『壹』 求美国股票市场的市值的历史数据（total value of stock market\market capitalization)
下载一个能看美国股票指数的软件什么都有了，中信建投的博弈大师上就有。附了一张道琼斯月线图
『贰』 美国主要股票指数有哪些
股价指数编成方式有很多种。广基指数(broad-base index)代表整个股票市场的绩效，采用选样的方式反映投资人对经济现况的敏感度。最常被提及的广基指数多以包含一个国家最大的的证券交易所里最具规模的上市公司编制，例如美国道琼工业指数(Dow Jones Instrial Average)及标准普尔500指数(S&P 500 Index)，伦敦金融时报指数(或伦敦金融时报100种股价指数，伦敦金融时报100指数，the British FTSE 100)，法国证商公会指数(或法国证商公会40种股价指数，the French CAC 40)，德国法兰克福股价指数(the German DAX)及日经指数(或日经225指数，Nikkei 225)。
这样的概念延伸可涵盖多于一个交易所。道琼威尔夏5000指数(Dow Jones Wilshire 5000 Total Stock Market Index)如同它的名字一般，代表了几乎所有在美国公开交易的公司股票:包括纽约证券交易所所有的股票、大部份在那斯达克或美国证券交易所的股票。摩根史坦利欧澳远东指数(The Europe, Australia, and Far East Index ，简称EAFE)则是由摩根史坦利资本国际公司(Morgan Stanley Capital International，简称MSCI)涵盖东半球已开发经济个体的大公司编制。
『叁』 price return index 和total return index 区别
price return index 和total return index 区别有含义不同、内容不同、数值不同。
1、含义不同
price return index的意思是价格（回报）指数，而total return index的意思是全收益指数。
2、内容不同
price return index是在股票投资中，以某个时期为基期，以后各个时期股票平均价格同基期价格相比计算出的百分数。反映股票价格水平变化的指数。
total return index除了反映股价波动外，还假定所有股票的现金分红用于再投资产生收益，因此指数需在样本股除息日前按照除息参考价予以修正。
3、数值不同
price return index的数值一般与total return index，前者只是单纯反应各个时期股票平均价格同基期价格相比计算出的百分数，而后者会在前者的基础根据成分股分红派息的情况（主要是现金分红）对指数的价格进行修正。
(3)total股票价格扩展阅读：
price return index（价格指数）的分类：
价格指数按其所包括范围的不同分为：
1、个体指数，反映某一种商品价格水平掘戚销升降程度的指数。
2、类指数，即分类商品价格指数，反映判游某一类商品价格水平升降程度的指数。
3、总仔梁指数，反映全部商品价格总水平升降程度的指数。
『肆』 算法09-贪心算法
贪心算法与动态规划的不同在于它对每个子问题的解决方案都作出选择，不能回退。动态规划则会保存以前的运算结果，并根据以前的结果对当前进行选择，有回退功能。
很多情况下，可以在某一步用贪心算法，全局再加一个搜索或递归或动态规划之类
贪心法可以解决一些最优化问题，如:求图中的最小生成树、求哈夫曼编码等。然而对于工程和生活中的问题，贪心法一般不能得到我们纤氏所要求的答案。
一单一个问题可以通过贪心法来解决，那么贪心法一般是解决这个问题的最好办法。由于贪心法的高效性以及其所求得的答案比较接近最优结果，贪心法也可以用作辅助算法或者直接解决毁改散一些要求结果不特别精确的问题。
当硬币可选集合固定:Coins = [20,10,5,1],求最少几个硬币可以拼出总数。比如total=36。
36 - 20 = 16 20
16 - 10 = 6 20 10
6 - 5 = 1 20 10 5
1 - 1 = 0 20 10 5 1
前面这些硬币依次是后面硬币的整数倍，可以用贪心法，能得到最优解，
贪心法的反例
非整除关系的硬币，可选集合:Coins = [10,9,1],求拼出总数为18最少需要几个硬币？
最优化算法:9 + 9 = 18 两个9
贪心算法:18 - 10 = 8 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 - 1 = 0 八个1
简单地说，问题能够分解成子问题来解决，子问题的最优解能递推到最终问题的最优解。这种子问题最优解成为最优子结构。
贪心算法与动态规划的不同在于它对每个子问题的最终方案都作出选择，不能回退。
动态规划则会保存以前的运算结果，并根据以前的结果对当前进行选择，有回退功能。
假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。但是，每个孩子最多只能给一块饼干。
对每个孩子 i，都有一个胃口值 g[i]，这是能让孩子们满足胃口的饼干的最小尺寸；并且每块饼干 j，都有一个尺寸 s[j] 。如果 s[j] >= g[i]，我们可以将这个饼干 j 分配给孩子 i ，这个孩子会得到满足。你的目标是尽可能满足越多数量的孩子，并输出这个最大数值。
示例 1:
输入: g = [1,2,3], s = [1,1]
输出: 1
解释:
你有三个孩子和两块小饼干，3个孩子的胃口值分别是：1,2,3。
虽然你有两块小饼干，由于他们的尺寸都是1，你只能让胃口值是1的孩子满足。
所以你应该输出1。
示例 2:
输入: g = [1,2], s = [1,2,3]
输出: 2
解释:
你有两个孩子和三块小饼干，2个孩子的胃口值分别是1,2。
你拥有的饼干数量和尺寸都足以让所有孩子满足。
所以你应该输出2.
