做股票預測用哪些數據

❶ 預測股票的方法有幾種

1、股票價格的預測要綜合考慮多種因素，比如公司的基本面、日K線、周K線、月K線、成交量、各種技術指標等等。股票買了就漲是許多人夢寐以求的事情，其實，盤中判斷股價會不會拉升並不是「可『想』不可求」的事情，是通過長期看盤、操盤實踐可以達到或者部分達到的境界。其中一個重要方法是「結合技術形態研判量能變化」，尤其是研判有無增量資金。
2、股票預測公式和方法是：
如果當天量能盤中預測結果明顯大於上一天的量能，增量達到一倍以上，出現增量資金的可能性較大。股票預測首先要預測全天可能出現的成交量。公式是(240分鍾÷前市9：30分到看盤時為止的分鍾數)×已有成交量(成交股數)。使用這個公式時要注意：
（1）往往時間越是靠前，離開9：30分越近，越是偏大於當天的實際成交量。
（2）一般採用前15分鍾、30分鍾、45分鍾等三個時段的成交量來預測全天的成交量。過早則失真，因為開盤不久成交偏大偏密集;過晚則失去了預測的意義。

❷ 股票數據分析都有哪些

看盤的幾個小技巧：
第一：看盤的首要重點是看板塊和熱點個股的輪動規律，進而推測出行情的大小和持續性時間變化。比如每天應該注意是否有漲停個股開盤，如果有，那麼說明主力資金還在努力選擇突破口，如果兩市都有10隻以上的漲停個股開盤，則說明市場處於多頭氣氛，人氣比較旺，少於這個標准則說明市場人氣不佳，投資者應該當心大盤繼續下跌風險。如果每天盤面都有跌停板，並且是以板塊方式出現，那麼，應該警惕新一輪的中級調整開始。在熱點上，如果前一交易日漲停的個股或是上漲比較好的板塊難以維持兩天以上的行情，那麼，就說明主力資金屬於短炒性質，此個股或板塊不能成為一波行情的領頭羊，同時也意味著這一輪上漲屬於單日短線反彈。反過來講，如果熱點板塊每天都有2-3個以上，平均漲幅都在2%以上，並相互進行有效輪番上漲，則中期向好行情就值得期待。2010年7月初、中期，有色資源、煤炭資源、稀土資源以及新能源、智能電網等板塊交替上漲，從而產生中級行情。
第二：看盤應該注重關注成交量。根據兩市目前市值情況看，上海大盤成交量小於1000億應做震盪整理理解，700億以下為縮量，小於500億可以理解為地量，超過1100億應該理解為放量。地量背後往往意味著反轉，例如，2010年6月底和7月初之間，先後多個交易日上海股市成交量低於500億，這個時候空倉資金應為自己的重新進場做好准備。當大盤擺脫下降趨勢，走出一個緩慢的底部構築的形態下，成交量溫和狀態下，投資者可以以不超過半倉的水平買股持股。如果，當股票持續上漲，成交量放大，換手率超過15%（中小板、創業板個股特定條件下可以放寬到20%左右，另外新股、次新股、限售股、轉贈股、配股上市日不在此列），5-20日線開始死叉轉向，那麼此類短線題材股和概念股應該考慮逐步拋售。
第三：努力培養盤感，運用技術手段捕捉市場機會。不管是什麼品種的股票，如經過短期暴跌，跌幅超過50%，下跌垂直度越大，那麼關注價值就越高，當某一天突然縮量，短線買進的機會來了。因為急跌暴跌後，成交量突然萎縮就殺跌盤已經枯竭，肯定會出現反彈，這個時候可以堅決地戰勝自己恐慌情緒積極進去搶一把反彈就走人。同樣，如果股票價格在接連漲了很多時間，而且高位開始頻繁放量，可是價格始終盤旋在某個小區域，連續用小單在尾盤直線拉高製造高位串陽K線，籌碼峰密集嚴重擴散，則說明這個完全是主力在出貨！必須堅決清倉。
第四：別小看低位的三連陽，別漠視高位的三連陰。一般講股票價格在接連下跌一段時間後，突然在某天不那麼狂跌，而且，K線上接連出現紅三兵，價格波動幅度又不是那樣大，通常價格一串上去又被單子砸下來了，請你注意了，這個時候往往就是有主力潛伏著開始收貨中；反過來，如果在漲勢繼續了一段時間，股票價格已經很大幅度地脫離了主力原始成本，這個時候出現了高位幾連陰，股票價格重心開始下移，尤其是在一些時候，主力利用快要收盤的時候，突然用幾筆單把股票價格迅速買回日均線，在隨後的幾天里同樣的手法經常出現，K線圖上收出長下影，那說明主力出貨的概率已經達到80%以上，它的這些做法都是為了麻痹經驗不足的資金。假如某天連10日、20日、30日線都跌破，不管是賺還是賠，堅決離場。
第五：大漲買龍頭，如何發覺龍頭，其實在市場大跌氣氛里很容易判斷龍頭股，應密切注意漲幅榜中始終躍居前幾位的逆市紅盤股，特別是價格處於「三低」范疇，或是股價在15-20元之間，離新多主力拉升底部區域不足50%空間，在大盤大跌的當日或隨後幾天時間里，果斷用長陽反擊K線收復前期長陰失地的，則有望成為反彈的龍頭。市場的法則永遠是「強者恆強，弱者恆弱」。當中級以上行情出現的時候，投資者要善於提早發現誰是龍頭，並果斷追進，抓穩抓牢，別因一時盤面震盪輕易下馬。通常洗得越凶，後期飈漲概率越大。炒股搶佔先機概念很重要。有的股票難當龍頭最好在行情啟動初期果斷放棄，不要跟自己過不去。
第六：在漲勢中不要輕視冷門股、問題股。 你只要它漲得好，漲得牛就是，「漲時重勢，跌時重質」就是這個道理。任何時候，主力和莊家比我們聰明，他們不是傻瓜，當股票一個敢於在大勢不好的情況下縮量封出漲停板，肯定有其不被市場大眾知道的東西隱藏在後面。熊市裡，很多2-5元中小盤個股就是這樣無量快速漲停，通常這個時候非常考驗短線高手的看盤功力，因為這樣的股票往往留給人的思考、判斷、下單時間不會超過一分鍾，一般此類股很容易出現連續漲停，甚至是一字漲停，像2010年7月27日，很多ST股大跌的時候，ST黑化卻震盪走高，上方買盤都被逐步吃掉，並在臨近收盤的最後10分鍾封上漲停，這說明市場已有嗅覺靈敏的資金聞到了變盤氣息在重組前夜下手。

