㈠ 用大數據炒股,靠譜嗎
因為最近在考察幾個量化交易平台,或許正好能夠回答你的這個問題。
在國外現在量化交易已經非常非常的普及,但是據說在國內只有不到5%,似乎是國內散戶太多的原因。
而量化交易就是能夠通過模型預測未來一段時間的走勢,從而不斷去調整,購買較大勝率的股票、期貨或者大宗商品。
某種程度上來說,這些大數據預測相對於國內的賭徒心理還是有更高的成功率的。
當然,也不能太迷信數據,數據是死的,而人性莫測。在國內,即使你個股再好,還是看出現跑不贏大盤的局面,而且有時候還得考慮人的情緒、政策等等。不過,如果能夠堅持,大數據還是相對靠譜的。觀點僅供參考,投資需謹慎。
㈡ 股票評論專家
(陳慧琴 陳健 陳林展 陳實 陳泳潮
陳自力 桂浩明 顧銘德 瀚民 侯寧
黃碩 賀宛男 黃湘源 康洪濤 李紅艷
凌學文 羅旭陽 李志林 馬紅漫 馬佳穎
皮海洲 潘敏立 秦洪 錢向勁 孫明
水皮 蘇渝 童彬 萬兵 王劍
吳孔銀 汪禮建 王興俊 謝百三 徐輝
肖玉航 徐琤 葉弘 余海華 楊惠忠
應健中 余凱 楊敏 葉檀 余煒
朱慧玲 張健 鄭旻 張崎 張翔
周)。強弱參半!八仙過海各顯神通.
㈢ 海量數據能漲多少
特別提示:與其詢問別人把選擇權讓給別人,不如自己把握時機,自己學習股票的趨勢圖
個人炒股總結的小技巧:
前期炒股不要在乎錢,也不用盲目的買好多股,只買一隻,認真觀察這只股票的動向,你就會發現它有自己的走向趨勢與規律,從而總結自己的分析方法,去游俠股市系統學習,會給你不一樣的收獲。
㈣ 海量數據的介紹
海量數據是北京海量數據技術股份有限公司的簡稱,創立於2007年,是中國領先的數據技術服務提供商,業務涵蓋數據技術的系統集成、技術服務和產品研發,旗下控股2家子公司:北京海量雲信息技術有限公司、海量雲圖(北京)數據技術有限公司。公司總部設在北京,在沈陽、濟南、上海、南京、武漢、廣州、深圳、成都、西安等多個城市設有辦事機構,海量數據自成立以來一直保持強勁發展勢頭,年均復合增長率超過35%。
㈤ 大數據股票龍頭一覽表
大數據股票龍頭一覽表:
1、福田汽車:大數據龍頭股。 2021年第二季度公司實現總營收160.6億,同比增長-10.72%;毛利潤為15.17億。 公司是網路Apollo的合作夥伴,與網路就車聯網、大數據、智能汽車和無人駕駛展開全面合作,共同打造面向未來的智能互聯網商用汽車。
2、高鴻股份:大數據龍頭股。 2021年第二季度,公司實現總營收19.25億,同比增長7.39%,凈利潤為632.3萬,毛利潤為1.317億。 公司持有貴州大數據旅遊公司30%;主營建設貴州大數據旅遊雲平台,提供貴州省高解析度遙感空間信息在各行業的應用服務;18年9月25日公告,子公司與IDC運營商設立合資公司。 大數據概念股其他的還有:芭田股份、長信科技、恆華科技、安恆信息等。
拓展資料
龍頭股票有哪些:
大數據股票龍頭股票主要有海量數據(603138)、科創信息(300730)、新國都(300130)、德生科技(002908)、真視通(002771)、拓爾思(300229)、思特奇(300608)、先進數通(300541)、同有科技(300302)、眾應互聯(002464)等。
龍頭股是指在某一行業中具有影響和號召力的股票,起到帶頭的作用,其漲跌往往對其他同行業板塊股票的漲跌起引導和示範作用。龍頭股的技術面表現和成交量都會遠遠強於同時間的大盤和板塊。
龍頭股具備的條件:
1、龍頭股必須從漲停板開始,漲停板是多空雙方最准確的攻擊信號,不能漲停的個股,不可能做龍頭。
2、龍頭股必須是低價股,只有低價股才能得到股民追捧,一般不超過10元,因為高價股不具備炒作空間。
3、龍頭股流通市要適中,適合大資金運作和散戶追漲殺跌,大市值股票和小盤股都不可能充當龍頭。
4、龍頭股必須同時滿足日KDJ,周KDJ,月KDJ同時低價金叉。
5、龍頭股通常在大盤下跌末期端,市場恐慌時,逆市漲停,提前見底,或者先於大盤啟動,並且經受大盤一輪下跌考驗。
最後提醒:龍頭股並不是一成不變的,它的地位往往只能維持一段時間。
㈥ 大數據與海量數據的區別
大數據與海量數據的區別
如果僅僅是海量的結構性數據,那麼解決的辦法就比較的單一,用戶通過購買更多的存儲設備,提高存儲設備的效率等解決此類問題。然而,當人們發現資料庫中的數據可以分為三種類型:結構性數據、非結構性數據以及半結構性數據等復雜情況時,問題似乎就沒有那麼簡單了。
大數據洶涌來襲
