大单分析是一种交易技术，它通过分析大额订单来识别市场趋势。重要的是要认识到大单分析有其局限性，交易者在做出交易决策时，还应考虑其他技术指标和基本面因素。
1. 大单仅提供部分信息
大单分析只能提供市场信息的片段。它无法显示订单背后的动机，也无法预测订单是否会立即执行或被取消。这可能会导致交易者错误解读市场趋势，从而做出错误的交易决策。
2. 市场操纵
大单有时可能被用来操纵市场。例如，操纵者可能会下达大量买单或卖单，以推高或压低价格，然后利用价格波动获利。交易者需要小心这种操纵，并验证大单的真实性。
3. 无法预测订单执行
大单分析无法预测订单是否会立即执行或被取消。这可能会导致交易者在订单被取消时，被套牢在错误的位置。为了避免这种情况，交易者应设置止损单，以限制潜在损失。
4. 延迟数据
大单分析所依赖的数据通常是延迟的。这可能会导致交易者错过市场活动的重要信息。为了获得最准确的信息，交易者应使用实时数据源。
5. 无法预测未来价格走势
大单分析不能预测未来的价格走势。它只能提供市场情绪的一个快照。交易者需要结合技术分析和基本面分析，以形成对未来价格走势的全面理解。
结论
大单分析是一种有价值的交易工具，但有其局限性。交易者应谨慎对待大单信息，并结合其他技术指标和基本面因素，做出明智的交易决策。通过了解大单分析的局限性，交易者可以最大化其获利潜力并降低风险。
工业互联网时代的风险管理：工业4.0与网络安全
2009年，恶意软件曾操控某核浓缩工厂的离心机，导致所有离心机失控。 该恶意软件又称“震网”，通过闪存驱动器入侵独立网络系统，并在各生产网络中自动扩散。 通过“震网”事件，我们看到将网络攻击作为武器破坏联网实体工厂的可能。 这场战争显然是失衡的：企业必须保护众多的技术，而攻击者只需找到一个最薄弱的环节。
但非常重要的一点是，企业不仅需要关注外部威胁，还需关注真实存在却常被忽略的网络风险，而这些风险正是由企业在创新、转型和现代化过程中越来越多地应用智能互联技术所引致的。 否则，企业制定的战略商业决策将可能导致该等风险，企业应管控并降低该等新兴风险。
工业4.0时代，智能机器之间的互联性不断增强，风险因素也随之增多。 工业4.0开启了一个互联互通、智能制造、响应式供应网络和定制产品与服务的时代。 借助智能、自动化技术，工业4.0旨在结合数字世界与物理操作，推动智能工厂和先进制造业的发展 。 但在意图提升整个制造与供应链流程的数字化能力并推动联网设备革命性变革过程中，新产生的网络风险让所有企业都感到措手不及。 针对网络风险制定综合战略方案对制造业价值链至关重要，因为这些方案融合了工业4.0的重要驱动力：运营技术与信息技术。
随着工业4.0时代的到来，威胁急剧增加，企业应当考虑并解决新产生的风险。 简而言之，在工业4.0时代制定具备安全性、警惕性和韧性的网络风险战略将面临不同的挑战。 当供应链、工厂、消费者以及企业运营实现联网，网络威胁带来的风险将达到前所未有的广度和深度。
在战略流程临近结束时才考虑如何解决网络风险可能为时已晚。 开始制定联网的工业4.0计划时，就应将网络安全视为与战略、设计和运营不可分割的一部分。
本文将从现代联网数字供应网络、智能工厂及联网设备三大方面研究各自所面临的网络风险。 3在工业4.0时代，我们将探讨在整个生产生命周期中（图1）——从数字供应网络到智能工厂再到联网物品——运营及信息安全主管可行的对策，以预测并有效应对网络风险，同时主动将网络安全纳入企业战略。
数字化制造企业与工业4.0
信息技术与运营技术整合的标志是向实体-数字-实体的联网转变。 工业4.0结合了物联网以及相关的实体和数字技术，包括数据分析、增材制造、机器人技术、高性能计算机、人工智能、认知技术、先进材料以及增强现实，以完善生产生命周期，实现数字化运营。
工业4.0的概念在物理世界的背景下融合并延伸了物联网的范畴，一定程度上讲，只有制造与供应链/供应网络流程会经历实体-数字和数字-实体的跨越（图2）。 从数字回到实体的跨越——从互联的数字技术到创造实体物品的过程——这是工业4.0的精髓所在，它支撑着数字化制造企业和数字供应网络。
即使在我们 探索 信息创造价值的方式时，从制造价值链的角度去理解价值创造也很重要。 在整个制造与分销价值网络中，通过工业4.0应用程序集成信息和运营技术可能会达到一定的商业成果。
不断演变的供应链和网络风险
有关材料进入生产过程和半成品/成品对外分销的供应链对于任何一家制造企业都非常重要。 此外，供应链还与消费者需求联系紧密。 很多全球性企业根据需求预测确定所需原料的数量、生产线要求以及分销渠道负荷。 由于分析工具也变得更加先进，如今企业已经能够利用数据和分析工具了解并预测消费者的购买模式。
通过向整个生态圈引入智能互联的平台和设备，工业4.0技术有望推动传统线性供应链结构的进一步发展，并形成能从价值链上获得有用数据的数字供应网络，最终改进管理，加快原料和商品流通，提高资源利用率，并使供应品更合理地满足消费者需求。
尽管工业4.0能带来这些好处，但数字供应网络的互联性增强将形成网络弱点。 为了防止发生重大风险，应从设计到运营的每个阶段，合理规划并详细说明网络弱点。
在数字化供应网络中共享数据的网络风险
随着数字供应网络的发展，未来将出现根据购买者对可用供应品的需求，对原材料或商品进行实时动态定价的新型供应网络。 5由于只有供应网络各参与方开放数据共享才可能形成一个响应迅速且灵活的网络，且很难在保证部分数据透明度的同时确保其他信息安全，因此形成新型供应网络并非易事。
