股票識別幌騙和堆單數據

㈠ 股票怎麼看成交量

股市的核心要素是量、價、時、空，成交量排在首位，不是沒有道理的。因為成交量永遠都不會說謊，是最客觀的市場信號，沒有之一。

1．市場分歧促成成交。所謂成交，當然是有買有賣才會達成，光有買或光有賣絕對達不成成交。成交必然是一部分人看空後市，另外一部分人看多後市，造成巨大的分歧，又各取所需，才會成交。

2．縮量。縮量是指市場成交極為清淡，大部分人對市場後期走勢存在分歧，市場觀望氣氛濃厚。

3．放量。放量一般發生在市場趨勢發生轉折的轉折點處，容易出現突破或破位的走勢。

4．堆量。當主力意欲在底部拉升時，常把成交量做得非常漂亮，幾日或幾周以來，成交量緩慢放大，股價慢慢推高，成交量在近期的K線圖上，形成了一個狀似土堆的形態，堆得越漂亮，就越可能產生大行情。相反，在高位的堆量表明主力已不想玩了，在大舉出貨。

5．量不規則性放大縮小。沒有突發利好或大盤基本穩定的前提下，風平浪靜時突然放出歷史巨量，隨後又沒了後音，一般是實力不強的莊家所為，旨在吸引眼球。

(1)股票識別幌騙和堆單數據擴展閱讀：

股市成交量為股票買賣雙方達成交易的數量，是單邊的，例如，某隻股票成交量為十萬股，這是表示以買賣雙方意願達成的，在計算時成交量是十萬股，即：買方買進了十萬股，同時賣方賣出十萬股。而計算交易量則雙邊計算，例如買方十萬股加賣方十萬股，計為二十萬股。

股市成交量反映成交的數量多少。一般可用成交股數和成交金額兩項指標來衡量。目前深滬股市兩項指標均能顯示出來。

1.當市場行情持續上漲很久,出現急劇增加的成交量,而股價卻上漲乏力,在高位盤旋,無法再向上大幅上漲,顯示股價在高位大幅震盪,賣壓沉重,從而形成股價下跌的因素。股價連續下跌之後,在低位出現大成交量,股價卻沒有進一步下跌,價格僅小幅變動,是進貨的信號。股價隨著成交量的遞增而上漲,為市場行情的正常特性,此種量增價漲關系,表示股價將繼續上升。

2.在一波段的漲勢中,股價隨著遞增的成交量而上漲,突破前一波的高峰,創下新高後繼續上漲,然而此波段股價上漲的整個成交量水準卻低於前一波段上漲的成交量水準,價突破創新高,量卻沒突破創新水準量,則此波段股價漲勢令人懷疑,同時也是股價趨勢潛在的反轉信號。

㈡ 做股票短線，如何簡單准確找到支撐和阻力位呢

壓力位和支撐位是股市裡主要的技術指標，能夠清楚地幫助我們掌握個股價格的走勢，鑒定買賣信號，對我們的實戰交易很有指導意義。如果還有不知道這個好用的技術指標的小夥伴，就好好瀏覽一下下面的內容吧。開始之前，不妨先領一波福利--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、 什麼是壓力位和支撐位
1、壓力位：當股價上漲到某價位附近時，股價會停止上漲，甚至回落。這個起著阻止或暫時阻止股價繼續上升的價位就是壓力位。
2、支撐位：在股價跌到某個價位附近的情況下，股票跌價將不會再繼續，還有一定的幾率會上升。支撐位是一種價格--阻止股價繼續下跌或暫緩股價繼續下跌。
理解概念並不難，壓力位就是一個位置，這個位置就是壓著盡量不讓你漲，支撐位能讓你在下跌時撐著盡量不下跌，只是我們具體應該怎麼操作才能找出壓力位和支撐位，我想這應該是才是大家比較重視的。
二、 壓力位和支撐位怎麼看
1、均線形成
對於大家來說，均線並不陌生，點擊行情軟體之後，除了會呈現出K線外，數量最多的還要屬於K線交織的均線了。這些均線作用可不小呢，投資者還是要看這些均線走勢，再決定如何來投資。就說這個例子吧，10日均線，說的就是近10個交易日投資者平均買入的價格，也就意味著當股價上漲後跌至10日均線時，股價便容易形成支撐，因為近10個交易日投資者的交易成本都在這個價位上下浮動，為了能夠避免股價擊穿自己的成本，大部分投資者對此採取的方法是進行補倉。反之，要是在下跌後回漲至10日均線附近，便很簡單的形成壓力，因為成本在此位置的投資者急著回本減倉。為此我們常會發現，均線周期逐漸變長，支撐和壓力的作用也會變強，當在一個長時間段內持股，要麼是堅持持有者，跌到附近後空頭所剩沒幾個；要麼或者是太久被套牢了，跟成本價齊平後迅速賣出。
2、前期高低點形成
當K線的價格漲到前期的高點或跌到前期的低點時，容易引起壓力和支撐 ，為何這么說呢？原因是前期高點，通俗來講，都是由大量的投資者購進，堆升出來的一個階段性高點，這樣一來，這個位置有相當多的套牢籌碼，若是股價一下子漲到了這個位置附近，就會有大量的投資者希望趁回本出逃，就形成了拋壓。反過來，前期低點，一般是一個比較強的支撐，這個也很好理解，大家設想一下，至於會是什麼樣的投資者們，他們敢於在恐慌的低點進行介入呢？那肯定是有著堅定信念看好的投資者了，所以當價格跌至低點附近，相對而言這肯定是有一個比較強的支撐。

