股票大數據掘金

㈠ 可以利用大數據炒股嗎

大數據可以用於股票交易，所謂大數據，就是一個新的分析概念，利用新的系統、新的工具、新的模型來挖掘大量動態的、可持續的數據，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。大數據已經在一些金融工具中有所體現，大數據會將股票之前的數據全都發布出來，股民可以根據這只股票之前的數據來進行對比。

其實大數據只能說是個趨勢，我們可以通過打數據讓投資者能夠有一個參考性，但不能夠過度依賴大數據，畢竟著只是數據，這些數據是死的，而股市卻是千變萬化的，我們不能過度的依賴大數據得出的分析與結論，大數據也只是作為一個參考數據。世事無絕對，更何況是股票，可能上一秒還是盈利的狀態，但是下一秒就已經處於虧損了，不少人也因為炒股傾家盪產，所以這邊還是要提醒大家一下，謹慎行事，不要盲目跟風。

㈡ 大數據「掘金」最靠譜的五個領域

大數據「掘金」最靠譜的五個領域

當代著名丹麥物理學家尼爾斯·玻爾(Niels Bohr)曾說：「預測是非常困難的，尤其是對未來的預測。」在科學技術瞬息萬變的時代，亦是如此，今日的一個大膽預測，說不定就是明日的已成事實。而對廣泛應用技術及市場動向的前瞻性預判，是對當今企業家和高管們的嚴峻考驗，關乎到下一個商業帝國的成敗。
此外，預測未來就像是古老的魔法水晶球一樣有趣，但是數據的應用並不像發掘那麼容易。現在，讓我們隨著美國互聯網私募投資公司Insight Venture Partners總經理Deven Parekh的視角，一同去看看大數據時代將為經濟和生活帶來哪些新的機遇和挑戰。
大數據下的恐怖主義
前段時間引起軒然大波的索尼影業遭黑客攻擊事件，是一次明目張膽的國家支持的網路攻擊。本文暫不討論孰是孰非，但在此次事件中，索尼影業的網路系統遭黑客攻擊，員工信件、薪酬及電影劇本等信息被泄露，大量公開的內部數據引起了索尼的高度恐慌。
現在每一家《財富》雜志世界2000強企業都在思考：我的公司數據安全嗎？如果數據公布於眾，將會置我於何地？與此同時，安全軟體公司也正致力於大數據分析軟體的開發，以幫助企業更好地保護數據安全，避免日後的攻擊。
大數據下的公民自由權
數據驅動的決策工具不僅僅應用於商業領域，同時還被廣泛用於挑選最合適的學校、醫生和僱主。同樣，企業也用大數據分析軟體來尋找並僱用優秀的員工，或是選擇目標客戶。但是，倘若上述的一切都是建立在公民隱私權的基礎之上呢？大數據的內容會囊括公民的生活方式選擇、健康，甚至還有種族、性別或年齡，不是刻意的去侵犯公民隱私，只是為了更好的做出決定呢？目前，所有的學校、公司和公共機構都制定了保護隱私、公平和反歧視的條例，並且有政府的強制實施作為堅強後盾。
大數據時代所帶來的不可避免的侵犯隱私權和公民自由權問題正逐漸為世人所知，如何保護公民的這些權利並且跟上日新月異的大數據研究步伐，值得我們深思。
大數據下的政府數據
2015年，期望政府數據更加透明化、實用化。通常，公共部門是私營企業的重要數據來源，政府數據可以讓更多的企業將大數據應用於產品及服務中，發揮其最大功能效用。
以舊金山意外天氣保險公司Climate Corporation為例，它通過分析氣象部門所掌握的海量天氣數據來預測未來可能對農業生產造成破壞的各種天氣，為農民提供相應的農業保險，以降低惡劣天氣對農業生產造成的影響。還有美國房地產信息查詢網站Zillow，通過使用聯邦政府和當地政府的分析數據，包括衛星照片、稅額查定、經濟統計數據，為房屋買家提供全面的房地產市場動態。
大數據下的個性化醫療
即使在個人隱私方面還存在較大爭論，大數據已然在模糊醫療保健領域的分界線。不論是將其稱作「精準醫療」也好，「個性化醫療」也罷，都是將數字化的保健系統和可穿戴設備應用其中，這兩大趨勢聯成一體，正悄然革新健康醫療產業。
在不久的將來，醫生將會根據病人的基因組、活動水平和真實健康情況，為患者定製個性化的葯物和治療方式。而此時，普通患者對特定治療方案數據來源的反應已經顯得不重要了，因為沒有病人會拒絕最佳治療方案，即便是以犧牲部分病人隱私權為代價。
醫療信息技術是目前投資的熱門領域，但是臨床決策還主要是靠醫師的臨床指南，而不是大數據。在未來，大數據分析很有可能會打破這一局面，徹底改變人類醫療健康行業。
大數據下的數字化學習
美國每年在公共基礎教育和高等教育的支出高達1.2萬億美元，但是學生的成績和表現依然不能達到政策制定者的預期，同時還引發了教育工作者和校方關於教育制度改革的討論。支持改革者認為教育系統應該引入市場化運作模式，重點突出學生測驗、問責制和績效考核；而反對者卻認為應該提升教學工作水平，在教學資源上加大投資力度。
但雙方在數字化學習方面卻有共同的認識，課堂內外的數字化學習已經是不可阻擋的趨勢。從大型在線課程開發到適應性學習技術，都是個性化的將教學材料傳輸至每一個學生，教學技術憑借大數據環境獲得突飛猛進的發展。從熟知的名字到陌生的名詞，不斷有新的數字產品出現，一改將內容放置網路共享的傳統模式，而是從根本上改變學生的學習時間和方式，改變教師指導學生進步的方法。
綜上所述，從簡單採用到真正開發利用，大數據在五個領域將會發生的深刻變化，又如何助力經濟轉型與生活變遷，2015年無疑是大數據的爆破之年，讓我們拭目以待！

