长期高分红股票雪球
① 作为一个投资网站，雪球网具有怎样的竞争优势
对于价值投资者来说，雪球就是大家的精神家园，这里基本上汇聚了国内最好的价值投资者，雪球网站也是欣欣向荣，活跃度非常高。雪球网站到底有怎样的竞争优势能够吸引这么多投资者？这是很多人非常感兴趣的话题，我想了很久，说说我的看法，分享一下我的观点，希望对大家有所帮助。
三、雪球更加适合长线投资还是短线投资。
这是很多人非常关心的一个问题，雪球服务长线投资者，所以短线投资者对于雪球来说意义不大，因为他们没有耐心持有几年，几天可能就换股票了，雪球可能不太适合他们短线投资者，如果做长线雪球可以给他们提供非常好的基本面研究，雪球更适合长线投资者。
对于投资者而言，投资不是简单的事情，一定要先学习在慢慢开始买股票，这样才能够把风险控制好。
② 603883股票19年每股分红是多少
查询了19年年报摘要，每股送0.5元。
请看截图
从雪球app上查的。
③ 股票分红对散户是大利好吗
股票分红对散户一般不是利好。
因为股票在进行分红后，股票的价格会出现下跌的情况，这时如果持有股票的成本较高，会给投资者带来一定的损失，不过在上市公司经营比较好时，股票的价格还会上涨。
股票分红时散户可以选择持有或者卖出，一般散户看好这只股票的长期投资价值时可以长期持有，不用管股票现在的涨跌。如果投资者短线操作，这时最好不要在股票分红的前几天买入，防止后期出现亏损。
(3)长期高分红股票雪球扩展阅读：
股票分红的介绍如下：
上市公司进行股票分红前会召开股东大会，然后公告分红的相关事项，在公告中会告诉股权登记日的时间和派息的日期。股权登记日即确定哪些散户享受分红的权利，这些账户确定后就不能更改了。
股权登记日之后买入分红的股票不能享受分红待遇。散户在平时投资股票时会面临较大的风险，这时要求散户在投资股票时一定要具备相关的知识，同时掌握一些买卖技巧。
④ 股票每天收益怎么计算的
首先你的成本包括买卖需要支出的手续费和税，目前，一般证券公司的网络交易手续费会低一些，电话委托和柜台委托基本是一样的，目前0.2%，它是根据交易的成交金额计算的。譬如：你买某股票，其成交价格是10元／股，你买到了1000股，那么你需要交的手续费是1000*10*0.2%＝20元（注意不包括印花税）；第二天股价上涨了，你以10.5元卖出，那么你要交的手续费为1000*10.5*0.2%＝21元（同样不包括印花税）。此外，交易时还要交印花税，目前是0.1%，计算方法同手续费。也就是说，你买入是实际交的总金额是10030元，而你卖时实际得到的总金额是10500－31.5＝10468.5元，这样你的净收入就是438.5元。另外还有些小的成本，譬如上海每千股交易手1元的过户费等。
在明确了所有的交易费用后，计算交易的收益就是：
收益＝（卖出的收入-卖出交纳的交易费用和税金等）-（买入的本金＋交易的手续费税等费用）。
所谓买入、卖出的收入、本金，就是你的买、卖单位价格乘以买卖的股数。
收益率=收益/（买入的本金＋交易的手续费税等费用）。
当然在公司分红的时候，还要加上分到你手的实际收入。
所以股票的投资收益是交易收益和分红收益两个部分组成的。
⑤ 选可以长期持有的股票怎么选
在冥冥之中早有安排。不早当初的你，那个愿意陪我走过漫长岁月的你。
⑥ 什么样的股票才是值得我们中长线持有的股票呢
具备长期投资价值的优质公司至少要具备以下几个条件或者说是特征。
第一、一定是行业龙头。真正是行业垄断寡头的公司已越来越少，众所周知，唯有垄断才能创造出超出平均水平的高利润，这也是所有的投资者希望看到的。
第二、一定是非周期性的公司。这两年周期性行业的公司股票价格飞涨，有色金属、能源、农业等周期性行业股票都得到了暴炒……谁曾想过，一旦供求关系发生变化之后，周期性行业股票的股价将如滚雪球似地暴跌下来。
第三、净资产增长率一定要超出行业平均水平。很多投资者只喜欢看每一财年的每股净利润增长率，而忽视了更为重要的净资产增长率。其实，衡量一家公司是否真正在稳定地增长，最重要的指标就是净资产增长率。净资产增长率发生的变化可直接成为判断一家公司是否健康的标准，也是投资者能否继续持有这家公司股票的重要依据。
第四、分红率一定不能低于三年期国债的水平。一名真正的长期价值投资者绝不会因为市场的趋势变化或者外界因素影响自己持有股票的信心，这就需要获得优质公司持续不断的分红回报，每股分红率是一个能体现公司素质的非常重要的标准，虽然目前市场中多数公司都是不分红或少分红，但可以发现已经有越来越多的公司明白分红对于市场意味着什么对于公司的股价水平又意味着什么。分红率的提高是证券市场不断走向成熟的表现。
