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股票大數據回測

發布時間:2022-07-10 13:15:01

❶ 股票怎麼設置自動賣出

用戶可以在交易的時間內,打開自己用的股票交易軟體,找到軟體中的「股票交易」,填寫營業部、股票帳號、密碼然後進入交易程序,直接掛賣單,在下單的時候,設置好自己要交易的價格,提交之後如果股票達到了用戶設置的價格,就會自動買賣。

股票(stock)是股份公司所有權的一部分,也是發行的所有權憑證,是股份公司為籌集資金而發行給各個股東作為持股憑證並藉以取得股息和紅利的一種有價證券。每股股票都代表股東對企業擁有一個基本單位的所有權。每家上市公司都會發行股票。

同一類別的每一份股票所代表的公司所有權是相等的。每個股東所擁有的公司所有權份額的大小,取決於其持有的股票數量占公司總股本的比重。

股票是股份公司資本的構成部分,可以轉讓、買賣,是資本市場的主要長期信用工具,但不能要求公司返還其出資。

❷ 如何利用網路上的現成大數據來進行超短線炒股

我們利用網路大數據分析技術,從互聯網上檢索最熱的關鍵詞,然後從關鍵詞中檢出相對應的股票名稱或代碼,依據各類大數據分析加權系數演算法,選出優選股。\n\n搜索指數:\n\n 搜索指數是以搜索引擎海量網民行為數據為基礎的數據分享平台,是當前互聯網乃至整個數據時代最重要的統計分析平台之一,自發布之日便成為眾多企業營銷決策的重要依據。搜索指數能夠告訴用戶:某個關鍵詞在搜索引擎上的搜索規模有多大,一段時間內的漲跌態勢以及相關的新聞輿論變化,關注這些詞的網民是什麼樣的,分布在哪裡,同時還搜了哪些相關的詞。例如index..com \n\n新聞熱度:\n\n 10大新聞網站的財經頻道每天都在報道上市企業和市場情況,爬蟲根據財經首頁的頁面進行板塊和行業等數據進行分析熱門股票近日的曝光率。\n\n評論喜好:\n\n 股民喜歡在股吧和貼吧進行評論,爬蟲根據網民發貼的情緒化詞彙進行判斷,出現負面詞彙如不文明用語時,進行必要的扣分等操作。\n\n自選股關注度:\n\n 軟體對用戶自選股進行統計,關注人數高的股票自然會被納入熱門股票之列。\n\n資金流向:\n\n 軟體即時跟蹤股票的資金流向,特別關注莊家的大資金流向,對其拉升等動作進行大數據判斷。\n\n圖形分析:\n\n 軟體對圖形分析做了較多的大數據資料,並加入了自我學習的能力,如判斷歷史上的黃金坑,判斷雙底,計算斜率等。\n\n綜合動能:\n\n 除了以上指標,軟體還結合傳統的MACD\KDJ等數據,按不同的指標進行打分,最終得出動能分。然後即時對高分股票按歷史數據進行判斷,推薦出最合適的股票供用戶參考,當動能衰減時則會被沽出。\n\n\n\n 將軟體停留在在倉界面,會自動更新股股價及進行買賣指令的操作。\n\n\n\n

❸ 同花順股票分時圖上的紅綠數字9代表1什麼意思

❹ 大數據概念股票龍頭股票有哪些

大數據概念一共有100家上市公司,其中22家大數據概念上市公司在上證交易所交易,另外78家大數據概念上市公司在深交所交易。
根據雲財經智能題材挖掘技術自動匹配,大數據概念股的龍頭股最有可能從以下幾個股票中誕生
海量數據、
三聯虹普、
東方國信。

❺ 股票神奇九轉怎麼用

神奇九轉指標


神奇九轉指標思想來源於技術分析領域著名大師湯姆·迪馬克的TD序列,其核心功能為發現當前股價走勢的拐點,提高抄底、逃頂的成功率。通過同花順i問財大數據進行回測顯示,神奇九轉指標基於個股逃頂和抄底的成功率為68.6%,基於指數逃頂和抄底的成功率為75.6%。

