300302同有科技股票,电子板块的股票有哪些

2024-08-08 23:06:21 99阅读

1、300302同有科技股票，电子板块的股票有哪些？

中电广通（600764）

启明星辰（002439）

厦门信达（000701）

网宿科技（300017）

福日电子（600203）

紫光股份（000938）

浪潮信息（000977）

同有科技（300302）

广联达（002410）

启明信息（002232）

华胜天成（600410）

思创医惠（300078）

鹏博士（600804）

旋极信息（300324）

恒宝股份（002104）

奥维通信（002231）

深科技（000021）

赛为智能（300044）

三维通信（002115）

国脉科技（002093）

太极股份（002368）

大华股份（002236）

华星创业（300025）

三五互联（300051）

星网锐捷（002396）

同洲电子（002052）

浙大网新（600797）

软控股份（002073）

久其软件（002279）

天华超净（300390）

南天信息（000948）

宝信软件（600845）

顺网科技（300113）

金安国纪（002636）

华东电脑（600850）

烽火电子（000561）

数源科技（000909）

二六三（002467）

华映科技（000536）

机器人（300024）

大唐电信（600198）

日海通讯（002313）

联络互动（002280）

飞利信（300287）

航天科技（000901）

超图软件（300036）

ST三泰（002312）

亿阳信通（600289）

高鸿股份（000851）

北纬通信（002148）

新亚制程（002388）

新国都（300130）

远光软件（002063）

键桥通讯（002316）

新北洋（002376）

金智科技（002090）

汉王科技（002362）

神州泰岳（300002）

拓尔思（300229）

宏图高科（600122）

ST沪科（600608）

南京熊猫（600775）

积成电子（002339）

皖通科技（002331）

捷成股份（300182）

御银股份（002177）

华天科技（002185）

湘邮科技（600476）

恒生电子（600570）

佳都科技（600728）

二三四五（002195）

拓维信息（002261）

科

2、如何轻松选取优质龙头股？

如何选股是每个股民必须面对的问题。大多数人都存在侥幸心理，跟着机构私募去买股票，结果是被牢牢地套住。选股的方式有多种形式多样，很多学生股民都在进行不断的去尝试着通过各类的选股方法。

建立并相信自己的投资理论

投资理论，是每个操盘手都离不开的主要工具，尤其是以技巧标榜的技术型操盘手。成功的操盘手，对自己的交易系统都是非常看重的，这种交易系统可能是结合自己的经验自创的，也可能是从他人处学来的。但成功的操盘手所选择的交易系统一定是适合自己的。

对于操盘手使用的交易系统，这个系统可能很简单，也可能很复杂。但对于操盘手个人而言，这个系统一定是适用的。

为什么要找出一个行业龙头股

说到底，行业龙头股就是一个板块公司里面涨的最好的个股，如果没有他们自己都不能够赚钱，那么你就更不可能在学习其他企业个股赚钱了，所以，从理性分析来看，应该把筹码压在哪里呢？

我们很多人认为之所以不敢买龙头股，就是企业因为恐高，但要知道，高有高背后的原因。另外，正因为我们大部分人恐高，所以企业还有需要大量的观望者不敢进场，这些问题都是公司股价上涨可以推动的潜在发展资金，相反大家都进去，怎么接力，这时反而是到顶了。

那么如何用最简单的方法可以找出一些龙头股呢？

我们找行业龙头股一样可以从这两种角度出发。

技术面

龙头股一定是先于大盘和板块的异动的个股走势有千变万化，行业不同，主力操盘手法不同，导致走势也会不同，但不变的还是有的，那就是龙头股一定是领先大盘和板块。

不要觉得没什么特别的，因为大部分股票都是跟着市场和板块走的，很少能走出超级强或者超级弱。

不信，你可以看看每天大涨的个股基本都只占市场5％左右，而最差的股也基本占5％，剩下的90％就是平均表现的个股，所以，首先你可以从技术面进行一个基本的筛选。但是能有超大盘、板块表现的股票，肯定是主力参与股票，因此也是值得我们关注的。

基本面

基本面如何选龙头呢，一般来说最简单的方式就是看净利润！

之所以选择这一指标，是因为它至少是可以量化的，而且是企业价值最终得到反映的地方。另一方面，如果你是龙头企业，但你赚不到钱，其他企业就更难赚钱了。所以，要想找到一个长期的行业龙头，看净利润是一个不错的方向。

