數據挖掘與股票分析

⑴ 正規的股票app有哪些

有很多啊，華泰證券的漲樂財富通、東方財富的軟體、中信的信e投都是正規的炒股軟體。股票軟體即針對股票交易而開發的軟體系統，也被稱為炒股軟體，基礎功能包括財經資訊、股票行情、數據挖掘與分析、智能選股、交易系統。
拓展資料
股票（stock）是股份公司所有權的一部分，也是發行的所有權憑證，是股份公司為籌集資金而發行給各個股東作為持股憑證並藉以取得股息和紅利的一種有價證券。股票是資本市場的長期信用工具，可以轉讓，買賣，股東憑借它可以分享公司的利潤，但也要承擔公司運作錯誤所帶來的風險。每股股票都代表股東對企業擁有一個基本單位的所有權。每家上市公司都會發行股票。
同一類別的每一份股票所代表的公司所有權是相等的。每個股東所擁有的公司所有權份額的大小，取決於其持有的股票數量占公司總股本的比重。
股票是股份公司資本的構成部分，可以轉讓、買賣，是資本市場的主要長期信用工具，但不能要求公司返還其出資。
股票軟體更准確的稱謂應該是證券分析軟體或證券決策系統，它的基股票軟體本功能是信息的實時揭示（包括行情信息和資訊信息），所以早期的股票軟體有時候會被叫做行情軟體。股票軟體的實質是通過對市場信息數據的統計，按照一定的分析模型來給出數（報表）、形（指標圖形）、文（資訊鏈接），用戶則依照一定的技術分析理論，來對這些結論進行解釋，也有一些傻瓜式的易用軟體會直接給出買賣的建議，這些易用軟體大部分是用專業視角剖析整個股市的走勢。
股票軟體的實質是通過對市場信息數據的統計，按照一定的分析模型來給出數（報表）、形（指標圖形）、文（資訊鏈接）。用戶則依照一定的技術分析理論，來對這些結論進行解釋，也有一些傻瓜式的易用軟體會直接給出買賣的建議。其實，比較正確，或者實在的用法，是應該挑選一款性能穩定、信息精準的軟體，結合自己的炒股經驗，經過摸索之後，形成一套行之有效的應用法則，那樣才是值得信賴的辦法，而機械地輕信軟體自動發出的進場離場的信號，往往會謬以千里。

⑵ 主流股票軟體介紹

股票軟體是針對股票交易而開發的軟體系統，也被稱為炒股軟體，基礎功能包括財經資訊、股票行情、數據挖掘與分析、智能選股、交易系統。隨著證券分析技術和軟體技術的發展，當今市面上的股票軟體功能齊全、種類繁多、五花八門。要想在這么多的股票軟體中挑出一款最適合自己的，就得先對它們進行了解。下面由我來給您詳細介紹幾款市面上口碑比較好的股票軟體。
同花順
實時行情分析軟體是一套先進完善的網上交易系統，向客戶提供基本的滬深證券行情，還提供外匯、港股、期貨等眾多市場行情。另外，系統還提供了多家資訊商的資訊信息，簡訊服務以及手機炒股等功能。是國內功能最強大的交易軟體之一。
財華社
集多年專業從事港股數據及資訊提供之經驗，採用先進的 Windows 平台開發技術， 融匯國內外投資分析工具之所長，突破傳統香港大利市軟體的局限，率先符合國內投資者操作習慣的實時港股盯盤系統。
《機構時代》
是中國第一款全方位透視機構博弈的分析系統，是中國股市第一款專為中小投資者開發的機構對陣分析軟體。它首次提出了完整的機構博弈分析理論，不僅將機構博弈的典範總結歸納，並將其復雜的分析理論轉化為極其簡單的交易信號。
錢龍軟體
是我國最早的證券分析軟體之一，絕大部分券商都在使用錢龍的系列軟體，所以錢龍軟體是股民最為熟悉的股票分析軟體，後來出現的股票軟體有許多都沿襲了錢龍的界面和操作習慣。現在比較流行的是「錢龍金典版」和「錢龍旗艦版」，兩個針對不同用戶層的版本。
指南針博弈版
軟體是指南針證券投資分析軟體的普及版本，主要適用對象為廣大中、小投資者。與鬼域版一樣，博弈版也擁有大多數通用指數指標及全部指南針專有技術指數與指標。 指南針博弈版的最大特色在於它集成了博弈平台。
每一款軟體幾乎都有決策提示，工具可以讓每位投資人理性、可觀的分析，前提條件是必須真實的數據基礎之上，所以在這里還要提醒各位投資者冷靜、理性去選擇， 茫茫炒股軟體大海之中，一定要學會挑選一款適合自己的軟體。其實，沒有絕對最好的股票軟體，適合你自己的就是最好的！

