① 股票里的成交明細能看出什麼
1. 成交時間:左起第一列顯示的是成交時間,通常每15秒更新一次。
2. 成交價:第二列展示的是成交價格,即股票在交易中的實際交易價格。
3. 成交手數與方向:第三列揭示的是成交的手數,紅色向上的箭頭代表主動性買入,綠色向下的箭頭則代表主動性賣出。
4. 成交筆數:第四列指的是成交的筆數,即有多少筆交易發生了成交。通過分析成交手數和筆數,可以初步判斷交易參與者的類型,如機構、大戶或散戶。
5. 逐筆成交:逐筆成交數據通常顯示在幾分幾秒以多少價格分幾筆成交了多少手。注意,成交手數可能包含小數點,這是因為買入股數必須是100股的整數倍,而賣出則沒有此限制。如果成交價格和手數前沒有顯示數據,通常默認為1筆。
6. 分時成交:分時成交數據顯示在幾分幾秒以多少價格成交了多少手。這里的特點是成交手數總是整數,不會出現小數點。
7. 成交筆數分析:成交筆數越少,成交金額越大,通常表明成交較為強勢。如果成交筆數較大且集中,這可能表明有大資金在操作,股票價格出現異常波動的概率增加,應引起投資者關注。相反,如果長時間沒有大額買入或賣出,或只有小額交易,短期內股票可能不會成為熱門股。
8. 交易數據三維分析:數量、價格和筆數是交易數據的三個重要維度。數量和價格是較為熟悉的元素,而筆數反映的是交易的批次。在數量固定的前提下,筆數少通常意味著交易力度大,反之則小。筆數的變動應與數量的變化方向一致,這才是正常交易狀態,否則可能表明市場出現了異常情況。
新手投資者可以通過模擬炒股軟體(如牛股寶)來學習股票知識和操作技巧,積累經驗,這對於日後在股市中的盈利能力有所幫助。希望以上信息對您有所助益,祝您投資愉快!
② 如何獲取股票的歷史交易數據
獲取股票的歷史交易數據的方法主要有以下幾種:
使用專業的金融數據服務提供商:
利用證券交易所的數據服務:
使用金融數據網站:
利用交易軟體:
在獲取股票歷史交易數據時,需要注意以下幾點:
③ 個股成交明細數據在哪裡看
個股成交明細數據可以通過以下幾種途徑查看:
證券公司的官方網站或APP:
財經資訊平台:
第三方數據分析工具:
證券交易所官方網站:
咨詢券商或證券分析師:
通過以上途徑,投資者可以方便地獲取個股成交明細數據,從而更好地把握股市動態,制定合理的股票投資策略。
④ 股票賬戶如何查看每月交易額
股票賬戶查看每月交易額的方法主要如下:
使用券商APP查詢:
查看交易明細或交割單:
注意事項:
通過上述方法,投資者可以方便地查看股票賬戶每月的交易額,以了解自己的交易情況和盈虧狀況。
⑤ 如何分析股票的「成交明細」數據~~筆數,量比,成交量
在股票成交明細中,最左邊一列顯示的是成交時間,每15秒更新一次。第二列則顯示成交價格,第三列是成交數量,如果成交是主動買入,成交數量通常會以紅色字體和一個向上的箭頭來表示;如果是主動賣出,則顯示為綠色字體和一個向下的箭頭。第四列表示的是成交筆數,即總共成交了多少筆,通過觀察成交量和筆數,可以大致判斷出交易的參與者是否為機構、大戶,還是散戶。
如果想要查看股票的成交量和大單買賣情況,就需要使用分時成交明細。在股票交易軟體中,找到你要關注的股票,輸入「01」並回車,就能看到分時成交明細。在分時成交明細的最右邊,會有一個灰色數字,這個數字表示的是這次成交包含的筆數。例如,如果這個數字是3,那麼意味著這次成交包含了3筆。
炒股需要不斷總結和積累經驗,時間長了自然就會熟練掌握。對於新手來說,可以在牛人直播這樣的平台學習股票知識和操作技巧,這對今後在股市中盈利會有很大的幫助。希望以上內容能對你有所幫助,祝你在股市中投資愉快。
⑥ 什麼是tick數據
真正意義上的tick數據是每個交易標的所有原始委託單的集合。而真正意義上的tick數據有且只有交易所能夠提供。
1秒(s)=1000毫秒(ms)。以股票交易為例,假設股票A在上午10:30:1:100(10點30分1秒100毫秒)的時候成交價格為10.00元/股。
動作1:交易者B在10:30:1:200下了一手9.98元/股的買進單。
動作2:交易者C在10:30:1:300下了一手10.02/股的賣出單,此時交易不會撮合成交。
動作3:交易者D在10:30:1:400下了一手10.01/股的賣出單,此時交易依然沒有成交。
動作4:交易者B在10:30:1:500把動作1下的單撤了,下了一手10.01/股的買進單,這時交易者B和交易者D的交易就撮合成功了。
上面4個動作發生在400ms之間,這4個動作就是真正意義上的股票A的4組tick級別數據。
實際上:
對於交易活躍的品種,在0.4秒之間發生的原始委託單遠遠不止4筆,隨著時間的流失,交易委託單會像河流一樣不停向前流淌,而有的委託單被撮合成功,有的委託單沒有被撮合成功。
以股票市場為例,市場上3000多支股票,每天4個小時共有14400秒,每秒之內每支股票又有很多委託單,因此,真正意義上的tick級別數據實際上是非常龐大的,每天都是T級別的數據。