没有这些大型证券公司的不懈努力，A股不可能取得如此辉煌的成绩！
投行圈子
刚刚，主要大型证券公司集体表态
30家券商半年成绩单公布，中信证券依然稳坐证券版块老大哥头把交椅，中信、海通、招商、国信、中金公司净利润遥遥领先，中原证券同比涨幅最大。
我有一个同学，他的儿子从小到大成绩一路优秀，前年东南大学研究生毕业以后，应聘在上海陆家嘴的一个证券公司工作，据同学说工作比较辛苦，经常要开夜工，但收入还可以，税前年收入35万左右。
现在谈了一个对象，华东师范大学毕业的，是一名中学教师，老家是吉林的。谈婚论嫁，首先是房子问题。
同学打算把苏州市区的几年前就准备好的原本打算给儿子做婚房的两套房子卖掉（一套已经售出，还有一套挂了三个月了，还没有卖掉），去掉提前还贷的76万，加起来大约400多万。
400多万做首付的话，在上海买个七八十个平方的房子，应该还是有可能的。但同学觉得最好是能一次性到位，买一个大一点的，比如100平左右的，那就需要八九百万。
年前邀请女方家长来吃饭的时候，同学本来想和女方父母商量，能不能拿出一两百万，能够凑成500多万的首付，再贷款200多万，两个家庭一起努力，争取一次性到位。
但真正到了那天，一起吃饭的时候，同学又觉得第一次见面，这么客气的场合，提这个话题不太合适，想想以后还是让他们小夫妻自己商量吧，于是这个事情就拖了下来。
现在第二套房子还没有出手，打算再降价五万，卖房换钱也不容易！
可怜天下父母心！儿女越有出息，父母就越辛苦。此言不假。
先不要说大话，有本事从低级打起，能打出成绩才是真本事！现在越级挑战你还没有资本！
【前三季度A股上市券商投行业务表现稳健 专家：四季度或实现进一步增长】 A股上市券商三季报披露收官。截至10月30日记者发稿，41家A股上市券商全部交出前三季度“成绩单”，整体来看，今年前三季度，尽管上市券商普遍承受业绩下行压力，但头部券商投行业务表现稳健，成其业绩重要保障。
东方财富choice数据显示，41家上市券商今年前三季度实现营收3710.38亿元，同比下降21.03%。其中，自营经纪和投资收益承压的情况下，投行业务经营指标相对稳健，证券承销业务净收入总计429.98亿元，同比增长5.35%。
中航证券首席经济学家董忠云对《证券日报》记者表示，今年以来，受内外因素扰动，A股景气度下降，与市场关联度高的经纪、资管、信用等业务均受到负面影响。我国资本市场持续全面深化改革，IPO维持常态化发行，叠加今年股权融资规模再创新高，投行服务实体企业能力继续增强，投行业务成为前三季度券商大类业务中的亮点。/stock/gupiaoyaowen/-10-30/A1667132152456.html
【北交所设立一周年成绩亮眼：河南5家企业上市，4家企业过会待发，15家在审在辅导】#河南头条##北交所#一年前的9月2日，北京证券交易所宣布设立。一年后的今天，北交所已成为专精特新“小巨人”企业培育的“摇篮”。
截至9月1日，北交所上市公司108家，总股本156.9亿股，总市值1896.65亿元； 年累计公开发行27次，募资48.32亿元。
在北交所上市公司中，中小企业占比77%，战略新兴产业、先进制造业等占比超八成，其中23家为国家级专精特新“小巨人”企业，2 家公司获得国家科技进步奖。详情：网页链接
机器学习之“小样本学习”，可应用于证券择时场景
小样本学习(Few-Shot Learning，FSL)是一种新颖的机器学习方法，旨在从少量的标记数据中学习。
深度神经网络在大数据上取得了骄人的成绩，但在仅有少量样本时表现得不尽如人意，而在很多实际情况中，数据难以取样或大量累积。为解决问题，小样本学习越来越受关注。
机器学习是从数据中学习，使完成任务的表现越来越好，而小样本学习则是具有有限监督数据的机器学习。
近年来，各种机器学习方法己被广泛应用到金融时间序列预测方面。这些方法往往是基于历史大样本数据进行训练，且假设训练样本和预测样本的分布是一致的。但股市分布并不稳定，在不同时间段，分布也不同。
为避免股市数据分布变化的问题，一个有效的方法是基于近期数据训练模型 (增加权重)。而近期数据样本量较少，模型容易欠拟合。则基于数据增强的小样本学习方法可对训练数据进行扩充，使机器学习模型尽可能收敛。
择时策略，量化投资策略之一，通过对未来市场走势的判断，增加或减少某一特定资产仓位的投资策略。目的是通过对未来走势判断，改变持仓仓位，从而获取超额收益。
