『壹』 出售股票并发生交易费用的会计分录怎么做
出售股票的会计分录根据持股情况及持股目的不同具体分析如下：
1、如果持股目的是短期获利，持有股票记入交易性金融资产，出售股票时，根据获得的金额借记银行存款，根据股票的账面成本贷记交易性金融资产，根据二者差额借记或贷记投资收益，同时把该股票的公允价值变动损益转入投资收益；
2、如果持股目的不是短期获利，也没有明确的持股期限，并且对被投资企业不具控制和重大影响，持有股票记入可供出售金融资产，出售股票时，根据获得的金额借记银行存款，根据股票的账面成本转出可供出售金融资产及其他综合收益，根据二者差额借记或贷记投资收益；
3、如果股票对被投资企业具有重大影响或控制，持有股票记入长期股权投资，出售股票时，根据获得的金额借记银行存款，根据股票的账面成本贷记长期股权投资，根据二者差额借记或贷记投资收益。
『贰』 多少数据量才能产生并发
1，订票系统案例，某航班只有一张机票，假定有1w个人打开你的网站来订票，问你如何解决并发问题(可扩展到任何高并发网站要考虑的并发读写问题)
问题，1w个人来访问，票没出去前要保证大家都能看到有票，不可能一个人在看到票的时候别人就不能看了。到底谁能抢到，那得看这个人的“运气”（网络快慢等）
其次考虑的问题，并发，1w个人同时点击购买，到底谁能成交？总共只有一张票。
首先我们容易想到和并发相关的几个方案 ： 锁 同步
同步更多指的是应用程序的层面，多个线程进来，只能一个一个的访问，java中指的是syncrinized关键字。 锁也有2个层面，一个是java中谈到的对象锁，用于线程同步；另外一个层面是数据库的锁；如果是分布式的系统，显然只能利用数据库端的锁来实现。
假定我们采用了同步机制或者数据库物理锁机制，如何保证1w个人还能同时看到有票，显然会牺牲性能，在高并发网站中是不可取的。使用hibernate后我们提出了另外一个概念：乐观锁、悲观锁（即传统的物理锁）；采用乐观锁即可解决此问题。乐观锁意思是不锁定表的情况下，利用业务的控制来解决并发问题，这样即保证数据的并发可读性又保证保存数据的排他性，保证性能的同时解决了并发带来的脏数据问题。
hibernate中如何实现乐观锁：
前提：在现有表当中增加一个冗余字段，version版本号, long类型
原理：1）只有当前版本号》=数据库表版本号，才能提交
2）提交成功后，版本号version ++
实现很简单：在ormapping增加 一属性optimistic-lock="version"即可，以下是样例片段
<hibernate-mapping>
<class name="com.insigma.stock.ABC" optimistic-lock="version" table="T_Stock" schema="STOCK">
2，股票交易系统、银行系统，大数据量你是如何考虑的
首先，股票交易系统的行情表，每几秒钟就有一个行情记录产生，一天下来就有（假定行情3秒一个） 股票数量×20×60*6 条记录，一月下来这个表记录数量多大？ oracle中一张表的记录数超过100w后 查询性能就很差了，如何保证系统性能？
再比如，中国移动有上亿的用户量，表如何设计？ 把所有用于存在于一个表么？
所以，大数量的系统，必须考虑表拆分-（表名字不一样，但是结构完全一样），通用的几种方式：（视情况而定）
1）按业务分，比如 手机号的表，我们可以考虑 130开头的作为一个表，131开头的另外一张表 以此类推
2）利用oracle的表拆分机制做分表
3）如果是交易系统，我们可以考虑按时间轴拆分，当日数据一个表，历史数据弄到其它表。这里历史数据的报表和查询不会影响当日交易。
当然，表拆分后我们的应用得做相应的适配。单纯的or-mapping也许就得改动了。比如部分业务得通过存储过程等
3）此外，我们还得考虑缓存
这里的缓存，指的不仅仅是hibernate，hibernate本身提供了一级二级缓存。这里的缓存独立于应用，依然是内存的读取，假如我们能减少数据库频繁的访问，那对系统肯定大大有利的。比如一个电子商务系统的商品搜索，如果某个关键字的商品经常被搜，那就可以考虑这部分商品列表存放到缓存（内存中去），这样不用每次访问数据库，性能大大增加。
简单的缓存大家可以理解为自己做一个hashmap，把常访问的数据做一个key，value是第一次从数据库搜索出来的值，下次访问就可以从map里读取，而不读数据库；专业些的目前有独立的缓存框架 比如memcached 等，可独立部署成一个缓存服务器。
『叁』 股票交易异常波动，是如何计算的
