❶ 帝科股份大數據分析股票
半導體在股市中是一個熱門的板塊，很多投資者都傾向於買半導體的股票，帝科股份也屬於半導體行業中的一員，並且走勢良好。學姐這就幫大家研究一下帝科股份看一下是否值得信賴。在看帝科股份前，建議大家了解一下半導體行業龍頭股名單，戳這里領取一下吧：寶藏資料！半導體行業龍頭股一欄表
一、從公司角度來看
公司介紹：無錫帝科電子材料股份有限公司的主營業務為用於光伏電池金屬化環節的導電銀漿的研發、生產和銷售。
公司憑借產品研發、客戶服務以及精準的市場定位在市場中樹立了"高效、穩定、可靠"的良好品牌形象,取得了2016年及2017年度"中國光伏品牌排行最佳材料商"、"2017年度光伏材料企業"、無錫尚德"2017年度優質供應商"等榮譽。
從簡介能了解到帝科股份實力很強勁，接下來我們依據亮點研究帝科股份應不應該投資。
亮點一：光伏銀漿龍頭企業，經營穩健
公司的核心產品是正面銀漿，其整體營收和毛利佔比都是在90%以上。自2016年以來，公司正面銀漿銷量增長激增，銷量同比逐步提升。通威股份、晶科能源、天合光能、晶澳太陽能等具有代表性的電池片廠家都是銷售對象。而今公司已成功邁入了杜邦、賀利氏、三星SDI、碩禾等一線正面銀漿所在的供應商梯隊，成為國內正面銀漿最主要供應商之一。
亮點二：產能提升，盈利能力提高
公司為了擴大生產，採用了募集的方式獲得總計4.6億元的資金，應用投資年產500噸正面銀漿搬遷及產能擴充項目、研發中心建設項目和補充流動資金。其中新增年產能255.20噸，好處在於可以進一步提高公司的品牌影響力及市場佔有率，此外，也有助於提高規模效應，提高公司在產業鏈中的議價能力，采購成本也可以有效地下降，提升產品的利潤率和盈利能力。
篇幅有規定，帝科股份有限公司的深度報告和風險提示，我都整理在這篇研報里了，點擊進去就可以看了：【深度研報】帝科股份點評，建議收藏！
二、從行業角度看
全球光伏正處於繁榮期，世界能源結組織保持向新能源轉型，中國制定"雙碳目標"世界好幾個國家先後多次制定政策促進光伏產業發展，增強光伏產業長期發 展確定性。
身為光伏產業鏈中的正面銀漿，它是有望高速發展的，推進正銀國產化可以有效地滿足國產正銀市場需求。正面銀漿占太陽能電池片總成本約10%，在非硅成本佔比較高，有效降低了光伏產業的資源成本，降低成本有很多方式，漿料國產化就是其中一種方式。
國產正銀市佔率目前已達50%左右，預計將繼續提升。其實帝科股份作為正面銀漿的佼佼者企業，在某些方面能夠掌控著市場，在光伏行業不斷發展的情況下，帝科股份可以通過搶占市場先機，並藉此提高在市場中的話語權。
總得看下來，正面銀漿市場市場前景比較好，帝科股份這一龍頭企業的仍有很大的發展空間。然而文章不處在實時更新，假若大家想知道帝科股份未來行情，可以直接點擊鏈接，有專業的投顧幫你診股，看下帝科股份估值是高估還是低估：【免費】測一測帝科股份現在是高估還是低估？
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❷ 大數據在金融行業的應用與挑戰
大數據在金融行業的應用與挑戰
A 具有四大基本特徵
金融業基本是全世界各個行業中最依賴於數據的，而且最容易實現數據的變現。全球最大的金融數據公司Bloomberg在1981年成立時「大數據」概念還沒有出現。Bloomberg的最初產品是投資市場系統（IMS），主要向各類投資者提供實時數據、財務分析等。