提示：
1 <= g.length <= 3 * 104
0 <= s.length <= 3 * 104
1 <= g[i], s[j] <= 231 - 1
给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。
注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
示例 1:
输入: [7,1,5,3,6,4]
输出: 7
解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所歼穗能获得利润 = 6-3 = 3 。
示例 2:
输入: [1,2,3,4,5]
输出: 4
解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天 （股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。
注意你不能在第 1 天和第 2 天接连购买股票，之后再将它们卖出。
因为这样属于同时参与了多笔交易，你必须在再次购买前出售掉之前的股票。
示例 3:
输入: [7,6,4,3,1]
输出: 0
解释: 在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
给定一个非负整数数组 nums ，你最初位于数组的 第一个下标 。
数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。
判断你是否能够到达最后一个下标。
示例 1：
输入：nums = [2,3,1,1,4]
输出：true
解释：可以先跳 1 步，从下标 0 到达下标 1, 然后再从下标 1 跳 3 步到达最后一个下标。
示例 2：
输入：nums = [3,2,1,0,4]
输出：false
解释：无论怎样，总会到达下标为 3 的位置。但该下标的最大跳跃长度是 0 ， 所以永远不可能到达最后一个下标。
给定一个非负整数数组，你最初位于数组的第一个位置。
数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。
你的目标是使用最少的跳跃次数到达数组的最后一个位置。
示例:
输入: [2,3,1,1,4]
输出: 2
解释: 跳到最后一个位置的最小跳跃数是 2。
从下标为 0 跳到下标为 1 的位置，跳 1 步，然后跳 3 步到达数组的最后一个位置。
说明:
假设你总是可以到达数组的最后一个位置。
移动下标只要遇到当前覆盖最远距离的下标，直接步数加一，不考虑是不是终点的情况。
想要达到这样的效果，只要让移动下标，最大只能移动到nums.size - 2的地方就可以了。
因为当移动下标指向nums.size - 2时：
如果移动下标等于当前覆盖最大距离下标， 需要再走一步（即ans++），因为最后一步一定是可以到的终点。（题目假设总是可以到达数组的最后一个位置），如图：
如果移动下标不等于当前覆盖最大距离下标，说明当前覆盖最远距离就可以直接达到终点了，不需要再走一步。如图：
机器人在一个无限大小的 XY 网格平面上行走，从点 (0, 0) 处开始出发，面向北方。该机器人可以接收以下三种类型的命令 commands ：
-2 ：向左转 90 度
-1 ：向右转 90 度
1 <= x <= 9 ：向前移动 x 个单位长度
在网格上有一些格子被视为障碍物 obstacles 。第 i 个障碍物位于网格点 obstacles[i] = (xi, yi) 。
机器人无法走到障碍物上，它将会停留在障碍物的前一个网格方块上，但仍然可以继续尝试进行该路线的其余部分。
返回从原点到机器人所有经过的路径点（坐标为整数）的最大欧式距离的平方。（即，如果距离为 5 ，则返回 25 ）
注意：
北表示 +Y 方向。
东表示 +X 方向。
南表示 -Y 方向。
西表示 -X 方向。
示例 1：
输入：commands = [4,-1,3], obstacles = []
输出：25
解释：
机器人开始位于 (0, 0)：
在柠檬水摊上，每一杯柠檬水的售价为 5 美元。
顾客排队购买你的产品，（按账单 bills 支付的顺序）一次购买一杯。
