平台KIBT将如何杀入竞争激烈的交易所赛道
区块链技术自诞生以来，就一直饱受争议。虽然去中心化、链上数据无法篡改等特殊性得到了极大的认可，但落...
雅虎财经 - Yahoo2020-11-16
聚多佳品是传销吗？看完这些你就知道了！
人生没有过错，只有错过，多少人想要创业却一直迟迟不敢行动，导致最后错失良机?这一次，如果你再错失掉...
雅虎财经 - Yahoo2020-11-16
携手TMIC“黑马工厂”，中小品牌开启新品创新“黑马”之路
玩转双11，TMIC黑马工厂助力新锐品牌切入产业创新机会自2009年诞生至今,天猫双11已经来到了它的第12个年...
雅虎财经 - Yahoo2020-11-16
光大保德信基金：选购"固收+"基金，需要做到这四步！
在全球货币政策宽松和资管新规实施的背景下，近年来有一类基金火了，那就是"固收+"基金。这类产品"稳中求...
雅虎财经 - Yahoo2020-11-13
浅析财务共享服务中心的建设价值
目前，共享服务已经是国际先进企业通行的管理模式，其在财务、人力资源、信息技术、采购等业务领域应用较...
雅虎财经 - Yahoo2020-11-13
聚焦海洋经济发展 岱山诚揽全球绿色石化高层次人才
11月10日，2020舟山群岛新区全球海洋经济岱山绿色石化产业创业大赛在深圳圆满收官。本次大赛旨在通过以赛...
雅虎财经 - Yahoo2020-11-13
“717我是善食君创意大赛”获奖作品揭晓
11月12日，717我是善食君创意大赛组委会公布了获奖名单。此次大赛于今年7月17日启动，在全国范围内征集减...
雅虎财经 - Yahoo2020-11-13
聂云宸：卖手机起家的小伙，跨界成为奶茶巨头
聂云宸,一位白手起家的90后企业家,没有背景,没有很高的学历,就凭着一股不服输的创业劲儿,将喜茶打造成了...
雅虎财经 - Yahoo2020-11-13
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15th Floor
New York
New York 10017公司电话：1-646-6792000收起Altaba Inc.（“基金”）是根据“1940年法令”注册的独立，上市，非多元化，封闭式管理投资公司。基金组织为特拉华州公司。...展开
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国外有哪些比较好的报道经济、金融的网站？ - 知乎
国外有哪些比较好的报道经济、金融的网站？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册投资经济理财股票金融国外有哪些比较好的报道经济、金融的网站？类似于彭博、路透、FT、华尔街日报这种的，我发现有些网站还有自己翻译国内文章的= =，白白浪费精力关注者499被浏览394,717关注问题写回答邀请回答好问题 41添加评论分享12 个回答默认排序Odysseus金融等 3 个话题下的优秀答主 关注这也是个非常好的问题。首先彭博，路透，FT，华尔街日报都是很好的网站。但好像都需要合理上网？FT和华尔街日报偶尔不需要。但我觉得如果对于经济和金融感兴趣的朋友刚刚入门，用这四个网站会遇到两个头疼问题需要交钱接收的信息不成体系，看了很多新闻但还是不知道发生了啥....第一个问题是容易解决的如果只用彭博的网页和电视功能，一个月的订阅价格大概是39美元左右。国内的财新也开始学习收费模式。实际上这笔钱我觉得是值得花的。但我也理解大家可能更喜欢免费的网站Yahoo Finance，Market Watch和CNBC是三个可以免费看很多内容的网站Yahoo更在于数据库比方说你可以在里面找到比较实时的交易数据。也可以下载历史股价数据Market Watch也是个挺好的网站你可以在里面找到经济政治观点也有一个去往Barron的传送门CNBC和他们其实没有本质区别，但CNBC有一个Live可以看电视，可惜这个也要交钱，实际上CNBC的Live我感觉和彭博的水平也没差太多。不过如果实在要选一个还是选彭博比较好。第二个问题稍微麻烦一点，看了很多新闻但还是不知道发生了啥也不知道要干嘛。其实这个问题，我觉得是有一个捷径，有一些海外的经济金融网站，他不像上面这些网站就给你一个新闻让你自己思考，这其实是因为他们面对的客户群比较高级，所以尽可能少给出观点。我们国内有个报纸叫做参考消息，就有点这种只写内容不太给出看法的感觉比方说你看参考消息的时候（我不知道左上角那个海天网是个啥意思），它是没有自己观点的，他就是平铺直叙所以让金融经济初学者去看FT，或者WSJ，除了那些专栏作家或者采访之外，很多时候你得到的就是一个事实，但你不知道怎么转化成观点。就像你要中学生去读参考消息估计很难看进去这个时候我想安利两个网站，我觉得他们就是帮你多走一步，把新闻，部分变成观点。节省你时间，但请小心，你放弃了思考意味着你可能被误导。一个是Zerohedge，一个叫做Heisengerg Report在Zerohedge上（我感觉他们就是华尔街见闻的海外前身）你看到的新闻长这样今天早上的会心一笑他在阐述一个新闻的时候有时候会帮你把图也画了所以这其实对于初学者来说是更好的，至少你会有个概念，这新闻到底讲的东西是怎么影响经济的.....heisenberg Report是个付费版但更精炼的Zerohedge。Zerohedge上面会有很多垃圾内容，需要自己分辨一下，一般连个图都没有的新闻我就懒得看了。发布于 2020-04-20 23:26赞同 71441 条评论分享收藏喜欢收起ValklaUSAA 资深软件工程师 关注非常好的问题。