隨著信息時代降臨，1983年估值僅1億美元的Bloomberg以30%股份的代價換取美林3000萬美元投資，先後推出Bloomberg Terminal、News、Radio、TV等各類產品。1996年Bloomberg身價已達20億美元，並以2億美元從美林回購了10%的股份。2004年Bloomberg在紐約曼哈頓中心建成246米摩天高樓。到2008年次貸危機，美林面臨崩盤，其剩餘20%的Bloomberg股份成為救命稻草。Bloomberg趁美林之危贖回所有股份，估值躍升至225億美元。2016年Bloomberg全球布局192個辦公室，擁有1.5萬名員工，年收入約100億美元，估值約1000億美元，超過同年市值為650億美元的華爾街標桿高盛。
大數據概念形成於2000年前後，最初被定義為海量數據的集合。2011年，美國麥肯錫公司在《大數據的下一個前沿：創新、競爭和生產力》報告中最早提出：大數據指大小超出典型資料庫軟體工具收集、存儲、管理和分析能力的數據集。
具體來說，大數據具有四大基本特徵：
一是數據體量大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量。
二是數據類別大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據。
三是處理速度快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。數據處理遵循「1秒定律」，可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。
四是數據的真實性高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興起，傳統數據源的局限被打破，信息的真實性和安全性顯得極其重要。
而相比其他行業，金融數據邏輯關系緊密，安全性、穩定性和實時性要求更高，通常包含以下關鍵技術：數據分析，包括數據挖掘、機器學習、人工智慧等，主要用於客戶信用、聚類、特徵、營銷、產品關聯分析等；數據管理，包括關系型和非關系型數據、融合集成、數據抽取、數據清洗和轉換等；數據使用，包括分布式計算、內存計算、雲計算、流處理、任務配置等；數據展示，包括可視化、歷史流及空間信息流展示等，主要應用於對金融產品健康度、產品發展趨勢、客戶價值變化、反洗錢反欺詐等監控和預警。
B 重塑金融行業競爭新格局
「互聯網+」之後，隨著世界正快速興起「大數據+」，金融行業悄然出現以下變化：
大數據特徵從傳統數據的「3個V」增加到「5個V」。在數量（Volume）、速度（Velocity）、種類（Variety）基礎上，進一步完善了價值（Value）和真實性（Veracity），真實性包括數據的可信性、來源和信譽、有效性和可審計性等。
金融業按經營產品分類變為按運營模式分類。傳統金融業按經營產品劃分為銀行、證券、期貨、保險、基金五類，隨著大數據產業興起和混業經營的發展，現代金融業按運營模式劃分為存貸款類、投資類、保險類三大類別。
大數據市場從壟斷演變為充分市場競爭。全球大數據市場企業數量迅速增多，產品和服務的差異增大，技術門檻逐步降低，市場競爭日益激烈。行業解決方案、計算分析服務、存儲服務、資料庫服務和大數據應用成為市場份額排名最靠前的五大細分市場。
大數據形成新的經濟增長點。Wikibon數據顯示，2016年，全球大數據硬體、軟體和服務整體市場增長22%達到281億美元，預計到2027年，全球在大數據硬體、軟體和服務上的整體開支的復合年增長率為12%，將達到大約970億美元。