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㈢ 大數據掘金之中的數據分析方法不哪些

數據挖掘最常見的十種方法：
1、基於歷史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）
基於歷史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）來預測未來案例的一些屬性（attribute），通常找尋最相似的案例來做比較。
2、購物籃分析（Market Basket Analysis）
購物籃分析最主要的目的在於找出什麼樣的東西應該放在一起？商業上的應用在藉由顧客的購買行為來了解是什麼樣的顧客以及這些顧客為什麼買這些產品，找出相 關的聯想（association）規則，企業藉由這些規則的挖掘獲得利益與建立競爭優勢。舉例來說，零售店可藉由此分析改變置物架上的商品排列或是設計 吸引客戶的商業套餐等等。
3、決策樹（Decision Trees）
決策樹在解決歸類與預測上有著極強的能力，它以法則的方式表達，而這些法則則以一連串的問題表示出來，經由不斷詢問問題最終能導出所需的結果。典型的決策 樹頂端是一個樹根，底部有許多的樹葉，它將紀錄分解成不同的子集，每個子集中的欄位可能都包含一個簡單的法則。此外，決策樹可能有著不同的外型，例如二元 樹、三元樹或混和的決策樹型態。
4、遺傳演算法（Genetic Algorithm）
遺傳演算法學習細胞演化的過程，細胞間可經由不斷的選擇、復制、交配、突變產生更佳的新細胞。基因演算法的運作方式也很類似，它必須預先建立好一個模式，再經 由一連串類似產生新細胞過程的運作，利用適合函數（fitness function）決定所產生的後代是否與這個模式吻合，最後僅有最吻合的結果能夠存活，這個程序一直運作直到此函數收斂到最佳解。基因演算法在群集 （cluster）問題上有不錯的表現，一般可用來輔助記憶基礎推理法與類神經網路的應用。
5、聚類分析（Cluster Detection）
這個技術涵蓋范圍相當廣泛，包含基因演算法、類神經網路、統計學中的群集分析都有這個功能。它的目標為找出數據中以前未知的相似群體，在許許多多的分析中，剛開始都運用到群集偵測技術，以作為研究的開端。
6、連接分析（Link Analysis）
連接分析是以數學中之圖形理論（graph theory）為基礎，藉由記錄之間的關系發展出一個模式，它是以關系為主體，由人與人、物與物或是人與物的關系發展出相當多的應用。例如電信服務業可藉 連結分析收集到顧客使用電話的時間與頻率，進而推斷顧客使用偏好為何，提出有利於公司的方案。除了電信業之外，愈來愈多的營銷業者亦利用連結分析做有利於 企業的研究。
7、OLAP分析（On-Line Analytic Processing；OLAP）
嚴格說起來，OLAP分析並不算特別的一個數據挖掘技術，但是透過在線分析處理工具，使用者能更清楚的了解數據所隱藏的潛在意涵。如同一些視覺處理技術一般，透過圖表或圖形等方式顯現，對一般人而言，感覺會更友善。這樣的工具亦能輔助將數據轉變成信息的目標。
8、神經網路（Neural Networks）
神經網路是以重復學習的方法，將一串例子交與學習，使其歸納出一足以區分的樣式。若面對新的例證，神經網路即可根據其過去學習的成果歸納後，推導出新的結果，乃屬於機器學習的一種。數據挖掘的相關問題也可采類神經學習的方式，其學習效果十分正確並可做預測功能。
9、判別分析（Discriminant Analysis）
當所遭遇問題它的因變數為定性（categorical），而自變數（預測變數）為定量（metric）時，判別分析為一非常適當之技術，通常應用在解決 分類的問題上面。若因變數由兩個群體所構成，稱之為雙群體 —判別分析 （Two-Group Discriminant Analysis）；若由多個群體構成，則稱之為多元判別分析（Multiple Discriminant Analysis；MDA）。
10、羅吉斯回歸分析（Logistic Analysis）
當判別分析中群體不符合正態分布假設時，羅吉斯回歸分析是一個很好的替代方法。羅吉斯回歸分析並非預測事件（event）是否發生，而是預測該事件的機 率。它將自變數與因變數的關系假定是S行的形狀，當自變數很小時，機率值接近為零；當自變數值慢慢增加時，機率值沿著曲線增加，增加到一定程度時，曲線協 率開始減小，故機率值介於0與1之間。