我想我是比较有资格来回答的，除了高大上的彭博机其他的基本都有订阅。你得先讲你是做什么品种的，炒股票，买基金，炒期货，做期权，做债券，以及固定资产投资需要的东西都是不一样的，每家媒体都有各自的侧重点。需要注意的是，财经类消息比较特殊，很多数据的拉取都是需要付费的，因此通常免费消息的准确性和真实性是比较存疑的。但是随着互联网的发展，谷歌雅虎等IT公司提供一些免费的实时股票报价服务方便了不少个人投资者，然而仅凭这些做投资决策是远远不够的。财经类媒体提供的最重要的是分析师的分析和业内观点，这些东西是报价网站所不具备的。咱们一点点讲，最简单的股票操作，由于都是场内交易，现在的报价非常透明，自动报价系统发展成熟，如果只是小打小闹，那么CNBC的消息，加上雅虎财经的看盘已经足够绝大部分人使用了。通常来说，上市公司的财报，重大变更事项这些东西都是API自动抓取的，付费的严肃媒体在这方面并没有任何优势。雅虎财经我认为做的还是比较可以的，报价应该有1分钟的延迟，但是对于普通人来说，已经是非常够用了。谷歌的股票模块还是太过简单，最基本的技术分析线图都没有，只能看个数字，适合快速瞟一眼。如果你是个严肃的投资者，无可避免的，会有一定的基金仓位。基金分析的话，我认为做的最好的是Morning Star。 他家的免费服务只提供最基本的东西，是没啥用的。但是只要$199美元你就可以得到全站的访问权限，包括Morning Star 权威的基金星级评价系统，基金绩效追踪，分析师报告等等内容。另外他家的Portfolio追踪我认为是最好用的，可以详细记录每笔交易，对我这种到处都有账号的，有个整合工具是非常好的。X-ray 分析功能可以将你的自选仓位与大盘比较暴露出可能的短板。这个功能非常强大，因为他本来是给理财规划师规划客户理财目标用的，属于理财师真正吃饭的工具。Stock Intersection 会显示基金的股票仓位，追踪非常准确，虽然会延迟一个季度，这个对于基金的购买有重要的参考作用，因为一般的股票基金只会透露它前10的仓位，而这通常只占整个基金的10%（为了防止你复制它的选股）。而Morning Star 可以看到一个基金的全部仓位，并且一年只需199。我认为但凡有一定资金量的同学，最少最少都应该订阅Morning Star的服务。Morning Star 本质上说还是个工具类的网站，偏媒体的话大概有三家，彭博，路透，和WSJ。这三家还是有各自的侧重。彭博不用说，财经类龙头老大，做衍生品，债券必然需要他家的终端机。因为Trader的报价基本通过彭博机来进行。媒体方面，彭博在世界各地都有记者站，他家的live TV的内容做的非常好，欧美亚板块均有覆盖，节目内容是根据股票开盘的时间来的，而不是其他媒体那样按照内容版块来。每天24小时无间断，美国这边白天是美股消息，收盘后是亚洲版款和中国的消息，之后是欧洲版板块的消息，非常好用。凭借不差钱的实力可以请到业内顶级分析师，大咖来做点评。终端机是他家的拳头产品。但是每年24000美元的订阅费，着实过于昂贵。但你可以考虑他家的新闻服务第一年$340, 之后每年$450。但是彭博的内容还是偏消息，评论其实不多。很多内容的深度挖掘我觉得赶不上WSJ，尤其是独家调查的部分。这里不是说他不好，因为很多时候就是要报道中立，不能夹带私货以免干扰判断。下面再来介绍一下华尔街日报。他家的调查记者发表的文章我是信服的，内容非常有深度，角度犀利。尤其是财经评论内容，华盛顿的政策解读什么的我觉得比彭博只是转述事实要好。因为很多时候事情的的判断需要别人的一些观点。WSJ每个月的订阅费是$19.99，或者Apple的新闻服务$9.99 大礼包也包括其中。但是需要注意的是苹果的新闻服务只能在手机，ipad，和mac上看，对我来说不是特别得劲。但是苹果的大礼包会给你送实体报纸，也是不错的，尤其是需要垫桌角的时候。但是订阅WSJ比较讨厌的一点就是被喂屎的几率很高。尤其是Opinion版那是乌烟瘴气简直没法看。他的几个驻中国的记者那是对国内一顿造谣，看一次气一次，尤其是那几个中文名字，不知道哪国香蕉人。好几次我都想给退订了，但是最近被我们收拾一顿之后好了很多，所以暂时保留观察。他家的社评就是网站上那些不准许评论的文章，基本还是有相当的深度和可信度的。这种东西还是得在电脑上操作，手机屏幕还是过小了，弄个微博啥的还行，严肃文章还是需要大版面看的舒服。WSJ的强项还是在US，政策，和Econ 版块，其他的玩意就别去给自己找不自在了。最后我要讲一下路透。路透社也是跟彭博相媲美的财经大站。但是他的东西比彭博的内容还要干巴巴，基本完全是消息转述。如高赞答案所说，这些媒体的读者只需要消息，不需要观点，但是我这种小散来说除了自己熟悉的板块，其他东西还是需要他人意见来做参考的。路透的终端机的价格比彭博便宜的多，而且可以根据需要进行定制。也是我目前的主力分析工具。但是新闻模块可能是我用彭博新闻看的比较多，还不是特别习惯，尤其是没有24小时滚动新闻还是觉得有点没意思。但是也有人不喜欢信息轰炸，只想好好思考，这个就看个人的喜好了。我路透终端是最基础的版本，债券和衍生品大部分功能都不能用，但是我本身也不做这块的所以也无所谓。具体的订阅费因为有协议所以不方便透露，但是大概一年在4位数的美金。分析工具上来说跟彭博机基本差不多，我不做day trading，不做衍生品，有没有IM真心不在乎，长线操作也不需要太及时的消息，操作一通收益还不一定有我高。以上。你会发现我推荐的都是付费内容，因为我相信严肃且可靠的消息是有价的。在财经内容上更是如此，我们的目的是方便赚钱，而不是想办法搞到免费消息。最后如果要我做个性价比排序的话，应该是Morning Star >> Bloomberg = WSJ > Routers Terminal。编辑于 2020-05-08 12:54赞同 15414 条评论分享收藏喜欢