數據和IT技術替代「重復性」業務崗位。數據服務公司Eurekahedge通過追蹤23家對沖基金，發現5位對沖基金經理薪金總額為10億美元甚至更高。過去10年，靠數學模型分析金融市場的物理學家和數學家「寬客」一直是對沖基金的寵兒，其實大數據+人工智慧更精於此道。高盛的紐約股票現金交易部門2000年有600名交易員而如今只剩兩人，其任務全由機器包辦，專家稱10年後高盛員工肯定比今天還要少。
美國大數據發展走在全球前列。美國政府宣稱：「數據是一項有價值的國家資本，應對公眾開放，而不是將其禁錮在政府體制內。」作為大數據的策源地和創新引領者，美國大數據發展一直走在全球最前列。自20世紀以來，美國先後出台系列法規，對數據的收集、發布、使用和管理等做出具體的規定。2009年，美國政府推出Data.gov政府數據開放平台，方便應用領域的開發者利用平台開發應用程序，滿足公共需求或創新創業。2010年，美國國會通過更新法案，進一步提高了數據採集精度和上報頻度。2012年3月，奧巴馬政府推出《大數據研究與開發計劃》，大數據迎來新一輪高速發展。
英國是歐洲金融中心，大數據成為其領先科技之一。2013年，英國投資1.89億英鎊發展大數據。2015年，新增7300萬英鎊，創建了「英國數據銀行」data.gov.uk網站。2016年，倫敦舉辦了超過22000場科技活動，同年，英國數字科技投資逾68億英鎊，而收入則超過1700億英鎊。另外，英國統計局利用政府資源開展「虛擬人口普查」，僅此一項每年節省5億英鎊經費。
C 打造高效金融監管體系
大數據用已發生的總體行為模式和關聯邏輯預測未來，決策未來,作為現代數字科技的核心，其靈魂就是——預測。
偵測、打擊逃稅、洗錢與金融詐騙
全球每年因欺詐造成的經濟損失約3.7萬億美元，企業因欺詐受損通常為年營收額的5%。全球最大軟體公司之一美國SAS公司與稅務、海關等政府部門和全球各國銀行、保險、醫療保健等機構合作，有效應對日益復雜化的金融犯罪行為。如在發放許可之前，通過預先的數據分析檢測客戶是否有過行受賄、欺詐等前科，再確定是否發放借貸或海關通關。SAS開發的系統已被國際公認為統計分析的標准軟體，在各領域廣泛應用。英國政府利用大數據檢測行為模式檢索出200億英鎊的逃稅與詐騙，追回了數十億美元損失。被福布斯評為美國最佳銀行的德克薩斯資本銀行（TCBank），不斷投資大數據技術，反金融犯罪系統與銀行發展同步，近3年資產從90億美元增至210億美元。荷蘭第三大人壽保險公司CZ依靠大數據對騙保和虛假索賠行為進行偵測，在支付賠償金之前先期阻斷，有效減少了欺詐發生後的司法補救。
大數據風控建立客戶信用評分、監測對照體系
美國注冊舞弊審核師協會（ACFE）統計發現，缺乏反欺詐控制的企業會遭受高額損失。美國主流個人信用評分工具FICO能自動將借款人的歷史資料與資料庫中全體借款人總體信用習慣相比較，預測借款人行為趨勢，評估其與各類不良借款人之間的相似度。美國SAS公司則通過集中瀏覽和分析評估客戶銀行賬戶的基本信息、歷史行為模式、正在發生行為模式（如轉賬）等，結合智能規則引擎（如搜索到該客戶從新出現的國家為特有用戶轉賬，或在新位置在線交易等），進行實時反欺詐分析。
美國一家互聯網信用評估機構通過分析客戶在Facebook、Twitter等社交平台留下的信息，對銀行的信貸和投保申請客戶進行風險評估，並將結果出售給銀行、保險公司等，成為多家金融機構的合作夥伴。
D 數據整合困難
應用經濟指標預測系統分析市場走勢
IBM使用大數據信息技術成功開發了「經濟指標預測系統」，該系統基於單體數據進行提煉整合，通過搜索、統計、分析新聞中出現的「新訂單」等與股價指標有關的單詞來預測走勢，然後結合其他相關經濟數據、歷史數據分析其與股價的關系，從而得出行情預測結果。