因此，企业可能会设法避免信息被未授权网络用户访问。 此外，他们可能还需对所有支撑性流程实施统一的安全措施，如供应商验收、信息共享和系统访问。 企业不仅对这些流程拥有专属权利，它们也可以作为获取其他内部信息的接入点。 这也许会给第三方风险管理带来更多压力。 在分析互联数字供应网络的网络风险时，我们发现不断提升的供应链互联性对数据共享与供应商处理的影响最大（图3）。
为了应对不断增长的网络风险，我们将对上述两大领域和应对战略逐一展开讨论。
数据共享：更多利益相关方将更多渠道获得数据
企业将需要考虑什么数据可以共享，如何保护私人所有或含有隐私风险的系统和基础数据。 比 如，数字供应网络中的某些供应商可能在其他领域互为竞争对手，因此不愿意公开某些类型的数据，如定价或专利品信息。 此外，供应商可能还须遵守某些限制共享信息类型的法律法规。 因此，仅公开部分数据就可能让不良企图的人趁机获得其他信息。
企业应当利用合适的技术，如网络分段和中介系统等，收集、保护和提供信息。 此外，企业还应在未来生产的设备中应用可信的平台模块或硬件安全模块等技术，以提供强大的密码逻辑支持、硬件授权和认证（即识别设备的未授权更改）。
将这种方法与强大的访问控制措施结合，关键任务操作技术在应用点和端点的数据和流程安全将能得到保障。
在必须公开部分数据或数据非常敏感时，金融服务等其他行业能为信息保护提供范例。 目前，企业纷纷开始对静态和传输中的数据应用加密和标记等工具，以确保数据被截获或系统受损情况下的通信安全。 但随着互联性的逐步提升，金融服务企业意识到，不能仅从安全的角度解决数据隐私和保密性风险，而应结合数据管治等其他技术。 事实上，企业应该对其所处环境实施风险评估，包括企业、数字供应网络、行业控制系统以及联网产品等，并根据评估结果制定或更新网络风险战略。 总而言之，随着互联性的不断增强，上述所有的方法都能找到应实施更高级预防措施的领域。
供应商处理：更广阔市场中供应商验收与付款
由于新伙伴的加入将使供应商体系变得更加复杂，核心供应商群体的扩张将可能扰乱当前的供应商验收流程。 因此，追踪第三方验收和风险的管治、风险与合规软件需要更快、更自主地反应。 此外，使用这些应用软件的信息安全与风险管理团队还需制定新的方针政策，确保不受虚假供应商、国际制裁的供应商以及不达标产品分销商的影响。 消费者市场有不少类似的经历，易贝和亚马逊就曾发生过假冒伪劣商品和虚假店面等事件。
区块链技术已被认为能帮助解决上述担忧并应对可能发生的付款流程变化。 尽管比特币是建立货币 历史 记录的经典案例，但其他企业仍在 探索 如何利用这个新工具来决定商品从生产线到各级购买者的流动。 7创建团体共享 历史 账簿能建立信任和透明度，通过验证商品真实性保护买方和卖方，追踪商品物流状态，并在处理退换货时用详细的产品分类替代批量分拣。 如不能保证产品真实性，制造商可能会在引进产品前，进行产品测试和鉴定，以确保足够的安全性。
信任是数据共享与供应商处理之间的关联因素。 企业从事信息或商品交易时，需要不断更新其风险管理措施，确保真实性和安全性；加强监测能力和网络安全运营，保持警惕性；并在无法实施信任验证时保护该等流程。
在这个过程中，数字供应网络成员可参考其他行业的网络风险管理方法。 某些金融和能源企业所采用的自动交易模型与响应迅速且灵活的数字供应网络就有诸多相似之处。 它包含具有竞争力的知识产权和企业赖以生存的重要资源，所有这些与数字供应网络一样，一旦部署到云端或与第三方建立联系就容易遭到攻击。 金融服务行业已经意识到无论在内部或外部算法都面临着这样的风险。 因此，为了应对内部风险，包括显性风险（企业间谍活动、蓄意破坏等）和意外风险（自满、无知等），软件编码和内部威胁程序必须具备更高的安全性和警惕性。
事实上，警惕性对监测非常重要：由于制造商逐渐在数字供应网络以外的生产过程应用工业4.0技术，网络风险只会成倍增长。
智能生产时代的新型网络风险
随着互联性的不断提高，数字供应网络将面临新的风险，智能制造同样也无法避免。 不仅风险的数量和种类将增加，甚至还可能呈指数增长。 不久前，美国国土安全部出版了《物联网安全战略原则》与《生命攸关的嵌入式系统安全原则》，强调应关注当下的问题，检查制造商是否在生产过程中直接或间接地引入与生命攸关的嵌入式系统相关的风险。
“生命攸关的嵌入式系统”广义上指几乎所有的联网设备，无论是车间自动化系统中的设备或是在第三方合约制造商远程控制的设备，都应被视为风险——尽管有些设备几乎与生产过程无关。
考虑到风险不断增长，威胁面急剧扩张，工业4.0时代中的制造业必须彻底改变对安全的看法。
联网生产带来新型网络挑战
随着生产系统的互联性越来越高，数字供应网络面临的网络威胁不断增长扩大。 不难想象，不当或任意使用临时生产线可能造成经济损失、产品质量低下，甚至危及工人安全。 此外，联网工厂将难以承受倒闭或其他攻击的后果。 有证据表明，制造商仍未准备好应对其联网智能系统可能引发的网络风险： 2016年德勤与美国生产力和创新制造商联盟（MAPI）的研究发现，三分之一的制造商未对工厂车间使用的工业控制系统做过任何网络风险评估。
可以确定的是，自进入机械化生产时代，风险就一直伴随着制造商，而且随着技术的进步，网络风险不断增强，物理威胁也越来越多。 但工业4.0使网络风险实现了迄今为止最大的跨越。 各阶段的具体情况请参见图4。
