漫行者股票（漫步者是做什么的）
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Q1：股票回购价低于现价是不是还要跌到回购价?
一般不会的。股东也是逐利，希望赚到钱的啊
Q2：现在国内的人脸识别监控达到什么水平了？
分几个方面分别的论述一下人脸识别的技术和产业发展的相关状况。
第一，人脸识别技术的价值在哪里。我们把人脸作为一个生物学特征，作为一个商业化运用，只是备选的一个方案之一。生物学当中，唯一的判断的标准，其实识别从精准度的角度和不可替代的角度来讲，最精准的是虹膜，但是虹膜的识别采集成本非常高，识别的效率相对不是很高，需要等待的时间。所以这两个条件约束了整个的产业化运用只能局限在相对小众的，对识别要求极高的军工、国防等安全性非常高的远的投入，不适合大范围的推广。
第二，指纹。我们知道指纹的唯一性比较强，指纹同时采集成本是比较低的，比对成本也不高。但是为什么指纹没有成为一个特别大的可供支付、刷脸可替代的方案呢？实际上主要的原因是因为指纹的可复制性，是一个静态图像之间的比对，现在我们可以看到淘宝也好，各种各样的大量的指纹贴，指纹膜，可复制的特征，不适合支付。所以指纹现在也大致上被pass了。
第 三和第四分别是人脸识别和声音识别技术。这两个在现在横向来相比，采集成本和比对的效率，以及生命特征的唯一性来讲，性价比比较高。所以现阶段来看，人脸识别浮出水面，是有它的道理的，这是它的价值。商业特征的应用场景到底在哪里。
人脸识别的应用场景是非常宽泛的，现在主要两块，一个是金融行业，一个是安保行业。金融行业，已经从马云的蚂蚁金服演示中看到了场景，通过刷脸进行支付，显然刷脸可以付钱了，为什么不可以签收快递呢，下一步淘宝应该会把淘宝签收快递的功能打通。我相信有一天，我们会收到无人机送来的快递，无人机在你的面前拍一张照片，进行对比，就知道这个用户就是需要的用户，完成整个的支付过程。实际上这种场景，是经过多方面的讨论和认证的。基于这样的场景，是跟第三方的支付认证相关的，包括我们看到的腾讯的银行，第一张远程开卡，就是通过人脸识别的技术，把人证合一进行认证，这样远程开户，远程开卡的功能，在我们的券商，在我们的网络银行上面，应该有广泛的应用。
对于安保行业来说，刷脸开门，现阶段，人脸识别的应用应该说达到了一个可具备商业化的水平，我们举个例子，在去年的时候，香港有一个导演叫许鞍华，他在南京地铁中丢了一个他的皮包，这个案件的破获，只花了5个小时。视频监控里面获取了一张照片截图，截到了嫌疑人的照片，是极其模糊的，侧脸的照片，如果肉眼比对，发现不了什么。但是有一家非上市公司，在这里不能提供他的公司名称，他们通过一个图像还原技术，把那个照片还原出可能嫌疑人的样子，清晰照，用这个照片到图库当中比对，锁定嫌疑人的身份，把嫌疑人抓获，只需要了5个小时的时间。现在安防领域的监控，我们可以看到各个省市以及地级市，都在上大量的视频监控，人脸识别的大平台。在整个安防的投入当中，上一代的安防只是静态的记录下来数据，但是下一代的安防，是对实时数据的采集、辨认，就是一个核心的技术，这个技术，人脸识别在其中发挥的作用是很大的。
我 们再拓展一下，未来的商业用途，到底有没有第二代人脸识别技术的潜在的应用的场景呢。我们说在未来，应该说原来整个确定身份的身份证，但是证和人的比对需要人工来完成。如果我们直接界定，达到了这样的一个标准，实际上每个人所对应的唯一的ID就是脸部的生物特征。这个识别了以后，所有的地方都可以用刷脸的方式，所有的地方都可以用刷脸去开门，用刷脸去做各种各样的事情。你刷脸的数据，包括你去坐火车、坐飞机、去哪儿吃饭、购物、收快递等等，这些数据都会掌握到人脸识别中，刷脸的数据将取代现在线上的点击量.