追蹤社交媒體上的海量信息評估行情變化
當今搜索引擎、社交網路和智能手機上的微博、微信、論壇、新聞評論、電商平台等每天生成幾百億甚至千億條文本、音像、視頻、數據等，涵蓋廠商動態、個人情緒、行業資訊、產品體驗、商品瀏覽和成交記錄、價格走勢等，蘊含巨大財富價值。
2011年5月，規模為4000萬美元的英國對沖基金DC Markets，通過大數據分析Twitter的信息內容來感知市場情緒指導投資，首月盈利並以1.85%的收益率一舉戰勝其他對沖基金僅0.76%的平均收益率。
美國佩斯大學一位博士則利用大數據追蹤星巴克、可口可樂和耐克公司在社交媒體的圍觀程度對比其股價，證明Facebook、Twitter和 Youtube上的粉絲數與股價密切相關。
提供廣泛的投資選擇和交易切換
日本個人投資理財產品Money Design在應用程序Theo中使用演算法+人工智慧，最低門檻924美元，用戶只需回答風險承受水平、退休計劃等9個問題，就可使用35種不同貨幣對65個國家的1.19萬只股票進行交易和切換，年度管理費僅1%。Money Design還能根據用戶投資目標自動平衡其賬戶金額，預計2020年將超過2萬億美元投資該類產品。
利用雲端資料庫為客戶提供記賬服務
日本財富管理工具商Money Forward提供雲基礎記賬服務，可管理工資、收付款、寄送發票賬單、針對性推送理財新項目等，其軟體系統連接並整合了2580家各類金融機構的各類型帳戶，運用大數據分析的智能儀表盤顯示用戶當前財富狀況，還能分析用戶以往的數據以預測未來的金融軌跡。目前其已擁有50萬商家和350萬個體用戶，並與市值2.5萬億美元的山口金融集團聯合開發新一款APP。
為客戶定製差異化產品和營銷方案
金融機構迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360度立體畫像，從而對細分客戶進行精準營銷、實時營銷、智慧營銷。
一些海外銀行圍繞客戶「人生大事」，分析推算出大致生活節點，有效激發其對高價值金融產品的購買意願。如一家澳大利亞銀行通過大數據分析發現，家中即將誕生嬰兒的客戶對壽險產品的潛在需求最大，於是通過銀行卡數據監控准媽媽開始購買保胎葯品和嬰兒相關產品等現象，識別出即將添丁的家庭，精準推出定製化金融產品套餐，受到了客戶的積極響應，相比傳統的簡訊群發模式大幅提高了成功率。
催生並支撐人工智慧交易
「量化投資之王」西蒙斯被公認為是最能賺錢的基金經理人，自1988年創立文藝復興科技公司的旗艦產品——大獎章基金以來，其憑借不斷更新完善的大數據分析系統，20年中創造出35%的年均凈回報率，比索羅斯同期高10%，比股神巴菲特同期高18%，成為有史以來最成功的對沖基金，並於1993年基金規模達2.7億美元時停止接受新投資。在美國《Alpha》雜志每年公布的對沖基金經理排行榜上，西蒙斯2005年、2006年分別以15億美元、17億美元凈收入穩居全球之冠，2007年以13億美元位列第五，2008年再以25億美元重返榜首。
推動金融產品和服務創新
E 面臨三大挑戰
目前，全球各行業數據量的增長速度驚人，在我國尤其集中在金融、交通、電信、製造業等重點行業，信息化的不斷深入正在進一步催生更多新的海量數據。
據統計，2015年中國的數據總量達到1700EB以上，同比增長90%，預計到2020年這一數值將超過8000EB。以銀行業為例，每創收100萬元，銀行業平均產生130GB的數據，數據強度高踞各行業之首。但在金融企業內部數據處於割裂狀態，業務條線、職能部門、渠道部門、風險部門等各個分支機構往往是數據的真正擁有者，缺乏順暢的共享機制，導致海量數據往往處於分散和「睡眠」狀態，雖然金融行業擁有的數據量「富可敵國」，但真正利用時卻「捉襟見肘」。