第一看净利润。当然你也可以改用其他指标，比如净资产收益率，关键是从收益的角度来寻找龙头股。

净利润是否能继续增长，或者与同行相比如何，是要考虑的方向。

时间周期方面，不是一年两年，最好是3年以上，甚至5年以上，这样才有稳定性。

第二步就是我们不仅要看个股背后高利润的原因。

第三步是看看原因是否可持续。

按照上述程序下来，如果是令人满意的，那么可以肯定，这可能是行业的领导者！

当然，能不能买还得看很多方面，比如估值是否合理，时机等。

牛市与熊市选股技巧

股市行情随时在变动，投资者应学会在发展不同的时期进行购买公司股票的技巧，利用各时期的特点，综合能力分析、实践活动操作。

1.在牛市中选股

“股市就是这样，牛市之后是熊市，熊市之后是牛市，是不断循环的。现在是熊市，说明牛市也不远了。这段来自杨百万的文字非常简单地概括了牛市和熊市持续周期的特征。那么，如何选股成了重要的问题。

在理性投资者的哲学中，“不是谁在今天的股市中赚得更多，而是谁在股市中生存了很长一段时间”。股市跌宕起伏，几年前还是阿里·本·阿比·塔利卜的人早就消失了，直到牛市开始。谁生存的时间长，则意味着所获得中国市场可以赐予的机会就越多。

2.在熊市中选股

熊市中选股的难度要远远大于牛市及盘整市道时，因为大盘是在不断下跌，大部分个股的走势也是逐级向下，只有极少数个股逆势上扬。虽然在熊市中选股难度具有很大，但也有一定的方法无法可循，具体分析如下。

（1）选择基本面情况发生重大变化、业绩有望突升的个股。这类股票在牛市和熊市都很抢手。由于基本面发生了重大好转，必然或早或晚反映到股市上。当然，在选择时需要我们注意发展时机，不要等到企业股价影响已经上涨到高点时再买进。

（2）选择具有长期良好发展前景的个股。具有一个良好社会发展经济前景的公司，是大多数人选股时追求的目标，这类企业公司进行发展研究前景十分光明、经营稳健，被许多人看好，在牛市中股价信息可能高高在上，业绩被提前预支。但是，在熊市中，它可能会随着大盘大幅下跌甚至暴跌，这给投资者提供了一个很好的买入机会，他们可以以很低的价格获得一只优质的股票。当然，选择这类个股应立足于中长线，不能指望短期内即获高额利润。

（3）选择主力机构介入的个股。股市中的主力机构实力强大，非一般中小投资者可比，但是它们也有进出不灵活的弱点，一旦介入一只个股，就要持有较长时间，尤其在熊市中，除非认输割肉出局，否则就要利用每次反弹机会，伺机拉升个股。中小散户只要介入时机合适，成本价在庄家之下或持平，并且不要贪恋过高的利润，则获利的概率还是很大的。

（4）选择在熊市后期超跌的个股。在熊市结束或熊市已经持续了很长一段时间，一些股票整体下跌已经很深，综合基础分析和技术分析，下跌空间已经有限，已经无法回落。即使大盘继续下跌，这批个股也会提前止跌，率先反弹。

找到一个适合你的商业模式：

投资股市是一个长期的职业生涯，在这种恶劣的市场环境下，形成自己稳定的盈利模式是决定我们能否在这个市场上取得成功的保证。

股市的盈利有两种：一是靠股票分红，这种方式在中国股市目前不太可能实现，大多数公司分红不如存银行，包括万科这种公司的分红都不会超过银行。

实现这种行为的方式有许多种，选择那一种方式，应该根据自己的情况确定，一般有以下几种：(一)：

一般有以下几种：一：做短线最常见的就是短平快的低买高卖，赚取差价，这个叫做短线。这又分两种：

1：在相对低位买入，在相对高位卖出，这个是大多数人乐意接受的，也是比较安全的方式。这种教学方式更注重企业公司基本面分析研究，发现对于那些低估的低位买入，高位抛出。需要的是眼光和耐心。

2：买在高位卖在高位，如交易板做法，厦门酒吧很多朋友都采取这种方式。这个方法需要的是技术，必须短线技术很好，成功率才高。

（二）：中长线投资

股票市场的功能应该是筹集资金，用到有良好前景的企业，去发展生产，推动经济的发展，和社会的进步。从这个意义上看，最佳的投资赚钱模式应该是：选择行业好，成长性良好的公司，长期持有，随着时间推移，伴随公司不断成长壮大，在公司从小公司变为大公司，从国内公司，变为世界级公司的过程中，市值的增长，实现财富的增长。万科，茅台，发展，三一重工，苏宁电器的成长经历，无不透视出这种现象如果你有幸慧眼识得这种公司，并持之以恒，长期持有以上公司，远远比天天追涨杀跌，天天试图抓涨停板，赚钱来的更轻松，来的共容易，来的更快。如果长期持有这些公司，你可以高价卖出，低价吸入，然后你会发现财富的过度增长。

