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收益性分析，是指对企业通过资产经营能够取得多大收益的能力所进行的分析为中心，包括多项指标，多个项目的分析。收益性分析是财务报表分析的核心，或者说，财务报表分析是以收益性分析为中心展开的。收益性分析是财务分析的主要内容之一，它衡量财务主体过去在投资、运营和筹资方面所作决策的结果。要回答的主要问题是资源是否被有效利用，收益性是否达到预期，以及筹资活动是否谨慎等等。一家机构的盈利能力首先会影响到其市场价值，即其股票的价格，或者其在被收购时的价格；其次，收益性决定着一家机构的负债或再融资的能力，体现在其融资的数量、及时性及成本等方面；此外，收益性指标是衡量业绩的重要指标，还是确定未来盈利目标的基础。流量计算

股市术语，横盘就是波动弧度很小，整理就是消化前期强势或者弱势走势，酝酿下一波行情。横盘又称盘整，横盘是指股价在一段时间内波动幅度小，无明显的上涨或下降趋势，股价呈牛皮整理，该阶段的行情震幅小，方向不易把握，是投资者最迷惑的时候。横盘种类横盘的出现不仅仅出现在头部或底部，也会出现在上涨或下跌途中，根据横盘出现在股价运动的不同阶段，我们可将其分为：上涨中的横盘、下跌中横盘、高位横盘、低位横盘四种情形。上涨中的横盘此种盘整是股价经过一段时间急速的上涨后，稍作歇息，然后再次上行。其所对应的前一段涨势往往是弱势后的急速上升，从成交量上看，价升量增，到了盘整阶段，成交量并不萎缩，虽有获利回吐盘抛出，但买气旺盛，不足以击退多方。该盘整一般以楔形、旗形整理形态出现。下跌中的横盘此种盘整是股价经过一段下跌后，稍有企稳，略有反弹，然后再次调头下行。其所对应的前一段下跌受利空打击，盘整只是空方略作休息，股价略有回升，但经不起空方再次进攻，股价再度下跌，从成交量看，价跌量增。高位横盘此种横盘是股价经过一段时间的上涨后，涨势停滞，股价盘旋波动，多方已耗尽能量，股价很高，上涨空间有限，庄家在头部逐步出货，一旦主力流量计算

俗语说，外行看热闹，内行看门道。对于一般投资者而言，看到千奇百怪的K线，并没有什么区别，但是对于一个久经沙场的投资者来说，则就会看出其中门道。比如，有的K线一看到它，就让人激动；有的K线一看到它，就会使人沮丧。K线就像一部难以破译的密码，藏着许多机关，你必须去破解它。K线不是简单做符号，它里面既藏着“黄金”，又藏着“地雷”。 我们结合经典实战案例具体分析个股K线，能让你有效地挖掘“黄金”，绕开“地雷”。同样的，解读K线图的时候，你必须知道哪根K线是真实可信的，具价值含义。如果读不懂，就会因误读或被骗线而输钱。因为K线会发出明确的见底、见顶、横盘或警示性见顶、警示性见底等重要信号。投资者必须要知道，同样的一根K线，它们会发出不同的信号。一种告诉我们是下跌中继股价还要继续下跌，应卖出股票，回避风险。另一种则告诉我们是突破上行已有做多力量进场，可大胆抄底了。如果读懂了这些K线信号，在研判行情和具体操作时就会事半功倍。然而，在K线的海洋里，有着数以百计、千计的K线，要全部弄个明白，不是件易事。在实战中，我们只要择其主要的弄懂就够了。就像盖一栋大楼，有钢筋大梁框架。我们只抓住框架般重要的K线高度重视，对于砖瓦流量计算

一般来说，价升量增、价跌量缩是大盘或个股运行的正常形态。指数或价格处于上升阶段时成交量往往很大;股指见顶时成交量便极度萎缩。而有的个股出现往往反其道而行之，它会在低位时大幅放量，甚至超过前期筑头时的成交量，这种情况被称为"巨量过顶"，表明该股后市看好。这种形态的特征为∶1、前期筑头(一年起以内的顶部)时带著较大的成交量。2、前期一直处于下降通道中，目前有止跌回稳态势，并且在近日某相对低位放出巨量，单日成交量超过筑顶时的成交量，一般换手率超过10%.此时底部放大量，可断定为主力大举进场的一个标志。同时底部的量超过头部的量，极有利于化解头部的阻力。3、放出巨量后股价继续保持企稳状态，并能很快展开升势。这通常表明股价的根基扎实，后市还有较大的空间，此时可以及时跟进。有些个股在主力吸纳时往往能在量上找出迹象，而有些主力则喜欢悄无生息的吸纳，在低位时并无明显的放量现象。这些个股上升过程中明显的特征是成交萎缩，甚至越往上涨成交量越小。主力用少量成交即可推升股价，从而透露出这样可靠的信息：1、主力已经完全控盘，筹码高度集中，要拉多高由主力决定;2、上升缩量，说明主力无派发的可能及意愿，后市仍将看涨。未出现明显的头流量计算

他与语音行业擦肩而过，却一猛子扎进了图像识别行业。短短2年时间，就打造出一个估值超过100亿的独角兽，并极有可能享受“快速通道”，第一个登陆A股。他就是云从科技的创始人，周曦。错过一个1000亿行业1981年出生的周曦是典型的理工男，本科和硕士都在合肥的中国科大度过。2001年研究生毕业后，他先后在科大讯飞、微软中国研究院工作，从事的是语音识别。你知道的，最近20年，语音识别一直就是风口，包括国内的科大讯飞把宝都押在了语音的产业化上。全世界也一样。微软、谷歌、亚马逊等科技巨头花在语音识别上的经费足已撑起第二个阿波罗登月计划。不过，语音技术迭代服从的也是摩尔定律，“每18个月的时间把错误率减半。”所以，周曦的判断是语音产业化为时尚早，“就算把识别率提高到70%，剩下30%的错误率也足以扼杀商业化。”导火索来自一则新闻，说的是通过在泳池下安装一个摄象头，就能够识别出游泳者是不是溺水。的确，语音是一维信号，图像是二维信号，视频是三维信号，从信息上看图像比语音要更丰富。就这样，2006年周曦去了美国。撞到一个过万亿的行业不过，他判断错了。短短4 年后，语音识别就迎来风口。老东家科大讯飞2008年上市，此后迅速成长为市值接近800亿流量计算