2018年第3季度，证券市场受金融监管去杠杆、股权质押存爆仓风险、外围市场大幅度回调等多因素叠加影响，指数延续上季度跌势，影响了投资者入市热情，移动端活跃用户规模小幅下跌，三季度证券类应用整体活跃用户规模为1.31亿。
宏观政策方面，今年前三季度社会融资规模增量降幅较大，央行在三季度的《货币政策执行报告》中强调了未来经济增长的不稳定性，3季度没有采用降准、降息等大规模货币政策，金融市场面临一定的波动性风险，证券市场仍存在进一步下跌的可能。
市场方面，3季度整体是一个盘整行情，2015年中金公司救市资金逐步离场进一步降低投资者信心，导致投资者市场进场速度减缓，3季度新增投资者数量为308万；在移动端，根据易观千帆数据显示，证券机构自营APP活跃用户top10中，涨乐财富通以766.2万活跃用户蝉联第一，其次是平安证券和国泰君安君弘。
证券类APP现已成为券商C端业务的主要服务窗口，承载了公司体系内的所有服务和业务，在传统证券业务谋求财富管理转型的同时，证券类APP也在探索服务深度和服务边界，总体来看，移动证券产生了数字化运营和赋能用户两个发展方向。
数字化运营方面，各券商推出了不同的产品，华泰证券涨乐财富通升级超级账户，能够达到实时净值估算和收益估算，实现了理财、基金等的实时收益刷新，开创了账户数字化运营的先河；安信证券上线“问问小安”和“聚安一站通”，整合内部服务资源，运用线上数字运营提高服务效率，通过数字化实现运作模式和服务模式的创新；国泰君安从客户洞察、产品生产、用户触达到价值循环都贯彻了数字化，以数字化推动财富管理转型。赋能用户方面，涨乐财富通在5.0版本中推出全景行情、超级账户、严选理财等创新应用，以科技赋予用户更强的投资能力和账户管理能力；平安证券推出了基本面选股、主题选股、量化组合选股等多个选股工具，赋能用户移动端投研能力；国泰君安君弘落地30多款智能应用，从股票筛选到基金投资，从买点入场到清仓结算，伴随投资者每一笔投资的每一个时点。
券商自营类应用近几年加快数字化的探索，但第三方证券服务应用在互联网化和数字化方面具有先发的优势，用户规模方面，同花顺以4185万活跃用户规模遥遥领先，其次是东方财富网和大智慧，环比方面，钠镁股票依然保持着高速增长，3季度以514万季活超越自选股和雪球，为格局已经稳定多年的证券行业带来不同的发展视角。
数字应用也是各第三方金融信息机构的主要发展方向，同花顺APP从行情陈列到选股决策都在用数字化赋能投资者，数据中心实时展示了高管增减持、减持计划、融资融券余额、国家队最新动态、一周内解禁额等多项数据，在移动端数字运用方面已经做到极致；钠镁股票在重视行情陈列数字化的同时，强化了数字选股功能，推出了操盘选股、涨停选股、K线选股和新闻选股4种选股方式，钠镁股票借助今日头条信息优势，在资讯端和用户数据端推出多款创新产品，例如“头条热股”，其中包含了48小时内头条用户加入自选股的热门股票、近期大量用户对相关新闻高度关注的个股以及相关新闻浏览量快速增长的个股，钠镁股票在数据运用方面无疑开创了大数据在证券市场运用的先河，但信息采集和使用合规性却存在一定质疑。
人在均单日使用时长方面，国泰君安君弘以人均单日使用30.6分钟列行业第一，其次是中泰齐富通和海通e海通财。
在存量用户运营时代，各券商的主要重心还是在于如何挖掘用户的剩余价值，人均单日使用时长越高，券商与用户互动的时间也就越多，用户所产生的消费行为也就越高。国泰君安君弘的人均单日使用时长长期居证券类应用前列，其主要战略是围绕移动应用以服务产品化、平台智能化、渠道闭环化、价值显性化为四轮驱动，分别在数字化客户洞察、数字化产品生产、数字化触达能力、数字化评价反馈四个领域重点展开创新升级，大大提高了应用端上股票投资、投顾、购买理财以及资讯信息的闭环效应。
对比来看，券商自营类应用人均单日使用时长的差距不大，主要是功能相对趋同，而第三方证券类应用的差距就格外明显，排名第一的雪球人均单日使用41分钟，而排名靠后的钠镁股票人均仅使用13.7分钟，相差了27分钟有余。
第三方证券类应用在发展初期都有不同的定位，这直接决定了他们的用户使用场景，雪球定位为社区交流平台，打通投资者之间的信息壁垒，分享投资逻辑，增长投资知识，在优质社区服务的作用下，雪球的用户使用时长长期居于榜首；钠镁股票更偏重资讯服务，目前还不支持证券交易，所以还缺乏稳定的用户粘性。
目前，智能应用不断落地，无论是券商还是互联网金融信息公司都在根据用户需求改善服务模式，想要通过数字化创新打破证券行业的固定格局，任何机构在此领域都具备弯道超车的可能。
易观千帆“A3”算法升级说明：易观千帆“A3”算法引入了机器学习的方法，使易观千帆的数据更加准确地还原用户的真实行为、更加客观地评价产品的价值。整个算法的升级涉及到数据采集、清洗、计算的全过程：
1、采集端：升级SDK以适应安卓7.0以上操作系统的开放API；通过机器学习算法，升级“非用户主观行为”的过滤算法，在更准确识别的 同时，避免“误杀”
2、数据处理端：通过机器学习算法，实现用户碎片行为的补全算法、升级设备唯一性识别算法、增加异常设备行为过滤算法等
3、算法模型：引入外部数据源结合易观自有数据形成混合数据源，训练AI算法机器人，部分指标的算法也进行了调整
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