大數據股票策略

A. 如何利用大數據炒股

大數據這玩意功能是強大，但我們普通用戶連很多數據都搜集不全，談大數據炒股也只能嘴上說說罷了。不過近年來我發現有不少金融公司在做大數據的研發了，他們利用行業的優勢，廣泛收集各方面的實時數據，並開發出大數據炒股工具。其中做的比較好的，諸如阿牛智投的增強選時工具，那套工具我用過，確實非常的先進，用來炒股幫助很大。

B. 格力電器大數據分析股票

格力電器大家都不陌生，非常多朋友都入手了格力電器這只股。在家電行業，格力身為領軍者，也是得到很多人的關注，下面學姐就幫大家好好分析分析格力電器。

在說格力電器前，大家可以參考一下學姐准備的這份家電行業龍頭股名單，快點來看一看吧：寶藏資料：家電行業龍頭股一覽表

一、從公司角度來看

公司介紹：珠海格力電器股份有限公司包含生產銷售空調器、自營空調器出口業務及其相關零配件的進出口業務這些主營業務。空調、生活電器、智能裝備屬於公司主要產品。據《暖通空調資訊》發布的數據顯示，2021年上半年，格力中央空調憑借16.2%的市場份額排名榜首，在行業中起領跑作用；從《產業在線》得出的結論為，2021年上半年格力家用空調內銷佔比33.89%，在家電行業排第一。

依據簡介不難看出格力電器實力非常雄厚，接下來我們以特色之處為切入點看看格力電器值不值得投資。

亮點一：員工持股方案落地，利益綁定長期穩增長可期

格力電器在2021年6月21日公布第一期員工持股計劃草案，員工持股計劃資金規模低於30億元，股票是來自公司回購賬戶中的已回購股票，購買價格為 27.68元/股，為回購均價的50%，股票規模不超越1.08 億股，佔比就是總股本1.8%，擬參與員工總數不超過12000人，達到了總員工數的14%，將董明珠從能夠認購上限3000萬股中剔除後，人均持股0.65萬股。員工持有股票的策略使得核心員工和骨乾的個人利益與上公司業績的高度聚集，很有希望能充分激發核心人員工作熱情，未來公司業績穩增長有可能實現。

亮點二：公司產品品類逐漸豐富，綜合競爭力增強。

就從目前情況來看，公司已從單一品類發展到當前涵蓋消費品和工業品兩大領域多品類產品，其中，空調業務發展已從家用空調拓展到商用空調以及特殊工況空調，後續將重點向冷藏冷運、軍工國防、醫療健康等領域繼續拓展。

篇幅有一定限制，格力電器的深度報告與風險提示的其他內容，已經包含在了在這篇研報中，想看的點擊一下就可以：【深度研報】格力電器點評，建議收藏！

二、從行業角度看

2018 年以來，白電市場經過電商下沉的助推，冰箱、洗衣機這兩個產品已經基本能做到每家每戶都能具備了，我們再看看空調，更是早就進入"一戶多機"的時代了，未來升級換代將成為主要需求。在這樣一個低基數的背景下，更新換代需求旺盛，各地方政府可能會加大補貼力度，促使白色家電在市場中的購買率逐漸升高。當疫情的沖擊和考驗過去之後，龍頭企業憑借其在產業鏈布局、專利規模、科研投入和人才培養制度等領域上的的先進之處，用來創造"爆品"的機遇增大，白電市場的整體集中度會更進一步，格力電器作為白色家電行業的龍頭企業有望從中受益。

三、總結

整體來說，格力電器實力沒得說，市場佔有率較高，通過改革，經營環境明顯的變好了不少，產品日漸豐富，公司發展前景真的蠻優秀的。文章相對來講是有滯後性的，要是想要更加清楚格力電器的未來行情，有需要的朋友們請直接點擊下面的鏈接，有專業的投顧教你買股，看下格力電器現在行情是否是是時候買入或賣出：【免費】測一測格力電器還有機會嗎？

應答時間：2021-09-07，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

C. 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。

D. 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。

E. 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。

F. 什麼叫大數據量化交易大數據量化交易是什麼地位

【導讀】很多人對於大數據量化交易不清楚，只知道大數據，其實大數據量化交易是基於大數據以上是雲社區搭建的載體，下面我們就來聊聊什麼叫大數據量化交易?大數據量化交易是什麼地位?