赚钱的最好办法应该是: 选择行业好、成长明确、位于蓝海区的中小企业，长期持有，抓紧时间高低吸卖。那么实现三年十倍，二十倍的财富增长都是很可能的。但是这样的公司很难找到，尤其是在目前的背景下，很难找到，也很难坚持。大家根据自己的情况，分阶段选择适合自己的盈利模式。

3、大数据未来的前景怎么样？

行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等

本文核心数据：大数据产业链、产业规模、应用市场结构、竞争格局、发展前景预测等

产业概况

1、定义：大数据产业覆盖范围广

根据中国信通院发布的《大数据白皮书(2020年)》，大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心生产要素，通过数据技术、数据产品、数据服务等形式，使数据与信息价值在各行业经济活动中得到充分释放的赋能型产业。不同机构对大数据的定义也有所不同，具体如下：

2、产业链剖析：大数据产业链庞大

大数据产业链覆盖范围广，上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;

大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。

中游大数据服务领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。

在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。

产业发展历程

——十年来大数据产业高速增长，我国信息智能化程度得到显著提升

我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。

产业发展现状

1、行业整体情况：大数据产业规模维持高速增长主要应用于互联网与政务领域

——大数据产业规模：2020年超过6000亿元，未来将保持高速增长

中国大数据产业联盟发布的《2021中国大数据产业发展地图暨中国大数据产业发展白皮书》指出，2018年以来，大数据技术的快速发展，以及大数据与人工智能、VR、5G、区块链、边缘智能等新技术的交汇融合，持续加速技术创新。与此同时，伴随新型智慧城市和数字城市建设热潮，各地与大数据相关的园区加速落地，大数据产业持续增长。

白皮书中赛迪顾问的数据显示，2020年中国大数据产业规模达6388亿元，同比增长18.6%，预计未来三年保持15%以上的年均增速，到2023年产业规模超过10000亿元。

注：赛迪统计的中国大数据市场规模包含基础设施、数据服务及融合应用市场。

——大数据应用市场结构：互联网和政府大数据占比超一半

从具体行业应用来看，互联网、政府、金融和电信引领大数据融合产业发展，合计规模占比为77.6%。互联网、金融和电信三个行业由于信息化水平高，研发力量雄厚，在业务数字化转型方面处于领先地位;政府大数据成为近年来政府信息化建设的关键环节，与政府数据整合与开放共享、民生服务、社会治理、市场监管相关的应用需求持续火热。此外，工业大数据和健康医疗大数据作为新兴领域，数据量大、产业链延展性高，未来市场增长潜力大。

2、细分市场一：政府大数据

——2020年政府大数据市场规模超900亿元

根据赛迪数据，我国大数据产业在政府领域的应用占比约为14.5%。据此测算，2017年以来，我国政府大数据规模逐年增加。2017年，中国政府大数据产业规模达514.8亿元，2020年约为926亿元左右。

注：政府大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与政府大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。

——政府大数据应用场景

中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设，管理好政府的数据资产，完善政府决策流程，将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用，从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。

3、细分市场二：互联网大数据

——大数据在互联网领域的应用占比过半，2021年市场规模有望突破3000亿

面对当今快速增长的海量互联网数据和复杂的网络社群关系，如何从中提取有价值信息，建立用户模型，针对不同用户提供针对性产品，以此来提高用户体验，增加用户粘性，是当前互联网行业面对的主要挑战之一。社交网站、电商网站将是最需要大数据技术的两类网站，用户间关联性和消费行为是其关注的主要方面。

根据赛迪数据，我国大数据产业在互联网领域的应用占比约为45.2%。据测算，2017年，中国互联网大数据产业规模达1604.7亿元，2020年约为2887.4亿元。

注：上述互联网大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与互联网大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。

——互联网大数据应用场景

在互联网行业，除了社交、B2C业务之外，像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等，也是未来潜在应用场景。

4、细分市场三：金融大数据

——大数据在金融领域的应用空间巨大，2020年市场规模已超600亿

金融数据是大数据商业应用最早的数据源，早在1996年摩根大通银行就聘请数学家丹尼尔利用递归决策树统计方法，对抵押贷款用户进行统计分析，帮助银行找到可能提前还款或者未来不会还款的客户。经过一年的运行，基于递归决策树的抵押贷款管理为摩根大通银行创造了近6亿美元利润。

根据赛迪数据，我国大数据产业在金融领域的应用占比约为9.4%。据测算，2017年，中国金融大数据产业规模达333.7亿元，2020年约为600亿元。

注：金融大数据市场规模为前瞻根据中国大数据市场规模与金融大数据所占市场份额数据测算所得，仅供参考。