㈣ 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。

㈤ 大數據發展快馬加鞭 基金三主線掘金

大數據發展快馬加鞭 基金三主線掘金

9月5日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，大數據行業頂層設計正式出爐。《綱要》部署近5年至10年大數據發展的三大主要任務，分別是政府數據資源開放、推動產業創新培育新興業態及健全大數據安全保障體系。同時，明確統籌協調、法律法規、數據安全與保護、財政金融支持、人才培養、國際交流合作等七方面政策機制。到2020年，我國將形成一批具有國際競爭力的大數據處理、分析、可視化軟體和硬體支撐平台等產品，並培育10家國際領先的大數據核心龍頭企業。在行業熱點催化下，大數據相關上市公司四季度投資價值凸顯，提前布局的基金有望獲益。

經歷兩輪大跌後，計算機、通信等互聯網 +相關科技類板塊大浪淘沙，市場關注點更多地轉移到基本面有業績支撐、商業模式預期較大的新板塊。盡管大數據產業在我國目前仍處在起步階段，但未來數年行業維持高增長速度卻已成共識。數據採集、數據中心建設、數據運營與應用及數據安全保障等細分行業，將在此次政府推動下率先受益。具體在A股市場上，基金主要從三個方向布局大數據概念。首先是擁有數據資源或受益於政府數據開放的上市公司，如科大訊飛、易華錄、華宇軟體等。第二是大數據分析及應用領域的企業，如東方國信、千方科技、神州信息等。最後是支持大數據的IT基礎設施企業，如網宿科技和藍鼎控股等。

金牛理財網統計顯示，2015年二季度持有概念股的主動股混型基金共計495隻，其中重倉股中出現大數據概念股身影的基金有202隻，截至二季度末，基金持概念股總市值達到241.5億元。獲得基金配置的大數據相關企業共計37家，成為基金前十大重倉股的有31家。二季度配置大數據概念股占凈值比例最高的基金為中海環保 ，共持有6家相關上市公司，合計持有1243萬股，持股市值為4.66億元，占基金凈值比例高達20.51%。立思辰、榮之聯為其前十大重倉股。益民紅利成長基金、中郵核心競爭靈活配置混合、銀河靈活配置、長安宏觀策略混合、工銀信息產業混合、金元順安消費混合，持有大數據概念股占自身凈值比例均達16%以上。其中，金元順安消費主題混合僅持有華勝天成一隻個股，佔比高達16.4%。華勝天成為雲計算、物聯網及移動互聯網領域熱門股。