第五、充足的现金流。现金流是一家公司的血液，伯克夏的股价之所有拥有全世界最高的股价，与巴菲特始终拥有相当比例的现金是分不开的。正如巴菲特所说的那样："充足的现金流能让我在这个市场犯错误的时候买到价廉物美的好东西"。
第六、投资者关系。无论是商场的店员或是老板都明白"顾客就是上帝"，上市公司也应明白"投资者就是上帝"这个道理。一家优质公司在投资者关系方面应该做得更多，如及时更新公司的网站信息、亲切问答打电话来咨询的投资者、不定期地与长期持有自己公司股票的投资者保持联系等等。
这些需要深入的去研究，炒股最重要的是掌握好一定的经验，这样才能作出准确的判断，新手在经验不足的情况下不防先用个模拟盘去练练，从模拟中找些经验，实在把握不准的话也可以跟我一样用个牛股宝手机炒股去跟着牛人榜里的牛人去操作，这样要靠谱得多，希望可以帮助到您，祝投资愉快！
⑦ 如何查询一只股票历年的分红情况
股票分红点F10就可以具体看到分红日期，是否到账看交易软件中的资金流水就可以 。
投资者购买一家上市公司的股票，对该公司进行投资，同时享受公司分红的权利，一般来说，上市公司分红有两种形式；向股东派发现金股利和股票股利，上市公司可根据情况选择其中一种形式进行分红，也可以两种形式同时用。
“按季分红”就是国外上市公司成熟的表现，表明国外公司是重视回报股东的。中国股市还是一个重融资轻回报的市场。在中国股市里融资才是第一位的，至于回不回报投资者，其实是一件无所谓的事情。
更重要的是，“按季分红”并不能增加股票的投资价值。上市公司是否具有投资价值，取决于公司的总体业绩，取决于公司的成长性如何。至于是按季分红也好，还是按半年分红也罢，或者按年度分红也好，这些只是利润分配的“技术性处理”而已，并不改上市公司的投资价值。一些没有投资价值的公司，即便每季度分配几分钱，也是没有价值的。相反，一些具有成长性的公司，哪怕没有“按季分红”，甚至多年不分红，它同样也有投资价值。
⑧ 如何通过雪球查询股票之前的变动状况
一. 雪球公司介绍
雪球 聪明的投资者都在这里。
web 1.0：新闻资讯，股价信息，K线图
web 2.0：SNS 订阅，分享，聊天
web 3.0：移动 APP，交易闭环
雪球现在员工数还不到100，其中技术人员占一半。去年9月C轮融资4kw刀。我们现在的技术栈由下列组件组成：Java，Scala，Akka，Finagle，Nodejs，Docker ，Hadoop。我们当前是租用IDC机房自建私有云，正在往“公私混合云”方向发展。
在雪球上，用户可以获取沪深港美2w+股票的新闻信息，股价变化情况，也可以获取债券，期货，基金，比特币，信托，理财，私募等等理财产品的各类信息，也可以关注雪球用户建立的百万组合，订阅它们的实时调仓信息，还可以关注雪球大V。雪球当前有百万日活跃用户，每天有4亿的API调用。App Store 财务免费榜第 18 名。历史上曾排到财务第二，总免费榜第 19。
二. 雪球当前总体架构
作为一个典型的移动互联网创业公司，雪球的总体架构也是非常典型的设计：
最上层是三个端：web端，android端和iOS端。流量比例大约为 2：4：4 。web3.0 的交易功能，在 web 端并不提供。
接入层以及下面的几个层，都在我们的自建机房内部。雪球当前只部署了一个机房，还属于单机房时代。正在进行“私有云+公有云混合部署”方案推进过程中。
我们当前使用 nodejs 作为 web 端模板引擎。nodejs 模块与android 和 ios 的 app 模块一起属于大前端团队负责。
再往下是位于 nginx 后面的 api 模块。跟 linkedin 的 leo 和微博的 v4 一样，雪球也有一个遗留的大一统系统，名字就叫 snowball 。最初，所有的逻辑都在 snowball 中实现的。后来慢慢的拆出去了很多 rpc 服务，再后来慢慢的拆出去了一些 http api 做成了独立业务，但即便如此，snowball 仍然是雪球系统中最大的一个部署单元。
在需要性能的地方，我们使用 netty 搭建了一些独立的接口，比如 quoto server，是用来提供开盘期间每秒一次的股价查询服务，单机 qps 5w+，这个一会再细说；而 IM 服务，起初设计里是用来提供聊天服务，而现在，它最大的用途是提供一个可靠的 push 通道，提供 5w/s 的消息下发容量，这个也一会再细说。