現在發達城市北上廣，已經開始用大數據，運做基金了。而且門檻很高，必須金融和計算機的本科以上人員，研究生擇優錄取。

可見大數據，發展的力度。很多人不知道大數據怎麼交易股票，這這里簡單說下，現在好多券商軟體支持，大數據自動化交易，也就是說，當你編寫好自己的預期策略後，由程序根據你的策略實行，自動化交易。現在名聲僅次於巴菲特的詹姆斯.西蒙斯，就是大數據量化交易的先驅，他名下的大獎章基金，就是根據大數據量化交易運行。

大數據量化交易，可以實現。一天成百上千次此交易，只要資金允許。這也是發達發達城市為什麼著重研究的對象。還有大數據是未來的趨勢。電腦在對市場熱度的分析，要強於人工識別。但是論單個交易，人工肯定強於電腦，但是從現在的基金規模來看。電腦交易是主要趨勢。不管多厲害的基金經理，精力都是有限的。

目前的大數據都是藉助python為主要語言編寫的，感興趣的可以看看相關方面的學習。券商對自動化交易的資金，一般是5w門檻。

以上就是小編今天給大家整理發布的關於「什麼叫大數據量化交易?大數據量化交易是什麼地位?」的相關內容，希望對大家有所幫助。隨著市場的發展。大數據量化交易，會慢慢普及。

G. 如何利用網路上的現成大數據來進行超短線炒股

我們利用網路大數據分析技術，從互聯網上檢索最熱的關鍵詞，然後從關鍵詞中檢出相對應的股票名稱或代碼，依據各類大數據分析加權系數演算法，選出優選股。\n\n搜索指數:\n\n 搜索指數是以搜索引擎海量網民行為數據為基礎的數據分享平台，是當前互聯網乃至整個數據時代最重要的統計分析平台之一，自發布之日便成為眾多企業營銷決策的重要依據。搜索指數能夠告訴用戶：某個關鍵詞在搜索引擎上的搜索規模有多大，一段時間內的漲跌態勢以及相關的新聞輿論變化，關注這些詞的網民是什麼樣的，分布在哪裡，同時還搜了哪些相關的詞。例如index..com \n\n新聞熱度:\n\n 10大新聞網站的財經頻道每天都在報道上市企業和市場情況，爬蟲根據財經首頁的頁面進行板塊和行業等數據進行分析熱門股票近日的曝光率。\n\n評論喜好:\n\n 股民喜歡在股吧和貼吧進行評論，爬蟲根據網民發貼的情緒化詞彙進行判斷，出現負面詞彙如不文明用語時，進行必要的扣分等操作。\n\n自選股關注度:\n\n 軟體對用戶自選股進行統計，關注人數高的股票自然會被納入熱門股票之列。\n\n資金流向:\n\n 軟體即時跟蹤股票的資金流向，特別關注莊家的大資金流向，對其拉升等動作進行大數據判斷。\n\n圖形分析：\n\n 軟體對圖形分析做了較多的大數據資料，並加入了自我學習的能力，如判斷歷史上的黃金坑，判斷雙底，計算斜率等。\n\n綜合動能：\n\n 除了以上指標，軟體還結合傳統的MACD＼KDJ等數據，按不同的指標進行打分，最終得出動能分。然後即時對高分股票按歷史數據進行判斷，推薦出最合適的股票供用戶參考，當動能衰減時則會被沽出。\n\n\n\n 將軟體停留在在倉界面，會自動更新股股價及進行買賣指令的操作。\n\n\n\n

H. 青島啤酒大數據分析股票

我們來說說國內食品飲料行業中細分行業，啤酒行業的龍頭公司——青島啤酒。在說青島啤酒之前，食品飲料行業龍頭股名單給大家准備好了，獲取方式請點擊：寶藏資料：食品飲料行業龍頭股一覽表

一、從公司角度來看

公司介紹：國內啤酒行業的領軍企業是青島啤酒，公司的主營業務的范圍就是啤酒製造、銷售以及與之相關的業務。主要產品有碳酸飲料（汽水），啤酒（熟啤酒、生啤酒、特種啤酒）等。