用 Python 通过雅虎财经获取股票数据 - 知乎
用 Python 通过雅虎财经获取股票数据 - 知乎首发于宽客邦量化俱乐部切换模式写文章登录/注册用 Python 通过雅虎财经获取股票数据宽客邦自从Yahoo! finance（雅虎财经）部门停止更新了他们的历史数据API，许多依赖它的程序停止工作。yfinance旨在通过提供一种可靠的、线程化的、Python化的方式从下载历史股票交易市场数据来解决这个问题。yfinance是什么？yfinance 是一个流行的开源库，由 Ran Aroussi 开发，用于访问雅虎财经上可用的财务数据。雅虎财经提供了大量关于股票、债券、货币和加密货币的市场数据。 它还提供市场新闻、报告和分析，以及其他选项和基本面数据，使其与一些竞争对手区分开来。雅虎财经曾经有自己的官方 API，但在 2017 年 5 月 15 日，由于数据被广泛滥用，该 API 已停用。如今，存在一系列非官方 API 和库来访问相同的数据，其中包括 yfinance。yfinance 的旧名称是 fix-yahoo-finance，它于 2019 年 5 月 26 日重新命名，同时它进行了修改以解决一些可用性问题。为了确保向后兼容，fix-yahoo-finance 现在无论如何都会导入和使用 yfinance，但 Ran Aroussi 仍然建议直接安装和使用 yfinance。在本文中，我们将主要关注 yfinance 库。为什么要使用 yfinance 库？免费快速轻松地进行设置简单数据粒度高（1min/2min/5min数据）直接在 Pandas dataframes/series 中返回数据正如我们刚刚提到的 yfinance 是完全开源和免费的。 还有其他方法可以访问雅虎财经数据，有些是免费的，有些是付费的，一些需要付费的选项有一定的好处，比如确保对解决方案进行一定程度的维护，但我们都喜欢免费！安装更容易。 yfinance 只有 4 个依赖项，所有这些都随 Anaconda 一起提供，并且完全安装在一行代码中。 无需创建帐户，也无需注册和使用 API 密钥！yfinance 的设计非常 Pythonic，而且非常精简。 就像为特定的股票代码创建股票代码对象一样简单，然后只需调用此对象上的所有方法。 像这样：import yfinance as yf
apple= yf.Ticker("aapl")
# show actions (dividends, splits)
apple.actions
# show dividends
apple.dividends
# show splits
apple.splits
# + other methods etc.
我们稍后会进一步分解该代码！此外，文档简明扼要 - 适合在单个页面上，并且方法名称非常易于解释。数据粒度高。 yfinance 的一个很酷的功能是您可以获得高度精炼的数据，一直到 5 分钟、3 分钟甚至 1 分钟的数据！ 可用的全范围间隔是：1m, 2m, 5m, 15m, 30m, 60m, 90m, 1h, 1d, 5d, 1wk, 1mo, 3mo
然而，重要的是要注意 1m 数据只能检索最近 7 天的数据，而任何日内（间隔 <1d）数据只能检索最近 60 天。yfinance 还可以轻松地直接在 padas dataframes 或者 series中返回数据。 这与访问 Yahoo Finance 数据的一些选项形成对比，在这些选项中，您将获得需要解析所需特定信息的冗长 JSON，并且必须自己手动转换为dataframes。yfinance 库有哪些不足？缺乏专业功能非官方/不一定维护可以让自己限速/列入黑名单缺乏专门的功能。尽管您可以使用它来获取大量核心数据，包括期权和基本面数据，但 yfinance 没有提供一种方法来抓取雅虎财经上可用的任何新闻报道/分析。如果您想构建部分依赖于情感分析的模型，这显然并不理想，因此如果您想要此类数据，您可能需要查看提供此类数据的 RapidAPI。此外，其他市场数据替代品通常包括一些额外内容。 例如，Alpha Vantage 为您提供了计算各种技术分析指标的模块——如果您想使用其中的任何一个构建算法，显然会节省大量的精力！ yfinance 只提供基础知识。yfinance 主要调用 Yahoo Finance 的 API 来收集它的数据，但它偶尔也会使用 HTML 抓取和 Pandas 表抓取方法来非正式地从 Yahoo Finance 网站上收集一些信息。 因此，它的某些方法的功能受雅虎的支配，不会更改其某些页面的布局或设计。顺便说一句，数据抓取的工作原理是简单地下载网页的 HTML 代码，然后搜索所有 HTML 标签以找到所需页面的特定元素。例如，以下是雅虎财经 Apple (‘AAPL’) 的历史数据页面：如果获取历史数据HTML的方法是爬取的，那就是在各个div、class、tr标签等各种ID中查找需要返回的数据。例如，类 ID“Py(10px) Pstart(10px)”指的是填充表格的历史价格。如果在这种情况下 Yahoo Finance 要更改指向此值的类 ID，则该方法可能会返回完全错误的数据，甚至根本不返回任何数据。同样，这种漏洞并不适用于 yfinance 的所有方法——它们中的大多数实际上都进行了直接的 API 调用。这是一个非官方的解决方案。同样，因为 yfinance 只是一个人努力工作的结果，与雅虎财经没有任何关联，所以不能保证它是否会被维护。