每位顾客只买一杯柠檬水，然后向你付 5 美元、10 美元或 20 美元。你必须给每个顾客正确找零，也就是说净交易是每位顾客向你支付 5 美元。
注意，一开始你手头没有任何零钱。
如果你能给每位顾客正确找零，返回 true ，否则返回 false 。
示例 1：
输入：[5,5,5,10,20]
输出：true
解释：
前 3 位顾客那里，我们按顺序收取 3 张 5 美元的钞票。
第 4 位顾客那里，我们收取一张 10 美元的钞票，并返还 5 美元。
第 5 位顾客那里，我们找还一张 10 美元的钞票和一张 5 美元的钞票。
由于所有客户都得到了正确的找零，所以我们输出 true。
示例 2：
输入：[5,5,10]
输出：true
示例 3：
输入：[10,10]
输出：false
示例 4：
输入：[5,5,10,10,20]
输出：false
解释：
前 2 位顾客那里，我们按顺序收取 2 张 5 美元的钞票。
对于接下来的 2 位顾客，我们收取一张 10 美元的钞票，然后返还 5 美元。
对于最后一位顾客，我们无法退回 15 美元，因为我们现在只有两张 10 美元的钞票。
由于不是每位顾客都得到了正确的找零，所以答案是 false。
给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1。
你可以认为每种硬币的数量是无限的。
示例 1：
输入：coins = [1, 2, 5], amount = 11
输出：3
解释：11 = 5 + 5 + 1
示例 2：
输入：coins = [2], amount = 3
输出：-1
示例 3：
输入：coins = [1], amount = 0
输出：0
示例 4：
输入：coins = [1], amount = 1
输出：1
示例 5：
输入：coins = [1], amount = 2
输出：2
『伍』 美国科技股股价
今年以来，能源价格上涨，能源股表现最佳。那么，能源公司变得太贵了吗？
与此同时，市场对科技股的热情有所消退。标准普尔应该如何？P 500板块投资未来？
任何公司本身的远期市盈率可能都没有太大意义。例如，亚马逊几十年来一直以高市盈率交易，但这并没有阻止该股的良好表现，因为其快速的收入增长仍在继续。
在FactSet调查的分析师中，亚马逊的交易价格是普遍预期的未来12个月每股收益的59.8倍，而标准普尔的加权预期市盈率为10倍。P 500指数是19.4倍。
以下是标准普尔各行业当前预期市盈率的比较。P 500指数。当前估值也与指数估值和他们自己的五年平均估值进行比较：
只有通信服务和材料行业的远期市盈率低于五年平均水平。值得注意的是，通信服务行业在2018年经历了重大变化，增加了几家大型科技公司，包括脸书(现为Meta)、网飞和谷歌。Meta的股价今年下跌了36%，而网飞下跌了45%。
尽管能源板块今年上涨了32%，但该板块的交易价格仅为标普500指数的60%。P 500指数估值。其交易价格高于标普500指数的五年平均估值。P 500指数的40%，但大多数时候，石油价格相对较低。
信息技神凯术板块今年下跌了10.9%，但相对于标准普尔指数，仍高于过去五年的平均水平。P 500指数。
与标准普尔目前的预期市盈率相比。P 500指数，材料板块是第三便宜的板块，其交易价格低于其相对于指数的五年平均估值。尽管供应短缺以及俄罗斯和乌克兰之间的冲突，该行业今年仍下降了5.4%。
期待2023年至2024年收入和收益的预期复合年增长率(CAGR)。回顾2021年，一些行业和部门仍然受到疫情的严重影响，这可能从2023年开始为长期投资者提供有用的指标。
首先，以下是2022-2024年各行业加权每股销售额预测，预计两年复合增长率：
包括亚马逊在内的非必需消费品行业，预计到2024年，每股销售额的复合年增长率最高。这也是相对于大盘指数估值最贵的行业。
预计2023年后的两年内，能源和材料行业的销售会略有下降。
每股收益估计和复合年增长率预测：
每股收益估算因素考虑了由于股份回购而导致的股份数量的预期减少。
服务、非必需消费品、金融和工业部门的预期年复运缺合增长率为两位数。其中，只有通信板块和金融板块的交易价格低于标普；P 500指数。
目前，金融板块的远期市盈率相对于整个指数为73%，该行业的远期市盈率高于其五年平均水平。