从运营的角度看，在保持高效率和实施资源控制时，工程师可在现代化的工业控制系统环境中部署无人站点。 为此，他们使用了一系列联网系统，如企业资源规划、制造执行、监控和数据采集系统等。 这些联网系统能够经常优化流程，使业务更加简单高效。 并且，随着系统的不断升级，系统的自动化程度和自主性也将不断提高（图5）。
从安全的角度看，鉴于工业控制系统中商业现货产品的互联性和使用率不断提升，大量暴露点将可能遭到威胁。 与一般的IT行业关注信息本身不同，工业控制系统安全更多关注工业流程。 因此，与传统网络风险一样，智能工厂的主要目标是保证物理流程的可用性和完整性，而非信息的保密性。
但值得注意的是，尽管网络攻击的基本要素未发生改变，但实施攻击方式变得越来越先进（图5）。 事实上，由于工业4.0时代互联性越来越高，并逐渐从数字化领域扩展到物理世界，网络攻击将可能对生产、消费者、制造商以及产品本身产生更广泛、更深远的影响（图6）。
结合信息技术与运营技术：
当数字化遇上实体制造商实施工业4.0 技术时必须考虑数字化流程和将受影响的机器和物品，我们通常称之为信息技术与运营技术的结合。 对于工业或制造流程中包含了信息技术与运营技术的公司，当我们探讨推动重点运营和开发工作的因素时，可以确定多种战略规划、运营价值以及相应的网络安全措施（图7）。
首先，制造商常受以下三项战略规划的影响：
健康 与安全： 员工和环境安全对任何站点都非常重要。 随着技术的发展，未来智能安全设备将实现升级。
生产与流程的韧性和效率： 任何时候保证连续生产都很重要。 在实际工作中，一旦工厂停工就会损失金钱，但考虑到重建和重新开工所花费的时间，恢复关键流程可能将导致更大的损失。
检测并主动解决问题： 企业品牌与声誉在全球商业市场中扮演着越来越重要的角色。 在实际工作中，工厂的故障或生产问题对企业声誉影响很大，因此，应采取措施改善环境，保护企业的品牌与声誉。
第二，企业需要在日常的商业活动中秉持不同的运营价值理念：
系统的可操作性、可靠性与完整性： 为了降低拥有权成本，减缓零部件更换速度，站点应当采购支持多个供应商和软件版本的、可互操作的系统。
效率与成本规避： 站点始终承受着减少运营成本的压力。 未来，企业可能增加现货设备投入，加强远程站点诊断和工程建设的灵活性。
监管与合规： 不同的监管机构对工业控制系统环境的安全与网络安全要求不同。 未来企业可能需要投入更多，以改变环境，确保流程的可靠性。
工业4.0时代，网络风险已不仅仅存在于供应网络和制造业，同样也存在于产品本身。 由于产品的互联程度越来越高——包括产品之间，甚至产品与制造商和供应网络之间，因此企业应该明白一旦售出产品，网络风险就不会终止。
风险触及实体物品
预计到2020年，全球将部署超过200亿台物联网设备。 15其中很多设备可能会被安装在制造设备和生产线上，而其他的很多设备将有望进入B2B或B2C市场，供消费者购买使用。
2016年德勤与美国生产力和创新制造商联盟（MAPI）的研究结果显示，近一半的制造商在联网产品中采用移动应用软件，四分之三的制造商使用Wi-Fi网络在联网产品间传输数据。 16基于上述网络途径的物联通常会形成很多漏洞。 物联网设备制造商应思考如何将更强大、更安全的软件开发方法应用到当前的物联网开发中，以应对设备常常遇到的重大网络风险。
尽管这很有挑战性，但事实证明，企业不能期望消费者自己会更新安全设置，采取有效的安全应对措施，更新设备端固件或更改默认设备密码。
比如，2016年10月，一次由Mirai恶意软件引发的物联网分布式拒绝服务攻击，表明攻击者可以利用这些弱点成功实施攻击。 在这次攻击中，病毒通过感染消费者端物联网设备如联网的相机和电视，将其变成僵尸网络，并不断冲击服务器直至服务器崩溃，最终导致美国最受欢迎的几家网站瘫痪大半天。 17研究者发现，受分布式拒绝服务攻击损害的设备大多使用供应商提供的默认密码，且未获得所需的安全补丁或升级程序。 18需要注意的是，部分供应商所提供的密码被硬编码进了设备固件中，且供应商未告知用户如何更改密码。
当前的工业生产设备常缺乏先进的安全技术和基础设施，一旦外围保护被突破，便难以检测和应对此类攻击。
风险与生产相伴而行
由于生产设施越来越多地与物联网设备结合，因此，考虑这些设备对制造、生产以及企业网络所带来的安全风险变得越来越重要。 受损物联网设备所产生的安全影响包括：生产停工、设备或设施受损如灾难性的设备故障，以及极端情况下的人员伤亡。 此外，潜在的金钱损失并不仅限于生产停工和事故整改，还可能包括罚款、诉讼费用以及品牌受损所导致的收入减少（可能持续数月甚至数年，远远超过事件实际持续的时间）。 下文列出了目前确保联网物品安全的一些方法，但随着物品和相应风险的激增，这些方法可能还不够。
传统漏洞管理
漏洞管理程序可通过扫描和补丁修复有效减少漏洞，但通常仍有多个攻击面。 攻击面可以是一个开放式的TCP/IP或UDP端口或一项无保护的技术，虽然目前未发现漏洞，但攻击者以后也许能发现新的漏洞。
减少攻击面
简单来说，减少攻击面即指减少或消除攻击，可以从物联网设备制造商设计、建造并部署只含基础服务的固化设备时便开始着手。 安全所有权不应只由物联网设备制造商或用户单独所有；而应与二者同样共享。
更新悖论
