股票市場預測數據用hmm

『壹』 01 隱馬爾可夫模型 - 馬爾可夫鏈、HMM參數和性質

先直白得講性質： 當前的狀態只和上一時刻有關，在上一時刻之前的任何狀態都和我無關。我們稱其 符合 馬爾可夫性質。

下面是理論化的闡述：
設{X(t), t ∈ T}是一個 隨機過程 ，E為其狀態空間，若對於任意的t1<t2< ...<tn<t，任意的x1,x2,...,xn,x∈E，隨機變數X(t)在已知變數X(t1)=x1,...,X(tn)=xn之下的條件分布函數只與X(tn)=xn有關，而與X(t1)=x1,...,X(tn-1)=xn-1無關，即條件分布函數 滿足 下列等式，此性質稱為 馬爾可夫性 ；如果隨機過程 滿足 馬爾可夫性，則該過程稱為馬爾可夫過程。

馬爾可夫鏈 是指具有馬爾可夫性質的隨機過程。在過程中，在給定當前信息的情況下，過去的信息狀態對於預測將來 狀態 是無關的。

例子： 在今天這個時間點而言，過去的股價走勢對我預測未來的股價是毫無幫助的。
PS：上面馬爾可夫鏈中提到的 狀態 ，在本例指的是 股價 。

在馬爾可夫鏈的每一步，系統根據 概率分布 ，可以從一個狀態變成另外一個狀態，也可以保持當前狀態不變。狀態的改變叫做 轉移 ，狀態改變的相關概率叫做 轉移概率 。

例子： 當前時間狀態下的股價，可以轉變成下一時刻的股價，股價的轉變即 狀態的改變 。這個狀態現在可以上升(股價提高)，狀態也可以下降。我可以根據當前股票的價格去決定下一刻股價上升、下降、不變的概率。這種股價變動的概率稱為 狀態轉移概率 。

馬爾可夫鏈中的 三元素是 ：狀態空間S、轉移概率矩陣P、初始概率分布π。

1、狀態空間S - 例： S是一個集合，包含所有的狀態 S 股價 ={高，中，低} ；

2、初始概率分布π - 例：
股價剛發行的時候有一個初始價格，我們認為初始價格為高的概率為50%，初始價格為中的概率是30%，初始價格為低的概率是20%。我們記股票價格的初始概率分布為：π=(0.5，0.3，0.2)；對應狀態：(高、中、低)； 初始概率分布是一個向量 ，如果有n個狀態，π是n維向量。

3、轉移概率矩陣P - 例：
現在有個股價為中，下一個時刻狀態轉變的可能性有三種，中→高、中→低、中→中；將三種轉變的概率。此外當前時刻也有股票的價格屬於低，對應的轉變可能包括低→高、低→低、低→中；即每種狀態都有可能轉變成其他的狀態，若一共有n個狀態，形成的 轉移概率矩陣 應該是n×n階矩陣。這里需要注意的是，股價從高→低，和低→高的概率是不同的。

設將天氣狀態分為晴、陰、雨三種狀態，假定某天的天氣狀態只和上一天的天氣狀態有關，狀態使用1(晴)、2(陰)、3(雨)表示，轉移概率矩陣P如下：

第n+1天天氣狀態為j的概率為：

因此，矩陣P即為條件概率轉移矩陣。矩陣P的第i行元素表示，在上一個狀態為i的時候的分布概率，即每行元素的和必須為1。

隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一種統計模型，在語音識別、行為識別、NLP、故障診斷等領域具有高效的性能。

HMM是關於時序的概率模型，描述一個含有未知參數的馬爾可夫鏈所生成的不可觀測的狀態隨機序列，再由各個狀態生成觀測隨機序列的過程。

HMM是一個雙重隨機過程---具有一定狀態的隱馬爾可夫鏈和隨機的觀測序列。

HMM隨機生成的狀態隨機序列被稱為狀態序列；每個狀態生成一個觀測，由此產生的觀測隨機序列，被稱為觀測序列。

思考： z1,z2...,zn是 不可觀測的狀態，x1,x2,...xn是 可觀測到的序列 ；不可觀測的狀態覺得可觀測序列的值(z的取值決定x的取值)；

1、在 z1、z2 不可觀測 的情況下，x1和z2獨立嗎？x1和x2獨立嗎？

回答： 這個問題可以回顧之前的 貝葉斯網路 來理解。
首先z1，z2都是離散的值，但x1的值可能是離散的也可能是連續的。比如z是天氣情況，每天天氣的改變是離散的。x是因為天氣而改變的一些其他狀態，比如x=(地面是否潮濕、路上行人數量、雨傘銷售數量...)；
在z1和z2不可觀測的情況下，x1和z2不獨立，x1和x2也是不獨立的。