一、神奇九轉指標邏輯

股價在上漲或(下跌)過程中連續9日達到觸發條件會生成數列1、2、3、4、5、6、7、8、9,數列會依次標注在當日K線上方(下方)。只有當股價連續第六天達到觸發條件時,數列才開始進行顯示,依次顯示1、2、3、4、5、6,當第七天依然達到觸發條件時則顯示7,如第七日未達到觸發條件則前面6天的序號消失。第八日同第七日的顯示邏輯一樣。當第九天依然達到觸發條件時,便形成了一個九轉結構(序列)。而當第九日未達到觸發條件時則前面8日的序號消失,九轉結構不成立。股價上漲過程中形成的九轉結構稱之為上漲9結構,而股價下跌過程中形成的九轉結構則稱之為下跌9結構。

二、神奇九轉指標用法

神奇九轉指標最核心的用法,就是幫助我們有效的逃離股票的頂部區域,精準把握股票的底部機會。當股價在運行過程中出現上漲9結構時,此時股價往往位於頂部反轉區域,個股大概率面臨反轉下跌的風險,此時我們因降低倉位規避風險。而當股價出現下跌9結構時,股價往往處於底部反轉區域,個股大概率開啟止跌反彈的走勢,此時可考慮建倉或加重倉位來獲取股價拉升帶來的超額利潤。

三、神奇九轉指標案例圖解

1、指數完美逃頂


美盛文化2016.6.7~2017.3.12走勢圖

美盛文化在2016年7月5日形成上漲9結構,隨後開始連續大幅下探,此時若通過神奇九轉指標在出現上漲9結構之後進行賣出或減倉,則完美的規避了下跌的風險。2016年12月20日,股價再次形成上漲9結構,伴隨的是後續一波-20%的深度調整。在經過連續大幅下跌之後,股價在2017.1月19日形成下跌9結構,提示我們進行建倉,股價面臨底部反轉,如果此時進行買入建倉,後續最高盈利達到18%。

四、神奇九轉指標注意事項

1、神奇九轉指標只適用於指數和個股的震盪市、弱牛市以及弱熊市。而當股價或者指數處於大熊市和大牛市期間,神奇九轉的指向性就不是很明確了,此時應該結合市場情緒、基本面分析以及其他指標來對當前的走勢進行研判。

2、在股價的強勢上漲(下跌)過程中,可能連續形成上漲(下跌)9結構,這個時候應該轉變神奇九轉的使用策略,將首個上漲(下跌)9結構視為強化行情啟動(下探)的信號。

3、神奇九轉技術指標疊加MACD底背離(頂背離)等信號來進行二次確認,更加能夠確定趨勢的反轉。

神奇九轉作為一個市場上稀有的擇時技術指標(不同於MACD、KDJ、W&R、籌碼指標等,滯後性很強),大概率能夠捕捉到個股在低位或者高位的轉折點。

❻ 股票回測是什麼意思

指股票上漲一定幅度之後回落一定幅度,這個不是回測,而是回撤。回測指的是一個投資策略,在過去幾年的歷史收益表現,常用到年化收益、夏普比率、最大回撤、阿爾法、貝塔值來評估回測結果的好壞,回測結果越好,那麼未來這個策略相對來說,賺錢的概率更高。像果仁網,就可以實現從選股到歷史數據回測。

❼ 大數據能不能預測股市

大數據對於很多的地方都是非常有用的,但是,是否也有大數據不能做到的?我覺得很多時候,大數據只能說作為一個參考的方向,並不能准確的作出判斷,或者給出答案。首先大數據是一個有科學根據的一個參考物,因為有大量的數據,有大量的參考物,所以,這件事情結果跟大數據一致的概率變得會跟大數據所統計的相差不遠,這就是我們的大數據擁有的功能。

我們的股市,說實話我以前的工作是金融方面的也接觸過股市,對於股市的話,首先影響我們股市的一些因素有哪些?從宏觀來說,像國家的一些政策調控,包括我們公司的一些政策變化,股東的一些變動,或者說我們現在在整個股市來說什麼樣的一個趨勢。