现在信用卡、银行卡消费的数据，其实有助于知道用户消费习惯和消费数据，做大数据的营销和征信，但是刷脸时代来临之后，这个的价值更大了。有很多张卡，但是只有一张脸，这是唯一的。刷脸数据是2.0时代当中，我们重点看到的。
为什么在这个时间段，人脸识别的技术会大范围的爆发出来，大范围的应用起来，成熟度到底怎么样呢？我们首先要界定一下人脸识别技术要达到产品化的应用，是两阶段的过程。第一阶段，需要获取大量的样本数据，这些数据是用于训练的，训练的是学习算法，这个是深度学习算法，把这些数据和相互人之间的关系提取出来，进行一个特别的比对。耦合度高，超过一定的水平之后，我们会认定这两个人是一个人，但是这个模型是需要投入大量的成本，这个成本包括优化的成本，包括数据训练的成本，包括运算的成本，我们当时人脸识别的一个业内的公司，这家公司的创始人，曾经说，人脸识别的技术意味着什么呢？太上老君的炼丹炉，有了这个炉之后，大数据是炉子炼的原料，解决计算能力资源的稀缺。因此这些合在一起，形成了现在人脸识别大爆发的时代，就是我们说的技术上的突破。
但是在产业上面的应用来看，目前我们可以看到，美国和以色列的人脸识别，特别是动态识别的水平是国际领先的。全网的实时监控当中，FBI在去年推出了他们的下一代的电子识别系统，总的投入是超过10亿美金的。在美国将来无论是在什么地方犯了事，监控锁定犯罪嫌疑人，进行全网追捕。
国内是什么水平呢？顶尖的学术水平，就代表着国内产业发展的阶段。目前主要是三种力量，一个是清华大学的苏光大教授，他是中国的人脸识别之父。第二个是中科院的自动化所的李教授，他早年在微软的亚洲研究院当中获得了非常高的成就，后来到了中科院的自动化所，专攻人脸识别。在奥运会当中，以及后来很多的人脸识别的应用当中，提供了比较好的技术。第三支就是香港中文大学的汤晓鸥教授的团队，每年会进行学术界的比赛，他是高记录的保持者。目前的识别率是超过了人类的脸部识别的总体水平，汤教授帮助讯飞在语音识别领域之后，在人脸识别的领域当中，建立了自己的行业地位。所以国内基本上目前是这样的发展阶段，我们去推导下面的阶段，我们怎么去甄别人脸识别的技术，到底哪一家靠谱，哪一家不靠谱，我们可以提出一些关键的甄别的关键点。这些点在哪里呢？
第一，我们要区分的，动态和静态配合式的识别还是非配合式的识别。配合式的就是像蚂蚁金服那样的，需要数据的比对方进行配合，可以很好的去采集正脸的二维的数据。另外，就是非配合式的，非配合式的没有办法对排除方的配合，是需要随机采集的图片进行比对，这个识别的效果会差一些，但是识别的时效性会很高。
这两种模式当中，我们关注三点。
第一点，你的人脸建模当中到底提取了多少个特征点进行比对，这个跟我们人脸上面的一些特征是关键节点，每个人的差异很大，而你选取的特征点的数据越多，比对的准确率就会越高。我们也采访了一些专家，他们目前能够做到的特征点的比对，应该是在700个点以上。目前大部分做刷脸的门禁这样系统产品的公司，特征点的选取大概是在50个左右。所以我们去做调研和交流，可以问一下整个公司人脸识别建模当中特征点的数量。
第二点，人脸识别数据库的数据样本和大小，这是一个非常重要的指标。样本及大小，是我们可供的数据集，这些必须要对人脸，比如说一个人有500张照片，拍的都是他的脸，不同的角度和位置、光线，把这些数据进行合理的清洗，供机器去训练包括比对和识别之后，可以告诉你是识别对了还是识别错了，这样的样本数非常重要，有助于训练，提高模型的准确率。因此可标签的数据样本集的大小，这个大小目前至少是百万以上的级别，才会使得现在识别率能够提升到世界领先的水平，这个也是可以甄别的关键点之一。