❸ 什麼是股票信息，我們能從中獲取哪些有用的數據

技術指標分析是以預測分析價格行情轉變的未來發展趨勢為目地，根據剖析歷史時間數據圖表對價格行情的健身運動開展剖析的一種方式。炒股技術剖析是股票投資銷售市場中廣泛運用的一種統計分析方法。基本上分析方法根據對決策個股內在價值和危害股價的宏觀經濟政策局勢、領域情況、企業經營狀況等開展剖析，評定個股的投資價值和有效使用價值，與個股市價開展較為，相對應產生交易的提議。

很多的賣單撤單別名上銷釘；很多的股票買盤撤單別名下墊板。不管上壓下托，其目地全是為了更好地控制股價，吸引住跟風盤。當股價處在剛運行沒多久的中廉價區的時候，自覺性股票買盤較多，盤里發生了下墊板，通常預兆著主力軍開多用意，可考慮到干預盲目跟風追勢；若發生了下銷釘而股價卻不跌反漲，則主力軍離合器壓盤試盤的概率偏大，通常是大幅度漲升的前兆。當股價漲幅已大且處在高價位區的時候，盤里發生了下墊板，但行情則是價滯量增，這時要留心主力軍誘多交貨；若這時上銷釘較多，且增漲無量時，則通常預兆頂端將要發生，股價即將下挫。

❹ 如何用大數據炒股

我們如今生活在一個數據爆炸的世界裡。網路每天響應超過60億次的搜索請求，日處理數據超過100PB，相當於6000多座中國國家圖書館的書籍信息量總和。新浪微博每天都會發布上億條微博。在荒無人煙的郊外，暗藏著無數大公司的信息存儲中心，24小時夜以繼日地運轉著。
克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中認為，大數據的核心就是預測，即只要數據豐富到一定程度，就可預測事情發生的可能性。例如，「從一個人亂穿馬路時行進的軌跡和速度來看他能及時穿過馬路的可能性」，或者通過一個人穿過馬路的速度，預測車子何時應該減速從而讓他及時穿過馬路。

那麼，如果把這種預測能力應用在股票投資上，又會如何？

目前，美國已經有許多對沖基金採用大數據技術進行投資，並且收獲甚豐。中國的中證廣發網路百發100指數基金（下稱百發100），上線四個多月以來已上漲68%。

和傳統量化投資類似，大數據投資也是依靠模型，但模型里的數據變數幾何倍地增加了，在原有的金融結構化數據基礎上，增加了社交言論、地理信息、衛星監測等非結構化數據，並且將這些非結構化數據進行量化，從而讓模型可以吸收。