2、 在 z1、z2可觀測 的情況下，x1和z2獨立嗎？x1和x2獨立嗎？

回答： 在z1和z2可觀測的情況下，因為x1和z2的取值只和z1有關，所以就獨立了。同樣在給定了z1和z2的情況下，x1和x2也獨立。

請回顧貝葉斯網路中的獨立性問題來思考這個問題。
04 貝葉斯演算法 - 貝葉斯網路

回顧：
一般而言，貝葉斯網路的有向無環圖中的節點表示隨機變數，可以是可觀察到的變數，或隱變數，未知參數等等。連接兩個節點之間的箭頭代表兩個隨機變數之間的因果關系(也就是這兩個隨機變數之間非條件獨立)；如果兩個節點間以一個單箭頭連接在一起，表示其中一個節點是「因」，另外一個節點是「果」，從而兩節點之間就會產生一個條件概率值。

PS：每個節點在給定其直接前驅的時候，條件獨立於其非後繼。

HMM 由隱含狀態S、可觀測狀態O、初始狀態概率矩陣π、隱含狀態轉移概率矩陣A、可觀測值轉移矩陣B(又稱為混淆矩陣，Confusion Matrix)；

π和A決定了狀態序列，B決定觀測序列，因此HMM可以使用三元符號表示，稱為HMM的三元素：

S可以統計歷史出現的所有狀態；
初始概率分布π，統計S中各個狀態各自出現的概率作為我們的初始概率分布π向量值；

S是所有可能的狀態集合，O是所有可能的觀測集合：

I是長度為T的狀態序列，Q是對應的觀測序列：

S={下雨，陰天，晴天}；O={地上干，地上濕}
I = {晴，雨，雨，陰，晴，陰}
Q={干，濕，濕，濕，干，干}

A是隱含狀態轉移概率矩陣:

其中aij是在時刻t處於狀態si的條件下時刻t+1轉移到狀態sj的概率。
a 晴雨 = 某天是晴天條件下，下一天是雨天的概率。 （某一時刻→下一時刻）

B是可觀測值轉移概率矩陣:

其中bij是在時刻t處於狀態si的條件下生成觀測值oj的概率。
b 晴干 = 某天是晴天條件下，某天是地是乾的的概率。 （同一時刻）

π是初始狀態概率向量:

其中πi是在時刻t=1處於狀態si的概率。
π 晴 = 初始第一天是晴天的概率；
π 雨 = 初始第一天是雨天的概率；

p(i t | .....) 表示在從 t-1時刻的觀測值q t-1 ，一直到第1時刻觀測值q1 的條件下，在第t時刻發生狀態的概率。

性質1： 最終分析結果發現，在第t時刻發生狀態的概率it只和t-1時刻有關。
性質2： 第t時刻的觀測值qt只和第t時刻的狀態it有關。

假設有三個盒子，編號為1,2,3；每個盒子都裝有黑白兩種顏色的小球，球的比例。如下：

按照下列規則的方式進行有放回的抽取小球，得到球顏色的觀測序列：
1、按照π的概率選擇一個盒子，從盒子中隨機抽取出一個球，記錄顏色後放回盒子中；
2、按照某種條件概率選擇新的盒子，重復該操作；
3、最終得到觀測序列：「白黑白白黑」

例如： 每次抽盒子按一定的概率來抽，也可以理解成隨機抽。
第1次抽了1號盒子①，第2次抽了3號盒子③，第3次抽了2號盒子②.... ； 最終如下：
①→③→②→②→③ 狀態值
白→黑→白→白→黑 觀測值