簡單講了下青島啤酒的公司情況後，我們來看下青島啤酒公司有多少亮點，是不是值得我們投資呢？

亮點一：在發展布局、營銷渠道、品牌戰略等方面的優勢突出

公司不斷滿足消費者多層次的需求，堅定不移地全力推進實施高質量發展戰略，全方位推動青島啤酒的品牌和品質優勢，多措並舉積極開拓國內外產品市場，同時積極開源節流，降本增效，開始完善費用精細化管理體系，一來提高了促銷費用有效性，二來提高了營銷效率，實現了利潤的逆勢增長。

另外，公司推進線上消費渠道德發展，另外，成功讓線上銷售和線下配送完美接軌，另外，還進行了產品大酬賓活動，創建起了"電商+門店+廠家直銷"的立體銷售平台，進行了嶄新的營銷渠道。公司還繼續深化實施品牌戰略，不斷推行創新驅動和產品結構優化升級的模式在提升品牌影響力上主要是以沉浸式全方位品牌推廣的模式來展開，以更高的品質、更時尚、精美的包裝以及更具國際化、互動性的品牌傳播，成功實現品類升級。

亮點二：數字化生產、智能製造以及升級改造助力公司的騰飛

公司加快數字化生產轉型和智能製造以及工業互聯網推進的步伐，加速物聯網、大數據、人工智慧等新技術在打造規模化、智能化生產基地中的集成應用，建設智能製造示範工廠並帶動上下游企業提升產業鏈現代化水平。啟動實施了青島啤酒智慧產業示範園擴建項目以及青島啤酒廠智能製造示範工廠等改擴建項目，公司在高端產品的供應能力也被提高，同時，這個策略促進了企業發展轉型升級。

字數有限，更多和青島啤酒有關的深度報告以及風險提示，學姐都放到這篇研報里了，快點看一看吧：【深度研報】青島啤酒點評，建議收藏！

二、從行業角度來看

中國啤酒市場是全球最大的啤酒生產及消費市場，經過多年的連續增長，啤酒行業總量的發展呈現企穩態勢，行業內大型企業讓產能優化整合步伐不斷提速，持續推進規模化生產和提高運營效率，市場集中度不斷上升，慢慢開始形成相對穩定的市場競爭格局。中國的經濟會不斷發展，人民的收入水平和消費能力也會進一步提高，啤酒消費市場仍然具有較大的發展空間和發展潛力，採取產能優化、產品結構提升以及價格調整等，在整體消費和利潤水平上面還是會具有相當可觀的提升空間。青島啤酒作為行業的先鋒，對於行業發展的紅利，他們也會優先享受。

整體來看，我認為青島啤酒作為啤酒行業的龍頭企業，有望在行業變革之際，迎來高速發展。然而，事實是文章具有延遲性，還想深入了解青島啤酒未來行情的話，就點一下這個鏈接吧，會有專門的投資顧問根據實際情況幫你分析股市行情，看下青島啤酒現在行情是否到買入或賣出的好時機：【免費】測一測青島啤酒還有機會嗎？

應答時間：2021-09-08，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

I. 大數據時代應該如何投資股票

給一篇關於【如何使用大數據進行A股行業投資】的教程給你參考一下~

好的投資，首先是選好行業

紅杉資本曾經有一條著名的投資經驗，大意是：好的投資，首先是選好賽道，其次是賽道上的選手。對於每天活躍於資本市場上的投資者而言，賽道所指的正是你正在投資、或者將要投資的那家公司它所在的行業，更直接的說，你投資於什麼行業，投資於這個行業的哪家公司，決定了你最終能獲得什麼樣的收益表現。

那麼，紅杉資本的這條投資經驗是否適用於A股市場，並給我們帶來可觀的投資收益呢？本文試圖通過量化分析和交易回測來驗證這一投資模式是否真正有效，所採用的數據取自於聚寬數據出品的JQData本地量化金融數據，通過梳理出自2010年以來A股市場上不同行業的發展情況，進一步構建出一個優質行業龍頭組合，觀察其從2015年股災至今的收益表現。最終發現，這樣一個優質行業的龍頭組合，從股災至今大幅跑贏了上證指數和滬深300指數高達30%的以上的收益率，可以說是超乎預期的。以下是具體分析過程。