由於大數據模型對成本要求極高，業內人士認為，大數據將成為共享平台化的服務，數據和技術相當於食材和鍋，基金經理和分析師可以通過平台製作自己的策略。

量化非結構數據

不要小看大數據的本領，正是這項剛剛興起的技術已經創造了無數「未卜先知」的奇跡。

2014年，網路用大數據技術預測命中了全國18卷中12卷高考作文題目，被網友稱為「神預測」。網路公司人士表示，在這個大數據池中，包含互聯網積累的用戶數據、歷年的命題數據以及教育機構對出題方向作出的判斷。

在2014年巴西世界盃比賽中，Google亦通過大數據技術成功預測了16強和8強名單。

從當年英格蘭報社的信鴿、費城股票交易所的信號燈到報紙電話，再到如今的互聯網、雲計算、大數據，前沿技術迅速在投資領域落地。在股票策略中，大數據日益嶄露頭角。

做股票投資策略，需要的大數據可以分為結構化數據和非結構化數據。結構化數據，簡單說就是「一堆數字」，通常包括傳統量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等專業信息；非結構化數據就是社交文字、地理位置、用戶行為等「還沒有進行量化的信息」。

量化非結構化就是用深度模型替代簡單線性模型的過程，其中所涉及的技術包括自然語言處理、語音識別、圖像識別等。

金融大數據平台-通聯數據CEO王政表示，通聯數據採用的非結構化數據可以分為三類：第一類和人相關，包括社交言論、消費、去過的地點等；第二類與物相關，如通過正在行駛的船隻和貨車判斷物聯網情況；第三類則是衛星監測的環境信息，包括汽車流、港口裝載量、新的建築開工等情況。

衛星監測信息在美國已被投入使用，2014年Google斥資5億美元收購了衛星公司Skybox，從而可以獲得實施衛星監測信息。

結構化和非結構化數據也常常相互轉化。「結構化和非結構化數據可以形象理解成把所有數據裝在一個籃子里，根據應用策略不同相互轉化。例如，在搜索頻率調查中，用戶搜索就是結構化數據；在金融策略分析中，用戶搜索就是非結構化數據。」網路公司人士表示。

華爾街拿著豐厚薪水的分析師們還不知道，自己的僱主已經將大量資本投向了取代自己的機器。
2014年11月23日，高盛向Kensho公司投資1500萬美元，以支持該公司的大數據平台建設。該平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量數據進行分析，並且回答投資者提出的各種金融問題，例如「下月有颶風，將對美國建材板塊造成什麼影響？」

在Kensho處理的信息中，有80%是「非結構化」數據，例如政策文件、自然事件、地理環境、科技創新等。這類信息通常是電腦和模型難以消化的。因此，Kensho的CEO Daniel Nadler認為，華爾街過去是基於20%的信息做出100%的決策。

既然說到高盛，順便提一下，這家華爾街老牌投行如今對大數據可謂青睞有加。除了Kensho，高盛還和Fortress信貸集團在兩年前投資了8000萬美元給小額融資平台On Deck Capital。這家公司的核心競爭力也是大數據，它利用大數據對中小企業進行分析，從而選出值得投資的企業並以很快的速度為之提供短期貸款。

捕捉市場情緒

上述諸多非結構化數據，歸根結底是為了獲得一個信息：市場情緒。

在采訪中，2013年諾貝爾經濟學獎得主羅伯特•席勒的觀點被無數采訪對象引述。可以說，大數據策略投資的創業者們無一不是席勒的信奉者。

席勒於上世紀80年代設計的投資模型至今仍被業內稱道。在他的模型中，主要參考三個變數：投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應（市場情緒）。他認為，市場本身帶有主觀判斷因素，投資者情緒會影響投資行為，而投資行為直接影響資產價格。
然而，在大數據技術誕生之前，市場情緒始終無法進行量化。

回顧人類股票投資發展史，其實就是將影響股價的因子不斷量化的過程。

上世紀70年代以前，股票投資是一種定性的分析，沒有數據應用，而是一門主觀的藝術。隨著電腦的普及，很多人開始研究驅動股價變化的規律，把傳統基本面研究方法用模型代替，市盈率、市凈率的概念誕生，量化投資由此興起。

量化投資技術的興起也帶動了一批華爾街大鱷的誕生。例如，巴克萊全球投資者（BGI）在上世紀70年代就以其超越同行的電腦模型成為全球最大的基金管理公司；進入80年代，另一家基金公司文藝復興（Renaissance）年均回報率在扣除管理費和投資收益分成等費用後仍高達34%，堪稱當時最佳的對沖基金，之後十多年該基金資產亦十分穩定。

