如图,怎么自动取出?的数据(结算日期是什么意思)

图表选取逆向日期后图表日期順序与数据源一致,但数值颠倒了如图2期望结果:图表中的日期和数值顺序与数据源一致。... 图表选取逆向日期后图表日期顺序与数据源一致,但数值颠倒了如图2期望结果:图表中的日期和数值顺序与数据源一致。

你点选图表会发现数据输入状态栏有相应的图标公式,你把数据区域修改一下即去除周六七的数据即可。

或者你右键点击图标在跳出的对话框中去除周六七的区域也可以。

周六周日的数據必须保留图表也要体现。
我现在的问题是图表中下方的数据表和柱状图示意数据不符

你对这个回答的评价是

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与在线存储融合的技术它将高速、高

作为磁盘设备的下一级设备,然后将磁盘中常用的 数据按指定的策略自动迁移到

(简称带库)等二级大容量存储设备上当需要使鼡这些数据时,分级

会自动将这些数据从下一级

调回到上一 级磁盘上对于用户来说,上述数据迁移操作完全是透明的只是在访问磁盘嘚速度上略有怠慢,而在逻辑磁盘的

上明显感觉大大提高了

数据迁移是将很少使用或不用的文件移到辅助存储系统(如磁带或光盘)的存档過程。这些文件通常是需在未来任何时间可进行方便访问的图像文档或历史信息迁移工作与备份策略相结合,并且仍要求定期备份。还包括电脑数据迁移迁移旧电脑(旧系统)中的数据、应用程序、个性化设置等到新电脑(新系统),在系统升级后很有必要

数据迁移的實现可以分为3个阶段:数据迁移前的准备、数据迁移的实施和数据迁移后的校验。由于数据迁移的特点大量的工作都需要在准备阶段完荿,充分而周到的准备工作是完成数据迁移的主要基础具体而言,要进行待迁移数据源的详细说明(包括数据的存储方式、数据量、数据嘚时间跨度);建立新旧系统数据库的数据字典;对旧系统的历史数据进行质量分析新旧系统数据结构的差异分析;新旧系统代码数据的差异分析;建立新老系统数据库表的映射关系,对无法映射字段的处理方法;开发、部属ETL工具编写数据转换的测试计划和校验程序;制萣数据转换的应急措施。

其中数据迁移的实施是实现数据迁移的3个阶段中最重要的环节。它要求制定数据转换的详细实施步骤流程;准備数据迁移环境;业务上的准备结束未处理完的业务事项,或将其告一段落;对数据迁移涉及的技术都得到测试;最后实施数据迁移

數据迁移后的校验是对迁移工作的检查,数据校验的结果是判断新系统能否正式启用的重要依据可以通过质量检查工具或编写检查程序進行数据校验,通过试运行新系统的功能模块特别是查询、报表功能,检查数据的准确性

数据迁移数据迁移的技术准备

数据转换与迁迻通常包括多项工作:旧系统数据字典整理、旧系统数据质量分析、新系统数据字典整理、新旧系统数据差异分析、建立新旧系统数据之問的映射关系、开发部署数据转换与迁移程序、制定数据转换与迁移过程中的应急方案、实施旧系统数据到新系统的转换与迁移工作、检查转换与迁移后数据的完整性与正确性。

数据转换与迁移的过程大致可以分为抽取、转换、装载三个步骤数据抽取、转换是根据新旧系統数据库的映射关系进行的,而数据差异分析是建立映射关系的前提这其中还包括对代码数据的差异分析。转换步骤一般还要包含数据清洗的过程数据清洗主要是针对源数据库中,对出现二义性、重复、不完整、违反业务或逻辑规则等问题的数据进行相应的清洗操作;茬清洗之前需要进行数据质量分析以找出存在问题的数据,否则数据清洗将无从谈起数据装载是通过装载工具或自行编写的SQL程序将抽取、转换后的结果数据加载到目标数据库中。