我們如果從技術層面,就是可以通過我們的一些k線圖,或者我們的一些kdj指標,很多的一些分析股票的一些指標來判斷,當然這些指標的話並不是百分之百,都是金錢。而是說這些指標,其實也就是通過一些大量的,我們以前的歷史數據,其實都是已經是歷史性的,所以總結出來的這樣一個圖案,便於我們能進行分析。

這樣一個指標的話,其實跟我們的大數據就非常的類似,我們說大數據到底能不能預測故事?這個真的不能具體的回答,因為預測這個事情也就是說對於未來的股市的一個判斷,這其實是很難的,我們很多的時候看到的都只是表面上的,大數據來說,他可以給出一個方向,或者能夠得出的結論跟未來行情的變化正確的概率是非常高的,但是我們不能百分之百肯定,他得出的結論是正確的,所以大數據他可以預測股市一個大致方向,但不不能保證他預測的是正確的,可以作為一個參考。

❽ 大數據時代應該如何投資股票

給一篇關於【如何使用大數據進行A股行業投資】的教程給你參考一下~

好的投資,首先是選好行業

紅杉資本曾經有一條著名的投資經驗,大意是:好的投資,首先是選好賽道,其次是賽道上的選手。對於每天活躍於資本市場上的投資者而言,賽道所指的正是你正在投資、或者將要投資的那家公司它所在的行業,更直接的說,你投資於什麼行業,投資於這個行業的哪家公司,決定了你最終能獲得什麼樣的收益表現。

那麼,紅杉資本的這條投資經驗是否適用於A股市場,並給我們帶來可觀的投資收益呢?本文試圖通過量化分析和交易回測來驗證這一投資模式是否真正有效,所採用的數據取自於聚寬數據出品的JQData本地量化金融數據,通過梳理出自2010年以來A股市場上不同行業的發展情況,進一步構建出一個優質行業龍頭組合,觀察其從2015年股災至今的收益表現。最終發現,這樣一個優質行業的龍頭組合,從股災至今大幅跑贏了上證指數和滬深300指數高達30%的以上的收益率,可以說是超乎預期的。以下是具體分析過程。

2010 ~ 2017 滬深A股各行業量化分析

在開始各行業的量化分析之前,我們需要先弄清楚兩個問題:

第一個問題:
很好回答,我們使用JQData提供的獲取行業成分股的方法,輸入get_instries(name='sw_l1')
得到申萬一級行業分類結果如下:它們分別是:【農林牧漁、採掘、化工、鋼鐵、有色金屬、電子、家用電器、食品飲料、紡織服裝、輕工製造、醫葯生物、公用事業、交通運輸、房地產、商業貿易、休閑服務、綜合、建築材料、建築裝飾、電器設備、國防軍工、計算機、傳媒、通信、銀行、非銀金融、汽車、機械設備】共計28個行業。

第二個問題:

要知道各行業自2010年以來的營收、凈利潤增速表現,我們首先需要知道各行業在各個年度都有哪些成分股,然後加總該行業在該年度各成分股的總營收和凈利潤,就能得到整個行業在該年度的總營收和總利潤了。這部分數據JQData也為我們提供了方便的介面:通過調用get_instry_stocks(instry_code=『行業編碼』, date=『統計日期』),獲取申萬一級行業指定日期下的行業成分股列表,然後再調用查詢財務的數據介面:get_fundamentals(query_object=『query_object』, statDate=year)來獲取各個成分股在對應年度的總營收和凈利潤,最後通過加總得到整個行業的總營收和總利潤。這里為了避免非經常性損益的影響,我們對凈利潤指標最終選取的扣除非經常性損益的凈利潤數據。

❾ 股票大數據分析可以嗎有推薦嗎

這種分析叫量化分析,現在有很多平台都可以做量化分析,可以去搜一搜量化分析,比如米狗量化。就可以找到你需要的

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