1、 狀態集合： S={盒子1，盒子2，盒子3}
2、 觀測集合： O={白，黑}
3、 狀態序列和觀測序列的長度 T=5 (我抽了5次)
4、 初始概率分布： π 表示初次抽時，抽到1盒子的概率是0.2，抽到2盒子的概率是0.5，抽到3盒子的概率是0.3。
5、 狀態轉移概率矩陣 A：a11=0.5 表示當前我抽到1盒子，下次還抽到1盒子的概率是0.5；
6、 觀測概率矩陣 B：如最初的圖，b11=第一個盒子抽到白球概率0.4，b12=第一個盒子抽到黑球概率0.6;

在給定參數π、A、B的時候，得到觀測序列為「白黑白白黑」的概率是多少?

這個時候，我們不知道隱含條件，即不知道狀態值：①→③→②→②→③ ；
我們如何根據π、A、B求出測序列為「白黑白白黑」的概率？

02 隱馬爾可夫模型 - HMM的三個問題 - 概率計算、學習、預測

『貳』 股票怎麼估值 股票估值的三種方法

不管是買錯股票還是買錯價位的股票，都讓人頭疼，就算再好的公司股票價格都有被高估時候。買到低估的價格不僅能拿到分紅外，可以拿到股票的差價，然則選擇到高估的則只能很無奈的當「股東」。巴菲特買股票也經常去估算一家公司股票的價值，防止自己買的股票不值這個價。說了挺多，那麼怎麼估算公司股票的價值呢？接著我就羅列幾個重點來具體說一說。正文開始之前，先給予各位一波福利--機構精選的牛股榜單新鮮出爐，走過路過可別錯過【絕密】機構推薦的牛股名單泄露，限時速領！！！

一、估值是什麼

估值意思就是估算一家公司股票價值大概是多少，如同商販在進貨的時候得計算貨物成本，才可以算出來到底要賣什麼價錢，他們得賣多久的時間才能回本。這相當於大家買股票，用市面上的價格去買這支股票，究竟多長時間才能讓我們回本賺錢等等。不過股票是種類繁多的，就像大型超市的東西一樣，不知哪個便宜哪個好。但按它們的目前價格想估算值不值得買、具不具備收益也是有門道的。

二、怎麼給公司做估值

判斷估值需要參考很多數據，在這里為大家寫出三個較為重要的指標：

1、市盈率

公式：市盈率 = 每股價格 / 每股收益 ，在具體分析的時候盡量比較一下公司所在行業的平均市盈率。

2、PEG

公式：PEG =PE/(凈利潤增長率*100)，在PEG小於1或更小時，也就是說當前股價正常或者說被低估，大於1的這種則被高估。

3、市凈率

公式：市凈率 = 每股市價 / 每股凈資產，這種估值方式很適用某些大型或者比較穩定的公司。一般市凈率越低，投資價值也會更加高。但是，一旦市凈率跌破1時，就意味著該公司股價已經跌破凈資產，投資者要當心。

我舉個實際的例子來說明：福耀玻璃

正如大家都知道的那樣，福耀玻璃是目前在汽車玻璃行業的一家大型龍頭企業，一般各大汽車品牌用的玻璃就是它家的。目前來說對它收益造成最大影響的就是汽車行業了，相對來說還是很具有穩定性的。那麼，就從剛剛說的三個標准去估值這家公司究竟是個什麼樣子！

①市盈率：目前它的股價為47.6元，預測2021年全年每股收益為1.5742元，市盈率=47.6元 / 1.5742元=約30.24。在20~30為正常，不難看出，目前股價有點偏高，不過更好的評價標准還要看其公司的規模和覆蓋率。