生产设施所面临的另一个挑战被称为“更新悖论”。 很多工业生产网络很少更新升级，因为对制造商来说，停工升级花费巨大。 对于某些连续加工设施来说，关闭和停工都将导致昂贵的生产原材料发生损失。
很多联网设备可能还将使用十年到二十年，这使得更新悖论愈加严重。 认为设备无须应用任何软件补丁就能在整个生命周期安全运转的想法完全不切实际。 20 对于生产和制造设施，在缩短停工时间的同时，使生产资产利用率达到最高至关重要。 物联网设备制造商有责任生产更加安全的固化物联网设备，这些设备只能存在最小的攻击表面，并应利用默认的“开放”或不安全的安全配置规划最安全的设置。
制造设施中联网设备所面临的挑战通常也适用基于物联网的消费产品。 智能系统更新换代很快，而且可能使消费型物品更容易遭受网络威胁。 对于一件物品来说，威胁可能微不足道，但如果涉及大量的联网设备，影响将不可小觑——Mirai病毒攻击就是一个例子。 在应对威胁的过程中，资产管理和技术战略将比以往任何时候都更重要。
人才缺口
2016年德勤与美国生产力和创新制造商联盟（MAPI）的研究表明，75%的受访高管认为他们缺少能够有效实施并维持安全联网生产生态圈的技能型人才资源。 21随着攻击的复杂性和先进程度不断提升，将越来越难找到高技能的网络安全人才，来设计和实施具备安全性、警觉性和韧性的网络安全解决方案。
网络威胁不断变化，技术复杂性越来越高。 搭载零日攻击的先进恶意软件能够自动找到易受攻击的设备，并在几乎无人为参与的情况下进行扩散，并可能击败已遭受攻击的信息技术/运营技术安全人员。 这一趋势令人感到不安，物联网设备制造商需要生产更加安全的固化设备。
多管齐下，保护设备
在工业应用中，承担一些非常重要和敏感任务——包括控制发电与电力配送，水净化、化学品生产和提纯、制造以及自动装配生产线——的物联网设备通常最容易遭受网络攻击。 由于生产设施不断减少人为干预，因此仅在网关或网络边界采取保护措施的做法已经没有用（图8）。
从设计流程开始考虑网络安全
制造商也许会觉得越来越有责任部署固化的、接近军用级别的联网设备。 很多物联网设备制造商已经表示他们需要采用包含了规划和设计的安全编码方法，并在整个硬件和软件开发生命周期内采用领先的网络安全措施。 22这个安全软件开发生命周期在整个开发过程中添加了安全网关（用于评估安全控制措施是否有效），采用领先的安全措施，并用安全的软件代码和软件库生产具备一定功能的安全设备。 通过利用安全软件开发生命周期的安全措施，很多物联网产品安全评估所发现的漏洞能够在设计过程中得到解决。 但如果可能的话，在传统开发生命周期结束时应用安全修补程序通常会更加费力费钱。
从联网设备端保护数据
物联网设备所产生的大量信息对工业4.0制造商非常重要。 基于工业4.0的技术如高级分析和机器学习能够处理和分析这些信息，并根据计算分析结果实时或近乎实时地做出关键决策。 这些敏感信息并不仅限于传感器与流程信息，还包括制造商的知识产权或者与隐私条例相关的数据。 事实上，德勤与美国生产力和创新制造商联盟（MAPI）的调研发现，近70%的制造商使用联网产品传输个人信息，但近55%的制造商会对传输的信息加密。
生产固化设备需要采取可靠的安全措施，在整个数据生命周期间，敏感数据的安全同样也需要得到保护。 因此，物联网设备制造商需要制定保护方案：不仅要安全地存放所有设备、本地以及云端存储的数据，还需要快速识别并报告任何可能危害这些数据安全的情况或活动。
保护云端数据存储和动态数据通常需要采用增强式加密、人工智能和机器学习解决方案，以形成强大的、响应迅速的威胁情报、入侵检测以及入侵防护解决方案。
随着越来越多的物联网设备实现联网，潜在威胁面以及受损设备所面临的风险都将增多。 现在这些攻击面可能还不足以形成严重的漏洞，但仅数月或数年后就能轻易形成漏洞。 因此，设备联网时必须使用补丁。 确保设备安全的责任不应仅由消费者或联网设备部署方承担，而应由最适合实施最有效安全措施的设备制造商共同分担。
应用人工智能检测威胁
2016年8月，美国国防高级研究计划局举办了一场网络超级挑战赛，最终排名靠前的七支队伍在这场“全机器”的黑客竞赛中提交了各自的人工智能平台。 网络超级挑战赛发起于2013年，旨在找到一种能够扫描网络、识别软件漏洞并在无人为干预的情况下应用补丁的、人工智能网络安全平台或技术。 美国国防高级研究计划局希望借助人工智能平台大大缩短人类以实时或接近实时的方式识别漏洞、开发软件安全补丁所用的时间，从而减少网络攻击风险。
真正意义上警觉的威胁检测能力可能需要运用人工智能的力量进行大海捞针。 在物联网设备产生海量数据的过程中，当前基于特征的威胁检测技术可能会因为重新收集数据流和实施状态封包检查而被迫达到极限。 尽管这些基于特征的检测技术能够应对流量不断攀升，但其检测特征数据库活动的能力仍旧有限。
在工业4.0时代，结合减少攻击面、安全软件开发生命周期、数据保护、安全和固化设备的硬件与固件以及机器学习，并借助人工智能实时响应威胁，对以具备安全性、警惕性和韧性的方式开发设备至关重要。 如果不能应对安全风险，如“震网”和Mirai恶意程序的漏洞攻击，也不能生产固化、安全的物联网设备，则可能导致一种不好的状况：关键基础设施和制造业将经常遭受严重攻击。
攻击不可避免时，保持韧性
恰当利用固化程度很高的目标设备的安全性和警惕性，能够有效震慑绝大部分攻击者。 然而，值得注意的是，虽然企业可以减少网络攻击风险，但没有一家企业能够完全避免网络攻击。 保持韧性的前提是，接受某一天企业将遭受网络攻击这一事实，而后谨慎行事。
