水果越来越甜，但我真的吃不下去了利：授权资本制允许公司在授权资本总额内灵活地发行股票，以满足公司的融资需求，简化了增资程序，提高了融资效率。

过去一直很奇怪，为什么一些特别差的股票还涨那么高（与业绩相比较）？后来慢慢明白，一些股票冲高并不是因为业绩好，而是炒作需求。在市场中，可把股票分为三类：一类是业绩好的；二类是业绩差的，感觉要退市的样子；第三类则属于中游，做不到第一，但总体还算可以。业绩好的股票，自然有很多人追捧，价格不会特别低。

1.当“国家队”功成逐步撤退时，你的基金回本了吗？接下来是逢低布局这些被错杀的好股票、好基金，还是大撤退？现在要买啥？

2.18.确定一个基本盘行业，再找到一个或两个投资行业（个人初步思考，电商作为基本盘，了解股票市场，投资潜力行业）

3.第一、中央金融工作会议提出，要稳步扩大金融领域制度性开放，吸引更多外资金融机构和长期资本来华展业兴业。过去一段时期，我国股票和债券市场方面，外资持有占比均在3%左右，在主要经济体中属于最低水平。建议应以3%为警戒线，促进股票和债券外资持有占比逐步进入5%~10%的安全舒适区间。其中，建议研究放宽包括基金在内的外资持股A股上市公司比例上限，进而适时研究外资控股A股上市公司负面清单。

4.目前中国股票市场的整体估值处于历史较低水平，和其他大类资产相比具备较高的性价比，PB估值低于1的个股不在少数，PE估值低于20的个股不在少数，股息率超过3%的个股亦不在少数。当然，单一的估值便宜并不是推动上涨的充分条件，叠加基本面的变化之后，低估值方能成为支撑上涨的坚实基础

5.该基金的投资组合比例为：投资于股票的比例不低于基金资产的80%；投资标的指数成份股、备选成份股的比例不低于非现金基金资产的80%。

我们都知道融资融券账户不是什么股票都可以买得，只有在标的范围得股票才可以进行融资融券交易，那么什么样得股票才可以进入这个标的范围呢?

但考虑到这套框架在因子单元生成阶段使用的是RNN和ResNet模型，该模型只能学习个股自身历史序列的信息而忽略了股票之间的交互关系，而A股市场相似股票存在着一定程度的同涨同跌的同步效应，因此捕捉股票间交互作用显得尤为重要。为了克服RNN的这种缺陷，本文提出了一个RNN中嵌入自适应图的网络结构（称之为自适应时空图循环神经网络&ASTGNN）来进行因子挖掘任务。相较于RNN模型和传统的图模型，该网络结构优势主要在于：

股票发行价格受到国家宏观经济环境、企业行业特点、公司财务状况、公司基本情况等各方面因素的影响，因此，新股定价是一个比较复杂的系统工程，需要价格制定者运用定价原理，结合企业的实际情况，综合考虑市场环境，经过科学的定价程序，才能得到一个相对合理的发行价格。?