三、估值高低的評判要基於多方面

不太正確的選擇是一味套公式計算！炒股的意義是炒公司的未來收益，即便公司現在被高估，但並不代表以後和現在是一樣的，這也是基金經理們追捧白馬股的緣由。另外，上市公司所處的行業成長空間和市值成長空間也至關重要。許多銀行如果按上面的方法測算，絕對會被錯估和小看，不過，為啥股價都沒辦法上漲？最重要原因是它們的成長和市值空間幾乎快飽和了。更多行業優質分析報告，可以點擊下方鏈接獲取：最新行業研報免費分享，除了行業還有以下幾個方面，你們可以看一看：1、對市場的佔有率和競爭率數值有個大概了解；2、懂得將來的戰略規劃，公司發展上限如何。這就是我總結的方法和技巧，希望對大家有利，謝謝！如果實在沒有時間研究得這么深入，可以直接點擊這個鏈接，輸入你看中的股票獲取診股報告！【免費】測一測你的股票當前估值位置？

應答時間：2021-08-24，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

『叄』 股票的預測模型有哪些

如果不看技術分析，你可以看下經典的股票估值模型，分為絕對估值和相對估值。
絕對估值主要有DDM和DCF，相對估值就是用PE、PEG、EV/EBITDA等進行估值。

再就是具體問題具體分析了，比如無套利均衡分析。特殊的模型，像期權定價，時間序列分析，Monte Carlo simulation等,要麼直接套用現成的，要麼根據已有數據自己構建，專業軟體里都有操作，沒有完全准確的預測方法。

『肆』 怎樣理解fama french三因子模型

Fama 和French 1993年指出可以建立一個三因子模型來解釋股票回報率。模型認為，一個投資組合(包括單個股票)的超額回報率可由它對三個因子的暴露來解釋，這三個因子是：市場資產組合(Rm− Rf)、市值因子(SMB)、賬面市值比因子(HML)。這個多因子均衡定價模型可以表示為：
E(Rit) − Rft= βi[E(Rmt− Rft] + siE(SMBt) + hiE(HMIt)
其中Rft表示時間t的無風險收益率；Rmt表示時間t的市場收益率；Rit表示資產i在時間t的收益率；E(Rmt) − Rft是市場風險溢價，SMBt為時間t的市值(Size)因子的模擬組合收益率(Small minus Big)，HMIt為時間t的賬面市值比(book—to—market)因子的模擬組合收益率(High minus Low)。
β、si和hi分別是三個因子的系數，回歸模型表示如下：
Rit− Rft= ai+ βi(Rmt− Rft) + SiSMBt+ hiHMIt+ εit
但是，我們應該看到，三因子模型並不代表資本定價模型的完結，在最近的研究發現，三因子模型中還有很多未被解釋的部分，如短期反轉、中期動量、波動、偏度、賭博等因素。

『伍』 RSI選股策略詳解

（1）RSI金叉：股票的多頭力量開始強於空頭力量，股價將大幅揚升，這是RSI指標指示的中線買入信號。（2）突破均線，放量：當股票同時帶量向上突破中長期均線時出現的買入信號比較准確，投資者可逢低買入。