當類型復雜的數據洶涌襲來,那麼對於用戶IT系統的沖擊又會是另外一種處理方式。很多業內專家和第三方調查機構通過一些市場調查數據發現,大數據時代即將到來。有調查發現,這些復雜數據中有85%的數據屬於廣泛存在於社交網路、物聯網、電子商務等之中的非結構化數據。這些非結構化數據的產生往往伴隨著社交網路、移動計算和感測器等新的渠道和技術的不斷涌現和應用。
如今大數據的概念也存在著很多的炒作和大量的不確定性。為此,編者詳細向一些業內專家詳細了解有關方面的問題,請他們談一談,大數據是什麼和不是什麼,以及如何應對大數據等問題,將系列文章的形式與網友見面。
有人將多TB數據集也稱作」大數據」。據市場研究公司IDC統計,數據使用預計將增長44倍,全球數據使用量將達到大約35.2ZB(1ZB = 10億TB)。然而,單個數據集的文件尺寸也將增加,導致對更大處理能力的需求以便分析和理解這些數據集。
EMC曾經表示,它的1000多個客戶在其陣列中使用1PB(千兆兆)以上的數據數據,這個數字到2020年將增長到10萬。一些客戶在一兩年內還將開始使用數千倍多的數據,1EB(1艾位元組 = 10億GB)或者更多的數據。
對大企業而言,大數據的興起部分是因為計算能力可用更低的成本獲得,且各類系統如今已能夠執行多任務處理。其次,內存的成本也在直線下降,企業可以在內存中處理比以往更多的數據,另外是把計算機聚合成伺服器集群越來越簡單。IDC認為,這三大因素的結合便催生了大數據。同時,IDC還表示,某項技術要想成為大數據技術,首先必須是成本可承受的,其次是必須滿足IBM所描述的三個」V」判據中的兩個:多樣性(variety)、體量(volume)和速度(velocity)。
多樣性是指,數據應包含結構化的和非結構化的數據。
體量是指聚合在一起供分析的數據量必須是非常龐大的。
而速度則是指數據處理的速度必須很快。
大數據」並非總是說有數百個TB才算得上。根據實際使用情況,有時候數百個GB的數據也可稱為大數據,這主要要看它的第三個維度,也就是速度或者時間維度。
Garter表示,全球信息量正在以59%以上的年增長率增長,而量是在管理數據、業務方面的顯著挑戰,IT領袖必須側重在信息量、種類和速度上。
量:企業系統內部的數據量的增加是由交易量、其它傳統數據類型和新的數據類型引發的。過多的量是一個存儲的問題,但過多的數據也是一個大量分析的問題。
種類:IT領袖在將大量的交易信息轉化為決策上一直存在困擾 – 現在有更多類型的信息需要分析 – 主要來自社交媒體和移動(情景感知)。種類包括表格數據(資料庫)、分層數據、文件、電子郵件、計量數據、視頻、靜態圖像、音頻、股票行情數據、金融交易和其它更多種類。
速度:這涉及到數據流、結構化記錄的創建,以及訪問和交付的可用性。速度意味著正在被生成的數據有多快和數據必須被多快地處理以滿足需求。
雖然大數據是一個重大問題,Gartner分析師表示,真正的問題是讓大數據更有意義,在大數據裡面尋找模式幫助組織機構做出更好的商業決策。
諸子百家談如何定義」大數據」
盡管」Big Data」可以翻譯成大數據或者海量數據,但大數據和海量數據是有區別的。
定義一:大數據 = 海量數據 + 復雜類型的數據
Informatica中國區首席產品顧問但彬認為:」大數據」包含了」海量數據」的含義,而且在內容上超越了海量數據,簡而言之,」大數據」是」海量數據」+復雜類型的數據。
但彬進一步指出:大數據包括交易和交互數據集在內的所有數據集,其規模或復雜程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。
大數據是由三項主要技術趨勢匯聚組成:
海量交易數據:在從 ERP應用程序到數據倉庫應用程序的在線交易處理(OLTP)與分析系統中,傳統的關系數據以及非結構化和半結構化信息仍在繼續增長。隨著企業將更多的數據和業務流程移向公共和私有雲,這一局面變得更加復雜。海量交互數據:這一新生力量由源於 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它來源的社交媒體數據構成。它包括了呼叫詳細記錄(CDR)、設備和感測器信息、GPS和地理定位映射數據、通過管理文件傳輸(Manage File Transfer)協議傳送的海量圖像文件、Web 文本和點擊流數據、科學信息、電子郵件等等。海量數據處理:大數據的涌現已經催生出了設計用於數據密集型處理的架構,例如具有開放源碼、在商品硬體群中運行的 Apache Hadoop。對於企業來說,難題在於以具備成本效益的方式快速可靠地從 Hadoop 中存取數據。定義二:大數據包括A、B、C三個要素