數據安全暗藏隱患
大數據本質是開放與共享，但如何界定、保護個人隱私權卻成為法律難題。大數據存儲、處理、傳輸、共享過程中也存在多種風險，不僅需要技術手段保護，還需相關法律法規規范和金融機構自律。多項實際案例表明，即使無害的數據大量囤積也會滋生各種隱患。安全保護對象不僅包括大數據自身，也包含通過大數據分析得出的知識和結論。在線市場平台英國Handshake.uk.com就嘗試允許用戶協商個人數據被品牌分享所得的報酬。
人才梯隊建設任重道遠
人才是大數據之本。與信息技術其他細分領域人才相比，大數據發展對人才的復合型能力要求更高，需要掌握計算機軟體技術，並具備數學、統計學等方面知識以及應用領域的專業知識。
❸ 多氟多大數據分析股票
通常在全球趨勢下來講，在當前的全球趨勢下，沒有人能停止未來新能源產業的高速增長，而新能源行業的高增長，上遊行業必將跟著不斷增長。在上游中，具備技術門檻和壁壘的新材料在當下成為了資本追逐的熱門方向，未來也是這樣不會改變。那麼在行業中多氟多手握著兩個"王炸"，我們可以多加留意。
在開始分析多氟多前，因此，我將與大家分享的是整理好新材料行業龍頭股名單，走過路過不要錯過：寶藏資料！新材料行業龍頭股一欄表
一、公司角度
公司介紹：公司主營高性能無機氟化物、電子化學品、鋰離子電池及材料等領域的研發、生產和銷售。其中，公司氟化物（一種助熔劑）產品已經具備世界一流水平的實力，自主研發的晶體六氟磷酸鋰產品（主要應用於鋰離子動力電池等），使國外企業對六氟磷酸鋰市場的操縱和控制被遏制，該公司的技術壁壘較高，是該行業的領先企業。
在簡單了解公司的基本概況後，我們進一步分析公司的投資價值。
亮點一：一號王炸，六氟磷酸鋰打破壟斷
鋰電池主要由正極、負極、電解液、隔膜組成，電解液是最為主要的，而電解液的核心原料是六氟磷酸鋰，在電解液總成本中達到了45%左右。多年來通過一次又一次的科研攻關，多氟多不再受到國外封鎖技術的限制，生產出來的六氟磷酸鋰純度達到99.99999%，品質很高，是世界先進水平。與此同時，多氟多把技術和產業鏈通過結合，把六氟磷酸鋰100元每噸的高價格降到了70萬元每噸，成功進到國際市場。
另外，六氟磷酸鋰屬於非常堅固的行業壁壘，它擁有易燃易爆、有毒等特性，對安全方面的要求相對嚴格，如此便成功地對新企業的加入進行了阻止，也使公司一直保持龍頭地位持續收獲利益。
亮點二：二號王炸，電子級氫氟酸國內第一，擠進全球行列
電子級氫氟酸有巨毒、腐蝕性極強的特點，它最主要的功能就是用於集成電路和超大規模集成電路晶元的清洗和腐蝕，在微電子行業製作過程中，它是作為關鍵性基礎化工材料之一 ，因為生產工藝相當繁雜，核心技術主要掌握在日本等國家手中。
而多氟多因為多年來始終在做技術攻關，目前已經有5萬噸電子級氫氟酸產能，國內首家突破UPSSS級氫氟酸生產技術並具有相關生產線的企業即使它，全球只有極少數企業能生產高品質半導體級氫氟酸，而它就是其中一個企業。
強大的有利因素公司也具備很多，字數有限，還有關於多氟多的深度報告和風險提示其他內容，這篇研報里包含了我整理的相關內容，動動滑鼠就可輕松查看：【深度研報】多氟多點評，建議收藏！
二、行業角度
可以看到，公司兩個王炸所處賽道均為未來行業都將持續高增長的高景氣度賽道，新能源之所以有好發展，主要是從國內"碳達峰、碳中和"的持續布局中受益，在2050 年實現碳中和是歐盟的計劃，新車銷售佔比中，50%都要是新能源車，這是美國計劃2030年要實現的目標；國產替代的大邏輯對半導體產業產生了積極影響，因此行業的未來空間滿滿的想像力。