⑶ 股票app哪個好用

個人認為這些app 都不錯：
1、自選股 app 。股票交易 APP ，包含滬深、港股、美股三大股票市場。
2、同花順 app 。國內領先的金融服務移動平台，可為用戶提供開戶、行情、理財、咨詢等服務。
3、大智慧 app 。支持多家券商登錄交易。4、其他股票交易軟體：東方財富網 app 、益盟操盤手 app 、牛股王 app 等。
拓展資料：
1、股票軟體即針對股票交易而開發的軟體系統，也被稱為炒股軟體，基礎功能包括財經資訊、股票行情、數據挖掘與分析、智能選股、交易系統。國內的股票軟體從上世紀九十年代初的少數幾家的獨領風騷，到已經發展成為百家齊放的局面，有的以行情實時性見長，有的以咨詢研究擅長，各具特色。
2、股票軟體的實質是通過對市場信息數據的統計，按照一定的分析模型來給出數（報表）、形（指標圖形）、文（資訊鏈接）。用戶則依照一定的技術分析理論，來對這些結論進行解釋，也有一些傻瓜式的易用軟體會直接給出買賣的建議。其實，比較正確，或者實在的用法，是應該挑選一款性能穩定、信息精準的軟體，結合自己的炒股經驗，經過摸索之後，形成一套行之有效的應用法則，那樣才是值得信賴的辦法，而機械地輕信軟體自動發出的進場離場的信號，往往會謬以千里。
如何識別
1、是符合國家規定?
2011年1月1日起，《證券投資顧問業務暫行規定》第二十七條規定：終端設備所使用的數據信息來源，以及獲得數據信息的時間；也就要求股票軟體數據和資訊必須合法，沒有數據資質和資訊資質的全部為虛假詐騙企業。會被證監會以及地方證監局調查。
2、公司是否有實力？
通過查看營業執照和登陸工商網站可以查看到公司的真實資料，並通過公司的簡介對比可以查看虛假公司有明顯的造假，故意捏造成立時間和獲得的證書。
3、是否被主流下載站收錄？
下載站編輯一般都會對所收錄軟體進行試用和審核。一款股票軟體，如果在天空下載、ZOL下載、華軍軟體園等主流下載站都看不到，那就千萬要當心了。
4、看官網，看經營目的
一款基於正道經營的股票軟體，收入大都來自智能選股、level2等增值服務，如果一款股票軟體的存在僅僅是為了推廣人工咨詢服務，官網和軟體界面處處是誘導用戶提交聯系電話（然後瘋狂來電推廣咨詢服務），往往都屬於掛羊頭賣狗肉行徑，基本可以定性為騙子。

⑷ 結合Python分析金融數據挖掘在量化投資領域中的應用

量化投資領域在金融數據中的應用包括：

• 股票市場的價格預測，利用歷史數據對股票未來的價格進行預測，幫助投資者決策。

• 資產配置，通過分析金融數據，幫助投資者合理配置資產，使投資回報最大化。

• 風險評估，利用金融數據進行風險評估，幫助投資者了解投資風險，並進行風險管理。

• 自動交易，利用金融數據進行交易策略的設計和執行，進行自動化交易。

• 定量研究，利用金融數據進行定量研究，對金融市場的行為進行深入的研究。

⑸ 炒股軟體真的有用嗎

炒股軟體對經常炒股的股民來說是非常有用的，但是需要選擇一款適合自己的炒股軟體。

目前有兩種炒股軟體：

1、提供股票實時行情、交易功能。你可以利用它看股票、分析股票（沒有特殊功能，只靠個人經驗和一些普通的指標來分析行情和股票）、買賣股票。我們普通投資人人用的就是這種軟體。比較有代表性的，比如：通達信、大智慧、同花順等。當然這些軟體也具備你說的：有能幫助選股的功能。

2、收費軟體，也就是電視上、網上成天到處吹噓自己的軟體如何厲害、如何可以捉到大牛股、抓緊時間趕快訂購等煽動性的語言刺激我們這些散戶去買。

3、證券交易所看大盤軟體，這個一般都是公司使用，個人不建議使用。

(5)數據挖掘與股票分析擴展閱讀：

手機炒股軟體基於移動通信網的數據傳輸功能來實現用手機進行信息查詢的新一代無線應用炒股系統，讓一個普通手機成為綜合性的處理終端。只要手機在GSM/CDMA網路覆蓋的范圍內（可以收到信號）能夠夠能進行查看行情、做。