第三点，是不是你的商业模式能够对你的整个的数据的获取，我们说人脸数据的比对，形成一个正循环的模式。实际上数据来源，人脸的样本来源，是来源于两个非常重要的渠道，美图秀秀和美颜照相机，这是一个商业的互换，这个数据，因为考虑到做一个脱敏的处理，剩下的只有几百个关键的特征点的数据，其他的都被略去，用脱敏的技术之后，形成了从获取数据到训练模型，再到优化模型，持续的反馈结果，获取新的数据，这样的一个正循环的过程。有了这个以后，你的模型的数据就会获取的很好了，这是商业模式上非常重要的一个指标。
如果有了这三个指标之后，应当说同时具备了这三个，可能是在人脸识别领域当中有非常大的领先优势，或者是未来发展潜力的东西。同时我们在直观的性能方面去分析，直观的到底识别的表现上有两个非常重要的指标，一个是识别的准确率，我们界定了刚才说的学术界当中，每年一比的人脸识别大赛，现在基本上测试水平都在95%以上，但是是人和图片之间相互比对，说明是这个人，这算一个，再比对一个，又对了，算第二个。所有的人和照片都是匹配好的，最后正确率在99.2%左右，这是我们说的目前的正常的比对方法。
还有一个非常重要的方法，我们看到商业银行和淘宝在内的一些人脸识别的技术，会提出一个错误率的问题，这个数据，目前来看可以做到十万分之一的错误率，别人拿着我的身份证去比对，如果机器能够区分出来，是不通过，这是对的。如果机器把我的身份证给别人的时候也通过了，这可能就是一个错误的，错误率要在十万分之一左右才可以，目前能达到这样错误率的公司是屈指可数的，这是一个识别准确率的问题.
另外还是在多大样本中可以实现这样的准确率，这个是至关重要的。一个公司里面也就是两三百个人，在这些人当中，挑选出来通过，没有什么难度。但是在公安部的大平台当中，省级的平台当中，都是上亿人的身份证照片中，要准确的挑出来十个或者是一百个候选人，这个范围缩小到这个概率当中，你的准确率能有多大，这是一个很重要的指标。
第二点，识别的速度问题。同样还是刚才我们说到的样本集的大小决定了识别的速度。本身你在可供比对的样本中，没有很大的数据，比如说是成千上万的，识别的数大家都是差不多，都是在1秒之内作出反映，但是如果在一个上亿的大的样本当中，去把照片准确的识别出来，这样对时间的要求，对效率反映的要求就提高了。所以识别速度是一个很重要的指标。
以上我们说了五个指标，我们说这个确实是可以对公司的具体能力和技术进行综合判断的。
基于以上我们说的这些，关注的公司是有识别技术的公司，这个识别技术是人脸识别的技术。我们前面讲了，本身国内发言的几支学术界的力量大家非常清楚，来源于哪一支，背靠着哪一支强大的学术团队，研究团队的力量，使得这家公司是一个很好的位置。比如说我们前面讲到的科大讯飞，在汤晓鸥教授的支持下，他们的团队是学术界第一的力量在支持他们，这是一个资源性的优势。比如说川大智胜，这个和李教授他们有密切的合作，同时他们自己在图象识别领域当中，也有自己独特的技术，承担着国家大量的科研基金的项目，同时我们也特别强调一个就是川大智胜的人脸识别技术，是目前我们看到的人机交互，因为这个和二维的平面识别有很大的区别，优势非常明显，因为采集到了五官之间立体曲面之间的结合，所以采集到的数据量更丰富。可供比对的特征也是更多的，我们之前在视频当中找到拍到的侧脸，不清晰的照片，很难去识别出来犯罪嫌疑人到底是谁，是因为我们二代身份证库当中，本身就是只有正脸的可供比对的数据。三代或者是四代身份证采集数据的过程当中生物特征肯定要被提取出来，首先是指纹，三维的人脸识别会更快，三代四代可能就会被提取。