『陸』 如何設置股票技術指標參數

您只需要通過任意一個股票軟體，點擊更改的技術指示器即可。你可以根據需要改變你的移動平均周期。可以設定為6天、12天、24天、48天等。這個時間的設置主要是為了滿足你自己對投資技術分析的需要。
不僅可以設置MA等與K-line組合使用的指示器，還可以在K-line圖表下設置技術指示器。以macd為例，右鍵單擊滑鼠，單擊調整技術指標參數，界面就會顯示出來。
其次，可以根據需要改變周期，也可以同時改變高速線路和低速線路的周期。
如果技術指標的調整周期仍然不能滿足我們的需求，以及對技術指標已經比較熟悉的情況下，請改變指標的公式以滿足更高的要求。右鍵單擊滑鼠，點擊【改變當前指示表達式】，你會看到如圖所示的界面，你可以根據自己的需求更合適地改變指示表達式。
操作環境：瀏覽器 電腦端：macbookpro mos14打開google版本 92.0.4515.131
拓展資料：
一、MACD指標的原理
MACD指標是基於移動平均的構築原理、股價收盤價的平滑化、算術平均值的計算，是一種趨勢指標。
MACD指標使用快速(短期)和緩慢(長期)移動平均，以及它們的收斂和分離跡象和雙重平滑。根據移動平均原理開發的MACD，一是消除了移動平均中錯誤頻繁的缺陷，二是保留了移動平均的效果。因此，MACD指標是移動平均的趨勢，穩定性，穩定性，這個功能是用來研究股票買賣時機，預測股價漲跌的技術分析指標。
跌勢指標，主要是ema， dif， dea(或跌勢，dem)的3個值關系的調查和判斷，dif和dea根據被連接的移動平均的調查和判斷，及基於直方圖dif (bar)的調查、判斷等從dem值減去，市場分析、判斷股價的短期趨勢的主要股票市場技術分析指標的預測。其中，DIF是核心，DEA是輔助。DIF是高速平滑移動平均(EMA1)和低速平滑移動平均(EMA2)之差。BAR直方圖是用紅條和綠條的縮小來判斷股市的技術軟體。
二、DIF和MACD的共通點
1.如果DIF和MACD均高於零線，且DIF向上突破MACD，則表示股市處於強勢位置，股價將再次上漲。你可以買入股票，也可以持有股票上漲。MACD指標「黃金」是「交叉」的一種形態。
2.當DIF和MACD均低於零線，且DIF向上突破MACD時，表示股市正在走強，股價跌勢已盡，不再向上下跌。可以開始購買了。股票或持有股票這是MACD指標。「黃金交叉」的另一種形式。
3.當DIF和MACD均高於零線，但DIF向下突破MACD時，表示股市正從強勢狀態向弱勢狀態轉變，股價將急劇下跌。你應該賣掉大部分的股票來代替買股票。這是MACD指標「桌面損失」的一種形式。
4.當DIF和MACD均高於零線，且DIF突破MACD時，表示股市再次進入非常弱的市場，股價將下跌。請再次出售股票，或者等一下再參考。這是MACD指標「桌面損失」。「別的形式。

『柒』 基於微信大數據的股票預測研究

基於微信大數據的股票預測研究
大數據是近些年來的熱門話題，無論國際上還是國內，影響很大。經濟學、政治學、社會學和許多科學門類都會發生巨大甚至是本質上的變化和發展，進而影響人類的價值體系、知識體系和生活方式。而全球經濟目前生成了史無前例的大量數據，如果把每天產生的大量數據比作神話時期的大洪水是完全正確的，這個數據洪流是我們前所未見的，他是全新的、強大的、當然，也是讓人恐慌但又極端刺激的。