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㈢ 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

㈣ 股票成交量和股票交易量各在哪看

查詢市場、個股總成交量、總成交額可分別點擊上證指數、深證指數、個股等當天的K線圖有總成交量、總成交額菜單。
投資者只要打開交易軟體，即可在行情界面下方查看當日成交量，收盤之後才能看到當日總成交量，也可打開當日的K線圖查看當日成交量。
籠統地說，股票成交量能讓人們看到個股或者大盤的活躍程度，可以方便我們挑選心儀的股票、識別買入和賣出的時機。
看股票成交量的具體辦法都有哪些？有什麼分析股票的秘訣？有沒有值得我們注意的地方呢？下面我為大家解答這些問題。
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一、股票成交量怎麼看？有什麼分析股票的秘訣？
股票成交量都是可以利用交易軟體查到的，通過看實時買入賣出數量，來確定成交量。或者看紅綠柱，這些都可以直接表明出股票的成交量：紅柱體代表買入﹥賣出；綠柱體代表買入﹤賣出。
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二、股票成交量大就一定好嗎？
股票成交量大並不能說明這只股票好，只能說買賣雙方對於這支股票的價格分歧比較大。
像一些熱門股票，買的人認為價格會上漲，賣的人認為價格會下跌，雙方分歧很大，那成交量就會很高，反之成交量就很低。
成交量要結合著股價趨勢一起看：上漲趨勢中，成交量會放大的很快，隨之價格不斷上升，買賣雙方不同的意見也越來越強烈，越來越多的持有者在賣出股票，這個時候就需要對追漲方面有所防備；在下跌趨勢中，成交量會逐漸縮小，買賣雙方沒有什麼分歧的話，未來繼續下跌就有很大的可能。
除此之外，股票成交量還有其他幾種情況，字數有限，沒辦法一一給大家講解，大家可以點擊下方鏈接，輸入你中意的股票，就能免費獲得個股成交量分析報告：【免費】測一測你的股票當前估值位置？

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㈤ 股票 梯量和堆量的區別 低量和地量的區別 平量價升是什麼情況 梯量就是堆量嗎

梯量：呈一級一級遞增。
堆量：跟過往相比較，量呈放大，並且持續一段時間。
低量：？縮量我聽過，比前期萎縮。
地量：標志性底部的成交量。
平量價升：說明目前走勢屬於 低速爬升，快速拉升會激起購買欲，肯定會放量的。

㈥ 如果一個股票。數據顯示 98% 的人都是虧的。。這個股票是危險的嗎還是不說明什麼問題

只能這支股票的股價在相當低的位置，如果大盤還可能下跌，這支股票就是典型的熊股

㈦ 股票k線怎麼看支撐位和壓力位

1、當股價脫離盤整，朝上漲的趨勢前進時，股價上方三條「上限」為其壓力參考價。

2、當股價脫離盤整，朝下跌的趨勢前進時，股價下方三條「下限」為其支撐參考價。

3、盤整時，股價若高於其中界線，則選擇「上限」價位為參考依據;股價若低於其中界線，則選擇「下限」價位為參考依據。

(7)股票識別幌騙和堆單數據擴展閱讀：

1、計算方法

（1）查看匯價圖,取得最近八天匯價的最高位和最低位，計算出差數。

（2）使用當天收盤時候的K值，乘上上面計算出的差數，然後在加上當天的最低點，得到的數值就是第二天的支撐位或者是壓力位，如果數值在當天收盤點的下面，就是支撐位，相反的話，就是壓力位。