一旦需要被提取到三维的人脸的数据，那么这个时候川大智胜作为国内目前唯一一家有产品和技术的公司，面临的是广阔的市场。但是我们同时也要看到，三维人脸识别虽然有非常惊人的优势，同时劣势也是非常明显的，特征点的选取，包括侧脸的选取，是有难度的。同时表情的因素，其实对于数据处理的影响，没有在立体表情的因素那么好，提取的时候效率是偏低的，消耗的数据也非常大。所以现在来看，我们能够看到的应用场景目前还是小范围的，包括像美国对犯罪的有案底的犯人，我们国内目前在监狱当中也逐步的推广，将来全民都要采集，这肯定是一个非常巨大的市场。同时这家公司在人脸识别公司当中，技术特点和现在持续的对三维人脸识别加码，有一个项目是1.8个亿，要投入到研发当中，国家自然科学基金也已经持续的支持他们三维人脸识别的学术研究的项目，已经支持了很多年。所以在这个领域，应该是到了开花结果的地步。所以这一点，我们特别提示大家要关注这个公司，在技术上确实是有稀缺性的。
科大讯飞，就是典型的我们刚才讲的商业模式，可以实现人脸识别数据正循环的公司，是拥有互联网端的入口的。之前在语音的领域当中，讯飞语音云走的就是这样的模式，我获取的是你语音的数据，用你的数据持续的训练我后台的算法，使得他们提升和保持和其他竞争对手的领先优势。这样的话，数据端的循环，从语音的这个领域当中，复制到图像识别，就是人脸识别当中。大家如果关注讯飞，大家可以看到，在上个星期的时候，推出了双重生物特征的识别的因素，双重是什么呢？两重加密以后，确实就是这个人，把出错的概率降到非常低的水平。同时识别，双重加密之后，这个身份验证的过程可以做到数量级上面的提升。
有了这样一种开放云的平台之后，讯飞的数据正规化的过程也在逐步的建立，他下一步会和非常多的第三方的应用方合作，包括可以刷脸开锁的智能硬件方面，包括和电话银行，电话客服，还有邮箱去实现他的数据入口的正循环的过程。我们核心的问题就是以上的这样的一些判断的标准来去甄别的。我认为讯飞实际上是非常有希望的人脸识别的公司。我们在报告当中，也提到了讯飞是一个生态级的公司，不光是在人脸识别的这个领域当中有比较强的资源优势和技术优势，以及商业模式的优势。同时在我们整个的人工智能领域当中，讯飞超脑可以不断的用它孵化，基于学习的模式，从语音迁移到现在的图像，下一步迁移到语义当中，不断的做技术的衍生，这样的生态链一旦形成的话，在人工智能产业的地位是不可动摇的。所以人工智能整个的产业，我们想推的是科大讯飞。
人脸识别的领域当中，讯飞的优势也是非常明显的，同时我们也是看好川大智胜拥有的三维人脸识别的技术。其他的品牌公司，我们可以看到欧比特收购的公司，在安防领域的人脸识别当中，在监狱当中是超过50%的，在产品化方面也做的非常好。其他的两家，刚刚推出了自己的识别技术，现在了解的信息当中，还没有办法很好的甄别他们现在是否拥有满足我们以上的五个标准。在以后的调研和跟踪当中，我们会对他们的标准进行梳理和进一步的分解。这是对识别类公司的分析.
下一个阶段，我们觉得还有比较好的投资机会，除了第一类识别类的，第二类应该是数据资源类的，数据资源目前来看就是视频资源，有比较好的视频资源的公司，可以通过视频资源进行持续的深度学习的算法和优化，也许他自己没有这个技术和能力，但是可以通过技术合作的方式，找到研发团队或者是公司进行合作，共同开发优势。目前在视频资源当中的这些公司进行梳理的话，我觉得东方网力在这个当中步子迈的最前。目前产品端还是没有关于人脸识别成型的产品推出来，但是他的应用是在于多年的视频数据的积累。这个是和后期有密不可分的关系。先收购了广州的安防领域的视频监控的智能化的公司，这个步子一迈出去，布局的意图非常的明显。摄象头公司会往视频的公司侵占，后面的公司将来可能会往存储的环节去挤压，有可能将来会把分析和存储在一个环节当中就完成了，这个时候面临的压力是比较大的，所以转型的动力也是最迫切的，意愿也是最强烈的。
所以总体总结下来，现在人脸识别技术大爆发，并不是偶然的，应该说很好的满足了我们讲的人工智能的三大条件。深度学习的算法，大数据和云计算，这三个条件成熟了以后，在拐点到来的时候，大规模的商业化应用是水到渠成的。下一个阶段，基于计算机视觉的应用，在视频监控领域当中，对人的行为模式的识别、跟踪和分析，这些都会成为一个非常大的市场，成熟度还有待于进一步的检验。但是这个市场我们已经都看得到了，所以现在我跟大家探讨人脸识别的产业的发展机会，我觉得其实大家需要关注的不仅仅在于人脸识别技术本身的发展，也不仅仅在于哪几家上市公司拥有哪几项技术，而是看到背后代表的是整个计算机视觉的兴起。