線路資源相對豐富，比較電話委託的「堵單」和網上的「線路連接不上」，手機在下單速度和線路通暢的可靠性上更勝一籌。所以，除了櫃台、電話委託和網上這三種方式外，最受股民歡迎的方式就是最快捷、最方便的手機了。

股票軟體即針對股票交易而開發的軟體系統，也被稱為炒股軟體，基礎功能包括財經資訊、股票行情、數據挖掘與分析、智能選股、交易系統。國內的股票軟體從上世紀九十年代初的少數幾家的獨領風騷，到已經發展成為百家齊放的局面，有的以行情實時性見長，有的以咨詢研究擅長，各具特色。

股票軟體的實質是通過對市場信息數據的統計，按照一定的分析模型來給出數（報表）、形（指標圖形）、文（資訊鏈接）。用戶則依照一定的技術分析理論，來對這些結論進行解釋，也有一些傻瓜式的易用軟體會直接給出買賣的建議。

其實，比較正確，或者實在的用法，是應該挑選一款性能穩定、信息精準的軟體，結合自己的炒股經驗，經過摸索之後，形成一套行之有效的應用法則，那樣才是值得信賴的辦法，而機械地輕信軟體自動發出的進場離場的信號，往往會謬以千里。

參考資料來源：網路-手機炒股軟體

參考資料來源：網路-股票軟體

⑹ 請問什麼是數據挖掘

數據挖掘是從大量的數據中，抽取出潛在的、有價值的知識（模型或規則）的過程。
1. 數據挖掘能做什麼？

1)數據挖掘能做以下六種不同事情（分析方法）：

· 分類 （Classification）

· 估值（Estimation）

· 預言（Prediction）

· 相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）

· 聚集（Clustering）

· 描述和可視化（Des cription and Visualization）

2)數據挖掘分類

以上六種數據挖掘的分析方法可以分為兩類：直接數據挖掘；間接數據挖掘

· 直接數據挖掘

目標是利用可用的數據建立一個模型，這個模型對剩餘的數據，對一個特定的變數（可以

理解成資料庫中表的屬性，即列）進行描述。

· 間接數據挖掘

目標中沒有選出某一具體的變數，用模型進行描述；而是在所有的變數中建立起某種關系

。

· 分類、估值、預言屬於直接數據挖掘；後三種屬於間接數據挖掘

3)各種分析方法的簡介

· 分類 （Classification）

首先從數據中選出已經分好類的訓練集，在該訓練集上運用數據挖掘分類的技術，建立分

類模型，對於沒有分類的數據進行分類。

例子：

a. 信用卡申請者，分類為低、中、高風險

b. 分配客戶到預先定義的客戶分片

注意： 類的個數是確定的，預先定義好的

· 估值（Estimation）

估值與分類類似，不同之處在於，分類描述的是離散型變數的輸出，而估值處理連續值的

輸出；分類的類別是確定數目的，估值的量是不確定的。

例子：

a. 根據購買模式，估計一個家庭的孩子個數

b. 根據購買模式，估計一個家庭的收入

c. 估計real estate的價值

一般來說，估值可以作為分類的前一步工作。給定一些輸入數據，通過估值，得到未知的

連續變數的值，然後，根據預先設定的閾值，進行分類。例如：銀行對家庭貸款業務，運

用估值，給各個客戶記分（Score 0~1）。然後，根據閾值，將貸款級別分類。

· 預言（Prediction）

通常，預言是通過分類或估值起作用的，也就是說，通過分類或估值得出模型，該模型用

於對未知變數的預言。從這種意義上說，預言其實沒有必要分為一個單獨的類。

預言其目的是對未來未知變數的預測，這種預測是需要時間來驗證的，即必須經過一定時

間後，才知道預言准確性是多少。

· 相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）

決定哪些事情將一起發生。

例子：

a. 超市中客戶在購買A的同時，經常會購買B，即A => B(關聯規則)

b. 客戶在購買A後，隔一段時間，會購買B （序列分析）

· 聚集（Clustering）

聚集是對記錄分組，把相似的記錄在一個聚集里。聚集和分類的區別是聚集不依賴於預先

定義好的類，不需要訓練集。

例子：

a. 一些特定症狀的聚集可能預示了一個特定的疾病

b. 租VCD類型不相似的客戶聚集，可能暗示成員屬於不同的亞文化群

聚集通常作為數據挖掘的第一步。例如，"哪一種類的促銷對客戶響應最好？"，對於這一

類問題，首先對整個客戶做聚集，將客戶分組在各自的聚集里，然後對每個不同的聚集，

回答問題，可能效果更好。

· 描述和可視化（Des cription and Visualization）

是對數據挖掘結果的表示方式。

2.數據挖掘的商業背景

數據挖掘首先是需要商業環境中收集了大量的數據，然後要求挖掘的知識是有價值的。有

價值對商業而言，不外乎三種情況：降低開銷；提高收入；增加股票價格。

1)數據挖掘作為研究工具 （Research）

2)數據挖掘提高過程式控制制（Process Improvement）

3)數據挖掘作為市場營銷工具（Marketing）

4)數據挖掘作為客戶關系管理CRM工具(Customer Relationship Management)