雪球的服务化拆分及治理采用 twitter 开源的 finagle rpc 框架，并在上面进行了一些二次开发和定制。定制的功能主要集中在 access log 增强，和 fail fast，fail over 策略及降级开关等。 finagle 的实现比较复杂，debug 和二次开发的门槛较高，团队内部对此也进行了一些讨论。
雪球的业务比较复杂，在服务层中，大致可以分为几类：第一类是web1.0，2.0 及基础服务，我们称为社区，包括用户，帖子，新闻，股价，搜索等等，类比对象就是新浪财经门户+微博；第二类是组合及推荐，主要提供股票投资策略的展示和建议，类比对象是美国的motif；第三类是通道，类似股市中的“支付宝”，接入多家券商，提供瞬间开户，一键下单等等各种方便操作的功能。
雪球的业务实现中，包含很多异步计算逻辑，比如搜索建索引，比如股票涨跌停发通知，比如组合收益计算等等，为此，我们设计了一个独立的 Thread/Task 模块，方便管理所有的后台计算任务。但随着这些 task 越来越多，逻辑差异越来越大，一个统一的模块并不是总是最佳的方案，所以，我们又把它拆成了两大类：流式的，和批量式的。
雪球的推荐体系包括组合推荐“买什么”和个性化推荐。我们最近正在重新梳理我们的大数据体系，这个感兴趣的话可以单聊。
最下面是基础设施层。雪球基础设施层包括：redis，mysql，mq，zk，hdfs，以及容器 docker。
线上服务之外，我们的开发及后台设施也很典型：gitlab开发，jenkins打包，zabbix 监控系统向 openfalcon 迁移，redimine向confluence迁移，jira，以及内部开发的 skiing 后台管理系统。
** 三. 雪球架构优化历程**
首先描述一下标题中的“股市动荡”定语修饰词吧：
上证指数从年初的3000点半年时间涨到了5000多，6月12号达到最高点5200点，然后就急转直下，最大单日跌幅 8.48%，一路跌回4000点以下。最近一周都在3900多徘徊。
3月最后一周，A股开户 166万户，超过历史最高纪录 2007年5月第二周165万户。
4月份，证监会宣布A股支持单用户开设多账户。
6月底，证金公司代表国家队入场救市。
7月份，证监会宣布严打场外配资。
中国好声音广告第一晚，带来超过平时峰值200倍的注册量
挑战：小 VS 大：
小：小公司的体量，团队小，机器规模小
大：堪比大公司的业务线数量，业务复杂度，瞬间峰值冲击
雪球的业务线 = 1个新浪财经 + 1 个微博 + 1 个 motif + 1 个大智慧/同花顺。由于基数小，API调用瞬间峰值大约为平时峰值的 30+ 倍。
挑战：快速增长，移动互联网 + 金融，风口，A股大盘剧烈波动。
首先，在app端，在我们核心业务从 web2.0 sns 向 3.0 移动交易闭环进化的过程中，我们开发了一个自己的 hybrid 框架：本地原生框架，加离线 h5 页面，以此来支撑我们的快速业务迭代。当前，雪球前端可以做到 2 周一个版本，且同时并行推进 3 个版本：一个在 app store 等待审核上线，一个在内测或公测，一个在开发。我们的前端架构师孟祥宇在今年的 wot 上有一个关于这方面的详细分享，有兴趣的可以稍后再深入了解。
雪球App实践—构建灵活、可靠的Hybrid框架 http://wot.51cto.com/2015mobile/ http://down.51cto.com/data/2080769
另外，为了保障服务的可用性，我们做了一系列的“端到端服务质量监控”。感兴趣的可以搜索我今年4月份在环信SM meetup上做的分享《移动时代端到端的稳定性保障》。其中在 app 端，我们采用了一种代价最小的数据传输方案：对用户的网络流量，电池等额外消耗几乎为0
每个请求里带上前一个请求的结果
succ or fail ： 1 char
失败原因：0 - 1 char
请求接口编号： 1 char
请求耗时：2 - 3 char
其它：网络制式，etc
炒股的人大多都会盯盘：即在开盘期间，开着一个web页面或者app，实时的看股价的上下跳动。说到“实时”，美股港股当前都是流式的数据推送，但国内的A股，基本上都是每隔一段时间给出一份系统中所有股票现价的一个快照。这个时间间隔，理论上是3秒，实际上一般都在5秒左右。 交了钱签了合同，雪球作为合作方就可以从交易所下属的数据公司那里拿到数据了，然后提供给自己的用户使用。