数据增强是实现小样本学习的方法之一，一种对数据集规模进行扩充的行之有效的办法。由于数据增强的存在，数据的规模更大，质量也越高，使网络模型可具备更强大的泛化能力。在数据量不足情况下，可训练一个生成对抗网络(GAN) ，通过学习过程给小样本数据集加上扰动来生成新样本，从而达到扩充数据的目的。
#择时策略##金融##超额收益##预测#
【券商解码】
除了国泰君安，光大证券也于今晚发布了成绩单。年报显示，光大证券去年归母净利润暴增310.97%。
根据近三年数据来看，光大证券在归母净利润增速最高，超过449%。而在，其归母净利润曾大降96.57%。
财富管理业务是光大证券的第一大业务，且营收规模远高于其他业务。年报显示，光大证券财富管理业务营收占比超过51%。同期，该业务营收增速为94%。据了解，光大证券财富管理业务主要包括证券期货经纪、融资融券和股票质押业务等。
在一次炒股模拟大赛中，老曹有如神助，取得了1723.67%的成绩，但是，主办方却不肯承认，老曹无奈，起诉主办方，讨要美元的奖励。
（案例来源：北京市三中院）
【@法网人生】
老曹参加某证券经纪公司举办的炒股大赛，交易品种是美股正股和ETF，第一名奖金可获得美元。
经过30天的比赛，老曹拿到了第一名，收益率为1723.67%，也就是说，初始资金是1000美元的话，老曹的账户里现在已经是17236.7美元。
一个月翻了17倍，老曹堪称股神，这个成绩不仅令主办方诧异，也把第二名的960.07%远远甩在后面，比赛结束，主办方也是把老曹的名字列在了第一位。
但是，老曹没等到美元的奖金，等到的是主办方的取消成绩的通知，主办方认为老曹有利用股票流动性批量提升成绩的行为，俗称“刷数据”。
原来，主办方发现，老曹频繁买进、卖出一只名为“VSAR"的股票，因为在实盘中，这种成交量非常小，交易流动性较差的股票，其K线指标都会比较规律。
老曹正是按照这个规律，不断地按照指标进行买卖，很快就取得了超高的收益率。老曹还认为，在现实中其实也可以这么操作，只是收益率不会这么高。
不过主办方不这么认为，他们表示，只是因为模拟盘才不会影响实际的K线走势，在实盘中，老曹这么操作是不可能的，一定会极大地影响K线图的走势。
一方面坚持要兑现奖金，另一方坚持认为违规操作，成绩不算，双方争执不下，官司打到了法院。
曹先生认为，主办方以广告弹窗的形式发布模拟炒股大赛活动，并且明确反映出活动的目的是将比赛用作推广用途，属于悬赏广告的内容，并且符合广告要约的规定。
老曹表示，按照合同法的有关司法解释，悬赏人以公开的方式对完成一定行为的人支付报酬，完成特定行为的人请求悬赏人支付报酬的，法院依法应该予以支持。
比方说，张三丢了他的宠物大象，贴出广告悬赏10000元，李四捡到了大象，把大象还给了张三，李四这时已经完成了特定行为，就有权要求张三给他10000元的报酬。
那么，我们就来分析一下老曹炒股一案中的法律关系。
关于要约和要约邀请的区别。
要约是以订立合同为直接目的，当事人自己主动愿意订立合同的意思表示。比如张三承诺把大象以10000元卖给李四，就是张三的要约。
在大多数情况下，要约是针对特定的相对人的，所以要约往往采用对话和信函的方式，张三卖大象给李四就是针对李四这个特定的相对人。
而要约邀请是希望对方主动向自己提出订立合同的意思表示，比如张三发布广告，准备拍卖自己的大象，这时，张三发布的就是要约邀请。
所以，张三和李四签订合同出售大象，张三发布广告拍卖大象，一个属于要约，一个要约邀请，属于不同的法律关系。
回到本案，主办方通过比赛奖励的方式，吸引网友报名参加比赛，针对的是不特定的人，符合要约邀请的特征。
而网友参加比赛需要符合一定的条件，比如开通账户、注册账号，接受活动规则，授权主办方刊发优胜者交易记录等，所以主办方发布的活动规则属于要约邀请，不是要约。
老曹看到主办方的要约邀请，接受了要约邀请，并且报名参赛，主办方有确保比赛公平公正的义务，而老曹具有遵守比赛规则的义务。
对照老曹认为的悬赏广告，悬赏人只要发出要约，悬赏广告即成立，而相对人只要完成特定行为，就算是合同订立完成，而这次的炒股大赛显然不符合这个特征，老曹的认识是错误的。
因此，本案法院确认为合同纠纷，而不是悬赏广告合同关系纠纷。
法院指出，本次比赛中，老曹频繁操作单一股票以获取成绩，而该股票在实际交易中成交量很小，在实际操作中，曹先生不可以完成大量的买进、卖出，更不会达到比赛中的收益率。
法院认为，主办方把这种在实际现实中明显不可能存在的交易行为认定为违反交易规则，进而取消老曹的成绩，符合日常生活经验，具有合理性。
最终，法院驳回了老曹要求主办方支付他美元的诉讼请求。
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