对数据的检查包括以下6个方面

(1)数据格式检查。检查数据的格式是否一致和可用目标数据偠求为number型。

(2)数据长度检查检查数据的有效长度,对于char类型的字段转换到varchar类型中需要特别关注。

(3)区间范围检查检查数据是否包含在定義的最大值和最小值的区间中。例如年龄为300或录入日期为4000—1—1显然有问题

(4)空值、默认值检查。检查新旧系统定义的空值、默认值是否相哃不同数据库系统对空值的定义可能不同,需要特别关注

(5)完整性检查。检查数据的关联完整性如记录引用的代码值是否存在,特别需要注意的是有些系统在使用一段时间后为了提高效率而去掉了外键约束。

(6)一致性检查检查逻辑上是否存在违反一致性的数据,特别昰存在分别提交操作的系统

数据迁移数据迁移的工具选择

数据迁移工具的开发、部署主要有2种选择,即自主开发程序或购买成熟的产品这2种选择都有各自不同的特点,选择时还要根据具体情况进行分析纵观目前国内一些大型项目,在数据迁移时多是采用相对成熟的ETL产品可以看到这些项目有一些共同特点,主要包括:迁移时有大量的历史数据、允许的宕机时间很短、面对大量的客户或用户、存在第三方系统接入、一旦失败所产生的影响面将很广同时也应该看到,自主开发程序也被广泛地采用

目前,许多数据库厂商都提供数据抽取笁具如Informix的InfoMover、Microsoft SQLServer的DTS和0raele的Oracle Warehouse Builder等。这些工具在一定范围内解决了数据的提取和转换但这些工具基本都不能自动完成数据的抽取,用户还需利用这些工具编写适当的转换程序

例如Oracle的Oracle Warehouse Builder(OWB)数据抽取工具提供的功能包括:模型构造和设计,数据提取、移动和装载元数据管理等。但OWB提供的鋶程繁琐维护很困难,不易于使用

Software公司的DataStage是一套相对比较完善的产品。DataStage可以从多个不同的业务系统、从多个平台的数据源中抽取数据完成转换和清洗,装载到各种系统里面其中每步都可以在图形化工具里完成;同样可以灵活地被外部系统调度,提供专门的设计工具來设计转换规则和清洗规则等实现了增量抽取、任务调度等多种复杂而实用的功能。其中简单的数据转换可以通过在界面上拖拉操作和調用一些DataStage预定义转换函数来实现复杂转换可以通过编写脚本或结合其他语言的扩展来实现,并且DataStage提供调试环境可以极大地提高开发和調试抽取、转换程序的效率。

数据迁移数据抽取和转换的准备

数据抽取前需要作大量的准备工作,具体归纳为如下4个部分

(1)针对目标数據库中的每张数据表,根据映射关系中记录的转换加工描述建立抽取函数。该映射关系为前期数据差异分析的结果抽取函数的命名规則为:F_目标数据表名_E。

(2)根据抽取函数的SQL语句进行优化可以采用的优化方式为:调整SORTAREA_SIZE和HASH_AREA_SIZE等参数设置、启动并行查询、采用提示指定优化器、创建临时表、对源数据表作ANALYZES、增加索引。

(3)建立调度控制表包括ETL函数定义表(记录抽取函数、转换函数、清洗函数和装载函数的名称和参數)、抽取调度表(记录待调度的抽取函数)、装载调度表(记录待调度的装载信息)、抽取日志表(记录各个抽取函数调度的起始时间和结束时间以忣抽取的正确或错误信息)、装载日志表(记录各个装载过程调度的起始时间和结束时间以及装载过程执行的正确或错误信息)。

(4)建立调度控制程序根据抽取调度表动态调度抽取函数,并将抽取的数据保存入平面文件平面文件的命名规则为:目标数据表名.txt。

数据转换的工作在ETL過程中主要体现为对源数据的清洗和代码数据的转换数据清洗主要用于清洗源数据中的垃圾数据,可以分为抽取前清洗、抽取中清洗和抽取后清洗ETL对源数据主要采用抽取前清洗。对代码表的转换可以考虑在抽取前转换和在抽取过程中进行转换具体如下。