韧性的培养过程包含三个阶段：准备、响应、恢复。
准备。 企业应当准备好有效应对各方面事故，明确定义角色、职责与行为。 审慎的准备如危机模拟、事故演练和战争演习，能够帮助企业了解差异，并在真实事故发生时采取有效的补救措施。
响应。 应仔细规划并对全公司有效告知管理层的响应措施。 实施效果不佳的响应方案将扩大事件的影响、延长停产时间、减少收入并损害企业声誉。 这些影响所持续的时间将远远长于事故实际持续的时间。
恢复。 企业应当认真规划并实施恢复正常运营和限制企业遭受影响所需的措施。 应将从事后分析中汲取到的教训用于制定之后的事件响应计划。 具备韧性的企业应在迅速恢复运营和安全的同时将事故影响降至最低。 在准备应对攻击，了解遭受攻击时的应对之策并快速消除攻击的影响时，企业应全力应对、仔细规划、充分执行。
推动网络公司发展至今日的比特（0和1）让制造业的整个价值链经历了从供应网络到智能工厂再到联网物品的巨大转变。 随着联网技术应用的不断普及，网络风险可能增加并发生改变，也有可能在价值链的不同阶段和每一家企业有不同的表现。 每家企业应以最能满足其需求的方式适应工业生态圈。
企业不能只用一种简单的解决方法或产品或补丁解决工业4.0所带来的网络风险和威胁。 如今，联网技术为关键商业流程提供支持，但随着这些流程的关联性提高，可能会更容易出现漏洞。 因此，企业需要重新思考其业务连续性、灾难恢复力和响应计划，以适应愈加复杂和普遍的网络环境。
法规和行业标准常常是被动的，“合规”通常表示最低安全要求。 企业面临着一个特别的挑战——当前所采用的技术并不能完全保证安全，因为干扰者只需找出一个最薄弱的点便能成功入侵企业系统。 这项挑战可能还会升级:不断提高的互联性和收集处理实时分析将引入大量需要保护的联网设备和数据。
企业需要采用具备安全性、警惕性和韧性的方法，了解风险，消除威胁：
安全性。 采取审慎的、基于风险的方法，明确什么是安全的信息以及如何确保信息安全。 贵公司的知识产权是否安全？贵公司的供应链或工业控制系统环境是否容易遭到攻击？
警惕性。 持续监控系统、网络、设备、人员和环境，发现可能存在的威胁。 需要利用实时威胁情报和人工智能，了解危险行为，并快速识别引进的大量联网设备所带来的威胁。
韧性。 随时都可能发生事故。 贵公司将会如何应对？多久能恢复正常运营？贵公司将如何快速消除事故影响？
由于企业越来越重视工业4.0所带来的商业价值，企业将比以往任何时候更需要提出具备安全性、警惕性和韧性的网络风险解决方案。
报告出品方：德勤中国
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随机指标stochastic
随机指标是一种技术分析工具。 它通过计算某一资产价格变动的随机数值，帮助投资者判断市场趋势并决定买卖时机。 具体来说，随机指标由两部分组成：%K值和%D值。 它们主要用于分析价格走势和判断市场超买超卖状态。 随机指标的取值范围一般在 0 到 100 之间，通过不同的数值区间可以判断市场的走势和交易信号。
解释如下：
随机指标的概念
随机指标是一种技术分析手段，用于预测股票或其他资产的价格走势。 它通过特定的算法计算价格变动的随机数值，从而帮助投资者做出决策。 该指标主要用于分析市场的短期波动和趋势变化。 随机指标一般由两条线构成，即%K线和%D线，这两条线通常是通过统计学的概念计算得到的，对分析市场行情非常有价值。 它们不仅能够揭示价格变动的趋势，还可以辅助投资者确定入场和离场的时机。 由于随机指标的灵活性较高，常被投资者用来判断市场的短期反转点以及是否出现了买卖机会。 值得注意的是，该指标应与其他的分析工具相结合使用，以提供更准确的判断依据。 它不能完全准确预测市场的走势，但可以作为一个重要的参考依据来帮助投资者做出决策。
随机指标的组成及应用
随机指标主要由两部分构成：%K值和%D值。 其中，%K值是快速随机指标，代表了短期内市场走势的强度或趋势；而%D值是慢速随机指标，可以看作是短期的预测或转向指标。 在实际应用中，如果两者形成交叉形态或当值出现超越设定上下界时，都会为投资者提供交易信号。 同时通过观察这两条线的关系，可以更好地判断市场走势以及预测未来可能发生的转折。 因此，随机指标对于短期交易决策具有较高的参考价值。 但要注意任何技术指标都只是辅助工具，需要结合其他信息综合考虑市场走势。 投资者在做出决策时还应考虑其他因素如基本面信息等。 此外还需要注意市场有风险性，交易需谨慎进行充分的调研和分析后再行动。
证券投资学论文。急急急！！！好的追加分！！！