人工智能报告当中也提到过，计算机视觉的1.0版本，是对静态图像的识别，2.0版本，肯定是动态视频内容的理解和学习，包括像谷歌的无人驾驶汽车，包括报告里面提到过的以色列的那个公司，也是纳斯达克上市的，他们用计算机视觉的技术实现了汽车的辅助的无人驾驶。在这个领域当中，实际上计算机视觉可供开发的应用非常丰富的。现在还有一个法律的问题，就是允许不允许无人驾驶的汽车上路，合法不合法的问题，大家不用担心这个问题。因为这个公司IPO的时候，这个公司的CEO说过一句话，他说现在还在担心无人驾驶的汽车上路合法不合法，但是我可以肯定的告诉你，十年以后，人开车上路是不合法的，这肯定是一个大的方向和趋势。这就是我从人工智能的领域延伸出来的，人脸识别只是一个点，更多的还有待于大家去一点一点的发掘。
Q3：配股是怎么回事？要如何操作
这些都是基础知识，你完全可以在书上和网络上找到的。
配股是上市公司向原股东发行新股、筹集资金的行为。
按照惯例，公司配股时新股的认购权按照原有股权比例在原股东之间分配，即原股东拥有优先认购权。
配股的条件:
（1）前一次发行的股份已经募足，募集资金使用效果良好；
（2）公司上市超过3个完整会计年度的，最近3年连续盈利；
（3）公司在最近三年内财务会计文件无虚假记载或重大遗漏；
（4）本次配股募集资金后，公司预测的净资产收益率应达到或超过同期银行存款利率水平。
（5）配售的股票限于普通股，配售的对象为股权登记日登记在册的公司全体股东；
（6）公司一次配股发行股份总数，不得超过该公司前一次发行并募足股份后其股份总数的30%，公司将本次配股募集资金用于国家重点建设项目、技改项目的，可不受30%比例的限制。
公司发行新股时按股东所持股份数以持价(低于市价)分配认股。
配股的一大特点，就是新股的价格是按照发行公告发布时的股票市价作一定的折价处理来确定的。所折价格是为了鼓励股东出价认购。当市场环境不稳定的时候，确定配股价是非常困难的。在正常情况下，新股发行的价格按发行配股公告时股票市场价格折价10％到25％。理论上的除权价格是增股发行公告前股票与新股的加权平均价格，它应该是新股配售后的股票价格。
配股不是分红
分红是上市公司对股东投资的回报，它的特征为：上市公司是付出者，股东是收获者，且股东收获的是上市公司的经营利润，所以分红是建立在上市公司经营盈利的基础之上的，没有利润就没有红利可分。上市公司的分红通常有两种形式，其一是送现金红利，即上市公司将在某一阶段（一般是一年）的部分盈利以现金方式返给股东，从而对股东的投资予以回报；另外就是送红股，即公司将应给股东的现金红利转化成资本金，以扩大生产经营，来年再给股东回报。而配股并不建立在盈利的基础上，只要股东情愿，即使上市公司的经营发生亏损也可以配股，上市公司是索取者，股东是是付出者。股东追加投资，股份公司得到资金以充实资本。配股后虽然股东持有的股票增多了，但它不是公司给股民投资的回报，而是追加投资后的一种凭证。
配股就是行使配股权,有偿得到红股,要按一定比例以一定的价格购买股票,就是说要得到更多的股票还要自掏腰包.配股除权后,填权还是贴权,要注意市场的氛围.在牛市中,配股后,填权的机会比较大,低价买入的股票就可能有更大的收益. 如果大势走弱,出现除权后股价跌破配股价,那么会损失惨重.如果可以在市场中用比配股价还低的价格买到股票,配股就没有意义.
配股操作如同平时买股票,只要按照配股价和应配股数,填买单即可,没有配股权证一说.如果某股票又分红又配股，可以只取红利,而不配股,只要在配股缴款期不买入,配股就被放弃.
