158亿元限售股解禁 套现压力拖累后市

近期二级市场共有18家上市公司的限售股解禁,单日解禁市值达到158亿元,导致股市震荡下挫。预计4月将有138家上市公司共计114.88亿股限售流通股开始流通,累计解禁市值为1542.91亿元。大小非解禁成为投资者最为恐慌的因素之一。
昨日,二级市场共有18家上市公司的限售解禁解禁数量合计达到8.8亿股,单日解禁市值达到158亿元。股市在限售解禁这一利空的影响下,A股市场昨日震荡下挫,各类个股全面杀跌。今天股市再度低开,走势疲软。

据WIND资讯统计显示,以上周五的收盘价计算,4月将有138家上市公司共计114.88亿股限售流通股开始流通,累计解禁市值为1542.91亿元。与全年解禁第二高峰的3月相比,解禁市值下降幅度达60%。

大股东减持一直是二级市场的噩梦。历史回溯至2001年6月,国务院为了增补社保基金开始减持国有股,引发了长达5年之久的漫长熊市。去年,坊间曾数次传闻国有股将进行大规模减持,市场再次呈现出一片惶恐情绪。作为投资者,他们担心未来一段时间,大小非解禁、再融资、基金分红都给这个市场带来资金压力,其中,最让投资者恐慌的就是大小非解禁,因为大量成本低廉的非流通股上市交易,必然让相关股票出现估值大幅回落的情况。

统计数据显示,2008年涉及股改限售股解冻的上市公司为956家,按最新收盘价计算,合计解冻额度为15819亿元,比2007年增加七成。在956家解禁的上市公司中,有25家解禁额度在100亿元以上,其中宝钢股份和中国石化两家解禁额度达到1000亿元。这其中,月解冻额度在1000亿元以上的月份为2月、11月、10月、12月、8月,分别为1427亿元、1690亿元、2001亿元、2679亿元、4087亿元。第四季度的解冻额度占到全年的四成,而8月份一个月的解冻额度就占到全年的近三成。由此可见,2008年下半年的行情不容乐观,大小非解禁将给后市带来极大压力。

中央财经大学证券期货研究所的所长贺强教授表示:“大小非解禁和一些恶意圈钱的行为已经严重损伤了投资者的信心,市场已经出现了不理性的杀跌行为,而未来市场中受美国次贷危机的传导,一些操控性和恶性循环的风险正在逐步显现出来。 ”

其实全流通市场博弈的大鳄,不是现在的市场主力,而是上市公司大股东之间的博弈,控股与反控股,减持与增持。所以,最容易遭到减持的是那些垃圾股和业绩一般的股票,由于股权结构不合理的、股价高高在上的股票,套利将是这些股票的主旋律,对股市信心的打压不言而喻。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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