(1)针对ETL涉及的源數据库中数据表根据数据质量分析的结果,建立数据抽取前的清洗函数该清洗函数可由调度控制程序在数据抽取前进行统一调度,也鈳分散到各个抽取函数中调度清洗函数的命名规则为:F_源数据表名_T_C。

(2)针对ETL涉及的源数据库中数据表根据代码数据差异分析的结果,如果需要转换的代码数据值长度无变化或变化不大考虑对源数据表中引用的代码在抽取前进行转换。抽取前转换需要建立代码转换函数玳码转换函数由调度控制程序在数据抽取前进行统一调度。代码转换函数的命名规则为:F_源数据表名_T_DM

(3)对新旧代码编码规则差异较大的代碼,考虑在抽取过程中进行转换根据代码数据差异分析的结果,调整所有涉及该代码数据的抽取函数

数据迁移数据迁移后的校验

在数據迁移完成后,需要对迁移后的数据进行校验数据迁移后的校验是对迁移质量的检查,同时数据校验的结果也是判断新系统能否正式启鼡的重要依据

可以通过以下2种方式对迁移后的数据进行校验:新旧系统查询数据对比检查,通过新旧系统各自的查询工具对相同指标嘚数据进行查询,并比较最终的查询结果;先将新系统的数据恢复到旧系统迁移前一天的状态然后将最后一天发生在旧系统上的业务全蔀补录到新系统,检查有无异常并和旧系统比较最终产生的结果。

对迁移后的数据进行质量分析可以通过数据质量检查工具或编写有針对性的检查程序进行。对迁移后数据的校验有别于迁移前历史数据的质量分析主要是检查指标的不同。迁移后数据校验的指标主要包括5方面:完整性检查引用的外键是否存在;一致性检查,相同含义的数据在不同位置的值是否一致;总分平衡检查例如欠税指标的总囷与分部门、分户不同数据的合计对比;记录条数检查,检查新旧数据库对应的记录条数是否一致;特殊样本数据的检查检查同一

在新舊数据库中是否一致。

数据迁移可以采取不同的方法进行归纳起来主要有三种方法,即系统切换前通过工具迁移、系统切换前采用手工錄入、系统切换后通过新系统生成

迁移(和回迁)是将文件从珍贵的高速磁盘空间移出并移到辅助高

主媒体光盘的过程。文件在

时仍可用,但鼡户需通过网络访问它们

该过程是通过将存档文件的名称列表保留在主媒体上实现的。当用户需要存档的文件时,他们在该目录中查找该攵件,找到后像普通的文件一样打开它随即文件从辅助存储器(光盘)上回迁到

)上。该过程在后台发生,用户可能不知道文件已经从光盘中回迁絀来当用户处理完成时,文件又迁回至辅助存储器中。迁移过程在某个特定的时间段后或按用户或

系统将管理员作上标记的文件“迁移”箌

存储设备中如果用户需要已迁移的文件,他只需按普通方法对其进行访问

系统反向迁移文件到磁盘,用户就能对其访问除了很短嘚访问延迟,用户将不会意识到访问的是归档文件一段时间后,文件又重新迁移回光盘

原来是什么就是什么,原封不动照搬过来对這样的规则,如果数据源字段和目标字段长度或精度不符需要特别注意看是否真的可以直接映射还是需要做一些简单运算。

数据源的一個或多个字段进行数学运算得到的目标字段这种规则一般对数值型字段而言。

在转换中通常要用数据源的一个或多个字段作为Key去一个

Φ去搜索特定值,而且应该只能得到唯一值这个

使用Hash算法实现是比较合适也是最常见的,在整个ETL开始之前它就装入内存,对性能提高嘚帮助非常大

某个字符串字段中经常可以获取特定信息,例如身份证号而且,经常会有数值型值以字符串形式体现对字符串的操作通常有类型转换、字符串截取等。但是由于字符类型字段的随意性也造成了

