大數據分析股票賺錢嗎

Ⅰ 大數據賺錢分紅是真的嗎

不是真的。
不靠譜，不是賣神碼銀行及大上市公司的理財都不要相信，因為這樣理財公司很容易垮台，到時候你的本金中哪就拿不回來瞎返，風險很高，千萬謹慎，畢竟天上沒有免費的午餐。

Ⅱ 大數據基金真的賺錢嗎

• 一、導語

最近一年，有幾個概念廣受追捧，分別是「大數據」，「股市」和「互聯網金融」，而不斷推出的「大數據基金」更是將這幾個熱門概念融合起來，為投資者帶來了嶄新的投資選擇。「大數據基金」的團隊也可謂陣容豪華，「網路」加「廣發基金」，「阿里」加「博時基金」，「新浪」加「南方基金」，都是互聯網巨頭和實力基金公司的強強聯合。那麼「大數據基金」到底靠譜嗎？它到底是基金的未來，還是僅僅藉助了新概念的噱頭呢？

• 二、大數據分析在投資中有價值嗎？

先說結論再說解釋，大數據對投資一定是有價值的。這與市場上現有大數據基金業績如何無關，而是因為大數據作為之前投資過程中沒有被利用過的用戶行為信息，一定可以通過科學的方法提取出有價值的數據。我們可以從邏輯上驗證這個觀點，舉一個邏輯假象的例子即可說明。

例子：網路通過搜索行為尋找聰明的投資者

「博時淘金100」這支基金錶現類似「廣發百發100」，在下跌行情中表現較差。

從價格比值走勢圖看出，無論大數據指數還是大數據基金，產品化之後的表現都出現了不同程度的下滑。具體而言，幾只大數據指數在長期的歷史回溯期上，其相對於中證500的價格比值走勢持續上升，波動較小；而在產品化之後（圖中的小黑圈之後）的評價期上，期價格比值基本走平，且有較大的波動，因此就這段不太長的實盤產品運作期間而言，其業績相對於傳統股市指數並沒有顯著優勢。

• 五、如何看待大數據基金？

通過上面的分析，我們發現到目前為止，「大數據基金」相比傳統股市指數並沒有明顯的優勢，而由於各支大數據基金的上市時間都不到一年，所以還不能肯定他們的未來業績。但對於這樣一種嶄新的基金形式，建議每位投資者都應保持關注。因為我們相信大數據中蘊含的價值，期待有一家靠譜的基金公司能夠利用現代分析工具有效發覺利用，轉變為實在的價值，真正讓大數據基金變成基金行業的未來。

Ⅲ 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。

Ⅳ 用大數據炒股，靠譜嗎

因為最近在考察幾個量化交易平台，或許正好能夠回答你的這個問題。
在國外現在量化交易已經非常非常的普及，但是據說在國內只有不到5%，似乎是國內散戶太多的原因。
而量化交易就是能夠通過模型預測未來一段時間的走勢，從而不斷去調整，購買較大勝率的股票、期貨或者大宗商品。
某種程度上來說，這些大數據預測相對於國內的賭徒心理還是有更高的成功率的。

當然，也不能太迷信數據，數據是死的，而人性莫測。在國內，即使你個股再好，還是看出現跑不贏大盤的局面，而且有時候還得考慮人的情緒、政策等等。不過，如果能夠堅持，大數據還是相對靠譜的。觀點僅供參考，投資需謹慎。

Ⅳ 股票真的能賺錢嗎新手應該注意什麼

引言：股票市場是金融市場中一個很重要的一環，而炒股也成為了很多人的心頭好。那麼股票真的能賺錢嗎？如果初入股市的新手應該注意什麼？

但是很多新手都是喜歡短期投資，比如賺快錢能夠快速的看到自己收益了多少。實際上真正在股市能賺錢的人都是長期投資，他們看好一隻股票就大量買入並長期持有，只要賣在賣出時候的，價格比自己買入手的的價格高許多倍那就行了。而經常做短期投資很容易耗費時間，同時增加手續費。

Ⅵ 專家談百度大數據炒股：年收益56倍靠譜嗎

不要小看大數據本領
網路股市通是網路於今年2月推出的國內首款應用大數據引擎技術智能分析熱點行情的股票APP，上市以後迅速積累了的大量股民用戶。不同於市面上的炒股APP，網路股市通聚合了網路每天數億量級的政經類搜索數據和數百萬新聞資訊信息，創建出一套基於中國股市的知識圖譜，藉助專業的數據挖掘和分析技術將每天產生的新聞信息、全網數據等與股票建立起相應的關系，為用戶提供與眾不同的智能選股服務。
關於股票投資，業界普遍認為主要參考三個變數，即投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本和股票市場對投資的反應（市場情緒）。然而，在大數據技術誕生之前，市場情緒始終無法進行量化。
大數據專家沈浩表示，通過分析新聞、研究報告、社交信息、搜索行為等全網數據，藉助自然語言處理方法，提取有用信息，網路股市通成功觸碰到了這一理論中的第三層變數—市場情緒，給投資者帶來了全新的炒股方式。
來自網路股市通的官方統計數據也在提醒投資者，不要小看大數據和人工智慧給股市帶來的積極變化。