刚才介绍总体架构图的时候有提到 quote server ，说到这是需要性能的地方。
业务场景是这样的，雪球上个人主页，开盘期间，每秒轮询一次当前用户关注的股票价格变动情况。在内部，所有的组合收益计算，每隔一段时间需要获取一下当前所有股票的实时价格。起初同时在线用户不多，这个接口就是一个部署在 snowball 中的普通接口，股价信息被实时写入 redis ，读取的时候就从 redis 中读。后来，A股大涨，snowball 抗不住了。于是我们就做了一个典型的优化：独立 server + 本地内存存储。开盘期间每次数据更新后，数据接收组件主动去更新 quote server 内存中的数据。 后续进一步优化方案是将这个接口以及相关的处理逻辑都迁移到公有云上去。
对于那些不盯盘的人，最实用的功能就是股价提醒了。在雪球上，你除了可以关注用户，还可以关注股票。如果你关注的某只股票涨了或跌了，我们都可以非常及时的通知你。雪球上热门股票拥有超过 50w 粉丝（招商银行，苏宁云商）粉丝可以设置：当这支股票涨幅或跌幅超过 x%（默认7%）时提醒我。曾经连续3天，每天超过1000股跌停，证监会开了一个会，于是接下来2天超过1000股涨停
原来做法：
股票涨（跌）x%，扫一遍粉丝列表，过滤出所有符合条件的粉丝，推送消息
新做法：
预先建立索引，开盘期间载入内存
1%：uid1，uid2
2%：uid3，uid4，uid5
3%：uid6
问题：有时候嫌太及时了：频繁跌停，打开跌停，再跌停，再打开。。。的时候
内部线上记录：
4台机器。
单条消息延时 99% 小于 30秒。
下一步优化目标：99% 小于 10 秒
IM 系统最初的设计目标是为雪球上的用户提供一个聊天的功能:
送达率第一
雪球IM：Netty + 自定义网络协议
Akka ： 每个在线client一个actor
推模式：client 在线情况下使用推模式
多端同步：单账号多端可登录，并保持各种状态同步
移动互联网时代，除了微信qq以外的所有IM，都转型成了推送通道，核心指标变成了瞬间峰值性能。原有架构很多地方都不太合适了。
优化：
分配更多资源：推送账号actor池
精简业务逻辑：重复消息只存id，实时提醒内容不推历史设备，不更新非活跃设备的session列表等等
本地缓存：拉黑等无法精简的业务逻辑迁移到本地缓存
优化代码：异步加密存储，去除不合理的 akka 使用
akka这个解释一下：akka 有一个自己的 log adapter，内部使用一个 actor 来处理所有的 log event stream 。当瞬间峰值到来的时候，这个 event stream 一下子就堵了上百万条 log ，导致 gc 颠簸非常严重。最后的解决办法是，绕过 akka 的 log adapter，直接使用 logback 的 appender
线上记录：5w/s （主动限速）的推送持续 3 分钟，p99 性能指标无明显变化
7月10号我们在中国好声音上做了3期广告。在广告播出之前，我们针对广告可能带来的对系统的冲击进行了压力测试，主要是新用户注册模块，当时预估广告播出期间2小时新注册100万
压测发现 DB 成为瓶颈：
昵称检测 cache miss > 40%
昵称禁用词 where like 模糊查询
手机号是否注册 cache miss > 80%
注册新用户：5 insert
优化：
redis store：昵称，手机号
本地存储：昵称禁用词
业务流程优化：DB insert 操作同步改异步
下一步优化计划：
将 sns 系统中所有的上行操作都改成类似的异步模式
接口调用时中只更新缓存，而且主动设置5分钟过期，然后写一个消息到 mq 队列，队列处理程序拿到消息再做其它耗时操作。
为了支持失败重试，需要将主要的资源操作步骤都做成幂等。
前置模块HA：
合作方合规要求：业务单元部署到合作方内网，用户的敏感数据不允许离开进程内存
业务本身要求：业务单元本身为有状态服务，业务单元高可用
解决方案：
使用 Hazelcast In-Memory Data Grid 的 replication map 在多个 jvm 实例之间做数据同步。
