600406

最新推荐文章于 2025-08-23 02:49:08 发布
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趋势明道
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KLA Tencor 61-600406-000以太网适配器
y15270269218的博客
05-26 356
应用方向说明晶圆检测通信控制与图像数据高速传输工厂系统接入集成至FA/MES系统，实现产线数据互通远程维护支持支持远程诊断、维护、系统配置自动化系统扩展实现模块间互联，适用于复杂多板结构的设备系统。
【国电南瑞（600406.SS）】2025.8.14 投资研究报告：基于巴菲特价值投资理念的深度分析
AI天才研究院
08-14 2848
国电南瑞科技股份有限公司（以下简称“国电南瑞”）成立于2001年，是国家电网有限公司控股的核心科技型企业，专注于智能电网、新能源、储能、电力数字化等领域的技术研发与产品服务。公司总部位于南京，业务覆盖全球100+国家和地区，是全球智能电网领域的龙头企业。长期逻辑：双碳目标下智能电网的高成长性，国电南瑞的护城河与技术领先性；中期逻辑：2025年国家电网智能电网投资计划（4500亿元），公司作为核心供应商的业绩弹性；短期逻辑：当前股价低于内在价值40%，安全边际充足。
量化投资学习——ESG因子收益分析
m0_37876745的博客
09-29 4717
企业责任因子（ESG） ESG带来的贡献不光是带动股价的上涨，还可以降低这家公司投资上的风险，使得投资的夏普比率相对更高。ESG因子选股表现：沪深300内有一定选股能力和“排雷”能力，就已有的综合ESG得分结果来看，ESG在沪深300内具有比较稳定的选股能力和“排雷”能力。 残差风险：ESG得分高的公司具有较低的尾部风险。用CAPM模型的残差波动率来衡量个股的尾部风险。行业中性后按照ESG总分分五组，第五组的残差波动率（Res_Vol）最低，且显著低于其它组别。 import pandas as pd .
金融量化分析【day112】：量化平台的使用-初始化函数
weixin_30460489的博客
10-25 707
一、set_benchmark - 设置基准 1、实现代码 # 导入函数库 import jqdata #初始化函数，设定基准等等 def initialize(context): set_benchmark('000300.XSHG') 2、输出（红色的折现就是基准收益） 3、api相关说明文档 二、get_industry_stocks -...
2018中国方案商500强榜单
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08-15 1万+
https://mp.weixin.qq.com/s/qOXO9AScoK8M8ez-AxrLCQ 2018中国方案商500强榜单 中国IT生态大会 特大号 7月30日   中国方案商500强（VAR500），是由商业伙伴咨询机构推出的每年一度的大型调查评选活动。2018年中国方案商500强，由方案商百强、方案商市值百强、方案商百家市值成长排行、IT生态新生力量100、行业十佳ISV、...
【Java创新，让智慧生活触手可及】
最新发布
2511_93064233的博客
08-23 255
Java技术在智能安防领域的应用，凭借其强大的跨平台特性和丰富的生态系统，正在为行业带来深刻的变革。同时，Java的跨平台特性使得门禁系统能够在不同操作系统上无缝运行，大幅降低了部署和维护的成本，为智能安防提供了更高效的解决方案。智能安防系统产生的海量数据需要高效的处理能力，而Java通过JVM的优化和丰富的数据处理库，能够快速完成数据分析和挖掘，帮助安防系统做出更智能的决策。随着智能安防需求的不断升级，Java的应用前景将更加广阔，其技术优势将为行业带来更多创新和可能性。
【论文复现】利用生成式AI进行选股和分配权重
weixin_39648131的博客
07-07 1285
摘要：本文探讨了生成式AI模型在投资组合选择中的应用，基于ChatGPT、文心一言等大语言模型推荐股票构建虚拟投资组合。通过多轮推荐筛选高频股票（如宁德时代、中国中免等），并让AI分配权重。实证分析显示，2022年ChatGPT构建的投资组合（亏损约10%）跑赢沪深300指数（亏损超20%）。研究验证了AI在投资决策中的潜力，但也指出需谨慎验证其输出结果。方法包括：1）多模型股票推荐与频率筛选；2）AI权重分配策略；3）历史回测验证表现。结果表明AI辅助投资组合具备一定超额收益能力。
A股上市以来涨幅排行榜
mlzhu007的专栏
02-13 3666
本文全面梳理了A股市场上所有公司自上市以来的涨幅排行榜，通过对历史数据的深入挖掘，揭示了哪些公司表现最为抢眼。文章首先概述了A股市场的整体表现，随后详细介绍了涨幅排名前三十涨幅排行榜，以及后三十的涨幅排行榜。
【概念板块统计】股票板块一览表 股票概念一览表
mlzhu007的专栏
02-12 7208
热门概念股，股票概念和板块的区别，概念最多的股票，概念股是哪些股，概念题材最多的股票是哪些
20210423-中泰证券-国电南瑞-600406-业绩符合预期，全力支撑新型电力系统建设.pdf
04-24
国电南瑞是中国电力行业的领军企业，主要涉及电网自动化、电力自动化信息通信、继电保护及柔性输电、发电及水利环保等多个领域。2020年度，尽管受到全球经济环境和疫情的影响，国电南瑞依然实现了稳健的增长。...