证券投资学结业论文这个学期学习了证券投资学，收获颇多，现在对这个学期学到的内容作一个总结。 通过一个学期的学习，我对如下的内容有一个初步的认识，具体包括：一，证券投资的历史沿革。 二，证券投资的基本理论（资产定价理论）。 三，证券投资的主体。 四，证券投资的客体。 五，证券投资市场。 六，一些证券投资管理。 七，国际证券投资。 一，证券投资的历史沿革和主要内容。 1，证券（Securities）亦称有价证券，是证明持券人具有商品所有权或表示财产所有权、收益请求权以及债权，并凭此，有权取得一定收入的各种凭证。 证券这一概念有广义和狭义之分。 广义的有价证券包括商品证券、货币证券和资本证券。 商品证券是证明有领取商品权利和凭证，如提货单、运货单、仓库栈单和房地产证书等。 货币证券是指商业上的支付工具，可以用来代替货币使用，是对货币具有索取权的一种有价证券，如支票、本票、汇票及商业票据等。 资本证券是能按期从发行者处领取收益的权益性凭证， 它表示财产所有权、收益请求权或债权，如股票、国库券、公司债券凭证等。 狭义的有价证券则指包括股票和债券两大类的资本证券。 2，证券投资由三个基本要素构成，即：收益、风险和时间。 收益，任何证券投资都是为了实现一定的目的，获取一定的收益，一般而言，证券投资的收益包括利息、股息等经常收益和由证券价格的涨跌所带来的资本得利两个部分。 风险，要获取一定的收益，就必须承担一定的风险。 一般而言，收益与风险成正比，风险越大，收益越高，但并不是每一个追求高风险的投资者就一定能取得高收益。 时间，任何证券投资都必须经过一定的时间才能取得收益。 一般而言， 投资期限越长，收益就越高，但风险也越大。 3，证券投资是一个复杂的过程，可分为准备、了解、分析、决策与管理四个阶段。 证券投资准备主要包括资金准备和心理准备。 投资者必须根据自身的情况，确定可用于证券投资的资金的来源、数额等。 同时，由于市场变幻莫测，收益与风险并存，投资者还必须做好充分的心理准备。 要进行证券投资就必须了解各种证券的的收益、风险情况以及整个证券市场的状况及投资环境，包括证券的性质、期限、收益高低、风险大小，证券市场的组织机制，券商的职能部门和作用， 证券投资的程序、方式、费用，有关证券投资的法律、法规和税收情况等。 投资者在了解证券投资的基本情况后，还必须对证券的真实价值、上市价格和价格涨跌趋势进行认真的分析，以确定投资于何种证券及投资的时机。 通过以上阶段和步骤，投资者已经可以作出投资决策，购买合适的证券并决定各种证券的购买量。 作出证券投资决策后还必须进行严密的证券投资管理，即根据市场情况，随时调整所持证券的种类和数量，保持证券的最有效组合。 二，资产定价理论资产定价理论源于马柯维茨（Harry Markowtitz）的资产组合理论的研究。 1952年，马柯维茨在《金融杂志》上发表题为《投资组合的选择》的博士论文是现代金融学的第一个突破，他在该文中确定了最小方差资产组合集合的思想和方法，开创了对投资进行整体管理的先河，奠定了投资理论发展的基石，这一理论提出标志着现代投资分析理论的诞生。 在此后的岁月里，经济学家们一直在利用数量化方法不断丰富和完善组合管理的理论和实际投资管理方法，并使之成为投资学的主流理论。 到了60年代初期，金融经济学家们开始研究马柯维茨的模型是如何影响证券估值，这一研究导致了资本资产定价模型的产生。 由于资本资产定价模型在资产组合管理中具有重要的作用，从其创立的六十年代中期起，就迅速为实业界所接受并转化为实用，也成了学术界研究的焦点和热点问题。 资本资产定价模型理论描述 资本资产定价模型是在马柯维茨均值方差理论基础上发展起来的，它继承了其的假设，如，资本市场是有效的、资产无限可分，投资者可以购买股票的任何部分、投资者根据均值方差选择投资组合、投资者是厌恶风险， 永不满足的、存在着无风险资产，投资者可以按无风险利率自由借贷等等。 提供理论指导。 三，投资的主体。 证券投资的主体主要有三个部分，一个是，一个是机构投资者，一个是官方机构。 1，居民个人个人从事证券投资的目的因人而异，多种多样。 有以下几种，本金安全，资本增值，收入稳定，合理避税，通货膨胀抵补，投资组合等。 其中最主要的目的是为了实现资本增值，资本增值主要有两种方法：一是将投资所得再投资，使资本增加；二是投资于成长型股票，通过股价的增长实现资本实现资本的增加。 当然，相比较而言，后者风险较大。 但无论哪种方法，都不容易在短期内实现资本的增值，投资者必须作长远的打算。 2，机构投资者机构投资者是证券市场的重要参与者，同时期也是证券市场有效运行的重要基础。 机构投资者的健康有序发展有利于证券市场的长远发展。 机构投资者分为非金融机构和金融机构。 非金融机构主要是企业，企业作为证券市场的参与者，不仅是证券市场资金的主要需求者，而且也是证券市场的重要投资主体。 证券市场离不开企业。 企业融资的活动创造了投资工具而企业投资扩大了资金规模。 金融机构的投资者可分为非银行金融机构和银行金融机构。 非银行金融机构主要指投资银行、保险基金和社保基金， 而银行金融机构主要是指商业银行。 3，以财政部、中央银行为代表的官方机构也是证券投资主体之一，官方机构作为影响证券市场的重要投资主体，主要是通过改选国债公开市场业务，影响货币量及利率水平和结构，以直接影响到和改变市场的规模、结构和收益水平。 财政政策对于证券市场的发展有着很大的影响。 它的主要作用为：优化资源配置，公平收入分配，促进经济增长等。 中央银行是一个国家银行体系的中心环节，是统管全国货币的最高机构，它负责制定和执行国家货币金融政策调节和控制全国的货币流通和信用活动。 从中央银行业务活动的特征分析，中央银行主要有四大职能：发行的银行、政府的银行、银行的银行和调控宏观经济的银行。 四，证券投资的客体。 证券投资的客体主要包括四个方面的内容，即：债券，股票，基金。 1，债券在市场经济中，各种经济主体为了解决其资金动作的缺口，常通过发行债券的方式筹措资金。 债券是发行人依照法定程序发行，承诺按约定利率和日期支付利息，并在特定日期偿还本金的局面债务凭证。 