java 启动参数加上 -XX:+DisableAttachMechanism -XX:-UsePerfData，禁止 jstack，jmap 等等 jdk 工具连接
关于前置模块，其实还有很多很奇葩的故事，鉴于时间关系，这里就不展开讲了。以后有机会可以当笑话给大家讲。
组合净值计算性能优化：
一支股票可能在超过20万个组合里（南车北车中车，暴风科技）
离线计算，存储计算后的结果
股价3秒变一次，涉及到这支股票的所有组合理论上也需要每 3 秒重新计算一次
大家可能会问，为什么不用户请求时，实时计算呢？这是因为“组合净值”中还包括分红送配，分股，送股，拆股，合股，现金，红利等等，业务太过复杂，开发初期经常需要调整计算逻辑，所以就设计成后台离线计算模式了。当前正在改造，将分红送配逻辑做成离线计算，股价组成的净值实时计算。接口请求是，将实时计算部分和离线计算部分合并成最终结果。
实际上，我们的计算逻辑是比较低效的：循环遍历所有的组合，对每个组合，获取所有的价值数据，然后计算。完成一遍循环后，立即开始下一轮循环。
优化：
分级：活跃用户的活跃组合，其它组合。
批量：拉取当前所有股票的现价到 JVM 内存里，这一轮的所有组合计算都用这一份股价快照。
关于这个话题的更详细内容，感兴趣的可以参考雪球组合业务总监张岩枫在今年的 arch summit 深圳大会上的分享：构建高可用的雪球投资组合系统技术实践 http://sz2015.archsummit.com/speakers/201825
最后，我们还做了一些通用的架构和性能优化，包括jdk升级到8，开发了一个基于 zookeeper 的 config center 和开关降级系统
四. 聊聊关于架构优化的一些总结和感想
在各种场合经常听说的架构优化，一般都是优化某一个具体的业务模块，将性能优化到极致。而在雪球，我们做的架构优化更多的是从问题出发，解决实际问题，解决到可以接受的程度即可。可能大家看起来会觉得很凌乱，而且每个事情单独拎出来好像都不是什么大事。
我们在对一个大服务做架构优化时，一般是往深入的本质进行挖掘；当我们面对一堆架构各异的小服务时，“架构优化”的含义其实是有一些不一样的。大部分时候，我们并不需要（也没有办法）深入到小服务的最底层进行优化，而是去掉或者优化原来明显不合理的地方就可以了。
在快速迭代的创业公司，我们可能不会针对某一个服务做很完善的架构设计和代码实现，当出现各种问题时，也不会去追求极致的优化，而是以解决瓶颈问题为先。
即使我们经历过一回将 snowball 拆分服务化的过程，但当我们重新上一个新的业务时，我们依然选择将它做成一个大一统的服务。只是这一次，我们会提前定义好每个模块的 service 接口，为以后可能的服务化铺好路。
在创业公司里，重写是不能接受的；大的重构，从时间和人力投入上看，一般也是无法承担的。而“裱糊匠”式做法，哪里有性能问题就加机器，加缓存，加数据库，有可用性问题就加重试，加log，出故障就加流程，加测试，这也不是雪球团队工作方式。我们一般都采用最小改动的方式，即，准确定义问题，定位问题根源，找到问题本质，制定最佳方案，以最小的改动代价，将问题解决到可接受的范围内。
我们现在正在所有的地方强推3个数据指标：qps，p99，error rate。每个技术人员对自己负责的服务，一定要有最基本的数据指标意识。数字，是发现问题，定位根源，找到本质的最重要的依赖条件。没有之一。
我们的原则：保持技术栈的一致性和简单性，有节制的尝试新技术，保持所有线上服务依赖的技术可控，简单来说，能 hold 住。
能用cache的地方绝不用db，能异步的地方，绝不同步。俗称的：吃一堑，长一智。
特事特办：业务在发展，需求在变化，实现方式也需要跟着变化。简单的来说：遗留系统的优化，最佳方案就是砍需求，呵呵。
⑨ 如何实现统计个股除权除息次数的选股公式
无语中，搞这么复杂
通达信 股息率
网上搜索 高分红 高股息， 会有具体名单
雪球 股票筛选器
红利指数 “上证红利股票基金（ETF）跟踪复制上证红利指数，该指数成份股由股息率最高、现金分红最多的50只股票组成，是上证A股市场真正的核心优质资产，并每年根据最新排名优胜劣汰，具有极高的投资价值“
一些价值型基金，比如前海开源股息率100强股票 ,你去看他的成分股
我看过了， 银行，最稳定， 最爱分红。
别迷信公式
⑩ 雪球 股票分红怎么查
你好。你打开你的股票软件→进入主页面→点击键盘上的F10。就可以查到了