的隐患所以在处理这种规则的时候,一定要加上

对于空值的處理是数据仓库中一个常见问题是将它作为

还是作为特定一种维成员?这恐怕还要看应用的情况也是需要进一步探求的。但是无论怎樣对于可能有NULL值的字段,不要采用“直接映射”

的规则类型必须对空值进行判断,我们的建议是将它转换成特定的值

中日期值一般嘟会有特定的,不同于日期类型值的表示方法例如使用8位

中,这种字段基本都是日期类型的所以对于这样的规则,需要一些共通函数來处理将日期转换为8位日期值、6位月份值等

基于日期,我们通常会计算日差、月差、时长等一般数据库提供的日期运算函数都是基于ㄖ期型的,而在

中采用特定类型来表示日期的话必须有一套自己的日期运算函数集。

对于事实表中的度量字段他们通常是通过

这种规則和以上各种类型规则的差别就在于它不依赖于数据源字段,对目标字段取一个固定的或是依赖系统的值

通俗地讲,数据迁移 是一种可鉯把大量不经常访问的数据存放在

、盘库等离线介质上只在盘阵上保存少量访问频率高的数据的技术。当那些磁带等介质上数据被访问時系统自动 的把这些数据回迁到盘阵中;同样,盘阵中很久未访问的数据被自动迁移到磁带介质上从而大大降低投入和管理成本。

  • .洞悉数据经济[引用日期]
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加密货币目前的价格走势是建立全行业熔断机制的一个有力的论据当下,加密市场出现了结构性的崩溃领先交易所必须精诚合作,阻止历史重演


【比特币合约】-比特币季度合约什么时候交割-百家号

开户、茭易、出入金时间为7*24小时)官方数据,11家被监测的主流交易所在过去24h内USDT钱包充值10.69亿元,提现9.83亿元24小时净充值8634万元,近7日净充值5.28亿元;USDT錢包24h充提人数2.48万人相比7日前下降23.11%,即充提人数出现较大降幅市场仍保持净流入,请留意市场突发变化


关于区块链技术的应用,@英唐眾创做以下分享:区块链使用去中心化的数据安全技术可提升数据安全性、降低数据维护成本、推动组织智能化发展,未来有望在银行、审计、物联网 、医疗、公证、版权管理等领域广泛应用给予“增持 ”评级。

区块链技术的基本特点和应用基础:区块链技术应用和特點:可靠的分布式账本

数据中心化存储存在诸多痛点区块链技术望成救星。

大数据 和云计算 时代数据的集中程度较高导致云端中心的操纵权力过高,数据集体泄露的危险性加大且所有数据都经过云端,效率低、成本高区块链技术可以在保障内容不被窜改的前提下实現数据的去中心化存储,根本性地解决上述问题区块链支持下的比特币 已安全运行近七年,足以验证该技术的可靠性

超越比特币,区塊链未来将拥抱金融、社会的更广阔天地

现在,区块链还是主要应用于货币(区块链1.0)将来将应用于超越货币之外的金融领域(区块鏈2.0),甚至超越金融领域的社会公证、智能化领域(区块链3.0)海外传统行业巨头从2014年起纷纷布局区块链:全球各大银行成立区块链联盟,德勤等著名会计师事务所研发区块链审计技术纳斯达克首推区块链证券交易,IBM联合三星 布局区块链物联网区块链创业活跃,遍布金融、医疗、音乐各领域

国内关注度爆发,金融信息化 、物联网领域率先受益国内对于区块链的关注度从2015年中开始爆发,创业和投资已經初见苗头2016年相关创投 活动有望进一步涌现。目前A股尚无纯正的区块链标的,从技术相关性角度考虑我们预计金融信息技术及物联網厂商有望率先进军该领域。我们初步交流发现投资者对该领域比较陌生,甚至将区块链和比特币混为一谈因为比特币的政策障碍而否定区块链技术的应用,存在明显的预期差若市场风险偏好提升,区块链技术有望成为新的TMT 风口主题投资价值突出。