而我所分享的話題，正是在互聯網環境下，如何利用大數據技術，進行股票預測的研究。–今天，我想分享我認為有意義的四點。
1.大數據下的商業預測
根據大數據，我們可以有效地進行故障、人流、流量、用電量、股票市場、疾病預防、交通、食物配送、產業供需等方面的預測。而本文我們所關心的內容是股票市場的預測。
大數據的核心是預測，預測依賴於對數據的分析。那麼分析的方法是否是基於隨機采樣的結果而設計的，這樣的分析方法是否會有誤差？
從傳統認識上，由於資源和科技的局限，如人和計算資源受限、從計算機處理能力來講無法處理全部數據來獲取人們所關注的結果。因此隨機采樣應運而生，通過所選取的個體來代表全體，如使用隨機抽取的方式來使得推論結果更科學。但既然提到了大數據，它是資源發展到一定程度、以及技術發展到一定階段產生的一個新的認識。如同電力的出現，使人類進入了一個快速發展階段，大數據也一樣，它的含義是全體樣本，從整體樣本來做推論。在本文大數據的含義是所有股票在整個社交網路上的流動信息，從數據源上講，本文沒有採用所有社交網路上的數據，只分析了微信這個最具代表性的社交媒體作為信息源。
互動數據能反映用戶情緒，搜索數據能反映用戶的關注點和意圖，在股市預測時這兩種數據哪種更具有參考價值？
我認為都有價值，互動數據反映了用戶對某一特定股票的喜好和厭惡，可以簡單描述為對該股票的操作是繼續持有還是賣出；而搜索數據則代表用戶在收集該股票信息的過程，它是關注度的概念，某隻股票搜索度高則意味著消息的影響力大。互動代表著方向，搜索代表著振幅。
我們知道這兩種數據得出的結論會有差異，您是如何平衡這兩種數據反映的情況來進行預測的？
正如上一個問題里提到的，如果是股票推薦，買進賣出等原則問題，則應該考慮互動數據，但如果已經買到手了，搜索數據可以提供一個幅度的概念，類似債券評級A級、AA級、AAA級等，供投資者參考，因為不同投資者對風險的承受度是不同的。
將股票和市場的消息整理成140字的短消息發布，是否意味著主要發布渠道是微博？現在微信公眾號很火，有沒有考慮通過這個渠道也發布消息？
事實上，信息傳播的方式很多，微信作為新媒體當然影響力不容小覷，但目前技術投入最小的還是郵件、簡訊等方式，未來會考慮使用公眾號來推送股票和市場消息。
如果在未來通過微信公眾號推送消息，那麼推送的消息會不會作為數據來源被再次採集？這會有多大的影響？
會被採集，但互聯網上的每日關於個股的信息數量會達到很大，該推送會增加推薦股票1點權重，每隻股票的權重成百上千，因此影響極小。
數據來源是微信公眾號，除了准確性的考慮之外，是否還考慮過這樣收集數據會較少觸犯個人隱私？
從法律角度來看，搜索微信或其他個人聊天記錄，是侵犯個人隱私權的，因此如果騰訊開放了這樣的介面，每個公民都可以對這樣的行為進行投訴、抗議、甚至進行法律起訴直至其改正過錯、賠償損失的。
這樣是否意味著即使存在違法的行為，其結果也是由騰訊來承擔，而我們作為數據的使用方不需要承擔任何法律責任？
在整個社會，我們作為系統技術提供方，應恪守大數據的倫理道德，遵守國家法律，如侵犯個人隱私，系統不會採集，谷歌有一句座右銘「谷歌不作惡」，本文提到的系統也一樣。
2.基於大數據進行股票推薦實驗
股票的及時度反應了微信文章所發布的時效性，及時度越高，數據價值就越大。
股票的熱度反應了當前某隻股票被關注的頻度，關注頻度越大，上漲的可能性越高。