（3）按K值乖點後的修正數據的平均速率，然後加上當天的K值，重新計算一次，就可以得到第二天的第二個支撐位或者是壓力位。

（4）如果是按照5日線的拐點後的平均速率的話，就能計算出明天5日線可以到達的位置。

（5）計算出上面的三個數據以後,我們就能結合FXCM環球金匯給出的方法正確的分析出正確的點位了。至於判斷的方法，則需要我們在匯市中不斷的積累經驗。

㈧ 股票盤中怎樣識別主力誘多

每次在股價上漲或者下跌的時候，有不少的股民朋友將主力資金的凈流入或凈流出作為股票價格漲跌判斷的依據。但其實很多人對主力資金這個概念誤解頗深，導致每次都做出錯誤的判斷，虧錢了都還發覺不出來。所以今天學姐就跟大家好好講講主力資金，希望可以幫助大家。這篇文章最好全部看完，尤其是第二點需要特別重視。開始之前，不妨先領一波福利--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、主力資金是什麼？
由於資金量過大，會對個股的股票價格形成很大影響的這類資金，這個就叫做主力資金，包括私募基金、公募基金、社保、養老金、中央匯金、證金、外資（QFII、北向資金）、券商機構資金、游資、企業大股東等。此中會比較簡單就引發整個股票市場波動的主力資金之一的肯定要數北向資金、券商機構資金。
一般把滬深兩市的股票稱為「北」，所以那些流入A股市場的香港資金以及國際資本都稱為北向資金；而港股的代碼是「南」，所以流入港股的中國內地資金則稱為南向資金。之所以北向資金要關注，一方面是因為北向資金背後擁有強大的投研團隊，擁有很多散戶不清楚的消息，所以「聰明資金」是北向資金的另外一個稱號，很多時候，北向資金的動作就是暗示我們一些投資的機會。
股票盤中怎樣識別主力誘多，我們可以通過以下幾個特徵來判斷：特徵①：成交量。主力拉升股價一般都是希望帶出市場跟單，所以為了引起市場的關注，主力會為了迎合市場的口味而在拉升的過程中進行堆量。不過市場散單不可能堆量，所以是否放量是一個很重要的特徵。特徵②：掛單的變化。一般來說如果只是市場的交易行為，那麼在股價上漲的過程中上的掛單不會有明顯的變化。不過主力的拉升因為涉及到與市場的對話，所以掛單會有很大的變化。特徵③：股價回落中的支撐。主力拉升股價是一種階段性的行為，而盤中指數的上漲不過是幾分鍾的熱度。現在市場相當低迷，所以在股價回落時主力會給予支撐，而自然上沖後的回落將失去買單的支撐。

券商機構資金不僅擁有這一個渠道優勢，並且連最新的資料都可以獲取到，通常選擇的個股是業績較為優秀、行業發展前景較好的，很多時間個股的主升浪與他們的資金力量都是分不開的，所以也被別人稱之為「轎夫」。股市行情信息知道得越快越好，推薦給你一個秒速推送行情消息的投資神器--【股市晴雨表】金融市場一手資訊播報
二、主力資金流入流出對股價有什麼影響？
總體而言，一旦主力資金流入量大於流出量，意味著股票市場里供小於求，股票價格自然就漲了不少；要是有主力資金流入量小於流出量的現象，說明供大於求，股票價格必然會下跌。那麼主力的資金流向對於股票的價格走向來說確實有很大程度的影響。但光看流進流出的數據是不準確的，多數主力資金流出，股票卻提高的情況也有一定概率會出現，其實最主要的原因是，主力用少量資金將股價拉高以使得誘使散戶進場接著再以小單的形式慢慢出貨，不停地有散戶來接盤，股價自然而然會上漲。所以只有進行綜合全面的分析之後，才能選出一支優秀的股票，事先做足准備設置好止損位跟止盈位並且實時跟進，到位及時作出相應的措施才是中小投資者在股市中盈利的關鍵。如果實在沒有充足的時間去研究某隻個股，不妨點擊下面這個鏈接，輸入自己想要了解的股票代碼，進行深度分析：【免費】測一測你的股票當前估值位置？

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