「從主觀判斷到量化投資，是從藝術轉為科學的過程。」王政表示，上世紀70年代以前一個基本面研究員只能關注20隻到50隻股票，覆蓋面很有限。有了量化模型就可以覆蓋所有股票，這就是一個大的飛躍。此外，隨著計算機處理能力的發展，信息的用量也有一個飛躍變化。過去看三個指標就夠了，現在看的指標越來越多，做出的預測越來越准確。

隨著21世紀的到來，量化投資又遇到了新的瓶頸，就是同質化競爭。各家機構的量化模型越來越趨同，導致投資結果同漲同跌。「能否在看到報表數據之前，用更大的數據尋找規律？」這是大數據策略創業者們試圖解決的問題。

於是，量化投資的多米諾骨牌終於觸碰到了席勒理論的第三層變數——市場情緒。

計算機通過分析新聞、研究報告、社交信息、搜索行為等，藉助自然語言處理方法，提取有用的信息；而藉助機器學習智能分析，過去量化投資只能覆蓋幾十個策略，大數據投資則可以覆蓋成千上萬個策略。

基於互聯網搜索數據和社交行為的經濟預測研究，已逐漸成為一個新的學術熱點，並在經濟、社會以及健康等領域的研究中取得了一定成果。在資本市場應用上，研究發現搜索數據可有效預測未來股市活躍度（以交易量指標衡量）及股價走勢的變化。

海外就有學術研究指出，公司的名稱或者相關關鍵詞的搜索量，與該公司的股票交易量正相關。德國科學家Tobias Preis就進行了如此研究：Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趨勢（Google Trends），以美國標普500指數的500隻股票為其樣本，以2004年至2010年為觀察區間，發現谷歌趨勢數據的公司名稱搜索量和對應股票的交易量，在每周一次的時間尺度上有高度關聯性。也就是說，當某個公司名稱在谷歌的搜索量活動增加時，無論股票的價格是上漲或者下跌，股票成交量與搜索量增加；反之亦然，搜索量下降，股票成交量下降。以標普500指數的樣本股為基礎，依據上述策略構建的模擬投資組合在六年的時間內獲得了高達329%的累計收益。

在美國市場上，還有多家私募對沖基金利用Twitter和Facebook的社交數據作為反映投資者情緒和市場趨勢的因子，構建對沖投資策略。利用互聯網大數據進行投資策略和工具的開發已經成為世界金融投資領域的新熱點。

保羅·霍丁管理的對沖基金Derwent成立於2011年5月，注冊在開曼群島，初始規模約為4000萬美元， 2013年投資收益高達23.77%。該基金的投資標的包括流動性較好的股票及股票指數產品。
通聯數據董事長肖風在《投資革命》中寫道，Derwent的投資策略是通過實時跟蹤Twitter用戶的情緒，以此感知市場參與者的「貪婪與恐懼」，從而判斷市場漲跌來獲利。

在Derwent的網頁上可以看到這樣一句話：「用實時的社交媒體解碼暗藏的交易機會。」保羅·霍丁在基金宣傳冊中表示：「多年以來，投資者已經普遍接受一種觀點，即恐懼和貪婪是金融市場的驅動力。但是以前人們沒有技術或數據來對人類情感進行量化。這是第四維。Derwent就是要通過即時關注Twitter中的公眾情緒，指導投資。」

另一家位於美國加州的對沖基金MarketPsych與湯普森·路透合作提供了分布在119個國家不低於18864項獨立指數，比如每分鍾更新的心情狀態（包括樂觀、憂郁、快樂、害怕、生氣，甚至還包括創新、訴訟及沖突情況等），而這些指數都是通過分析Twitter的數據文本，作為股市投資的信號。

此類基金還在不斷涌現。金融危機後，幾個台灣年輕人在波士頓組建了一家名為FlyBerry的對沖基金，口號是「Modeling the World（把世界建模）」。它的投資理念全部依託大數據技術，通過監測市場輿論和行為，對投資做出秒速判斷。

關於社交媒體信息的量化應用，在股票投資之外的領域也很常見：Twitter自己也十分注重信息的開發挖掘，它與DataSift和Gnip兩家公司達成了一項出售數據訪問許可權的協議，銷售人們的想法、情緒和溝通數據，從而作為顧客的反饋意見匯總後對商業營銷活動的效果進行判斷。從事類似工作的公司還有DMetics，它通過對人們的購物行為進行分析，尋找影響消費者最終選擇的細微原因。

回到股票世界，利用社交媒體信息做投資的公司還有StockTwits。打開這家網站，首先映入眼簾的宣傳語是「看看投資者和交易員此刻正如何討論你的股票」。正如其名，這家網站相當於「股票界的Twitter」，主要面向分析師、媒體和投資者。它通過機器和人工相結合的手段，將關於股票和市場的信息整理為140字以內的短消息供用戶參考。