债券的票面主要包括以下内容：债券名称和发行单位，债券的发行总额和票面金额，债券的票面利率、利息支付方式和支付时间，债券的还本期限和方式，债券是否记名和流通等。 另外，债券还有一些特征，如期限性、流动性、风险性、收益性等。 2，股票股票是按股份公司股本总额来等额因此又称为股份。 每一份股票上，都载明了票面金额及代表的股份等有关事项。 股票具有如下几个基本特征：权责性，无期性，流动性，收益性，风险性。 股票的基本要素包括：面额，市场价格，股息和分红，除息和除权。 另外，股票又可以分为普通股和优先股，相对而言，优先股可以享有某些优先的权利。 股票价格指数是用来表示多种股票的平均价格水平或反映股市价格变动趋势的指标。 我国和世界上几种主要的股票价格指数是：上证综合指数（上海），深市综合指数（深圳），道?琼斯指数（美国），金融时报指数（英国），日经225指数（日本），香港恒生指数等。 3，基金投资基金是住手投资工具之一。 它通过对外发行受益凭证或股份来吸纳社会闲散资金，汇集的资金交理财专家管理，即按基金设立的宗旨在证券市场上进行分散投资，以最小的风险来获得较高的投资回报，并将收益按投资者的比例进行分配的一种冲间接投资方式。 基金有如下一些特点：小额投资、集腋成裘，费用较低、收益较高，信息公开、专家管理，动作安全、风险分散，流动性强、变现风险小。 这些优势也为基金的发展提供了充分的比较优势，五，证券投资市场。 证券市场是指各种股票、债券、投资基金受益券及其它证券投资客体发行和流通转让的场所的总称，它是金融市场的重要组成部分。 证券发行市场和证券流通市场是证券市场的基本架构。 两者既有联系又有区别。 证券发行市场是证券流通市场存在的规模和数量，而如果没有证券流通市场，证券的流通性就难以体现出来，证券的作用也将会无法充分发挥。 同时证券发行市场通过发行新的证券会使证券市场上的证券绝对数量增加，而证券流通不会增加证券绝对数量，但会改变证券的所有权人。 证券发行市场和证券流通市场相互依赖，相辅相成，构成了证券市场的一个统一整体。 六，证券投资管理程序。 证券投资管理是一个系统化的持续的过程，基本程序如下： 确定投资目标， 建立投资政策， 构建证券组合， 修订证券组合 ， 评估证券组合的业绩。 1，确定投资目标所谓证券投资管理目标，从大的方面讲，可以是以收入、增长和均衡为目标；从小的方面讲，可以是在大目标下具体设定设定收益率水平等。 投资管理目标对外是证券投资组合及投资管理者特征的反映，在对外营销（如基金发行）时为投资管理者吸引特定的投资者群体；反过来说，则是便利投资者根据自身的需要和情况选择投资管理者。 如养老金基金因其定期有相对固定的货币支出的需要，因此，故要求有稳定的资产收入，收入目标就是最基本的。 2，制定证券投资政策投资政策是为实现投资目标、指导投资活动而设立的原则和方针。 证券投资组合的管理政策首先要规定的是投资范围，即确定证券组合所包含证券市场范围和种类，如是全球化投资、区域性投资还是本土投资；是只包括股票，还是进行股票、债券等多种证券，更具体一些，要决定投资于哪些行业或板块的股票、哪些种类的债券及资产在它们之间的分配。 确定投资政策还要考虑客户要求和市场监管机构限制，考虑税收因素，如免税基金就应该把避税证券排除在外，此外，投资政策的制定还会受到来自信息公开制的压力，财务报告要求披露投资政策的要求有时会导致机构投资者公布于己不利的政策。 3，构建证券投资组合证券投资组合的构建首先取决于组合管理者的投资策略。 投资策略大致可分为积极进取型、消极保守型和混合型三类。 采取积极进取型投资策略的组合管理者会在选择资产和时机上下大功夫，努力寻找价格偏离价值的资产；采取消极保守型投资策略的组合管理者，则相反，只求获得市场平均的收益率，一般模拟某一主要的市场指数进行投资；混合型的投资管理者介于二者之间。 选择哪一种投资策略主要取决于两个因素：一是组合管理者对“市场效率”的看法如何，相信市场是有效率的管理者就会选择消极保守型，反之就会选择积极进取型；二是组合负债的性质和特点，如养老金基金就比较适合消极保守型的投资策略。 传统投资管理的组合管理的组合形成过程是不同的。 现代组合管理构建证券组合的程序是：确定整体收益和风险目标→进行资源配置→确定个别证券投资比例。 资源配置可以利用马科维兹模型，个别证券投资比例的确定可以利用夏普的单一指数模型完成。 传统的证券投资管理程序是：证券分析→资产选择→自发形成一种组合。 进行证券投资分析的方法主要有基本分析方法和技术分析方法。 4，修订证券投资组合证券组合的目标是相对稳定的，但是，个别证券的价格及收益风险特征是可变的，根据上述方法构建的证券组合，在一定时期内应该是符合组合的投资目标的，但是，随着时间的推移，市场条件的变化，证券组合中的一些证券的市场情况与市场前景也可能发生变化，如某一企业可能出现购并事件，导致生产和经营策略发生变化等。 当某种证券收益和风险特征的变化足以影响到组合整体发生不利的变动时，就应当对证券组合的资产结构进行修订，或剔除，或增加有抵消作用的证券。 5，评估投资管理业绩对证券组合资产的经济效果进行评价是证券组合管理的最后一环，也是十分关键的一环，它既涉及对过去一个时期组合管理业绩的评价，也关系下一个时期组合管理的方向。 评价经济效果并不是仅仅比较一下收益率就行了，还要看资产组合所承担的风险。 风险度不同，收益率也不同，在同一风险水平上的收益率数值才具有可比性。 