在獲得基金重倉配置的概念股中，雲計算龍頭股網宿科技最受青睞，獲得33隻基金重倉配置。嘉實優質企業和興全社會責任配置該股占凈值比例分別為8.96%和8.29%居前。網宿科技目前剛通過PCI_DSSV3.1版本合規評估，成為業內首家獲得權威在線支付安全認證的上市公司，展示其雲安全領域的強大實力。東方國信獲得20隻基金重倉配置。交銀雙息平衡、添富外延增長 、中海優質成長 、匯添富消費行業、中海消費主題，持有該股占凈值比例均在6%以上。大數據領域頂層設計無疑將成就東方國信未來的發展。東方國信有全套大數據產業鏈產品，將優先受益於前期資料庫建設。

隨著政府數據資源的逐步放開，更多企業將參與到大數據行業發展洪流中來，技術不斷突破、商業模式可期的企業無疑將把握這一歷史機遇，迅速佔領行業制高點。在四季度市場估值修復行情下，大數據概念股有望引領新的市場熱點，建議投資者重點關注提前布局大數據概念股的基金。

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㈥ 掘金策app怎麼樣啊，它大數據選股好用嗎

該平台易於使用。它支持多種編程語言，本地，期貨和股票實盤。它是用期貨實盤，直接連接CTP，和CTP，SDK很好理解。事件驅動策略的模型還是很不錯的，現在的實盤也挺穩定的。
還不錯。有一定編程基礎的Quant，簡直就是量化的好工具。個人用它來制定策略和確定報價。
我沒用過這個，但我不確定。我做過Rael的，感覺還行。通過簡化股票、外匯、期貨、數字貨幣等投資產品。通過計算機，不懂代碼編程的交易者可以直接獲取系統提供的交易機會，通過最簡單的漲跌判斷就可以完成買賣單，更加簡單快捷，同時難度也大大降低。

㈦ 如何用大數據炒股

方法/步驟
1
下載，安裝app。 網路搜索 網路股市通，並根據手機選擇版本安裝（安卓的安裝安卓的，iphone安裝ios版本）
2

安裝，app這個不多說了。打開app，界面如圖所示。可以看到有自選股、資訊、智能選股、行情、我 五個標簽頁，自選股、行情和「我"就不多說了，炒股的都知道，我們主要要看的是 資訊和智能選股兩個標簽頁的內容
3

打開「資訊」，裡面是根據網路大數據篩選出來的一些可能對股市有比較大影響的新聞。雖然現在新聞到處都能看到，但是對於股市新手來說，分辨哪些新聞比較重要是一件十分困難的事情，我一般是看這里的概念熱點，對於追熱點非常有用。
4

下面介紹最最有用的「智能選股」，打開，可以看到有「最新熱點」、「異動個股」、「優選公告」3項
5
最新熱點，這里綜合了最近搜索最熱的話題新聞，並且列出了相關的股票，非常有價值，可以據此布局；
6
異動個股，這里整理出了盤中資金變化較大，有可能大漲大跌的股票，適合作參考
7

優選公告，這是我最看重的地方了。 新手對於上市公司的公告，看不懂，看懂了也不知道對於股票走勢有什麼影響。而這里則根據歷史數據，統計出了該股票同類公告引起的漲跌，很準的。