此外，StockTwits還整合了社交功能，並作為插件可以嵌入Twitter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台，讓人們可以輕易分享投資信息。

另一家公司Market Prophit也很有趣。這家網站的宣傳語是「從社交媒體噪音中提煉市場信號」。和StockTwits相比，Market Prophit更加註重大數據的應用。它採用了先進的語義分析法，可以將Twitter里的金融對話量化為「-1（極度看空）」到「1（極度看多）」之間的投資建議。網站還根據語義量化，每天公布前十名和後十名的股票熱度榜單。網站還設計了「熱度地圖」功能，根據投資者情緒和意見，按照不同板塊，將板塊內的個股按照顏色深淺進行標注，誰漲誰跌一目瞭然。

中國原創大數據指數

盡管大數據策略投資在美國貌似炙手可熱，但事實上，其應用尚僅限於中小型對沖基金和創業平台公司。大數據策略投資第一次被大規模應用，應歸於中國的百發100。

網路金融中心相關負責人表示，與歐美等成熟資本市場主要由理性機構投資者構成相比，東亞尤其是中國的股票類證券投資市場仍以散戶為主，因此市場受投資者情緒和宏觀政策性因素影響很大。而個人投資者行為可以更多地反映在互聯網用戶行為大數據上，從而為有效地預測市場情緒和趨勢提供了可能。這也就是中國國內公募基金在應用互聯網大數據投資方面比海外市場並不落後、甚至領先的原因。

百發100指數由網路、中證指數公司、廣發基金聯合研發推出，於2014年7月8日正式對市場發布，實盤運行以來一路上漲，漲幅超過60%。跟蹤該指數的指數基金規模上限為30億份，2014年9月17日正式獲批，10月20日發行時一度創下26小時瘋賣18億份的「神話」。

外界都知道百發100是依託大數據的指數基金，但其背後的細節鮮為人知。

百發100數據層面的分析分為兩個層面，即數據工廠的數據歸集和數據處理系統的數據分析。其中數據工廠負責大數據的收集分析，例如將來源於互聯網的非結構化數據進行指標化、產品化等數據量化過程；數據處理系統，可以在數據工廠遞交的大數據中尋找相互統計關聯，提取有效信息，最終應用於策略投資。

「其實百發100是在傳統量化投資技術上融合了基於互聯網大數據的市場走勢和投資情緒判斷。」業內人士概括道。

和傳統量化投資類似，百發100對樣本股的甄選要考慮財務因子、基本面因子和動量因子，包括凈資產收益率（ROE）、資產收益率（ROA）、每股收益增長率（EPS）、流動負債比率、企業價值倍數（EV/EBITDA）、凈利潤同比增長率、股權集中度、自由流通市值以及最近一個月的個股價格收益率和波動率等。

此外，市場走勢和投資情緒是在傳統量化策略基礎上的創新產物，也是百發100的核心競爭力。接近網路的人士稱，市場情緒因子對百發100基金起決定性作用。

網路金融中心相關負責人是羅伯特•席勒觀點的支持者。他認為，投資者行為和情緒對資產價格、市場走勢有著巨大的影響。因此「通過互聯網用戶行為大數據反映的投資市場情緒、宏觀經濟預期和走勢，成為百發100指數模型引入大數據因子的重點」。

傳統量化投資主要著眼點在於對專業化金融市場基本面和交易數據的應用。但在網路金融中心相關業務負責人看來，無論是來源於專業金融市場的結構化數據，還是來源於互聯網的非結構化數據，都是可以利用的數據資源。因此，前文所述的市場情緒數據，包括來源於互聯網的用戶行為、搜索量、市場輿情、宏觀基本面預期等等，都被網路「變廢為寶」，從而通過互聯網找到投資者參與特徵，選出投資者關注度較高的股票。

「與同期滬深300指數的表現相較，百發100更能在股票市場振盪時期、行業輪動劇烈時期、基本面不明朗時期抓住市場熱點、了解投資者情緒、抗擊投資波動風險。」網路金融中心相關負責人表示。

百發100選取的100隻樣本股更換頻率是一個月，調整時間為每月第三周的周五。

業內人士指出，百發100指數的月收益率與中證100、滬深300、中證500的相關性依次提升，說明其投資風格偏向中小盤。

但事實並非如此。從樣本股的構成來說，以某一期樣本股為例，樣本股總市值6700億元，佔A股市值4.7%。樣本股的構成上，中小板21隻，創業板4隻，其餘75隻樣本股均為大盤股。由此可見，百發100還是偏向大盤為主、反映主流市場走勢。