行业-国电南瑞-600406-业绩符合预期，全力支撑新型电力系统建设.rar
09-15
国电南瑞，作为中国电力行业的领军企业，600406是其在A股市场的股票代码。该公司近期发布的业绩报告显示，其业务发展与市场预期保持一致，展现了公司在新型电力系统建设中的重要角色。这份名为“行业-国电南瑞-...
国电南瑞-600406-轨交和配网投资有望推动业绩持续增长.pdf
10-08
国电南瑞-600406-轨交和配网投资有望推动业绩持续增长.pdf
20210804-光大证券-国电南瑞-600406-跟踪报告：“碳中和”拉动电网及输配电建设，电力设备龙头启航.pdf
08-04
20210804-光大证券-国电南瑞-600406-跟踪报告：“碳中和”拉动电网及输配电建设，电力设备龙头启航.pdf
嵌入式C语言从入门到精通视频教程.zip
08-21
目录： 1.1C语言会被淘汰吗?.mp4 1.2 如何成为嵌入式高手.mp4 1.3 搭建开发环境.mp4 1.4初识程序结构.mp4 1.5单片机程序的编译与运行简介.mp4 2.1 单片机中数据表现形式.mp4 2.2 为什么要引入数据类型.mp4 2.3 为什么要使用C99的整数类型.mp4 2.4 sizeof用法.mp4 2.5 GPIO输出速度影响什么.mp4 2.5 负数的二进制表现形式.mp4 2.6 变量的用法与注意事项.mp4 2.7 浮点型数据类型 2.8 一个字符引入的BUG 2.9 浮点数应用注意事项 2.10 为什么要引入ASCII码 3.1 C语言有哪些运算符 3.2 算数运算符及应用案例 3.3 算数复合赋值运算符 3.4 增1和减1运算符及应用案例 3.5 单片机是如何控制外设的 3.6 牢记位运算符的口诀 3.7 逻辑移位与算数移位的区别 3.8 左移右移位运算应用案例 3.9 位运算应用案例1.mp4 3.10 位运算应用案例2 .mp4 4.1 printf的基本用法.mp4 4.2 printf的精细格式控制.mp4 4.3 printf输出转义序列.mp4 5.1数据运算的类型转换.mp4 5.2数据截断和数据扩充的规则.mp4 5.3数据扩充的应用案例和总结.mp4 5.4数据运算发生溢出的危害.mp4 5.5 数据扩充案例.mp4 5.6 24000000U中的U是做什么用的?.mp4 6.1 bool数据类型.mp4 ............ 网盘文件永久链接
该课题为基于Matlab的人脸考勤系统。如果需要硬件结合的话，可以调取摄像头。带有人机交互界面。可以在人机交互界面的基础之上，进行相应的拓展。人脸库可以使用您自己的真实人脸库。(11).zip
08-21
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该课题为基于Matlab的运动目标跟踪系统。可以实时框定运动目标。对运动目标的行为做识别。带有人机交互界面，需要在人机交互界面的基础上进行拓展(12).zip
08-21
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毫米波MIMO系统中基于凹度近似的功率分配.zip
08-21
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
该课题为基于Matlab的运动目标跟踪系统。可以实时框定运动目标。对运动目标的行为做识别。带有人机交互界面，需要在人机交互界面的基础上进行拓展(21).zip
08-21
该课题为基于Matlab的运动目标跟踪系统。可以实时框定运动目标。对运动目标的行为做识别。带有人机交互界面，需要在人机交互界面的基础上进行拓展(21).zip
b652817b2fe4d0f6c8776c53339d8e46.apk
08-21
b652817b2fe4d0f6c8776c53339d8e46.apk
import akshare as ak import pandas as pd import time import datetime from tqdm import tqdm def get_all_stock_codes(): “”“获取所有A股股票代码”“” try: stock_spot_df = ak.stock_zh_a_spot() # 股票代码在第一列 return stock_spot_df.iloc[:, 0].tolist() except Exception as e: print(f"获取股票代码列表失败: {e}") return [] def get_stock_data(symbol, days=60): “”“获取股票指定天数的历史数据”“” try: # 计算起始日期，获取足够的历史数据 end_date = datetime.datetime.now().strftime(“%Y%m%d”) start_date = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=days+30)).strftime(“%Y%m%d”) # 多取30天以防节假日 # 获取前复权数据 stock_df = ak.stock_zh_a_daily( symbol=symbol, start_date=start_date, end_date=end_date, adjust="qfq" ) # 确保数据按日期排序 stock_df['date'] = pd.to_datetime(stock_df['date']) stock_df = stock_df.sort_values('date') return stock_df except Exception as e: print(f"获取股票 {symbol} 数据失败: {e}") return None def check_condition(stock_df): “”“检查股票是否符合条件：最近5个交易日最低价创55日新低”“” if stock_df is None or len(stock_df) < 60: # 至少需要60个交易日数据 return False # 获取最近60个交易日的数据（55+5） recent_data = stock_df.tail(60) # 最近5个交易日（包含当日） last_5_days = recent_data.tail(5) last_5_low = last_5_days['low'].min() # 之前的55个交易日（不包含最近5天） previous_55_days = recent_data.head(55) previous_55_low = previous_55_days['low'].min() # 检查条件：最近5天的最低价是否低于之前55天的最低价 return last_5_low < previous_55_low def main(batch_size=10, interval=30): “”“主函数：分批获取股票数据并筛选”“” stock_codes = get_all_stock_codes() if not stock_codes: print(“没有获取到股票代码，程序退出”) return print(f"共获取到 {len(stock_codes)} 只股票，开始筛选...") # 符合条件的股票 result = [] # 分批处理 for i in range(0, len(stock_codes), batch_size): batch = stock_codes[i:i+batch_size] print(f"\n处理第 {i//batch_size + 1} 批，共 {len(batch)} 只股票") for code in tqdm(batch, desc="处理中"): # 特殊处理CDR股票 if code.startswith('sh689'): continue # 简单处理，实际可调用专门的CDR接口 stock_df = get_stock_data(code) if stock_df is None: continue if check_condition(stock_df): result.append(code) print(f"\n符合条件的股票：{code}") # 不是最后一批则休眠 if i + batch_size < len(stock_codes): print(f"本批次处理完成，等待 {interval} 秒后继续下一批...") time.sleep(interval) print("\n筛选完成！") print(f"符合条件的股票共有 {len(result)} 只：") for code in result: print(code) if name == “main”: # 可以调整批次大小和间隔时间 main(batch_size=10, interval=30) 以这段代码基础上进行调整：1、股票代码搜索范围锁定以下给出的列表；2、每隔20~30秒请求一次，每一次批处理20~30只股票；股票清单范围“000001.SZ 000002.SZ 000063.SZ 000069.SZ 000100.SZ 000157.SZ 000166.SZ 000338.SZ 000402.SZ 000423.SZ 000425.SZ 000538.SZ 000568.SZ 000596.SZ 000625.SZ 000629.SZ 000630.SZ 000651.SZ 000671.SZ 000686.SZ 000690.SZ 000708.SZ 000709.SZ 000723.SZ 000725.SZ 000728.SZ 000738.SZ 000758.SZ 000768.SZ 000776.SZ 000783.SZ 000786.SZ 000792.SZ 000800.SZ 000807.SZ 000825.SZ 000839.SZ 000858.SZ 000876.SZ 000877.SZ 000878.SZ 000895.SZ 000898.SZ 000917.SZ 000933.SZ 000937.SZ 000938.SZ 000960.SZ 000961.SZ 000963.SZ 000968.SZ 000975.SZ 000977.SZ 001979.SZ 002007.SZ 002008.SZ 002027.SZ 028.SZ 002032.SZ 002038.SZ 002049.SZ 002050.SZ 002064.SZ 002078.SZ 002081.SZ 002085.SZ 002092.SZ 002108.SZ 002110.SZ 002120.SZ 002142.SZ 002146.SZ 002152.SZ 002153.SZ 002155.SZ 002174.SZ 002179.SZ 002183.SZ 002202.SZ 002221.SZ 002230.SZ 002236.SZ 002241.SZ 002252.SZ 002271.SZ 002273.SZ 002275.SZ 002281.SZ 002294.SZ 002299.SZ 002304.SZ 002310.SZ 002311.SZ 002318.SZ 002325.SZ 002340.SZ 002344.SZ 002352.SZ 002371.SZ 002375.SZ 002385.SZ 002391.SZ 002410.SZ 002415.SZ 002422.SZ 002424.SZ 002456.SZ 002460.SZ 002463.SZ 002465.SZ 002468.SZ 002475.SZ 002493.SZ 002500.SZ 002508.SZ 002555.SZ 002558.SZ 002572.SZ 002594.SZ 002601.SZ 002602.SZ 002624.SZ 002673.SZ 002714.SZ 002736.SZ 002739.SZ 002773.SZ 002776.SZ 002797.SZ 002831.SZ 002839.SZ 002841.SZ 002916.SZ 002938.SZ 002939.SZ 002945.SZ 002958.SZ 003816.SZ 300015.SZ 300024.SZ 300033.SZ 300059.SZ 300122.SZ 300124.SZ 300136.SZ 300142.SZ 300144.SZ 300347.SZ 300408.SZ 300413.SZ 300433.SZ 300450.SZ 300498.SZ 300529.SZ 300558.SZ 300595.SZ 300601.SZ 300628.SZ 300659.SZ 300676.SZ 300750.SZ 300760.SZ 300769.SZ 300783.SZ 300841.SZ 300999.SZ 600000.SH 600004.SH 600006.SH 600007.SH 600008.SH 600009.SH 600010.SH 600011.SH 600012.SH 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08-22
我们需要调整代码以满足以下两个要求： 1. 股票代码搜索范围锁定在给定的列表（而不是从akshare获取所有A股股票代码）。 2. 调整批处理：每次处理20~30只股票，每隔20~30秒请求一次。 具体修改步骤： ...
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