把多氟多這個企業在行業中的領先技術和頭部地位結合來分析，在未來或將乘風破浪、愈發壯大。但是文章一般都會存在著滯後，如果對多氟多未來行情感興趣的話，直接點擊下方這個鏈接，有專業過硬的投顧幫你診股，看下多氟多估值是高估還是低估：【免費】測一測多氟多現在是高估還是低估？
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❹ 大數據告訴你A股的秘密規律
大數據告訴你A股的秘密規律
1、收盤前上漲概率較高
統計數據表明，2009年1月至2015年9月期間，對比指數每五分鍾的漲跌幅發現，午盤收盤前和全天收盤前，市場呈現較高概率的上漲，上漲概率高達60.3%和79.1%。
尾盤上漲現象與市場交易機制有較大關系，例如尾盤機構集中建倉、以及大宗交易的影響。但綜合而言，對該現象的產生，目前尚沒有完美的解釋。
2、周一上漲概率大
統計每周的交易時間發現，周一上漲的概率和幅度最大。分段統計後發現，牛市期間，股市在周一上漲的幅度較大，而熊市中這種現象不明顯。
「周一更容易上漲現象」在美國等成熟市場則並不明顯，這很可能是由於成熟市場投資者情緒化不明顯造成的。
周一出現極端漲跌幅的概率較高，這也與市場預期有關。例如投資者未預期到的周末市場數據和突發事件出現，或者預期落空帶來的市場波動，在我國以散戶為主的市場中，這種市場情緒波動更大。
統計月度數據發現，我國資本市場的上半月效應明顯。而這種現象，與SHIBOR短端利率上半月較低的統計規律遙相呼應。
3、四月份要賣
「Sell In may and goaway」是一句廣為流傳的股市諺語，指的是股市在經過5月份後，市場就開始疲軟，投資者在5月就可以獲利了結。
通過隨機測算上證綜指的投資收益率：在每年任意時間買入指數，在之後任意時間賣出獲利。發現年初買入、四月賣出獲得正收益的概率最大。同時對比美國標普500指數，此期間交易帶來的正收益概率也是最大的。
同時，美國的長期投資價值凸顯，從年度隨機投資收益的分布來看，均顯示最長時間的持股，投資收益最高。對比標普500的指數的長期走勢，發現標普500指數的價值是通過時間來檢驗的，持有時間越長，收益越高。
如果從月度漲跌幅的角度去看市場，上證綜指和標普500指數均在上半年取得比較好的正收益，上漲的概率較高，而進入6月份後，市場的回報率和上漲概率均下行。
4、牛市波動增強
用兩種方法來表示股票市場的波動，日內分鍾收益率的標准差和開盤收盤價格波幅。
從日內分鍾數據的標准差來看，在上證綜指的階段性頂點時，市場的波動顯著增強，而這種現象在市場趨勢性上漲的尾端更為明顯。
從開盤收盤價格的波幅來看，波動帶來的規律並不如上一種方式明顯。
但對開盤收盤的價格進行了策略化處理後，回測其效果即：高開買進、低開賣出的雙向操作。
回測結果顯示，這樣的策略長期表現要好於指數，但其效果存在失效期。用同樣的方法測試了滬深300股指期貨主力合約，策略失效同樣存在，其長期效果尚可，年化回報率為12.2%。
5、春節前後上漲概率大
每當長假來臨，持幣過節還是持股過節的問題，都會備受投資者關注。
研究結果表明，在節前五個交易日，節後七個交易日里，上證綜指表現較好。在迄今為止的22個春節前後，上證綜指上漲次數為18次，上漲概率高達81.81%，漲跌幅的中值為3.19%，均值為3.72%。春節效應比十一效應更加明顯，持續時間更長、平均上漲幅度更大。
在十一長假之前的三個交易日和假日之後的兩個交易日，上證綜指表現較好。在16次十一長假前後，上證綜指有11次上漲，上漲概率為68.75%，指數漲跌幅的中值為1.87%，均值為1.05%。由此可見，在十一假日前後，指數上漲的概率較大，十一效應在A股市場中較為明顯。