3.數據挖掘的技術背景

1)數據挖掘技術包括三個主要部分：演算法和技術；數據；建模能力

2)數據挖掘和機器學習（Machine Learning）

· 機器學習是計算機科學和人工智慧AI發展的產物

· 機器學習分為兩種學習方式：自組織學習（如神經網路）；從例子中歸納出規則（如決

策樹）

· 數據挖掘由來

數據挖掘是八十年代，投資AI研究項目失敗後，AI轉入實際應用時提出的。它是一個新興

的，面向商業應用的AI研究。選擇數據挖掘這一術語，表明了與統計、精算、長期從事預

言模型的經濟學家之間沒有技術的重疊。

3)數據挖掘和統計

統計也開始支持數據挖掘。統計本包括預言演算法（回歸）、抽樣、基於經驗的設計等

4)數據挖掘和決策支持系統

· 數據倉庫

· OLAP（聯機分析處理）、Data Mart（數據集市）、多維資料庫

· 決策支持工具融合

將數據倉庫、OLAP，數據挖掘融合在一起，構成企業決策分析環境。

4. 數據挖掘的社會背景

數據挖掘與個人預言：數據挖掘號稱能通過歷史數據的分析，預測客戶的行為，而事實上

，客戶自己可能都不明確自己下一步要作什麼。所以，數據挖掘的結果，沒有人們想像中

神秘，它不可能是完全正確的。

客戶的行為是與社會環境相關連的，所以數據挖掘本身也受社會背景的影響。比如說，在

美國對銀行信用卡客戶信用評級的模型運行得非常成功，但是，它可能不適合中國

轉載的

⑺ 基金公司用的是什麼交易軟體

目前，市面上的公募基金公司和私募基金公司使用的數據軟體有萬得資訊wind數據終端和東方財富。公募基金的交易系統主要以恆生的我交易系統為主，專項基金賬戶和基金子公司將使用迅頭交易系統。由於證監會的合規性規定，迅投的投資交易系統是目前私募股權公司的主流。

這些軟體他們有的擅長實時市場價，有的擅長咨詢研究，各有特色。股票軟體的本質是通過對市場信息數據的統計，按照一定的分析模型給出數字報表、形狀指標圖、文字信息。用戶根據一定的分析理論來解釋這些結論，一些傻瓜式的好用軟體會直接給出買賣建議。其實更正確或實用的用法是選擇一款性能穩定、信息准確的軟體，結合自己的炒股經驗，摸索後形成一套行之有效的應用規則，這是一種值得信賴的方法。

⑻ 案例 | 同花順數據中心的「龍虎榜"數據分析

對於證券行業網站，已經有諸多提供了數據挖掘和分析的模塊。比如：同花順數據中心、搜狐證券金羅盤、新浪財經數據中心等等。提供的數據分析功能，一般都是圍繞證券市場公開信息所進行的不同程度、不同角度的挖掘和分析。比如，同花順數據中心側重公開市場交易信息、使用的體驗最好；搜狐金羅盤對各券商研究報告、股票評級做的好；新浪財經數據中心則是在廣泛信息收集之中側重於從技術面、基本面的智能選股，可謂是各有千秋，三者之間功能重疊很多，但是究竟孰優孰劣，因為每個人的投資經驗和喜好不同，就只能用戶自己體驗之後去判斷了。

我本文就只針對同花順數據中心進行一番介紹（不要冤枉我，我可沒有收同花順的一分好處費，純粹是一片好心將這個不錯的數據中心推薦給大家，相信大家看後會感謝我）。分析的目的，一方面是讓大家可以有一個便捷獲取證券市場信息的好地方，另一方面也是為證券公司提升投資者服務提供一個很好的案例參考，看看人家互聯網證券網站是怎麼能想的那麼多、做的這么好的，開拓一下做投資服務的思路。