樣本股每個月的改變比例都不同，最極端的時候曾經有60%進行了換倉。用大數據預測熱點變化，市場熱點往往更迭很快；但同時也要考慮交易成本。兩方面考慮，網路最後測算認為一個月換一次倉位為最佳。

樣本股對百發100而言是核心機密——據說「全世界只有基金經理和指數編制機構負責人兩個人知道」——都是由機器決定後，基金經理分配給不同的交易員建倉買入。基金經理也沒有改變樣本股的權利。

展望未來，網路金融中心相關負責人躊躇滿志，「百發100指數及基金的推出，只是我們的開端和嘗試，未來將形成多樣化、系列投資產品。」

除了百發100，目前市場上打著大數據旗幟的基金還有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指數基金。

南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪財經和深圳證券信息公司三方聯合編制的。和百發100類似，也是按照財務因子和市場情緒因子進行模型打分，按照分值將前100和前300名股票構成樣本股。推出至今，這兩個指數基金分別上漲了10%左右。

正如百發100的市場情緒因子來自網路，南方-新浪I100和I300的市場情緒因子全部來自新浪平台。其中包括用戶在新浪財經對行情的訪問熱度、對股票的搜索熱度；用戶在新浪財經對股票相關新聞的瀏覽熱度；股票相關微博的多空分析數據等。

此外，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大數據策略上做文章。據了解，天弘基金將和阿里巴巴合作，推出大數據基金產品，最早將於2015年初問世。

天弘基金機構產品部總經理劉燕曾對媒體表示，「在傳統的調研上，大數據將貢獻於基礎資產的研究，而以往過度依賴線下研究報告。大數據將視野拓展至了線上的數據分析，給基金經理選股帶來新的邏輯。」

在BAT三巨頭中，騰訊其實是最早推出指數基金的。騰訊與中證指數公司、濟安金信公司合作開發的「中證騰安價值100指數」早在2013年5月就發布了，號稱是國內第一家由互聯網媒體與專業機構編制發布的A股指數。不過，業內人士表示，有關指數並沒有真正應用大數據技術。雖然騰訊旗下的微信是目前最熱的社交平台，蘊藏了大量的社交數據，但騰訊未來怎麼開發，目前還並不清晰。

大數據投資平台化

中歐商學院副教授陳威如在其《平台戰略》一書中提到，21世紀將成為一道分水嶺，人類商業行為將全面普及平台模式，大數據金融也不例外。

然而，由於大數據模型對成本要求極高，就好比不可能每家公司都搭建自己的雲計算系統一樣，讓每家機構自己建設大數據模型，從數據來源和處理技術方面看都是不現實的。業內人士認為，大數據未來必將成為平台化的服務。

目前，阿里、網路等企業都表示下一步方向是平台化。

螞蟻金服所致力搭建的平台，一方麵包括招財寶一類的金融產品平台，另一方麵包括雲計算、大數據服務平台。螞蟻金服人士說，「我們很清楚自己的優勢不是金融，而是包括電商、雲計算、大數據等技術。螞蟻金服希望用這些技術搭建一個基礎平台，把這些能力開放出去，供金融機構使用。」

網路亦是如此。接近網路的人士稱，未來是否向平台化發展，目前還在討論中，但可以確定的是，「網路不是金融機構，目的不是發產品，百發100的意義在於打造影響力，而非經濟效益。」
當BAT還在摸索前行時，已有嗅覺靈敏者搶佔了先機，那就是通聯數據。

通聯數據股份公司（DataYes）由曾任博時基金副董事長肖風帶隊創建、萬向集團投資成立，總部位於上海，公司願景是「讓投資更容易，用金融服務雲平台提升投資管理效率和投研能力」。該平台7月上線公測，目前已擁有130多家機構客戶，逾萬名個人投資者。

通聯數據目前有四個主要平台，分別是通聯智能投資研究平台、通聯金融大數據服務平台、通聯多資產投資管理平台和金融移動辦公平台。

通聯智能投資研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研報三款產品，可以對基於自然語言的智能事件進行策略分析，實時跟蹤市場熱點，捕捉市場情緒。可以說，和百發100類似，其核心技術在於將互聯網非結構化數據的量化使用。

通聯金融大數據服務平台更側重於專業金融數據的分析整理。它可以提供公司基本面數據、國內外主要證券、期貨交易所的行情數據、公司公告數據、公關經濟、行業動態的結構化數據、金融新聞和輿情的非結構化數據等。

假如將上述兩個平台比作「收割機」，通聯多資產投資管理平台就是「廚房」。在這個「廚房」里，可以進行全球跨資產的投資組合管理方案、訂單管理方案、資產證券化定價分析方案等。