數據的完整性：我們採用循環的方式對所有深滬兩地發行約2236隻股票（創業版除外）在微信搜索網站上的搜索結果進行保存。
數據的一致性：文件格式由負責保存數據文件的程序決定，單一的流程保障了文件的一致性。
數據的准確性：由於所分析的訂閱號文章的是由微信公共平台的公眾號所提供，在一定程度上杜絕了虛假消息對於預測系統的破壞。
數據的及時性：考慮到磁碟讀寫以及採集程序所處的網路帶寬，以及搜索引擎對於採集程序的屏蔽，程序中採集兩條信息之間間隔了5秒，因此理論上11180秒（3.1個小時）可收集完當日推薦所需要的數據。對於每個交易日，在9點-9點30分之間採集所有數據，需要7台以上的設備可達到最佳效果。本次試驗受限於試驗設備，在一台設備上，交易日每天早六時開始進行數據採集，也滿足及時性要求。
數據分析：查看三個高優先順序的股票，該股票當日的開盤價與收盤價，再與當日（2015-4-8）上證綜指進行比較，可得在收益上該演算法是優於上證綜指為樣本的整體股票的股價差收益的。
實驗結論：按照上述方式，系統每天推薦出當日股票，在開盤時進行買進，在第二個交易日進行賣出。經過一個月21個交易日（2015-3-1至2015-3-31），系統的收益為20%/月。通過微信搜索公眾號來預測市場走勢和投資情緒呈現出正相關性，因此可以作為股票甄選的因子。
3.股票預測的大數據發展趨勢
網路數據分成三種：
一是瀏覽數據，主要用於電商領域的消費者行為分析，瀏覽數據反映了用戶每一步的訪問腳步，進一步刻畫出用戶的訪問路徑，分析不同頁面的跳轉概率等。
二是搜索數據，主要指搜索引擎記錄的關鍵詞被搜索頻次的時間序列數據，能反映數億用戶的興趣、關注點、意圖。
三是互動數據，主要是微博、微信、社交網站的數據，反映用戶的傾向性和情緒因素。
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。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。
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。
對於搜索數據：互聯網搜索行為與股票市場的關聯機理。這個研究屬於行為金融與互聯網的交叉領域，其原理是：股票量價調整是投資者行為在股票市場上的反應；與此同時，投資者行為在互聯網搜索市場也有相應地行為跡象，我們要做到是：找到互聯網搜索市場中領先於股票交易的行為指標，綜合眾多投資者的先行搜索指標，對未來的股票交易做出預判。
如同天氣預報那樣，不斷優化模型、灌入海量信息，然後給出結果。並且在處理的信息中，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。採用了語義分析法，可以將互動數據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，通過分析互動數據的數據文本，作為股市投資的信號。
4.正在發生的未來
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的將來。
大數據在實用層面的影響很廣泛，解決了大量的日常問題。大數據更是利害攸關的，它將重塑我們的生活、工作和思維方式。在某些方面，我們面臨著一個僵局，比其他劃時代創新引起的社會信息范圍和規模急劇擴大所帶來的影響更大。我們腳下的地面在移動。過去確定無疑的事情正在受到質疑。大數據需要人們重新討論決策、命運和正義的性質。擁有知識曾意味著掌握過去，現在則意味著能夠預測未來。
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的，因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創造力、直覺和天賦。這提示我們應該樂於接受類似的不準確，因為不準確正是我們之所以為人的特徵之一。就好像我們學習處理混亂數據一樣，因為這些數據服務的是更加廣大的目標。必將混亂構成了世界的本質，也構成了人腦的本職，而無論是世界的混亂還是人腦的混亂，學會接受和應用他們才能得益。
我相信，利用基礎數據、搜索數據、互動數據再進行加權計算，可以對所有股票進行大數據遴選，從而給出投資建議。我認為，我們的肉身剛剛步入大數據時代，但我們的精神還滯留在小數據、采樣思維之中，率先用理性擊碎固有思維的人，也將率先獲得大數據帶來的益處。