而资产组合风险水平的高低应取决于投资者的风险承受能力，超过投资者的风险承受力进行投资，即使获得高收益也是不可取的。 对于收益的获得也应区分哪些是组合管理者主观努力的结果， 哪些是市场客观因素造成的。 如在强劲的牛市中，市场平均收益率为50%，那么，即使某资产组合盈利率为35%，组合管理者的经营能力仍然要被评为不合格的；而在大熊市中，如果市场指数下跌了50%，即使某资产组合资产净值下跌35%，也可以说是表现相当不错的。 七， 国际证券投资数以亿万计的国际资金成为许多国家发展资金的主要来源。 国际证券投资亦称“国际间接投资”。 在国际债券市场购买中长期债券，或在外国股票市场上购买企业股票的一种投资活动。 从一国 资本流出和流人角度来看，购买国际证券意味 着资本流出，发行国际证券则意味着资本流 人。 国际证券投资动机主要有两个:一是获取 定期金融性收益;二是利用各国经济周期波动 不同步性和其他投资条件差异，在国际范围内 实现投资风险分散化。 当然，也有不少证券购 买者真实目的是利用证券交易进行投机， 这些 人本质上是投机者而非投资者。 国际证券投资 增长迅猛，发挥着重要的作用:为了进行国际 证券投资，贸易顺差国大量吸收美元，用于购 买美国国库券，这就保持了汇率体系相对稳 定;通过国际证券投资，促进了长期资本在国 际范围内的流动，从而加强对发展中国家投入。 证券投资学上机实践操作报告理论知识只是基础，归根结底还是为了能在实践中运用好。 老师运用基础理论与上机模拟实践相结合的教学方式，让我深深体会到了炒股存在着较大的，甚至是让人难以意料的客观风险，但个人的心理因素也很重要，在这个过程中,我也领会到了一些基本的投资理念和技巧。 学了一点基础的理论知识之后，老师给我们每个同学的账户里发了100万元的虚拟货币，告诉我们可以进行自由的投资选择，可以投资股票、基金或者国债。 我想，反正又不是真的，就买股票好了，要么大赔要么大赚，每周一下午，我都会去机房，其它时间有空也会去那里看大盘，开始的时候，都看不懂，过一段时间，摸索出了“同花顺”软件的一些用法，再加上和其他同学经常交流，渐渐地丰富了自己在证券方面的知识。 我找了几支看起来走势蛮好的股票用了13万去买了5支。 第1周去时，看到3支长势喜人，怕万一再过几天又跌了，于是急忙抛售，赚了2百块多，看着我的变成了几天之内就变成了，心里得意得很啊。 再过几天去看时，这次买的几支却是光赔不赚，而且看起来还有明显下滑的样子，着急的不得了，赶紧趁着赔的不是很多赶紧清仓。 想到老师上课时说起过的“不要把鸡蛋放到一个篮子里”，赶紧买几支国债和基金，这样做可以有效地降低点风险。 于是乎开始买基金，眼睁睁地看着自己的钱由开始的100多严重缩水，赔了近十几万，我终于对风险有了切身的体会。 赶紧回去仔细翻书再学习理论知识，学习股票交易的技巧和手段。 这样慢慢地有了点挽救，不过到现在为至，还是赔了几万。 我想想股票的玩好的人都应该有很大的忍耐能力，经得起股市瞬息万变的波动吧，我现在还是火候不够啊。 初学证券投资学的时候，对于理论知识不屑一顾，感觉它讲的太老套了，不进入进行股市实际操作，就算知道的理论再多也是没有用的，可是经历了网络模拟交易后，我觉得任何事情都不是独立的，学习了理论知识可以用它来指导实践，股市肯定不会是单靠运气来盲目运行的，一定会有经验老到的股民，是通过技巧来赚钱的。 刚开始模拟交易时，什么技术分析等东西都不懂，虽然看了一些关于K线图的理论知识，但还是不懂的如何去运用，也不懂其中的投资技巧，所以买回来的股票基本都是亏的，有一种很强的失落感，这才想起恶补专业理论知识，在逐步的系统学习中，我慢慢懂得通过阳线及阴线的形态去选择股票，再结合当天的成交量，来判断是否有升的可能。 有一句话说得很好：股市中，什么都可以骗人，唯独成交量是不会骗人的。 由于时间的局限，所以我都是做短线炒股，下面是我这段时间学习证券投资学的的几点肤浅的认识： 一，在形势不利的时候及时抽身而退，从而使损失最小化，千万不要犹豫不决。 二，卖出去的股，哪怕第2天又涨了也不要后悔，反正有的是机会，后悔是没有用的。 三，买进趋势明朗的股票,不要买趋势不明的股票,最好是有5日均线支撑的，因为这样比较有保障，就算亏，也不会亏很多。 若想赚多点，就尽量买那些价格比较高的涨幅比较大未来形势看好的好股票。 四，尽量要买市场热点的股票，不要买垃圾股，垃圾股涨的快，但跌起来会更快。 买进最近换手率较高的股票，赚得多而快。 五，仔细观察k线图，尽量在价格突破前期后,再等1个交易日确定安全以后再买进，不要心理过急，以防其到达最高价而接下来狂跌。 六，不要把所有的资金用在一个股票上，股市中有一句老话，永远一不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里面。 分散投资最重要是分散分险啊。 在整个模拟炒股的过程中，我的心情都是随着股票的涨跌而喜悲的，但在我不懈努力下，我的盈亏率从亏18%到目前的亏7%左右,这已经让我觉得非常欣慰了，毕竟我一直是在努力，也有一点进步，最深的体会是：不要怕跌！跌了也还有机会，账面的损失并不可怕，最可怕的就输了心态，没了斗志。 一定要懂得及时地进行策略调整和心态调整，只有这样，才能在股市的竞争中存活，才能有下次战斗的机会。
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