大數據能用在股票預測

『壹』 利用大數據炒股會賺嗎

隨著科學技術的發展，現在很多炒股軟體都可以方便快捷地找到上市公司的關鍵數據。用大數據分析找出大股東的持倉成本，就等於看到了經銷商的底牌。購買價格接近或低於市場平均持倉成本。利潤機會越大，安全系數越高。

因為大數據分析人們的常識性需求或一些習慣性行為，只能通過多次或多次發生的常見行為事件找出一些規律。上述行為事件是相對固定時間或基本需求或習慣的單一行為的結果。作為股東，沒有人能夠預測未來。我們不否認這一點。然而，很少有人會否認每個人都可以回顧歷史。我們不知道未來會上升還是下降。我們不知道如何波動。然而，如果一個好故事講得很辛苦，說書人肯定會得到好處。粉絲越多，他得到的好處就越多。

『貳』 大數據可以在哪些領域實現預測價值

和原來統計抽樣數據不同，大數據需要持續數據，來反應相對完整的過程，而且整個過程是一個相對穩定的規律性狀態。
這樣通過數據比對，一方面能去除偶然性和外界環境干擾帶來的噪點，另一方面通過數據積累，能把規律的異常波動和結果之間找到數據對應關系，來實現對異常變化的情況分析和預測。
只要數據全面和連續，異常變化的徵兆就可以被發現。傳統的統計抽樣數據需要從數據中進行抽樣，通過單個數據的精確來反應當時狀態，但是無法進行規律的分析。
所以大數據的原理是，基於每一種非常規的變化，在事前一定有徵兆體現。沒有任何一件事情是突發的，這和佛教哲學中的因果道理是一樣的，每一件事的發生是可以被追尋脈絡的。
利用大數據的預測和分析，就建立在可以捕捉和分析這些反應事物變化的徵兆上，而最容易捕捉這種徵兆的領域，一定是原本有穩定規律的領域。
我們從現實生活中舉幾個例子。
1、股票市場
是否能用大數據的方式，來預測股票的漲跌呢？如果不討論個股情況，從理論上講在美國可以，在中國很難。
美國股票市場是可以雙向盈利的，當股票價格脫離價值時，另一股資金力量就會反向操作來盈利。而中國的股票市場則不同，股票只有漲才能盈利，這樣的規則就會吸引一些游資利用信息不對等的狀況，人為改變股票市場規律，沒有相對的穩定狀態則很難被預測，或者說變數大到捕捉分析成本過高。
2、商品價格
單次性銷售的商品價格是能夠被預測的，因為任何商品的銷售無法脫離賺錢這個根本，而且不同渠道成本和收益需求在競爭充分的環境下是相對穩定的，與價格相關的變數相對固定，所以價格可以預測。
但是如果商品有後續服務等持續性收費，或產品盈利不是唯一的需求（比如：產品新上市推廣、打擊競爭對手新上市商品等）時，則此商品價格變得不可預測，因為它脫離了一個穩定的狀態。
3、人的健康狀況
慢性病是可以被預測的。因為人體的體征變化是呈固定的變化規律的，慢性病形成的過程中，體征變化規律也呈現持續性異常。所以在慢性病形成的過程，就可以對異常的體征變化規律進行分析。
急性病是很難預測的，因為是外界因素帶來的突變，體征數據變化規律異常是應激反應，屬於突變的過程，尤其隨機性，則預測成本過高，但可以發生後被分析出來。
1、數據波動規律不因外界隨機干擾而不可測影響，可以用固定維度的變數建立基準規律；
2、持續採集和分析數據的成本要小於預測帶來的收益；
3、有異常狀況和不同結果的對應關系。

『叄』 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。

『肆』 利用大數據人工智慧投資股票的話，能代替投顧嗎

現在有越來越多的人都想進入到股票市場進行投資，的確股票是一種高收益的投資，但是很多人進入到股票市場都會血本無歸，就是因為他們本身對於股票市場沒有足夠的認識。利用大數據人工智慧投資股票，這樣能夠代替投資顧問嗎？

三、為什麼不能替代

大家要知道投資顧問在中國市場發展的時間是非常長的，現在科技的發展速度也已經越來越快了，為什麼投資顧問無法被機器人代替這也是有一定的原因的。這是因為基金或者是股票投資本身就是一種動態的過程，在這個過程之中，需要當事人跟投資顧問進行實時的交流，這樣才能夠去滿足客戶的需求，但是機器人卻不能做到這一點。