正如我们已经提到的，它确实在 2019 年 5 月 26 日在重命名的同一天进行了重大更新以修复问题，但这并不能保证将来会修复问题。 yfinance 已经存在一些已知问题，我们将在本文后面重点介绍。由于 yfinance 会为其中的一些功能抓取数据，因此您有时会因过多的抓取尝试而面临速率受限或被列入黑名单的风险。总体而言，yfinance 是一个非常适合初学者的选择。 您将能够直接深入并测试想法，而不会浪费时间对复杂的文档感到困惑，同时仍然可以访问大量数据！yfinance的安装yfinance 库的入门非常简单。它具有以下依赖项：pandas >= 0.24numpy >= 1.15requests >= 2.21multitasking >= 0.0.7这些都是 Anaconda 安装的标准配置，手动安装也很容易。之后的安装yfinance的操作就这么简单：pip install yfinance --upgrade --no-cache-dir
或者conda install -c ranaroussi yfinance
Library布局布局本身也很简单，只有三个模块：yf.Tickersyf.downloadyf.pandas_datareader几乎所有的方法都在 Tickers 模块中。download模块用于一次性快速下载多个股票的历史数据。pandas_datareader 是为了与遗留代码向后兼容，对新用户而言我们将忽略它。用yfinance库下载历史数据首先，让我们将 yfinance 导入为 yf 并为特定代码（股票）创建一个代码对象：import yfinance as yf
aapl= yf.Ticker("aapl")
aapl
yfinance.Ticker object
我们现在都用这个 aapl 股票代码对象——在其上调用各种方法。要获取历史数据，可以使用 history() 方法。它采用以下参数作为输入：period：要下载的数据周期（使用周期参数或使用start和end），有效周期为：“1d”、“5d”、“1mo”、“3mo”、“6mo”、“1y”、“2y”、“5y”、“10y”、“ytd”、“max”
interval：数据间隔（1m 数据仅适用于最近 7 天的数据，最近 60 天的数据间隔 <1d），有效间隔为：“1m”、“2m”、“5m”、“15m”、“30m”、“60m”、“90m”、“1h”、“1d”、“5d”、“1wk”、“1mo”、“3mo” ”
start：格式为 (yyyy-mm-dd) 或日期时间。 end: 格式为 (yyyy-mm-dd) 或日期时间。 prepost：在结果中包涵 Pre 和 Post 常规市场数据（默认为 False）- 通常不需要将其从 False 更改。 auto_adjust：自动调整所有 OHLC（开盘价/最高价/最低价/收盘价）（默认为 True）。 actions：下载股票分红和股票分割事件 （默认为True）。 您只需更改period（或者start和end）和间隔参数。例如，要获取 Apple 在 02/06/2020 和 07/06/2020（英国格式）之间的 1 分钟历史数据，我们只需使用我们创建并运行的股票代码对象：aapl_historical = aapl.history(start="2020-06-02", end="2020-06-07", interval="1m")
aapl_historical
多个股票代码的demo要一次下载多个股票的历史数据，您可以使用download模块。它采用与股票代码上的 history() 方法大致相同的参数，其他参数如下：group_by：按列或股票代码分组（‘column’/‘ticker’，默认为‘column’） threads：使用线程进行大规模下载（True/False/Integer） proxy：如果要使用代理服务器下载数据的代理 URL（可选，默认为 None） 例如，要一次性获取 Amazon、Apple 和 Google 的数据，我们可以运行：data = yf.download("AMZN AAPL GOOG", start="2017-01-01", end="2017-04-30")
data
请注意，未指定间隔的默认值是每日数据。然后，如果我们想按股票代码而不是开盘价/最高价/最低价/收盘价进行分组，我们可以这样做：data = yf.download("AMZN AAPL GOOG", start="2017-01-01",
end="2017-04-30", group_by='tickers')
data
用 yfinance 库下载基本数据市盈率您可以使用 Ticker.info()方法获得市盈率。Ticker.info() 返回一个包含有关股票代码的广泛信息的字典，包括摘要描述、员工数量、市值、交易量、市盈率、股息等 ！要具体获得市盈率，请在字典中搜索“forwardPE”：aapl = yf.Ticker("aapl")
aapl.info['forwardPE']
22.799461股息您也可以使用 info() 获得年度股息百分比：aapl.info['dividendRate']
3.2800000000000002如果您想在发生的日期对每笔股息支付进行细分，您可以使用 Ticker.dividends()：aapl.dividends
Date
1987-05-11 0.00214
1987-08-10 0.00214
1987-11-17 0.00286
1988-02-12 0.00286
1988-05-16 0.00286
...