配股常见问题
配股可以补缴款吗？
不可以。根据交易所的有关规定，配股认购于R+1日开始，认购期为一般为10个工作日（可调整），如逾期未缴款作自动放弃配股权利处理，不可以再补缴款。
因此，有意配股的投资者应注意报纸上信息公告，包括配股的缴款时间，及时缴款。以免造成不必要的麻烦或以免造成不必要的损失。
配股缴款可以撤单吗？
根据深交所的规定，报盘认购当天允许撤单。
配股缴款有何手续费？
投资者认购配股无需任何手续费。
配股中的“零碎股”如何处理？
根据深交所的规定，配股所产生的零碎股或零碎权证，按数量大小排序，数量小的循环进位给数量大的股东，以达到最小记账单位1股。
如何才能知道配股是否有效？
由于认购配股时间是有限制的，超过缴款时间没有补缴款的机会，给投资者带来损失，因此，在配股后对认购是否得到确认十分重要。深市配股投资者应在第二天查看资金帐户上现金是否少了，权证是否被划出去了；沪市配股投资者则在第二天到券商那里打印结算单以确定认购是否有效。
配股时输入数量错误怎么办？
投资者在认缴配股款时，如发现已委托入交易所电脑主机的单子是错误的，如委托股数超出认购限额，这时可以撤单再重新委托。
配股是否可由券商代缴款？
可以。许多券商提供此类服务。不过，开办此项业务的券商，一般会与投资者签订“代理投资者办理配股协议书”。或者有提醒配股缴款的服务。
配股分为有偿配股与无偿配股两种。
1.有偿配股：公司办理现金增资，股东得按持股比例拿钱认购股票。此种配股除权，除的是"新股认购权"。
2.无偿配股：公司经营得法赚了钱，依股东大会决议分配盈余。盈余分配有配息与配股二法，配息是股东依持股比例无偿领取现金，一般我们称为除息。而配股则是股东依持股比例无偿领取股票。既称无偿，则股东无须拿钱出来认购。此种配股除权，除的是"盈余分配权"。
参与配股须知
配股是上市公司根据公司发展的需要,依据有关规定和相应程序,向原股东进一步发行新股、筹集资金的行为。投资者在认购配股前需详细阅读上市公司的“配股说明书”,了解配股缴款的具体时间、认购办法等内容。
1、认购办法社会公众股东可在认购期间,凭个人身份证、股东帐户卡,沪市到各自指定交易的券商处,深市到托管券商处申报认购配股,同时要保证资金帐户内有足够的资金。投资者可通过当面委托的方式,也可通过电话委托、自助委托等多种方式认购,其委托方式和买卖股票一样。
投资者可多次申报认购,但每个申报人申请认购的配股总数最多不超过其可配股数量。当然,投资者也可根据自己的意愿决定是否认购配售部分或全部。
2、如何计算配股数沪市规定,配股数量的限额为截至股权登记日持有的股份数乘以社会公众配售比例后取整数,不足一股的部分按四舍五入取整。深市则规定,配股不足一股部分不予配售。
3、如何确认配股是否有效？由于认购配股时间是有限制的,逾期未缴款者,作自动放弃配股权处理。因此,在配股后对认购是否得到确认十分重要。配股投资者可在第二天到券商处打印交割单,查看资金帐户上现金是否少了,以确定认购是否有效。在此,也提醒投资者,参与配股最好不要赶末班车,以免万一操作失误,没有时间补救。
4、认购配股是“买入”,还是“卖出”？深市的配股认购,在交易所电脑系统设置中,其买卖方向是“买入”委托；沪市的配股权证认购在交易所竞价申报买卖方向限制以“卖出”指令完成。沪市的配卖出配股权,获得股票,而非一些投资者所理解的配股是付出了钱,理应为“买入”的错误想法。
在操作上,上证所代理配股主承销商在集合竞价一开市,就以配股价大量申报买入配股权,和投资者打进的“卖出”相配对。如果投资者配股申报误敲成“买入”委托,直接进入上证所电脑主机,因为申报时间往往滞后于主承销商的大笔买单,自然成交的可能性极小,即使配股申报成交的话,因其买卖方向搞错,配股缴款仍是失败的,该投资者必须在第二个交易日以“反向操作”方式“双倍卖出”委托,方能正常配股缴款。