如何理解大數據?NetApp 大中華區總經理陳文認為,大數據意味著通過更快獲取信息來使做事情的方式變得與眾不同,並因此實現突破。大數據被定義為大量數據(通常是非結構化的),它要求我們重新思考如何存儲、管理和恢復數據。那麼,多大才算大呢?考慮這個問題的一種方式就是,它是如此之大,以至於我們今天所使用的任何工具都無法處理它,因此,如何消化數據並把它轉化成有價值的洞見和信息,這其中的關鍵就是轉變。
基於從客戶那裡了解的工作負載要求,NetApp所理解的大數據包括A、B、C三個要素:分析(Analytic),帶寬(Bandwidth)和內容(Content)。
1. 大分析(Big Analytics),幫助獲得洞見 – 指的是對巨大數據集進行實時分析的要求,它能帶來新的業務模式,更好的客戶服務,並實現更好的結果。
2. 高帶寬(Big Bandwidth),幫助走得更快 – 指的是處理極端高速的關鍵數據的要求。它支持快速有效地消化和處理大型數據集。
3. 大內容(Big Content),不丟失任何信息- 指的是對於安全性要求極高的高可擴展的數據存儲,並能夠輕松實現恢復。它支持可管理的信息內容存儲庫、而不只是存放過久的數據,並且能夠跨越不同的大陸板塊。
大數據是一股突破性的經濟和技術力量,它為 IT 支持引入了新的基礎架構。大數據解決方案消除了傳統的計算和存儲的局限。藉助於不斷增長的私密和公開數據,一種劃時代的新商業模式正在興起,它有望為大數據客戶帶來新的實質性的收入增長點以及富於競爭力的優勢。
以上是小編為大家分享的關於大數據與海量數據的區別的相關內容,更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
㈦ 大數據龍頭股票
大數據龍頭股有福田汽車600166、浪潮信息000977、東華軟體002065、夢網科技002123、高鴻股份000851、亞聯發展002316、合眾思壯002383、廣聯達002410、海聯金匯002537。
1、福田汽車600166:大數據龍頭。公司是網路Apollo的合作夥伴,與網路就車聯網、大數據、智能汽車和無人駕駛展開全面合作,共同打造面向未來的智能互聯網商用汽車。
2、浪潮信息000977:國內領先的雲計算、大數據服務商,AI計算戰略為支柱業務。
3、東華軟體002065:東華醫為擬出資5000萬元設東華醫為大數據上海。
4、夢網科技002123:2021年5月26日,中國國際大數據產業博覽會在貴陽舉行,夢網科技(002123)旗下全資子公司鞍山市雲數科技發展有限公司參會。
5、高鴻股份000851:大數據龍頭。2014年6月17日晚間公告稱,公司擬聯合貴州旅遊投資控股有限責任公司、貴州產業技術發展研究院,合計認繳資5000萬元發起方式設立貴州大數據旅遊產業股份有限公司,立足貴州,面向全國打造知名的大數據旅遊平台運營公司。
6、亞聯發展002316:公司將積極投身智慧化浪潮,以第三方支付為切入,綜合運用科技能力、大數據能力、資源匹配能力和數字化運營能力,為中小微商戶的智慧經營進行多維度賦能,推動「上雲用數賦智」產業政策的落地,助力於數字化生態的實現。
7、合眾思壯002383:2019年6月17日公告,公司與青海省大數據有限責任公司(以下簡稱「青海大數據公司」)本著發展、共贏、平等、互利的原則於2019年6月16日簽訂《戰略合作協議》。
8、廣聯達002410:經過近二十年的發展,公司業務領域由招投標階段拓展至設計階段和施工階段;產品從單一的預算軟體擴展到工程造價、工程施工、產業金融等多個業務板塊的近百款產品,涵蓋工具類、解決方案類、大數據、移動互聯網、雲、智能硬體設備、產業金融服務等業務形態;服務的客戶從中國境內拓展到全球一百多個國家。
9、海聯金匯002537:公司金融科技板塊主要從事第三方支付服務、大數據服務、移動信息服務、跨境電商服務及運營商計費結算服務業務;智能製造板塊主要從事汽車及配件、家電配件等產品的生產與銷售業務。
拓展資料:
大數據概念股龍頭股還有:海量數據(603138)、科創信息(300730)、新國都(300130)、德生科技(002908)、真視通(002771)、拓爾思(300229)、思特奇(300608)、先進數通(300541)、同有科技(300302)、眾應互聯(002464)等。
㈧ 可不可以基於海量數據預測股票
我覺得你可以根據自己的經驗來預測股票吧都是需要從各方面來預測不能只從一方面來預測股票少投資因為風險很大