2010 ~ 2017 滬深A股各行業量化分析

在開始各行業的量化分析之前，我們需要先弄清楚兩個問題：

• 第一，A股市場上都有哪些行業；

• 第二，各行業自2010年以來的營收、凈利潤增速表現如何？

第一個問題：
很好回答，我們使用JQData提供的獲取行業成分股的方法，輸入get_instries(name='sw_l1')
得到申萬一級行業分類結果如下：它們分別是：【農林牧漁、採掘、化工、鋼鐵、有色金屬、電子、家用電器、食品飲料、紡織服裝、輕工製造、醫葯生物、公用事業、交通運輸、房地產、商業貿易、休閑服務、綜合、建築材料、建築裝飾、電器設備、國防軍工、計算機、傳媒、通信、銀行、非銀金融、汽車、機械設備】共計28個行業。

第二個問題：

要知道各行業自2010年以來的營收、凈利潤增速表現，我們首先需要知道各行業在各個年度都有哪些成分股，然後加總該行業在該年度各成分股的總營收和凈利潤，就能得到整個行業在該年度的總營收和總利潤了。這部分數據JQData也為我們提供了方便的介面：通過調用get_instry_stocks(instry_code=『行業編碼』, date=『統計日期』)，獲取申萬一級行業指定日期下的行業成分股列表，然後再調用查詢財務的數據介面：get_fundamentals(query_object=『query_object』, statDate=year)來獲取各個成分股在對應年度的總營收和凈利潤，最後通過加總得到整個行業的總營收和總利潤。這里為了避免非經常性損益的影響，我們對凈利潤指標最終選取的扣除非經常性損益的凈利潤數據。

我們已經獲取到想要的行業數據了。接下來，我們需要進一步分析，這些行業都有什麼樣的增長特徵。

我們發現，在28個申萬一級行業中，有18個行業自2010年以來在總營收方面保持了持續穩定的增長。它們分別是：【農林牧漁，電子，食品飲料，紡織服裝，輕工製造，醫葯生物，公用事業，交通運輸，房地產，休閑服務，建築裝飾，電氣設備，國防軍工，計算機，傳媒，通信，銀行，汽車】；其他行業在該時間范圍內出現了不同程度的負增長。

那麼，自2010年以來凈利潤保持持續增長的行業又會是哪些呢？結果是只有5個行業保持了基業長青，他們分別是醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車。（註：由於申萬行業在2014年發生過一次大的調整，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車實際從2014年才開始統計。）

從上面的分析結果可以看到，真正能夠保持持續穩定增長的行業並不多，如果以扣非凈利潤為標准，那麼只有醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車這五個行業可以稱之為優質行業，實際投資中，就可以只從這幾個行業中去投資。這樣做的目的是，一方面，能夠從行業大格局層面避免行業下行的風險，繞開一個可能出現負增長的的行業，從而降低投資的風險；另一方面，也大大縮短了我們的投資范圍，讓投資者能夠專注於從真正好的行業去挑選公司進行投資。

「2010-2017」投資於優質行業龍頭的收益表現




選好行業之後，下面進入選公司環節。我們知道，即便是一個好的行業也仍然存在表現不好的公司，那麼什麼是好的公司呢，本文試圖從營業收入規模和利潤規模和來考察以上五個基業長青的行業，從它們中去篩選公司作為投資標的。

1、按營業收入規模構建的行業龍頭投資組合

首先，我們按照營業收入規模，篩選出以上5個行業【醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車】從2010年至今的行業龍頭如下表所示：






結論




通過以上行業分析和投資組合的歷史回測可以看到：

• 先選行業，再選公司，即使是從2015年股災期間開始投資，至2018年5月1號，仍然能夠獲得相對理想的收益，可以說，紅杉資本的賽道投資法則對於一般投資者還是比較靠譜的。

• 在構建行業龍頭投資組合時，凈利潤指標顯著優於營業收入指標，獲得的投資收益能夠更大的跑贏全市場收益率

• 市場是不斷波動的，如果一個投資者從股災期間開始投資，那麼即使他買入了上述優質行業的龍頭組合，在近3年也只能獲得12%左右的累計收益；而如果從2016年5月3日開始投資，那麼至2018年5月2日，2年時間就能獲得超過50%以上的收益了。所以，在投資過程中選擇時機也非常重要~

J. 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。