5. 何谓“反向操作”以及“双倍卖出”委托呢？现在可以举个例子来加以说明∶某投资者参加配股缴款时,误敲成“买入”1000股,若及时发现可在第二个交易日（仍在配股缴款期内）申报“卖出”2000股即可,将原来误操作的“买入”委托纠正为“卖出”委托,这就叫“反向操作”,将原来错误申报的1000股配股,以正确申报方向委托“卖出”2000股,这就叫“双倍卖出”,若该投资者只是“反向操作”,而没有进行“双倍卖出”委托的话,配股缴款仍是失败的。
6、获配股票何时上市投资者在进行配股缴款以后,常常发现所配股份迟迟没有到帐,心里很著急。其实,配股并不是马上到帐的。社会公众股获配股份的上市交易日期,将于该次配股缴款结束后,公司刊登股份变动公告后,经证券交易所安排,另行公告。
Q4：谁能讲讲73年股灾的背景及意义
20年前的今天，也就是1987年10月19日，一个让人牢记的日子，一个被金融界称为“黑色星期一”的日子，一个被《纽约时报》冠以“华尔街历史上最坏的日子”。当我们回首当年那段痛彻心扉的日子，仿佛觉得它恍如隔世但又无比清晰……
最近的股市波动勾起人们对1987年10月19日股灾的回忆。股民都不禁担心，股灾20周年将到来，历史是否会重演。
近期，美联储前任主席格林斯潘表示，现在世界金融市场的景象，与1987年股灾时非常相似。在市场中，恐慌情绪占据了上风。市场的不安定急坏了现任美联储主席伯南克，为了规避次贷造成的种种风险，他进行了大幅的减息救市。危机狂潮不但让美国尝到救市不易的滋味，也冲出国门，波及到全世界。各国政府纷纷采取措施予以应对。欧美通过注入近十万亿美元资金，纾缓了信贷的短缺。
虽然这些措施暂时稳定了市场的信心，但近日全球股市再起波澜，通胀猛虎又蠢蠢欲动，让市场不免又产生了股灾“二十年一轮回”的担忧。
摩根士丹利环球策略师碧斯表示，美国现在的市场状况与1987年股灾时相似，当时市场担忧贷款突破极限，现在则有次贷问题，而现在对冲基金设程序盘，跌市时加剧沽售，与1987年流行的投资组合保险相同。
虽然市场近期已日渐平缓，道指也仍在14000点的历史高位徘徊，但有分析师指出，全球化令现在金融市场的风险蔓延范围更广，市场也更全球化，据统计显示，目前风险在全球扩散的速度比20年前更快，风险不再只存在于一个特定市场。
让我们再次回顾一下20年前那黑色的一天……
1987年10月19曰，星期一，华尔街上的纽约股票市场刮起了股票暴跌的风潮，爆发了历史上最大的一次崩盘事件。道琼斯指数仅在一天内就重挫508.32点，跌幅达到22.6％，创下自1941年以来单日跌幅最高记录。6.5小时之内，纽约股指损失5000亿美元，其价值相当于美国全年国民生产总值的1/8。
这次股市暴跌震惊了整个金融世界，并快速在全球股票市场产生“多米诺骨牌”效应，伦敦、法兰克福、东京、悉尼、香港、新加坡等地股市均受到强烈冲击，股票跌幅多达10％以上。股市暴跌狂潮在各国股民中引起巨大恐慌，许多百万富翁一夜之间沦为贫民，数以千计的人精神崩溃，跳楼自杀。
“一切都失去了控制”，《纽约时报》这样报道。许多百万富翁一夜之间沦为贫民，最苦的是那些靠自己多年积存的血汗钱投资于股票的投资者。受股价暴跌震动，股民的心理变得极为脆弱。因股市暴跌而不堪于债务重压的许多人，精神彻底崩溃，自杀的消息不绝于耳。银行破产，工厂关门，企业大量裁员，人心惶惶。
有分析人士指出，1987年的那次美股暴跌，对美国经济的冲击并不明显，其伤害也仅限于股市，而且恢复的速度也相对较快。但是近段时间所发生的这起风暴，虽然较不严重，但影响范围扩大，产生了近10年来楼市最大跌幅、信用市场严重分裂、经济增长放缓，以及反复无常的股市等一系列的事件。
Q5：漫步者是什么车啊？
最难看的美国车
Q6：中国a股近年涨幅最大的有哪些
顺鑫农业 中国国旅，确实一直在涨
Q7：漫步者科技公司是做什么的
电子产品，大名鼎鼎的漫步者音响没听说过？
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