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2019-11-07 0.77000
2020-02-07 0.77000
2020-05-08 0.82000
Name: Dividends, Length: 67, dtype: float64
一次操作多个股票代码的基本数据我们可能还想一次获取一堆股票的基本面数据，可以尝试通过特定属性比较股票代码！为此，我们可以首先创建一个我们想要获取数据的股票代码列表，以及一个空字典来存储所有数据。我们需要使用 pandas 库来操作数据框：import pandas as pd
tickers_list = ["aapl", "goog", "amzn", "BAC", "BA"] # example list
tickers_data= {} # empty dictionary
然后我们循环遍历股票行情列表，在每种情况下向我们的字典添加一个键值对，其中键是股票行情，而值是该股票行情的 info()方法返回的数据帧：for ticker in tickers_list:
ticker_object = yf.Ticker(ticker)
#convert info() output from dictionary to dataframe
temp = pd.DataFrame.from_dict(ticker_object.info, orient="index")
temp.reset_index(inplace=True)
temp.columns = ["Attribute", "Recent"]
# add (ticker, dataframe) to main dictionary
tickers_data[ticker] = temp
tickers_data
然后我们将这个数据帧字典组合成一个数据帧：combined_data = pd.concat(tickers_data)
combined_data = combined_data.reset_index()
combined_data
然后删除不必要的“level_1”列并清理列名：del combined_data["level_1"] # clean up unnecessary column
combined_data.columns = ["Ticker", "Attribute", "Recent"] # update column names
combined_data
所以我们现在知道如何将我们想要的多个股票代码的任何数据一次获取到同一个数据帧中！但是我们如何轻松地通过特定属性进行比较？按特定属性进行比较实际上很容易，让我们尝试使用 info() 中的属性之一——fullTimeEmployees：employees = combined_data[combined_data["Attribute"]=="fullTimeEmployees"].reset_index()
del employees["index"] # clean up unnecessary column
employees
所以现在我们有一个只有员工计数的数据框——每个代码一个条目——我们现在可以按“最近”列排序：employees_sorted = employees.sort_values('Recent',ascending=False)
employees_sorted
显然，我们的列表中只有 5 个股票代码，这显然不是必需的，但如果我们拥有整个市场的股票代码列表，则可以通过特定属性快速进行比较，这是一种非常简单和强大的方法！您可以轻松地使用这种完全相同的方法来比较您想要的任何属性！用 yfinance 库下载交易数据您可以从 info() 方法中找到市值、成交量和最高价和最低价这三者的数据。市值要获得市值，请使用：aapl.info["marketCap"]
1525510701056
交易量要查找当前交易量，请执行以下操作：aapl.info["volume"]
8021292
如果您想要过去 24 小时的平均交易量，请执行以下操作：aapl.info["averageVolume"]
42532806
最后，如果您想要过去 10 天的平均交易量：aapl.info["averageVolume10days"]
39594100
最高值和最低值请记住，您可以找到任何时间间隔的高点和低点：“1m”、“2m”、“5m”、“15m”、“30m”、“60m”、“90m”、“1h”、“1d”、“5d”、“1wk”、“1mo”、“3mo” ”
通过使用 history() 方法并调整间隔，在所需的时间段内。例如，要获取所有存在的历史数据的每周高点和低点，请使用：aapl_historical = aapl.history(period="max", interval="1wk")
aapl_historical
我们获得了几乎40年的数据，只需要在dataframe后添加下面属性：aapl_historical[“High”] aapl_historical[“Low”] 依此类推以获取各个列。或者，您可以使用 info() 获取以下有用的高点/低点信息：dayHighdayLowfiftyTwoWeekHighfiftyTwoWeekLow例如：aapl.info["fiftyTwoWeekHigh"]
354.77
用 yfinance 库下载期权数据简而言之，期权是赋予交易者权利但没有义务在特定日期或之前以特定价格购买（看涨）或出售（看跌）他们所代表的标的资产的合约。要下载选项数据，我们可以使用 option_chain() 方法。 它将参数作为输入：date：(YYYY-MM-DD)，到期日。 如果 None 返回所有期权数据。并且有 opt.calls 和 opt.puts 方法。如何获得到期日期要获得特定股票期权的各种到期日期，就像：aapl.options
如何获取对话数据要获取对话数据，我们可以执行以下操作：# get option chain calls data for specific expiration date
opt = aapl.option_chain(date='2020-07-24')
opt.calls
如何获得看跌期权数据要获取看跌期权数据，我们执行以下操作：opt.puts
最后， opts 本身会返回一个包含调用和将数据放在一起的代码对象。总结正如我们在本文开头强调的那样，yfinance 是一种从雅虎财经收集数据的非官方抓取解决方案，因此如果雅虎财经更改其任何布局，则可能会中断。在编写本指南时发现了以下问题：Tickers，用于同时与多个代码交互的多个代码对象，似乎不起作用。我们在“同时具有多个代码的基本面数据”部分中为此提供了一种更手动的解决方法。财务、季度财务、资产负债表、季度资产负债表、现金流、季度现金流、收益、季度收入股票代码方法不起作用并返回空数据帧。这是一个大问题，因为在许多情况下，yfinance 中的其他方法无法替代其中某些方法中的数据。如果您正在构建需要任何此类数据的东西，例如资产负债表、收入和现金流量表，并且仍然希望免费访问雅虎财经数据，请查看我们指南 https://algotrading101 示例部分中的 yahoo_fin 库。 com/learn/yahoo-finance-api/ 有获取所有这些数据的工作方法！作为初学者，yfinance 可以很好地用于构建测试应用程序，因为它的工作部分非常容易上手和使用。yfinance 的一个特别长处是 yf.download 的threads参数在设置为True时确实允许非常快速地下载多个股票的历史！发布于 2021-09-29 22:07Python股票量化交易赞同 337 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录宽客邦量化俱乐部t.zsxq.com/Y3ZJ