首先說網址，同花順數據中心_同花順金融網http://data.10jqka.com.cn/  。

同花順數據中心提供的功能其實很全，從大家關注的龍虎榜、新股信息、資金流向、選股、交易提示、公告信息等等，可謂是匯聚了投資者交易分析的各方面信息，我們的投資者往往辛苦的在各大網站查閱股票資訊和證券市場信息，經常會難辨良莠，被一些錯誤信息誤導，同花順可謂是畢其一功於一役，采網路之精華、市場之鱗爪啊。

接下來重點說龍虎榜。其他功能基本操作類似，都具備了豐富的數據拓展鏈接，相互貫通。

1、基本信息。

龍虎榜隨便點開一個上榜股票名稱，這個頁面基本是大家在各處都可看到的上榜營業部交易明細。但是，重點來了，看圖上圈住的2處，一個是此股票上榜次數、一個是營業部上榜次數。看到這里，你會不會覺得一下腦洞大開啊，哇，這么看來似乎對於股票的走勢、尤其是上榜營業部的實力會很有點看頭呢，上榜次數多的營業部，最近三個月有200多次的（如果我們的營業部可以有這樣一家，老闆該睡覺都會笑醒了吧？！）。

2、上榜營業部

好吧，我如果猜得不錯，你一定已經和我一樣點開了龍虎榜信息里的營業部。該營業部的歷史上榜數據統計一應俱全，次數、金額、參與的股票列表、介入最深、操作最多、一致行動的營業部。。。

（你的眼睛有沒有睜大啊？！我反正是小地方人沒見過世面，連嘴都張大啦）

尤其是介入最深、操作最多的股票，這恐怕至少是大戶所為啦，是不是證券營業部的投資內參有引導客戶操作？還是有大資金卧底在這家營業部來做莊呢?

正相關營業部，讓我們看到經常勾搭一起的營業部，是大家都英雄所見略同嗎？還是互通有無的一致行動人所在呢? 嗯，還可以看看他們一起干過的股票，究竟合作得效果如何呢?看看才知道哦。

3、買賣點

細心的觀眾，你有沒有看到如圖下的「買賣點標識」的地方？

點開了就是如圖的走勢上標注了紅色、綠色遠點的內容，這個上榜的營業部是散戶所謂還是機構圖謀呢?看買賣點就一目瞭然其獲利情況。嘿嘿，號得准這些營業部資金的脈，每個人都成老中醫啊！

同花順數據中心無論是在數據信息的收集整理、還是數據挖掘後的再分析，都給人耳目一新的感受，你會覺得原來可以這樣做啊！其實，這些功能恐怕是我們每一個證券投資者、甚至從業者都曾經想過但卻無力做到的呢。找得到用戶的需求、能夠超乎用戶需求實現，這才是互聯網時代，我們客戶服務應該做到的。

⑼ 股票市場搞數據挖掘，數據分析來炒股有沒機會

有機會，而且機會不小，但是我等散戶靠數據分析，可能自身實力差的太懸殊了。
硬體設備就不達標哦。

⑽ 什麼是數據挖掘

數據挖掘（Data Mining）是指通過大量數據集進行分類的自動化過程，以通過數據分析來識別趨勢和模式，建立關系來解決業務問題。換句話說，數據挖掘是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程。

原則上講，數據挖掘可以應用於任何類型的信息存儲庫及瞬態數據（如數據流），如資料庫、數據倉庫、數據集市、事務資料庫、空間資料庫（如地圖等）、工程設計數據（如建築設計等）、多媒體數據（文本、圖像、視頻、音頻）、網路、數據流、時間序列資料庫等。也正因如此，數據挖掘存在以下特點：

（1）數據集大且不完整
數據挖掘所需要的數據集是很大的，只有數據集越大，得到的規律才能越貼近於正確的實際的規律，結果也才越准確。除此以外，數據往往都是不完整的。

（2）不準確性
數據挖掘存在不準確性，主要是由雜訊數據造成的。比如在商業中用戶可能會提供假數據；在工廠環境中，正常的數據往往會收到電磁或者是輻射干擾，而出現超出正常值的情況。這些不正常的絕對不可能出現的數據，就叫做雜訊，它們會導致數據挖掘存在不準確性。

（3）模糊的和隨機的
數據挖掘是模糊的和隨機的。這里的模糊可以和不準確性相關聯。由於數據不準確導致只能在大體上對數據進行一個整體的觀察，或者由於涉及到隱私信息無法獲知到具體的一些內容，這個時候如果想要做相關的分析操作，就只能在大體上做一些分析，無法精確進行判斷。
而數據的隨機性有兩個解釋，一個是獲取的數據隨機；我們無法得知用戶填寫的到底是什麼內容。第二個是分析結果隨機。數據交給機器進行判斷和學習，那麼一切的操作都屬於是灰箱操作。