『伍』 大數據炒股靠譜嗎

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、沖突事件等等。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。

『陸』 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。

『柒』 人工智慧股票預測靠譜嗎

人工智慧股票預測不靠譜。人工智慧是通過大數據預測的，所謂的人工智慧預測只是一個軟體。並不能真正起到判斷股票價值的作用。
(7)大數據能用在股票預測擴展閱讀：
炒股的人有必要具備如下素質：
1、平常心
炒股者在買入股票後，一般會出現時漲時跌的情況，盈和虧都十分正常。因而，大可不必因賺錢而洋洋得意，因虧錢而垂頭喪氣，應樹立正確的炒股心態，做到「冷眼觀勝負，理智對輸贏」。從某種角度上講，股市中沒有永遠的輸家，也沒有永遠的贏家，輸贏轉換只在一瞬間。
2、慎對股評
股民對股市信息渴求越來越強烈，股評也因此應運而生。對良莠不齊的股評，股民要謹慎對待、科學區分、合理取捨，減輕對股評人士的依賴、樹立正確的投資理念，不盲目跟風。在日常炒股經歷中不斷加強學習，學會自主決策，把命運掌握在自己手中。
3、調節身心
有不少股民由於沒有處理好緊張與鬆弛的關系，不知疲倦地長期蹲在股市中，其結果是身心疲憊，雖然享受了「牛市」的成果，但也忍受了「熊市」帶來的痛苦。辛辛苦苦賺來的錢往往被市場消耗殆盡，賠了時間，費了精力，一無所獲。因而處理好緊張與鬆弛的關系是股民必須掌握的學問。股民應會調節自己，學會休息。休息有時是一種「最好的投資策略」。休息要徹底，它可以修身養性，可以避免風險，可以為投資者制定下一步策略。
4、支配情理
面對風雲變幻、風險莫測的股市，炒股需要理智；但面對充滿機遇和挑戰的股市，炒股又需要激情。在股市中，常有這樣兩類股民：一類是時時處處謹小慎微，只拿一小部分資金進行操作，既不敢追漲，也不願殺跌。這類股民雖然具有較強的風險意識，但絕非成熟的股民，他們對行情的變化無動於衷，其結果往往是錯過了一次又一次的市場機會；另一類則不知風險為何物，他們緊跟市場熱點，與庄共舞，頻繁進出，其結果往往是「不成功，則成仁」，要麼獲得巨大收益，要麼被深度套牢。這兩類股民都不可能成為成功者。「激情加理智，方成贏家」。炒股該追漲的就要敢於追高，該殺跌的時候要敢於殺跌，該滿倉的時候大膽滿倉，該輕倉時須果斷輕倉，該空倉的時候必須清倉離場。
總而言之，千金難買好心態，好的心態定能贏回千金。
如果你沒有準備好，沒有風險意識，沒有心理承擔能力，就不要盲目地進入股市。

『捌』 為什麼jm33.cn中說股票分析可用大數據來預測而多人都覺得股票是被操縱的，沒有預測的可能

股票的預測只是一個概率問題，實際上即便是使用大數據也無法解決其中的偶然因素造成的影響，所以沒有100%的准確。

『玖』 大數據為什麼不能預測外匯期貨股票

為何無法使用大數據方法預測外匯期貨股票？匯查查淺談：

具體來說，人類目前連精確的天氣預報都做不到，全球各地每天、每小時、每分鍾的降水量、溫度、濕度、氣壓、洋流、日照、風力等等無數的數據，夠得上「大數據」的標准了吧，但我們依然無法准確預測天氣。那麼又如何能預測農產品的收成，進而預測農產品期貨的價格呢？

又比如，人類目前無法預測地震，那麼由地震引起的日本福島核電站泄漏，進而導致日經股票隨後的幾天內的狂跌，又如何利用大數據進行預測？

另外，外匯貨幣的走勢是有相關性的，比如同為商品貨幣的澳大利亞和紐西蘭的貨幣走勢就有很高的相關性。澳元與鐵礦石價格，俄羅斯盧布與石油價格這幾年也都有很強的相關性，現貨市場的價格對期貨也有影響，不過題主的這些疑問都不屬於「大數據」的范疇，頂多是統計學應用而已。

『拾』 大數據能預測未來嗎

摘要 當然能。就目前而言,大數據預警系統和決策支持已經是大數據領域非常熱門的兩大分支,分別對應預警和預測。這兩個門類,也正是我們從事的商務智能(BI)的核心功能之一。所以是可以預測未來的。