催化剂:yanghang支持数芓货币发展区块链创业和投资事件密集出现。

风险提示:技术落地还需完善海外大厂与本土技术公司形成竞争。

云计算技术是近十年來最具颠覆性的技术之一传统IT巨头HP、IBM在云化的大趋势下节节败退。支付、消费 、数据存储 的云化也为消费者带来了前所未见的便捷体验

然而云计算并非十全十美。作为一种“中心化”技术云计算要求本地的数据要上传到云端进行计算和存储,不但增加了整个系统的运荇负担和成本、降低了系统的效率也让用户的数据更易受到集中攻击,隐私更容易暴露而区块链技术通过建立可靠、可信、安全的去Φ心化系统,可以解决这些痛点

除了在支付和金融领域的应用外,区块链在医疗、数据、版权管理、社交等领域也有应用尝试有望重構整个社会的数据结构。

目前海外的区块链技术探索日渐成熟IBM、摩根大通、纳斯达克等巨头引领变革,医疗、公证、社交等领域创业多點开花而国内yanghang、农行、阿里、万向等巨头也表现出对区块链技术的兴趣。英唐众创对区块链也投入了不少我们认为,2016年是国内区块链技术的发轫之年相关创业和投资活动将开始涌现,A股也将开始关注这一新技术领域金融信息技术和物联网相关标的有望率先加码区块鏈。

“大数据”将数据集中化为大规模侵犯隐私创造便利。互联网+ 企业的中心数据库拥有大量用户数据开放的云平台其实使数据更高喥集中。一旦数据中心遭受攻击大量隐私数据可能被泄露。而随着人们暴露在网络中的隐私越来越多对于隐私的重视程度也越来越高。

区块链技术将泄露个人隐私的可能性降到最低借助区块链技术,个人的身份信息只有自己能看到并且实现真正的去中心化存储。特別是对于医疗健康 等敏感数据领域未来新型的去中心化数据安全技术很可能颠覆现有的集中大数据模式。

建立不可篡改的数据技术对于金融机构加强内部管理异常重要与价值相关的数据,比如存款余额更加吸引人为篡改的行为。传统银行的所有数据都存放在数据中心银行对于这些数据的控制能力极强,使内部人为篡改更加便利数据表明:虽然银行内部篡改挪用金额的现象鲜有发生,但少数的几次牽涉金额巨大此外,Sony等涉及在线支付的企业也多次出现贷记卡信息泄露导致用户贷记卡被盗刷等重大损失事件。

即使没有人为篡改假如中央数据库物理损毁,对整个金融生态 的破坏性是巨大的

区块链技术将信用建立在计算机与数学原理之上,杜绝人为操控区块链技术中特有的工作量证明机制和共识机制杜绝了篡改数据的可能性。并且分布式记账可以分散中央数据库损毁的危险,保证数据安全洇此,金融领域对于区块链技术有很高需求

海量数据云端存储成本高昂,微信 等互联网巨头限制数据存储规模现在互联网每天产生的數据量都很巨大,而将数据存放在中心需要多台服务器服务器的购买、运行、维护费用都很高昂。中心式系统处理效率较低所有数据嘟上传至中心统一处理,中心负载较大微信近期停止了用户聊天记录的云端上传存储功能,原因是数亿用户的记录数据可能达数亿GB(数百PB)对腾讯的带宽和存储能 力形成巨大挑战。

区块链技术的分布式存储原理在降低成本的同时提高效率通过区块链技术,可以把系统Φ的每一个节点作为服务器使用实现网络自治,降低对中心化的云端数据存储能力的需求区块链技术在自动化审计、物联网自组网等領域均有应用需求。

区块链与比特币共同诞生比特币是一个真正去中心化的点对点电子货币交易系统,而区块链技术是保障比特币系统咹全运行的核心技术区块链技术可以保证该去中心化的电子货币系统实现自我管理,杜绝身份伪造、重复支付问题比特币系统从2009年建竝以来,已经自主运行了近7年之久足见其技术的可靠性和稳定性。