㈧ 如何在大數據分析中「掘金」

因此，行之有效的企業級信息優化戰略變得空前重要。由於預計2015年產生的數字內容中有90%將是非結構化數據，如簡訊和微博生成的信息，以及視頻和音頻，情況將變得越來越復雜。無論身處哪個行業，圍繞大數據及管理這些信息的挑戰都無處不在。·金融服務行業必須滿足客戶對數字銀行服務的期望，並處理風險和監管需求等問題;·在醫療和生命科學領域，患者隱私及葯物開發問題使合規成為了關鍵的投資動因;·了解客戶需求以提高服務和參與模式是旅遊和交通行業必不可少的;·在政府和公共事業領域，政府正在提高其智能及安全能力，以期更好地保護公眾;·實時的數據可視化、匯總和詮釋對於能源行業至關重要。毫無准備的企業可能會在應對現有原始信息的數量、種類和速度時手足無措。如果企業缺乏管理並處理多來源海量信息的能力，將會導致涉及整個企業層面的各類問題：·具有更先進的信息系統的競爭對手將能很好地利用數據並爭奪客戶;·盡管有更大量和來源，實現數據價值將越來越困難;·浪費大量時間過濾海量不相關的數據，而這些數據不能支持決策或推動其執行;·缺乏靈活性、分離的信息基礎設施成本將逐步增加。政府和企業迫切需要從無關的數據中獲取洞察，並有能力對其有效利用。那些能從戰略上迅速響應，並從海量信息中提取真正價值的企業將能獲得關鍵的市場領先地位。發揮信息的力量根據ColemanParkesResearch的研究[3]表明，亞太和日本地區62%的私有企業認為有效的信息優化戰略能幫助其獲得競爭優勢。但是僅有不到一半的企業採用了合適的解決方案並從大數據中獲得洞察，而目前僅有15%的企業將非結構化數據納入了其企業洞察、流程和戰略。企業的終極目標應是充分利用100%的信息來推動更快、更明智的業務決策。企業應能衡量信息戰略在新增收入、節約成本以及加速上市等方面所帶來的價值。要想在以信息為驅動力的新時代獲得成功，企業需要信息優化戰略以及可理解抽象概念的解決方案。企業的目標是通過涵蓋所有數據形式的信息管理和分析系統實現互聯性智能。這意味著他們必須：·建立一個敏捷的智能環境，並有合適的基礎設施來捕獲和存儲海量信息，進行實時分析並迅速適應不斷變化的優先事項;·對企業生態系統中的信息和智能戰略進行整合，以獲得對業務數據的完整視圖;·通過將洞察和理念轉化為行動而實現信息資產的全部價值。提升客戶體驗實現更好的客戶體驗是所有信息優化戰略的主要目標。改進企業搜索和分析信息的方式，以更好地了解客戶行為和需求，從而支持快速、明智的業務決策。這將有助於實現更好的客戶體驗和更高的忠誠度。信息洞察應整合所有客戶信息，無論客戶如何與企業進行互動，包括通過社交媒體、微博、移動應用，以及通過電話等其它方式。信息必須在不同的業務范圍內進行收集，同時還要解決潛在的隱私和安全問題。先進的信息技術能夠幫助企業增強其識別客戶喜好、問題和趨勢的能力。而這些情報可被用來更好地與客戶進行互動，同時提供超越競爭對手的洞察。這些新情報可在應用開發以及將應用遷移至雲的過程中發揮作用，而雲能讓客戶輕松、快速地獲得新服務。優化業務績效不僅是企業需要應對海量結構化和非結構化數據，數據也分布於多個可能互不相關的業務范圍，也存在於許多不同的應用中。現代數據中心的另一個關鍵能力是能夠處理大量的無關信息，從而獲得能提高業務績效的洞察。通過整合、遷移並匯總數據存儲，企業可以改進信息訪問，並降低IT運營成本。這能帶來簡單、靈活、迅速、低成本高收益的信息基礎設施，而此類基礎設施同時還具有可擴展性、模塊化特性，及可靠性。用智能信息基礎設施替換復雜的孤立資料庫，企業能夠在需要時捕捉、存儲並提供信息，無論採用哪種應用、規模有多大。充分利用100%的相關職能和運營數據能夠幫助客戶提高運營業績和經營利潤，並對信息生命周期管理進行自動化處理。信息優化的目標為構建一個服務於整個企業，從數據安全及合規，到分析和敏捷性的統一基礎設施。而由此帶來的快速、輕松分析信息的能力能夠幫助企業獲得更可靠的視圖，從而做出准確、有效的決策。管理安全和風險將能夠端到端管理100%大數據作為新目標，企業應研究更好的監管和安全措施來應對與日俱增的風險和復雜性。這些問題包括：不能充分利用目前所有可用數據進行及時、正確的決策所帶來的財務和法律風險，以及獲取數據並保證其是最新、最正確的。智能信息生態系統可管理安全環境中的數據，從而管理日常業務並降低風險。它還能利用洞察來引導企業投資和定價，並充分利用新的業務機會。將數據轉化為資產不能周密部署並迅速採取行動的企業有可能面臨被劇增的大數據淹沒的風險。另一方面，那些能夠實施全面的企業級信息優化戰略的企業所獲得的回報將是非常巨大的。這一戰略有助於縮小潛在的和最終實現的業務成果之間的差距。總之，它可以分為三大要素：·能捕獲、存儲、復制並擴展數據的信息基礎設施;·管理、保護、治理並充分利用數據的信息管理;·搜索、分析、理解數據並對其採取行動的信息洞察工具。能夠從自身數據資產中獲得深入洞察和價值的企業將開始收獲其實質性的信息回報。文章更新提醒功能已上線，幫助您及時了解本頻道動態。