国际或国内比较好的财经网站有哪些？ - 知乎
国际或国内比较好的财经网站有哪些？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册财经股票市场网站推荐金融国际或国内比较好的财经网站有哪些？关注者1,780被浏览7,115,013关注问题写回答邀请回答好问题 241 条评论分享58 个回答默认排序新一会计话题下的优秀答主 关注作为一个在财经大学毕业多年的老学长，结合在四大会计师事务所的工作经历，给大家分享几个我觉得很有用及很有趣的财经类网站。以下内容非常值得收藏，小手一点可以将下面的网址统统添加在收藏夹里！一、财经政策类网站1、财政部政策平台财政部官网里有一个专门发布政策的地方，网址为：http://www.mof.gov.cn/zhengwuxinxi/zhengcefabu/通常大家在百度上盲目搜索，得到的都是一些转载或摘要，信息有效性太差。而在这里你可以查阅到最新最权威的财经政策信息，全都是完整版可以直接下载的，既好用又免费。2、税务总局官网另一个财经类权威政策发布网站是税务总局的税收政策网，网址为：http://www.chinatax.gov.cn/最新的种税收优惠、免税政策、征税办法都是在这里公布的，如果老板让你临时去分析一下企业能适用哪些税收政策，那么这个网址是可以拯救你于困境之中的好帮手。更值得称赞的是，税总现在还推出了税收政策解读栏目，里面几乎覆盖里你想问的所有问题。而且采用的都是即问即答的方式，全是各地企业的实际情况，非常具有实操性。比如下面这个关于研发费用加计扣除的问答，我相信很多制造类企业和科技类企业家们看完会受益匪浅。3、中国人民银行官网人行也称为央妈，是我国货币政策、信贷政策、宏观政策的信息发布地，也是我个人最喜欢的政策类网址。我的大学老师是央行一些报告的编写者，在这里经常能看到他起草的政策性文件，就像回到了多年前课堂上听他认真讲课的感觉。对于金融从业人员来说，央妈官网是收藏夹里的必备网站，几乎每一个新政策出来之后，都会成为当天最热议的话题，提前学习不吃亏。网址为：http://www.pbc.gov.cn/4、财经必备资料库想看懂财经政策，学习财经知识，绕不开的是要有一定财务知识作为基础。比如你要能看懂资产负债表、利润表、现金流量表，知道怎么做财务报表分析；了解行业相关的法律法规与税收政策；知道什么是年化利率、现值系数、杜邦分析法。而这些都是CPA里面最基础的知识，在这里免费给大家分享一个财经必备资料库：里面包含了深入解读报表的199个财管公式，财经人士必知必会的会计分录大全，另外还有覆盖全部18个税种的税务资料及经济法中最常用的法律法规清单，财经领域新手必备！强烈建议收藏下载～直接点击上面链接即可下载资料↑↑↑5、中国注协官网对于广大CPA考生来说，中国注协是最熟悉最亲切的网址了。除了被诟病报名和查成绩时打不开网页之外，平时的注协官网还是有很多不错的财经类信息可以看的。其中，我比较常看的是上市公司审计快报栏目，这里会将事务所出具的最新上市公司报告情况进行汇总解读，非常具有时效性又非常权威。网址为：https://www.cicpa.org.cn/二、政策解读类网站除了官方的政策解读之外，其实还有一些专门做政策解读的网站，可以看看各种专家学者及行业从业者的视角。1、中国社科院经济观察/财经战略研究院社科院可以说是聚集了财经类最权威的院士、学者，定期会发表一些对财经类政策的解读。社科院也号称是中国的财经智库，里面能看到非常丰富的学习资料。网址为：http://www.cssn.cn/2、四大会计师事务所与社科院偏学术性的政策解读不同，四大提供的政策解读更偏向于市场，而且具有一定的国际视野。前些年阅读这些报告的话，需要读者具有一定的英文基础，不过为了深入中国市场，目前四家都推出了简体中文版界面，可以直接看中文。普华永道：https://www.pwccn.com/德勤：www.deloitte.com.cn/毕马威：https://kpmg.com/cn/安永：https://www.ey.com/zh_cn三、财经知识类网站1、东方财富网东方财富是目前国内最大的炒股平台，同时也是关注人数最多的财经知识型网站之一。从入门学习到实操都可以在这个平台上进行，而且收费与其他券商相比真是非常良心了。https://www.eastmoney.com/另外再推荐两个非常好用的学习平台，非常适合初学者搜索信息：2、巨潮资讯网信息非常全面，是监管部门指定的信息披露平台：http://www.cninfo.com.cn3、华尔街见闻这两年新兴起的华尔街见闻，也是规模很大的资讯中心：https://wallstreetcn.com/四、财经新闻类网站1、Bloomberg彭博社是全球商业、金融信息和财经资讯的大哥，是财经及商界专业人士看数据、做分析的必备工具。主打服务就是提供实时金融信息，说实话，没有一个高昂的彭博终端都不好意思称自己为金融机构。彭博社在全球有19,000余名员工，其信息之快目前无人能及，很多国内财经媒体的信息来源都是转载自彭博社。网址为：http://bloomberg.com/2、财新网 财新是目前国内财经新闻里最敢写的了，内容上非常深入，敢于挖掘其他财经媒体不愿触及的领域。财新的文章是同类里质量最高的，而且其数据做的非常全面、详细，唯一缺点就是贵！目前收费是648/年，不是一般人订阅的起的。总体看，比较适合企业购买或者在校学生购买，财新对学生的优惠力度真的很大。网址为：https://www.caixin.com/另外值得推荐的是其最新的财新数据中心，分为企业版和个人版，里面覆盖了各行各业的数据库，资料之详细令人羡慕。3、财联社与财新靠质量取胜不同，财联社完全是走量。国内首创以电报的形式发新闻，几乎是每天24小时不间断的将财经热点第一时间推送到手机上。凭借其庞大的500+财经记者团队，成为了国内目前最大的财经信息发布中心。比较高级的是其语音播报功能，把图文变成广播，可以边听边干其他的事情，非常方便。网址为：https://www.cls.cn/4、第一财经第一财经属于老牌财经媒体了，最有名的是其《第一财经》杂志，几乎遍布在每家机场、火车站书店里。曾经一度成为商务差旅人士出差必备，人手一本。网址为：https://www.yicai.com/五、财经公众号1、券商中国《证券时报》旗下公众号，是中国证监会指定披露上市公司信息的地方。经常会邀请各家券商来直播分享最新政策及投资策略。2、饭统戴老板国内比较有名的财经评论自媒体平台，文章比较有趣且有深度，适合闲暇时间反复阅读。3、半夏投资这个是中国目前名气最大的女性私募大佬李蓓的公众号，江湖人称私募魔女的她目前正在公开征男友阶段，在学习财经知识的同时也欢迎踊跃自荐。