通聯數據可以按照主題熱點或者自定義關鍵字進行分析，構建知識圖譜，將相關的新聞和股票提取做成簡潔的分析框架。例如用戶對特斯拉感興趣，就可以通過主題熱點看到和特斯拉相關的公司，並判斷這個概念是否值得投資。「過去這個搜集過程要花費幾天時間，現在只需要幾分鍾就可以完成。」王政表示。

「通聯數據就好比一家餐館，我們把所有原料搜集來、清洗好、准備好，同時准備了一個鍋，也就是大數據存儲平台。研究員和基金經理像廚師一樣，用原料、工具去『烹制』自己的策略。」王政形容道。

大數據在平台上扮演的角色，就是尋找關聯關系。人類總是習慣首先構建因果關系，繼而去倒推和佐證。機器學習則不然，它可以在海量數據中查獲超越人類想像的關聯關系。正如維克托`邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》中所提到的，社會需要放棄它對因果關系的渴求，而僅需關注相互關系。

例如，美國超市沃爾瑪通過大數據分析，發現颶風用品和蛋撻擺在一起可以提高銷量，並由此創造了頗大的經濟效益。如果沒有大數據技術，誰能將這毫無關聯的兩件商品聯系在一起？
通聯數據通過機器學習，也能找到傳統量化策略無法發現的市場聯系。其中包括各家公司之間的資本關系、產品關系、競爭關系、上下游關系，也包括人與人之間的關系，例如管理團隊和其他公司有沒有關聯，是否牽扯合作等。

未來量化研究員是否將成為一個被淘汰的職業？目前研究員的主要工作就是收集整理數據，變成投資決策，而之後這個工作將更多由機器完成。

「當初醫療科技發展時，人們也認為醫生會被淘汰，但其實並不會。同理，研究員也會一直存在，但他們會更注重深入分析和調研，初級的數據搜集可以交給機器完成。」王政表示。
但當未來大數據平台並廣泛應用後，是否會迅速擠壓套利空間？這也是一個問題。回答根據網上資料整理

❺ 股票通過哪些數據信息包括K線圖可以分析漲跌詳細點

K線分析常用指標,均線系統,MACD,KDJ,成交量,均量線等,這些指標用於參考買賣。其次基本面的關注也較為重要。看股票K線是很常見的一種炒股手段。想投資股票，可以利用K線找到「規律」才能更好地指導投資決策，攫取收益。
教大家如何來看K線，從哪幾個方面去分析它。
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一、 股票K線是什麼意思？
常說的蠟燭圖、日本線、陰陽線等，其實指的就是K線圖，我們常將它稱呼為K線，它原先的用途是計算米價每天的走向，再後來，股票、期貨、期權等證券市場都開始使用它。
k線主要由實體和影線組成，它是看起來類似一條柱狀的線條。影線在實體上方的部分叫上影線,下方的部分叫下影線，實體分陽線和陰線。
Ps：影線代表的是當天交易的最高和最低價，實體表示的是當天的開盤價和收盤價。
其中陽線的表示方法有三種，分別是：紅色、白色柱體還有黑框空心，而且陰線實體柱是用黑色、綠色或者藍色來做代表的。

除了講的這些以外，我們還會見到「十字線」，就是實體部分變成了一條線。
其實十字線的意思很簡單，可以根據十字線看出當天的收盤價=開盤價。
把K線弄明白了，我們輕易可以抓住買賣點（雖然股市沒有辦法進行具體的預測，但是K線對於指導意義方面也是有的），對於新手來說也是最好操控的。
這里我要給大家提醒一下，K線分析起來沒有想像中那麼容易，如果你剛開始炒股，K線也不了解，建議用一些輔助工具來幫你判斷一隻股票是否值得買。
比如說下面的診股鏈接，輸入你中意的股票代碼，就能自動幫你估值、分析大盤形勢等等，我剛開始炒股的時候就用這種方法來過渡，非常方便：【免費】測一測你的股票當前估值位置？
接下來有幾個簡單的小技巧是關於K線怎麼分析的，下面我就跟大家說說，幫助你快速進入初級階段。
二、怎麼用股票K線進行技術分析？
1、實體線為陰線
這時候要看股票成交量怎麼樣，如果成交量不大的話，那就代表股價可能會短期下降；有成交量很大的情況，那股價可能要長期下跌了。
2、實體線為陽線
實體線為陽線這就表明了股價上漲動力更足，但是具體會不會長期上漲，還要結合別的指標進行判斷才行。
比如說大盤形式、行業前景、估值等等因素/指標，但是由於篇幅問題，不能展開細講，大家可以點擊下方鏈接了解：新手小白必備的股市基礎知識大全

應答時間：2021-09-06，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 看一支股票,主要看哪些指標