Ⅶ 在投資股票這種方式上，可以實現穩定的賺錢嗎

股票投資如何實現持續、穩定的盈利？在我看來：

時刻保持對市場的敬畏之心，堅持只做自己體系內的股票，堅持只做自己看得懂的波段。不要使用借來的錢，不要傷及無辜。杠桿是魔鬼，能不用就不要用。

大多數人都可以歸於此類：比如某醫院的葯房，知道某種葯品價格奇高，並且供不應求，就可以通過投資相關股票獲取收益；再比如某口罩廠采購，知道口罩核心材料是熔噴布，知道上游的核心廠商如數家珍，在別人買口罩股票時他就可以買熔噴布股票，等別人反應過來時，熔噴布股票已經連續一字板了。

股票投資，應該像天道一樣，自我力求進步，剛毅堅卓，發憤圖強，永不停息。巴菲特每天要看500頁書或財務報表，徐翔每天研究股票超過12小時，這些比我們成功的人，每天都比我們更加勤奮，這就是他們對待投資的態度。目前，我每天研究股票的時間超過10小時，革命尚未成功，還需繼續努力。

一些感受，希望能幫助到有緣人。

Ⅷ 大數據是如何賺錢和虧錢的

大數據是如何賺錢和虧錢的_數據分析師考試

大數據無疑是時下炙手可熱的流行詞彙，然而，我們鮮少看到大數據如何帶來收益，以及如何實現的例子，這是怎麼回事呢？

多年來，在經歷了幾個通信和投行的大數據相關早期實施項目後，我認為這個新興技術的收益主要在於：實現對復雜系統更為精準的剖析，例如股票市場或供應鏈。（投行成為最早一批應用大數據分析的行業之一，可謂毫不意外。對利用技術提升效率，創造效益更為敏銳的商業模式，往往也是更賺錢的。）

在投行的日常工作中，為了精準地選擇投資機會、選購股票，有大量對文檔處理的需求，例如新聞簡報，財務報表。如果人工進行，工作量過於龐大。因此助理分析師們往往簡化他們的預測分析過程，並使用電子表格來完成絕大部分工作。通過大數據技術，投行可以整合各種信息，減少可能的（簡化分析帶來的）風險，從整體上帶來更優越的分析和預測能力。

通過大數據平台，股票經紀和投資經理們可以聚合各種來源的非格式化數據，輔助判斷哪些公司值得投資。所謂『非格式化數據』包括如公司新聞，產品評論，供應商數據，價格變化，將這些信息以所謂「大數據」形式整合，通過建模，幫助股票經紀決策買入或售出運枯股票。

有些採用如上方式進行投資預測的公司，很注重節約實施成本，例如使用雲平台（如AWS），先從很小數量的伺服器開始，隨著獲益增長，逐步提高投入。一位我認識的分析師，從一家大投行離職創業後，在不到六個月的時間內，僅僅使用非常有限的投入，創立了一個盈利良好的大數據交易系統。

即便在傳統製造領域，大數據仍然可以提升預測能力。我曾經擔任過顧問的某歐洲一線汽車製造廠商，通過建立一個鋼材交易成本的分析系統，選擇更好的時機，以更優價格買入原材料。這個系統由開源Java框架Hadoop創建，整合了多個供應商的共計15Tb的數據，在兩年內為該公司節省了1600萬美元。

這個項目的氏肆成功主要有兩個原因：首先，公司有足夠的信息為所有的供應商建模；其次，該項目節省的原材料成本超過了實施這個項目的費用。

然而，並非每個大數據項目都會這樣成功。公司在大數據項目上以虧損告終的概率，有時和成功的概率相差無幾。大數據項目失敗的早期症狀有很多種，最常見的問題如：

大數據並不需要一筆巨大的預算，如果懷著巨大的投入將帶來巨大回報的預期開始一個大數據項目，往往會產生問題。在正式開始前，明智的做法是，嘗試用有限的投入，在小范圍內測試這個技術是否確實能帶來預期的收益。按這樣的節奏，一個項目可以按旁核洞部就班地隨著收益逐步提高，而逐步擴大投入規模，確保收益始終大於投入。

在開始實施一個大數據系統前，問自己一個簡單的問題：這個項目是否可以不需要持續的人工支持來運作？如果答案是，需要人工支持，那麼建議停止項目。建立這樣一個項目往往意味著百萬級的損失，無法在有利潤情況下保持維護和運行。

大數據有個經常聽到的功能是，通過自然語言處理，將各種領域的各種數據處理成直接可讀可理解的形式。這聽起來確實很贊，但是在實際應用中，往往不盡如人意。自然語言處理仍然存在許多妨礙應用的限制，主要由於人工智慧的發展還不夠——而且在可見的10年內，這個情況可能不會有很大改觀。

現代大數據項目具備巨大的節約成本的潛力，其效果對於過去的數據處理方式而言有如童話。但需要謹記的是，在投入時間和資源到大數據項目之前，首先要確認你的項目是收益大於成本的。只有傻瓜才會匆匆對一個點子一見鍾情並傾其所有。

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Ⅸ 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。

Ⅹ 請問有些股票交易軟體還支持股票買賣點。請問這樣的方法靠譜嘛他們系統說是專門通過大數據分析得來的。

你好！這樣的方法不靠譜，試想一下，如果可行，都不用工作了，只需妙股就行。再說如果可行，他們願意給你嗎？自己用不就得了，你說呢？希望能幫到你。