4、马靖昊说会计马老师是著名财税专家，也是最早开通公众号的一批高校老师，目前依然能做到每天稳定输出一篇干货，结合会计基础知识给大家解读最新热点财经新闻。六、财经类其他APP1、b站b站已经从最初的二次元杀入到各行各业了，目前成为了一个综合性学习平台。通过视频的形式讲财经故事，真的非常下饭！哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili2、雪球雪球是一个投资者社区，号称是国内价值投资集散地，聪明投资者都在这里。雪球名字来自股神巴菲特的一句话：“人生就像滚雪球，关键是找到足够湿的雪，以及足够长的坡”。创始人是南方周末的方三文，经常与业界专业投资者进行访谈对话，并分享在雪球上。另外，这里也隐藏很多民间高手，很多大神都是雪球的忠实用户。雪球 - 聪明的投资者都在这里最后，再次推荐一下财经必备资料库，还没有下载的要抓紧时间下载了，限时免费~编辑于 2023-05-19 15:29赞同 150028 条评论分享收藏喜欢收起Churchillsrabbit毕马威 咨询顾问 关注拜托大家看到最后，感谢！一、财经媒体综合门户：YAHOO！（雅虎财经） | FOX Business（福克斯） | CNN Business（CNN财经） | AOL（美国在线） | BBC Business | ABC Business | NBC Business | FT（金融时报） | USATODAY（今日美国） | MSNMoney | 华盛顿邮报 | NEWSMAX财经门户：CNBC___CNBC中文网 | Zerohedge（金融博客零对冲）___金融博客零对冲中文网 | MarketWatch（市场观察）___MarketWatch中文网 | WJS（华尔街日报）___华尔街日报中文网 | SeekingAlpha | INVESTOPEDIA | Trading（交易时间网） | FINCIZ news | Barchart | OilPrice | TheStreet___TheStreet中文网 | Nasdaq | ETmarkets | Stocknews | Thisismoney | Forbes | Investopedia | TradingCharts | Investing | InsideFutures | UnitedFutures | Futuresmag | Agrimoney | InvestorGuide | 24/7Wallst | FOOL | SRSrocco report新闻源：Bloomberg（彭博社）___彭博社中文网 | Reuters（路透社）___路透社中文网 | DowJones（道琼斯）___道琼斯新闻社中文网二、国际投行美洲：高盛集团___GoldmanSachs中文网 | 摩根士丹利（大摩）___Morganstanley中文网 | 摩根大通（JPMorgan..小摩）___JPMorgan中文网 | 花期集团___CITI中文网 | 富国银行___WellsFargo中文网 | 美国银行 | 美银美林___ML中文网 | 盈透证券___InteractiveBrokers中文网 | 道明证券___TDSecurities中文网 | 加拿大皇家银行（RBC） | 嘉信理财 | 爱德华琼斯 | Jefferies___杰富瑞中文网 | 布朗兄弟哈里曼银行（BBH） | 加拿大蒙特利尔银行（BMO） | 加拿大帝国商业银行（CIBC）欧洲：德意志银行___DeutscheBank中文网 | 瑞士信贷___CreditSuisse中文网 | 瑞银集团___UBS中文网 | 汇丰银行___HSBC中文网 | 巴克莱银行___Barclays中文网 | 法国巴黎银行___BNP中文网 | 法国兴业银行___SocieteGenerale中文网 | 苏格兰皇家银行（RBS） | 荷兰国际集团（ING） | 荷兰银行（ABN AMRO） | 荷兰合作银行（Rabobank） | 渣打银行 | 瑞讯银行 | 德国商业银行（COMMERZBANK） | 挪威丹斯克银行（Danske Bank） | 苏格兰银行 | 劳埃德银行（Lioyds TSB） | 国民西敏寺银行（Natwest）亚太：野村证券___NOMURA中文网 | 三菱日联___MUFG中文网 | 瑞穗银行（Mizubo） | 三井住友银行（SMBC） | 澳大利亚国家银行（NAB） | 澳新银行（ANZ） | 西太平洋银行（Westpac） | 澳大利亚联邦银行（Commbank） | 澳大利亚国家银行（NAB）关注到一个财经网站——华尔街文摘（https://wsdigest.com），汇集以上所有外媒财经分析，还有较为深刻的热点话题讨论，每日不间断更新，大家可以去看看编辑于 2020-10-28 16:28赞同 43415 条评论分享收藏喜欢
yfinance：经典的quant开发工具库 - 知乎
yfinance：经典的quant开发工具库 - 知乎切换模式写文章登录/注册yfinance：经典的quant开发工具库酒吧舞烟酒僧头部券商.AI.Quant.Trade dev介绍尽管yfinance是一个非官方的工具库，但他至今仍是金融领域最经典、使用最频繁的工具库之一。它从雅虎财经快速拉取数据，作为金融开发学习的数据源。并且不需要付费，甚至不需要注册，上手非常容易，只需要安装yfinance库即可使用。pip install yfinance使用建议：安装anaconda或者miniconda环境获取历史数据 yfinance最常用的功能是拉取并访问股票的历史数据。其中包括 OHLCV（开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量），以及股息支付和股票分割等历史信息。下面展示了从雅虎财经拉取2023年初至今的历史股价数据# IMPORT THE LIBRARY
import yfinance as yf
from datetime import datetime
# CREATE TICKER INSTANCE FOR AMAZON
tsla = yf.Ticker("TSLA")
# GET TODAYS DATE AND CONVERT IT TO A STRING WITH YYYY-MM-DD FORMAT (YFINANCE EXPECTS THAT FORMAT)
end_date = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
tsla_hist = tsla.history(start='2023-01-01',end=end_date)
print(tsla_hist)运行结果：默认情况下，雅虎返回每日数据，但我们也可以通过参数选择区间大小。值得一提的是，不同的区间大小对我们可以追溯到的日期有不同的限制，雅虎财经提供的限制如下：当请求大于限制的间隔（开始 - 结束）时会报错，我们可以通过仅询问允许的最大数据天数来避免此类错误。具体通过将参数“period”设置为“max”以及“end”或“start”（但不能同时设置）来完成的，下面演示了获取最新一分钟历史数据的使用示例：# GETTING THE MAX AMOUNT OF RECENT 1 MINUTE DATA.