股票出现以下情况之一时，证券交易所将根据市场情形，认定其是否属股票交易异常波动。
（一）某只股票连续三个交易日内日收盘价格涨跌幅偏离值 累计达到±20%的（2011年前特别处理的ST、*ST是±15%，现更正为12%[1] ）属于异常波动。
解释：
偏离值是指该股票与相关的基准指数所产生的的偏离值。上海证券交易所挂牌的股票所对应的基准指数为上证指数，深圳证券交易所挂牌的股票所对应的基准指数为深证成指。
偏离值的计算方法如下：
假设该股票(非ST或S类)今天跌了10%，而相关的基准指数上涨了1%，其当天的偏离值=-10%-1%=-11%，说明这股票的当天下跌偏离值为11%。
而某些股票(非ST或S类)很多时候会遇到出现连续三天的上涨或下跌的累计偏离值超过20%之类的，这个20%则是以该股票三天各自的偏离值相加起来计算的。
例如：
股票涨跌 基准指数涨跌 当天偏离值
第一天 8% -1% 9%
第二天 7% 2% 5%
第三天 10% 3% 7%
故此三天的累计偏离值为21%。
（二）某只股票连续五个交易日列入"股票、基金公开信息"；
（三）某只股票价格的振幅连续三个交易日达到15%；
（四）某只股票的日均成交金额连续五个交易日逐日增加50%；
（五）证券交易所或中国证监会认为属于异常波动的其他情况。
出现前款（一）至（四）项情形之一被认定为异常波动的股票，其异常波动的计算从公告之日起重新开始。上市公司因召开股东大会、公布定期报告等例行停牌时，其异常波动的计算从股票复牌之日起重新开始。
『肆』 股票交易系统到底有多强大，它能承受住这么大的并发量
应用场景与题主提到的股票实时交易...撮合的本质是一个单一线性过程,没有办法并发的。
『伍』 股票实时交易系统如何实现高并发撮合交易最好有java架构
你得补充买一价与卖一价才能回答你啊
连续竞价成交价格的确定
(1)成交价格的确定原则
①最高买人申报价格与最低卖出申报价格相同，以该价格为成交价格。
例如，某只股票的委托情况为：买-7.85元、买二7.68元；卖7.85元、卖二7。90元，那么7. 85元为成交价格。
②买入申报价格高于即时最低卖出申报价格的，以即时最低卖出申报价格为成交价格。
例如，某只股票的委托情况为：卖-7.85元、卖二7.90元，此时若有以7. 89元买入的委托，则以最低卖出价7.85元为成交价。
③卖出申报价格低于即时最高买人申报价格的，以即时最高买人申报价格为成交价格。
例如，某只股票的委托情况为：买一7. 85元、买二7.68元；若此时有以7. 69元卖出的委托，则以最高买入价7。85元成交。
『陆』 买同一只股票,在不同证券公司买可以吗
可以的
不过交易所还是把你所有持有的股票，归结在你的股东帐号下
如果资金比较少的话，是没有关系的
如果资金上亿，同时持有一只股票的占比达到公司股份的5% ，那麻烦就来了
5% 是举牌线，如果达到必须及时告知上市公司和交易所并发公告
否则会被判定违法行为
『柒』 什么叫：“股票交易异常波动”
股票出现以下情况之一时，证券交易所将根据市场情形，认定其是否属股票交易异常波动。（一）某只股票连续三个交易日内日收盘价格涨跌幅偏离值 累计达到±20%的（2011年前特别处理的ST、*ST是±15%，现更正为12%[1]）属于异常波动。解释：偏离值是指该股票与相关的基准指数所产生的的偏离值。上海证券交易所挂牌的股票所对应的基准指数为上证指数，深圳证券交易所挂牌的股票所对应的基准指数为深证成指。偏离值的计算方法如下：假设该股票(非ST或S类)今天跌了10%，而相关的基准指数上涨了1%，其当天的偏离值=-10%-1%=-11%，说明这股票的当天下跌偏离值为11%。而某些股票(非ST或S类)很多时候会遇到出现连续三天的上涨或下跌的累计偏离值超过20%之类的，这个20%则是以该股票三天各自的偏离值相加起来计算的。例如：股票涨跌 基准指数涨跌 当天偏离值第一天 8% -1% 9%第二天 7% 2% 5%第三天 10% 3% 7%故此三天的累计偏离值为21%。（二）某只股票连续五个交易日列入"股票、基金公开信息"；（三）某只股票价格的振幅连续三个交易日达到15%；（四）某只股票的日均成交金额连续五个交易日逐日增加50%；（五）证券交易所或中国证监会认为属于异常波动的其他情况。出现前款（一）至（四）项情形之一被认定为异常波动的股票，其异常波动的计算从公告之日起重新开始。上市公司因召开股东大会、公布定期报告等例行停牌时，其异常波动的计算从股票复牌之日起重新开始。
『捌』 如何在电脑股票页面截图并发到手机上
你在电脑上多个开网页微信，就能随便WIFI方式转发文件了，或者手机直接链接电脑，选择数据传输模式，就可以随便传文件的。