整體而言，我國的假期效應明顯，尤其是春節效應，其持續時間和漲幅都比較高。
統計標普500指數的聖誕節效應，發現同樣存在節日效應，尤其是在聖誕節之後，市場表現相對較好。
6、均線系統仍有效
技術分析在我國股票市場應用依然較為廣泛，而技術分析的有效性，也是廣大投資者爭論不休的事情。
回測結果顯示，在多數發展比較完善的資本市場，例如美國，日本、英國、法國，均線系統下的技術分析已經失效，而新興市場國家和地區依然有效，而且德國DAX30指數有效性也較強。
值得一提的是，雙均線系統的有效期，比單均線有效期要長久一些，或許這暗示著技術分析也要進行不斷的演化，以適應市場的發展。
7、7倍PE肯定見底
資本市場有其自身規律，也有著估值的上下限。「樹不會長到天上去」，脫離資本市場規律的事情不可能長久。
8、低價股收益率最高
對比A股的不同市場風格指數發現，在A股中，低估值個股，包括低市盈率和低市凈率指數，長期走勢均好於中、高估值品種，且其長期收益率要高於上證綜指。在資本市場的長線低估值走勢較好。
9、新股上市第一年收益欠佳
由於我國資本市場的結構和上市制度，導致上市公司在上市前報表的盈利能力較高，而一旦上市，其整體盈利能力開始下滑。
統計前五年上市公司的RoE分布表明，隨著上市時間的延長，低盈利能力的公司開始增加，收益率的眾數開始向較低的RoE水平傾斜。
對比上市公司不同年限的投資價值，上市第一年的投資收益並不好，其後明顯好轉。
10、金融板塊行情獨立
從行業的月度收益率出發，尋找行業之間的聯動性。
數據顯示，金融行業與其他行業的相關性最小，而在每個月上漲前五名的行業中，銀行業出現的次數最多。
❺ 匯川技術大數據分析股票
人們的日常生活中有很大一部分機械都必須使用儀器儀表這樣的配件，它是市面上多數機械不可或缺的一部分。既然他如此重要，應用范圍這么廣泛,接下來就跟大家說一說關於儀器儀表的龍頭股---匯川技術。在剖析匯川技術股票前，現在讓大家看一看儀器儀錶行業的龍頭股都有誰吧，點擊就可以領取： 寶藏資料：儀器儀錶行業龍頭股一覽表
一、從公司角度看
公司介紹：匯川技術總部位於廣東深圳，在國內設有20個子公司。2020年公司實現銷售收入115.11億元，共有12867名員工，主要經營業務有工業自動化產品、新能源產品、新能源汽車等業務，並且在驅動和控制技術方面具備自主的知識產權。看完了匯川技術的公司概況之後，下面我們再來看看匯川技術公司有什麼好的地方，有投資的必要嗎？
亮點一：公司實現工控進口替代
公司能夠為市場提供成熟的PLC產品，這款小型的PLC產品已經經過3代迭代，已經把匯流排型H3U、H5U產品推出來了，已經使性能達到了一線水平，售價比外資品牌便宜約25%，在性價比這方面做得很好，深受到廣大消費者的歡迎。同時基於Codesys平台開發了AC800中型PLC產品，有望能以國內生產代替進口產品。公司在2025年PLC有望達到10%市場佔有率的目標，愈發由進口到出口發展方向。
亮點二：工控市場需求旺盛，公司市場份額大幅提升
MIR的統計指出，公司通用變頻器、通用伺服、PLC&HM同比增長68%、133%、40%，低壓變頻器、交流伺服、小型PLC產品上半年市場佔有率分別提升1.4、5.4、2.41pct。電梯一體化產品和貝思特這兩款產品分別增長了44%和24%，在此之中大配套業務增長亦是超出90%。同時公司在新能源乘用車份額以及市場地位也在逐步提升之中。
亮點三：優化核心業務產能布局