# OBSERVATION: THE VARIABLE 'end_date' WAS DECLARED IN THE PREVIOUS CODE SNIPPED
tsla_hist = tsla.history(period='max',end=end_date,interval='1m')输入结果如下：我们还可以通过单个请求检索更多资产的历史数据，主要通过实例化 Tickers 对象（复数而不是单数）来完成。companies = ['AMZN','GOOG','WMT','TSLA','META']
tickers = yf.Tickers(companies)
tickers_hist = tickers.history(period='max',end=end_date,interval='1m',)运行结果如下：我们也可以使用以下代码来转换输出格式：# TRANSFORM MULTI-LEVEL INDEX INTO A SINGLE-INDEX SET OF COLUMNS.
print(tickers_hist.stack(level=1).rename_axis(['Date', 'Ticker']).reset_index(level=1))这会将之前的DataFrame转换为逻辑更加清晰的输出结构：可以看出，这里重构了 DataFrame，展示结构更加清晰。除了附加的“Ticker”列外，其余列保留与单一资产案例相同的结构。另外，将检索到的数据存储在本地会比从雅虎多次请求数据更高效，这不仅是由于服务器施加的请求限制，也是由于加载/请求时间（加载本地存储的数据要快得多）。# THIS CODE SNIPPET SAVES THE ENTIRE DATAFRAME IN A CSV FILE
tickers_hist.to_csv('all_data.csv')参数介绍“history”函数包含许多参数，了解它们对于正确解释您收到的数据非常重要：period：如前所述，特别有用的是值“max”。以下是有效值：1d、5d、1mo、3mo、6mo、1y、2y、5y、10y、ytd、max。间隔：定义每个条形的大小。条形越小，限制越严格，只能检索 7 天的 1 分钟数据。以下是有效值：1m,2m,5m,15m,30m,60m,90m,1h,1d,5d,1wk,1mo,3mostart：开始日期。服务器需要格式为 YYYY-MM-DD 的字符串。end：结束日期。服务器需要格式为 YYYY-MM-DD 的字符串。repost：定义是否包含与正常交易时间不对应的数据。默认值为 Falseauto_adjust：是否根据股票分割和股息支付调整价格。默认值是true。雅虎财经获取基本数据方法雅虎财经还允许获取大量财务信息，例如资产负债表数据、历史事件和常用比率。get_actions：返回股息支付和股票分割的日期get_analysis：返回相关财务变量的预测和预测，例如增长、收益估计、收入估计、每股收益趋势等。它返回“分析”选项卡下雅虎财经上可用的数据（示例）get_balance_sheet：返回给定公司的历史年度资产负债表数据。它类似于雅虎财经“财务”选项卡“资产负债表”部分下提供的信息（示例）get_cashflow：返回给定公司的历史年度现金流量。类似于雅虎财经“财务”选项卡下的“现金流”部分（示例）get_info：返回一个字典，其中包含有关给定公司简介的相关信息。邮政编码、行业、员工人数、摘要、城市、电话、州、国家、网站、地址等。get_institutional_holders：返回相关机构持有者列表（如Vanguard、BlackRock等）。它由一个数据框组成，其中包含机构名称、所持有的股票数量、报告信息的日期、相对于已发行股票总数的百分比以及所持股票的总价值。get_news：返回雅虎财经上发布的相关新闻列表。代码演示如下：import yfinance as yf
# CREATE A TICKER INSTANCE PASSING TESLA AS THE TARGET COMPANY
tsla = yf.Ticker('TSLA')
# print all attributes of Ticker
print(dir(tsla))
# CALL THE MULTIPLE FUNCTIONS AVAILABLE AND STORE THEM IN VARIABLES.
actions = tsla.get_actions()
balance = tsla.get_balance_sheet()
cf = tsla.get_cashflow()
info = tsla.get_info()
inst_holders = tsla.get_institutional_holders()
news = tsla.get_news()
# PRINT THE RESULTS
print(actions)
print('*'*20)
print(balance)
print('*'*20)
print(cf)
print('*'*20)
print(info)
print('*'*20)
print(inst_holders)
print('*'*20)
print(news)
print('*'*20)
yfinance特点优点免费：免费访问雅虎财经提供的大量数据无疑是其最大的优势。大量数据集：与其他数据源相比，雅虎财经提供了广泛的数据集，从日内价格数据到 ESG 分数。积极维护：虽然听起来可能不相关，但 yfinance 库拥有庞大的用户社区这一事实为该库增加了一层额外的稳健性和可靠性。缺点非官方库：该库是由用户社区开发的，而不是由数据提供者本身开发的。雅虎财经可以在任何给定时间更新其 API，而无需事先通知开发人员，从而导致数据在短时间内无法访问或损坏。不可靠：因为它是一个非官方库，所以供应商不保证数据的质量和对数据的访问。Yfinance 切勿用于真实货币的实时交易。使用finplot绘制图表示例# IMPORT REQUIRED LIBRARIES
# YOU SHOULD MAKE SURE THAT YOU ALREADY INSTLALED THEM PREVIOUSLY
import yfinance as yf
import finplot as fplt
# CREATE A TICKER INSTANCE FOR TESLA
tsla = yf.Ticker('TSLA')
# RETRIEVE 1 YEAR WORTH OF DAILY DATA OF TESLA
df = tsla.history(interval='1d',period='1y')
# PLOT THE OHLC CANDLE CHART
fplt.candlestick_ochl(df[['Open','Close','High','Low']])
fplt.show()编辑于 2023-12-28 16:09・IP 属地中国香港宽客 (Quant)开发工具金融赞同 142 条评论分享喜欢收藏申请
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