通信行业的交易价格低于其五年平均水平。
能源和材料行业的每股收益预期小幅下降与这些行业的销售预期下降一致。
寻找便宜货的投资者似乎仍然可以选择能源行业。美国石油和天然气生产商的低资本支出，加上不断上升的需求和全球供应中断，都预示着价格支持和现金流的良好前景。
投资大型能源生产商的一种方式是能源行业ETF，如SPDR能源指数ETF(XLE)，它持有标准普尔500指数的所有成份股。P 500指数能源行业。另一只是iShares安硕全球能源ETF(IXC)，它持有XLE的所有股份，但增加了美国以外的大型参与者，如道达尔(Total)和英国石油公司(BP)。
对于寻求长期增长的投资者来说，通信板块的折价和每股收益的预期年复合增长率可能具有吸引力，但你应游悄唤该仔细考虑不断发展的商业模式和长期前景。
在信息技术领域，一些技术公司，如Meta、网飞和Alphabet，实际上是在通信部门。科技行业本身仍然非常昂贵，其销售额和每股收益的两年估计复合年增长率在
非必需消费品行业的收入和每股收益的预期复合年增长率最高，这并不奇怪。投资者期望继续得到他们所支付的，但是价格很高。
阅读：六个家长中跌到没人后，新能源的泡沫被挤出来了吗？-长桥长桥
相关问答：
相关问答：股票一手是多少，一单是多少？
中国股市买卖股票以手为单位
一手=100股，所以买卖股票的数量是100股的倍数。
沪深两市有几千只股票，每只股票的价格便宜的一两块一股的，贵的像茅台两千多块一股的，那么最低买入一手股票需要的资金就从几百块到二十几万。看你买什么股票。
A股
根据上海、深圳证券交易所的规定，最低交易量为一百股A股，就是一手。
港股
港股的交易规则不同，所以港股交易的股数是不固定的(公司决定一手股数)，不同的股票有不同的规定，可以在股票明细页面看到。一手1000股，一手2000股，一手400股，一手4000股等等。
美股
在美股，股票交易的单位不是“手”。在美国，最小的交易单位是一股。美股票每笔交易的股份数量没有限制，只需购买一股即可操作，因此美股票的投资门槛相对较低。
同理买入一手股票，就是一单（只买入没卖出也算），交易一次就生成一单。
『陆』 tsr是什么意思
1、股东总回报：（Total Shareholder return，TSR）为一种股票对投资者的总回报，等于上市公司在一定时期内（通常为1年或更长）的资本收益加股息，在数值帆册上表现为一个或正或负的百分比。股东总回报计算方式：（期末股票价格－期初股票价格＋股息）／期初股票价格＝股东总回报（TSR）
『柒』 求：利用股票估价模型，计算A、B公司股票价值
股票估价与债券估价具有不同的特点。
债券有确定的未来收入现金流。这些现金流包括: 票
息收入和本金收入。无论票息收入还是本金都有确定发生
的时间和大小。因此债券的估价可以完全遵循折现现金流
法。
一般来讲, 股票收入也包括两部分: 股利收入和出售
时的售价。因此, 理论上股票估价也可以采用折现现金流
法, 即求一系列的股利和将来出售股票时售价的现值。
但是, 股利和将来出售股票时的售价都是不确定的,
也是很难估计的。因此, 股票估价很难用折现现金流法来
完成。事实上, 目前理论上还没有一个准确估计股票价值
的模型问世。
不过, 在对股利做出一些假设的前提下, 我们仍然可
以遵循折现现金流法的思想去尝试股票价值的估计。
本文在MATLAB 编程环境中建立了股票估价的两阶段和三阶段模型, 并用具体的实例验证了模型的正
确性和广泛适应性; 最后, 使用两阶段模型进行了股票价值对初始股利、所要求的最低回报率、高速增长期以及股利
增长率的敏感性分析, 得出了股票价值对最低回报率和股利增长率最为敏感的结论。这些分析对投资决策具有一定
的参考价值。
具体模型参考：www.xxpie.cn
『捌』 英语缩写 tsr 的全称是什么
temperature-sensitive resistor
热敏电阻器,感温电阻器
『玖』 股票中的某股票的总市值和流通市值英语怎么说
股票中的某股票纤冲租的总市值判姿和流通市值英语毁兆
总市值:total value
流通市值;circulation market value
Total value and circulation market value of xx stock.