2021年8月24日公司發表通告，擬分別投資11.96億元和5億元，在湖南嶽陽地域建設工業電機項目、在山西太原地域建設高壓變頻器項目。項目建成後，能夠在提高公司工業電機、高壓變頻器產品的整體產能上發揮很大的效果，繼續去完善公司的產能布局，更大程度上減少運營風險，使盈利水平得到有效提升。因文章篇幅受限，其他和匯川技術股票的相關內容，如深度報告和風險提示的內容，下方的研報中有詳細的整理，點擊下方鏈接即可領取：【深度研報】匯川技術股票點評，建議收藏！
二、行業角度
此刻，新基建、新能源等投資是拉動儀器儀錶行業逐漸回暖的有利因素。從數據統計我們可以看出，同上一季度相比，2021年第一季度工業自動化增長了26%，而且新能源汽車領域的業務也得到了快速的提升，該行業在市場地位不斷提高。
這里頭，低壓變頻器產品市場規模將近154億，多於同時期30%，通用伺服系統規模將近120億，多於同時期47%。在國家的不斷扶持下，未來新能源領域會不斷地加大擴充，對該行業很有利，能夠穩步的快速發展起來。總而言之，匯川技術成長速度飛快，擁有不低的業務的增長率，業績回報速度快，在未來國家不斷扶持新能源和新基建，作為產業鏈中重要一環，想必也將受益頗豐。但是文章具有一定的滯後性，如果想對匯川技術股票未來行情有更清晰的認知，打開下方網址內容，有專門的投資顧問幫忙診斷你的股票，看下匯川技術股票估值是高估還是低估：【免費】測一測匯川技術股票現在是高估還是低估？
應答時間：2021-09-09，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看
❻ 點掌財經個股大數據里的公司估值空間越大越好嗎
估值空間只是影響股票的因素之一，股價很負責，需要結合消息，政策面等等，所以不能拿一個指標去判讀股市的好與壞，感覺對您有幫助，可以幫忙採納下，謝謝您
❼ 阿牛智投大數據中的估值空間圖是怎麼理解的
那個估值空間是點掌獨家的看盤因子，估值空間柱狀圖在0軸上方越高越好，但同時也要看下柱狀圖是往上遞增還 是遞減的，如果是遞增的話，說明這只股票後期上升的空間還是不錯的。一般來說，如果估值空間大於30%，這種股 票我們都可以考慮入手的。
❽ 大數據技術在金融行業有哪些應用前景
大數據金融市場前景廣闊，深度開發大數據金融工具，或將重構整個金融行業。預計未來5到10年，金融大數據產業將迎來黃金增長期，大數據也將成為助推「大眾創業、萬眾創新」浪潮的有力抓手。
據《大數據金融行業市場前瞻與投資分析報告》數據顯示，2016年我國大數據金融市場規模為15.84億元，隨著政策逐步實施與落地，以大數據為核心手段、核心驅動力的產業金融，將邁入時代發展正軌成為主流趨勢，預計2018年中國金融大數據應用市場會突破100億元，金融業開始進入了大數據時代快車道。
大數據金融作為一個綜合性的概念，在未來的發展中，企業坐擁數據將不再局限於單一業務，第三方支付、信息化金融機構以及互聯網金融門戶都將融入到大數據金融服務平台中，大數據金融服務將在各家機構各顯神通的基礎上，實現多元業務的融合。
伴隨互聯網金融縱深發展，大數據優勢越加凸顯。作為互聯網金融創新的驅動力，大數據金融帶來的方式革新，未來走向精細化和專業化。今後大數據金融行業的努力方向，應該是以完備的大數據為基礎，基於用戶需求提供智能化一站式產品購買及定製化服務，以及數據挖掘、數據整合、數據產品、數據應用及解決方案等。
❾ 股票的估值模型越復雜,引用的大數據越多,獲得的估值結果就越精確
股票估值的變數很多，從原理上說，引用的數據越多，估值結果就越精確。但是引用的每一個數據都不是准確的，所以引用再多的數據也是沒用的。