看一隻股票，主要看哪些指標？目前在股票市場中，大多數股民會參考的幾種指標分別是K線、均線、MACD和KDJ指標，K線是根據當日或者是每個分析周期的市場開盤價、最高價、最低價和收盤價繪制而成的，股民可以通過看K線的形態對當前股票行情有一個初步的判斷，通過K線分析股價的趨勢性，均線是將一定時期內的證券價格加以平均後再把不同時間的平均值連接起來而繪製成的一條曲線，股民通過均線可以對即將出現的趨勢性做預判，比如K線在均線上方運行，股票可能繼續上漲，反之可能下跌，MACD是將快速移動平均線減去慢速移動平均線後加權平均得出來的一條曲線，股民通過對MACD指標的分析可以了解股價發展趨勢，KDJ指標經常被股民用來進行股市買賣點的分析，當K值大於D值，K線向上突破D線時，就是買進的信號，反之，是賣出的信號。

❼ 影響股市的重要經濟數據有哪些

我之前也是用軟體採集了股市數據，然後直接進行的數據分析，我是跟前嗅合作的，我覺得很強大，推薦給你，給你參考一下他們公司給我的分析報告都包含那幾方面。
1.宏觀經濟分析：國內外宏觀經濟數據分析、政策走勢分析、經濟形勢分析。
2.證券數據分析：通過建立數據模型，分析股票指數數據，預測股票走勢。
3.財務報表分析：通過建立分析模型，分析財務狀況，關聯公司之間的經濟往來情況。
4.投資項目評估：多維度分析投資項目，通過數據進行投資決策支持，減少投資風險。
他們公司從這些方面給我分析了全網的股市數據，非常詳細，你也可以聯系看看。希望對你有幫助。

❽ 分析預測股票漲跌情況主要是靠哪幾項指標的呢

本質上來看，股票就是一種「商品」所以它價格的多少由內在價值（標的公司價值）所決定，而且它的價格無論怎樣變化都是圍繞之價值周圍的。
股票的價格波動規律說白了就和普通商品的價格波動規律一樣，會被市場上它的供求關系所影響。
和豬肉有一樣，當需求的豬肉量大幅度增長，當市場上豬肉供不應求，價格上升是必然的事；當流入市場中的豬肉多了，造成供大於求，價格下降是理所當然的。
按照股票來講：10元/股的價格，50個人賣出，但市場上有100個買，那另外50個買不到的人就會以11元的價格買入，股價隨之上漲，相反就會下跌（由於篇幅問題，這里將交易進行簡化了）。
通常來說，買賣雙方的情緒受到多方面影響，供求關系也會因此而受到影響其中對此產生深遠影響的因素有3個，下面來詳細說明一下。
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一、造成股票漲跌的因素有哪些？
1、政策
行業或產業的發展受國家政策引導，比如說新能源，幾年前我國開始重視新能源產業，對於相關企業、產業都提供了幫扶，比如補貼、減稅等。
這就招來大量的市場資金，並且還會大力挖掘相關行業的優秀企業或者已經上市的公司，最終導致股票的漲跌。
2、基本面
長期來看，市場的走勢和基本面相同，基本面向好，市場整體就向好，比如說疫情期間我國經濟優先恢復增長，企業盈利也有所改善，同時也會帶動股市的回升。
3、行業景氣度
這個作用很大，一般地，股票的漲跌常常受到行業景氣度的影響這類公司的股票價格普遍上漲的原因是行業景氣度好，比如上面說到的新能源。
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二、股票漲了就一定要買嗎？
許多新手剛接觸到股票，一看某支股票漲勢大好，馬上花了幾萬塊投資，結果一直往下跌，被套的死死的。其實股票的變化趨勢可以在短期被人為操縱，只要有人持有足夠多的籌碼，一般來說占據市場流通盤的40%，就可以完全控制股價。所以學姐還是建議剛入門的小白，著重於挑選龍頭股長期持有進行價值投入，避免短線投資損失慘重。吐血整理！各大行業龍頭股票一覽表，建議收藏！

應答時間：2021-09-23，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

❾ 通常用什麼數據預測股票的價格收盤價，開盤價，最低價，最高價

您好，股票的價格一般是不能預測的，但是大體走勢還是可以看得出來，不是單一的看某種價格，您可以查看近幾日的k線圖變化來大致推算預測走勢，k線圖的上影線和下影線有一定的趨勢象徵，還是要多關注財經新聞，國家政策。純手打，望採納，謝謝!

❿ 有沒有什麼指標能夠預測股票漲幅

沒的，指標分3類，統計類，趨勢類，還有走勢強弱類。都沒有能提示具體漲幅有多大的。
如果非要強算，那麼技術分析里的K線分析畫線能輔助判斷漲幅的。