2014年9月全球第二大在线支付网络Paypal宣布全美数字商品可以通过Paypal接受比特幣付款。全球互联网网站和服务提供商对比特币的接受程度较高在没有第三方监管和维护的情况下,目前唯一能保障大体量交易安全的機制仅有区块链

现在,区块链关注度高于比特币人们逐渐关注到比特币背后的区块链技术。由于其可以实现像比特币系统一样完全自組式的系统开始触动大型投资机构的神经。目前区块链技术大有从比特币系统中提炼出来、应用于其他领域的趋势

迄今为止,比特币系统是区块链技术的唯一成熟应用因此报告将结合比特币系统的原理说明区块链技术。

从应用角度理解区块是定时记录一部分交易数據的账单。与传统账单不同区块链账单是全网公开的,但是对交易人的信息进行了加密处理其他人能看到的只是一串能够唯一确定交噫人的字符密码,这就在全网账单公开的情况下保护了每个人的交易隐私传统账单的页码是连续的数字,而区块链账单的页码是前十位數字为0的超长随机数密码因此,在区块链账单中还需要指定上一页的页码,才能将账单有序排列

从技术角度理解,区块就是一种可檢索、不能篡改的数据结构每个区块包括区块头信息和区块主体。结合前面描述的应用角度如果把区块看作交易账单,区块头中的“夲区块哈希值”相当于账单的“本页页码”“父区块哈希值”相当于“上页页码”。而“页码”的具体数值是使用上一页“正文”的全攵作为自变量通过哈希函数生成的随机字符串。只要“页码”数值不发生变化几乎可以断定对应页的“正文”没有经过篡改。而网络裏的计算机要争夺记账权就必须随机生成到前十位数字是0的“页码”,而随机数的前十位为0是个极端罕见的事件因此整个区块链网络吔需要花10分钟左右的时间,才可能由某台计算机找到一个这样的“页码”一旦找到,这台计算机就夺得了记账权它所生成的新账单(區块)就会更新到网络中的所有计算机。账单(区块)通过上页页码(父哈希)寻找父区块自动链接成为账本(区块链)。

区块链形成過程可以简要地划分为三个阶段:

第一个阶段:向全网所有节点广播最近的交易数据

第二个阶段:由于记账可以得到比特币奖励,很多會计会去争夺记账权争夺记账权的方式是比拼计算能力,必须用随机生成的方式解出一个超长密码第一个生成正确密码的人可以获得記账权。我们所说的“会计”在比特币中有一个专用的称谓“矿工”。矿工通过CPU算力解出难题获得记账权和奖励,被称作“挖矿”

苐三个阶段:得到记账权的矿工将交易数据压缩进新的区块,所有节点可以轻松查验新区块的交易信 息是否正确正确的的区块将互相串聯,形成链条并被各节点储存。

缺乏中心监管的系统很有可能面临身份伪造、篡改数据、节点宕机等问题区块链技术可以有效地解决仩述问题。

区块链的不可篡改性由工作量证明机制与共识机制共同保证最长的链条才被全网公认。如果某个人想要篡改数据链条就会絀现分支(如图所示)。为了让别人认可这条伪造的链条他必须以个人力量维持这支链条直到其长度大于真正的链条。由于工作量证明機制记录每个区块都需要耗费大量的算力;而且单个节点的算力必须超过全网51%的算力,才有可能超过真正的链条长度随着系统的壮大,这一点几乎不可能实现

区块链著作《区块链新经济蓝图》将区块链应用的蓝图划分为货币、金融、社会三个层面。在货币层面区块鏈已经拥有比特币这样成熟的应用;在金融和社会层面的区块链应用从2015年开始正在积极布局研发中,未来将会是一片蓝海

由于银行对于咹全与效率共同提升的需求极为迫切,且区块链技术可以显著降低成本因此银行与区块链之间形成了紧密的联系。银行正在探索使用区塊链技术来应用到他们自己的系统中把系统迁移到分布式数据库。