『捌』 誰知道哪個股票預測軟體比較不錯

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《通達信集成版》軟體智能選股器為您提供條件選股、定製選股、智能選股、插件選股和綜合選股五種選股模式，無論從技術面還是基本面，您都能快速的選出自己心儀的股票。您還可以將不同分析周期的多個條件組合起來進行組合條件選股，並將選股結果保存到板塊中。
四、 自編公式，隨心所欲
用戶可通過公式管理器自定義指標公式、條件選股公式、交易系統公式和五彩K線公式，把自己的想法變成公式，充分發揮您的聰明才智。通過自定義指標公式，您可以用自己的指標來分析歷史數據；通過自定義條件選股公式，您可以選出您想找的股票；通過專家系統公式，您可以自己作專家，確定買賣時機；通過自定義五彩K線公式，您可以在K線圖上搜尋特殊的K線形態。此時的您已由一名普通股民晉級為一名高級投資者了。
五、 多日分時圖
讓用戶可以在同一版面上同時顯示1－10天的股票分時走勢圖，細致的了解股市的發展變化。
六、 歷史走勢圖
將游標移動到K線圖上的任何一天，確定後就可以顯示出該股票當天的歷史分時走勢圖，以及當天的詳細買賣盤數據
七、 交易指示，五彩K線
通過交易系統指示，本系統可以幫助您在K線圖上標出醒目的買入賣出信號，您可以更好地分析某隻股票的歷史規律，以預測未來。自動識別各種典型的K線組合！特定的K線模式往往有非常准確的指示作用，系統提供許多種常用五彩K線公式，當選中某一模式後，系統自動在K線圖上將屬於該模式的K線標識出來，一目瞭然。另外，系統還支持最高最低點指示。
八、 個人理財
全新的智能化投資管理器，提供三類報表：匯總標、理財紀錄表、個股歷史交易表。可以設置密碼。
本系統特地設置了備忘錄功能，以方便股民們用該記事本隨時記錄一些重要消息和事件，以及靈光突現的炒股感悟和心得。
投資盈虧計算，在進行買賣股票之前，可方便快捷計算出自己的盈虧價位、手續費、資金額。
九、 理財金算盤
在進行買賣股票之前，可方便快捷計算出自己的盈虧價位、手續費、資金額。新的理財金算盤還增加了儲蓄存款計算、個人貸款計算、國債收益計算、外幣兌換計算、所得稅計算和計算器功能。
十、 實時預警
系統預警
實時預警根據投資者設定的條件監控整個股票市場的動向，幫助投資者發現可能忽略或者不能注意到的風吹草動！投資者可以自己定義漲跌幅度、量比、絕對價位、成交量異動、指標突破價位、封停和打開停板等一系列的預警條件，系統將在條件滿足時提醒投資者有異動的股票及其異動的特徵，投資者可以在分析的同時把握住市場異常變化的瞬間，抓住每一個買賣的時機。投資者只需要設定預警條件，系統就可以為投資者做完所需的監控工作。
指定預警
用戶可選擇一些自己感興趣的股票進行指定預警，可以設定價位突破的上下限值。如果這些股票的行情變動異常，則彈出對話框進行預警。
十一、 資訊信息，內容豐富
資訊信息中除了可以顯示文字信息外，還可以顯示圖片和FLASH動畫。可同時接入證券公司的網站、各類財經網站，並可實現個股相關同步，如在顯示個股行情時，同時顯示與該個股相關的財經新聞。 可接入多家資訊和可接入多家F10資料。
十二、 動態播報資訊
軟體在盤中動態發布不同分析師對最新滬深股市的股評訊息。一旦有解盤的信息發布，在屏幕的右下角系統會自動跳出一個提示框，告訴您現市場的變化和熱點。
十三、 熱門板塊報表
主要以市場上成交活躍程度作為報表分析對象，以區間換手為主要手段，對板塊漲跌幅進行動態排序，並設有「板塊領漲股「欄目，點擊「漲跌幅排序「便於及時發現熱門板塊、領漲的龍頭股，點擊「板塊」名稱，進入板塊內的個股排序報價表，可對板塊內的個股進行多種排序操作。在捕捉個股行情行情方面有獨到的功效，也是板塊聯動戰法的必備工具。
十四、 歷史行情報表
查看歷史行情，有助於投資者分析和觀察某些股票在過去一段時期的行情統計或某一日的行情，以便對以後的操作做出一個正確的判斷。
十五、 強弱分析報表
強弱比較表示股票在不同周期內的強弱程度為分析對象，對股票的不同區間漲跌情況進行統計。列出了個股的今日強度、3日強度、5日強度、10日強度、20日強度、60日強度及年線強度，是證券綜合分析的主要工具。配合「強弱」、RSI指標、拖動滑鼠右鍵的「漲跌幅統計」功能，可進行任意區間的強弱統計分析，方便的找尋強勢股、超跌股。還可對任意一隻股票進行相關性、聯動分析。投資者通過強度比較能夠輕易的發現今日強勢股、弱勢股，決定投資方向。
十六、 區間統計
區間分析報表主要以價格漲跌幅度的異常變化為對象 ，包括區建立的漲跌、漲跌幅、區間換手率、市場比例、量變幅度等。區間成交量異動比較找出區間內量異常放大或萎縮的股票，據此判斷市場熱點；區間震盪幅度比較確定股價穩定程度，震盪幅度越小，表明市場的穩定程度高，風險越小；反之，風險較大。
十七、 股票疊加
《通達信集成版》軟體可以將股票K線圖進行疊加，也可以將股票分時走勢圖進行疊加。將多隻股票或股票和指數進行疊加比較，對比分析發現個股的異動走勢。
十八、 自選股盤中彩色顯示
系統將用戶的自選股用不同的顏色表示出來，方便用戶及時觀察自選股的變化情況
十九、 主力大單
主力大單列出盤中成交手數超過規定手數的所有股票，方便觀察大資金的動向，規定手數可在系統設置中更改。
二十、 數據挖掘，洞察先機
數據挖掘功能挖的結果是人氣選股。行情主站採集所有客戶端的人氣，按照一定演算法統計出個股的關注度和共鳴度，告訴您近期市場關注的熱點可能在哪裡出現。
二十一、 數據、圖像輸出
行情圖形、行情報表、財務報表等均可以列印輸出，同時也可以輸出為文本、Excel表格等格式，方便進行再次分析。