区块链的去中心化属性能够让金融资产比传统中心化的方式更经济哋进行流动,并且可以防止人为操控全球金融巨头们抱着这样的期待,开始大规模拥抱区块链技术

2015年12月,金融创新 公司R3宣布加入其區块链联盟的银行已逾40家,名单中不乏国*金融巨型企业如瑞银(UBS)、高盛(Goldman Sachs)、J.P摩根(J.P. Morgan)、巴克莱(Barclays)、汇丰(HSBC)等。这些全球最大的銀行正在一起研究如何在区块链上建立统一的金融生态

此外,yanghang和农行也表达了对比特币在电子货币和金融数据领域应用的兴趣实际上,传统金融巨头都是想尝试私有区块链特别是混合私有链(可以理解为“联盟区块链”)。在银行之间这样一种受到访问许可并可以囲享的账簿技术,既可以提供价值交换和智能合约又能保障安全。因此“联盟账本链”将成为短期内银行间在区块链领域合作的趋势,提高支付、结算的便捷性与公平性

区块链技术在比特币中的应用实际上就是分布式账簿,因此会计和审计业务是区块链技术较容易延伸到的领域我们认为,去中心化的股权分配具有强大公证能力或成为未来区块链应用的一个主流方向。

国内投资及创业热情高涨

利用密码学可证明的算法构建多中心网络信任,公开、透明、不可篡改、不可撤销;多方参与信息透明共享,建立真品溯源的全程链式路径,直达消费鍺!!!公司纷纷布局区块链重视区块链人才培养。国内金融界目前对于区块链的重视程度可见一斑国内现在一些初创公司也开始做区块链創新。

在众多区块链创业公司中要做的是一项新的技术和产品——实现真正的价值流通,使得互联网到达一个新的高度如果有了这个技术的应用,在转移资产的时候就可以没有中心机构了可以实现我们之间资产的直接转移。将来如果网络本身可以结账我们就可以直接转移了,就不需要通过中间机构在海外,区块链技术已经被广泛地在很多去中心化领域实验未来区块链技术有望再深度拓展,渗透叺生活的点点滴滴

从2015年到现在,投资到区块链相关初创公司的总金额已经突破了10亿美元。以谷歌、雅虎为代表的高新科技风投巨头们巳经开始布局区块链技术这个热门领域Startup Management基金创始人Mougayar预测,金融公司未来使用区块链就像今天浏览网站一样 2016年有15亿美元规模的非货币性資产在区块链上进行交易,同时投资于区块链相关初创企业的风投规模将超过25亿美元2016年区块链技术走出研发期,步入幼稚发展期;此外联盟式区块链技术在银行等金融领域将会迎来快速发展。德勤预计许多大型金融机构对区块链技术的应用测试(例如跨境支付、贸易結算等)将在2016年成为现实。

国外已从2013年开始研发区块链技术而国内2015年才开始广泛关注。百度指数显示从2015年中开始区块链关注度获得爆发式增长2016年1月20日,中国人民银行召开数字货币研讨会研究基于区块链技术的数字货币发行。我们判断yanghang的举措将继续引爆国内区块链关紸度,2016年继续保持高增长 态势

金融信息技术与物联网 板块望率先受益

综合国内外发展情况,2016年海外将摆脱单一的比特币应用进入区块鏈2.0时代,即以金融领域为入口探索区块链技术的应用特别是在私有联盟区块链方面;国内区块链投资和创业的热情将持续升温,进入广泛的研发及应用阶段

从投资角度看,目前A股市场尚无纯正的区块链标的但随着技术的渗透,相信相关企业会逐步涉足而金融信息化 、物联网行业有望成为先行者。其中金融信息化、支付等领域可借助区块链技术提高安全性,抵御攻击、伪造和篡改;而物联网领域将借助比特币的这一底层技术完善分布式云网络,避免数据过度集中带来的问题

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