㈠ 如何利用大數據和人工智慧技術,提高股市投資的精準度和成功率
利用大數據和人工智慧技術,可以通過以下方式提高股市投資譽者納的精準度和成功率:
1. 數據分析:使用大數據技術,收集和分析股市嫌行數據,包括公司財務數據、市場數據和宏觀經濟數據等,以幫助投資者做出更明智的投資決策。
2. 機器學習:通過機慶沒器學習演算法,能夠對歷史股市數據進行分析和預測,以預測股市未來的趨勢和走勢,幫助投資者做出更准確的決策。
3. 情感分析:利用自然語言處理技術對社交媒體、新聞和公告等信息進行情感分析,以了解市場情緒和投資者情感,幫助投資者做出更明智的投資決策。
4. 特徵工程:通過特徵工程技術,提取和選擇與股市投資相關的特徵,以建立更准確的股市預測模型,提高投資的成功率。
5. 風險管理:利用大數據和人工智慧技術,對股市風險進行分析和管理,以減少投資者的風險和損失。
㈡ 怎麼看股票行情的數據
股票行情數據分析方法參考:
1、技術分析:技術分析是以預測市場價格變化的未來趨勢為目的,通過分析歷史圖表對市場價格的運動進行分析的一種方法,股票技術分析是證券投資市場中普遍應用的一種分析方法。
2、基本分析:基本分析法通過對決定股票內在價值和影響股票價格的宏觀經濟形勢、行業狀況、公司經營狀況等進行分析,評估股票的投資價值和合理價值,與股票市場價進行比較,相應形成買賣的建議。
3、演化分析:演化分析是以演化證券學理論為基礎,將股市波動的生命運動特性作為主要研究對象,從股市的代謝性,趨利性,適應性,可塑性,應激性,變異性和節律性等方面入手,對市場波動方向與空間進行動態跟蹤研究,為股票交易決策提供機會和風險評估的方法總和。
入市有風險,投資需謹慎,您在做任何投資之前,應確保自己完全明白該產品的投資性質和所涉及的風險,詳細了解和謹慎評估產品後,再自身判斷是否參與交易。
溫馨提示:以上信息僅供參考,不構成投資建議。
應答時間:2021-09-23,最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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㈢ 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。
㈣ 如何分析股票行情
股票行情分析:
一,在大盤開盤時刻迅速滾豎友觀察、紀錄漲跌幅個股比例、具體家數、漲跌停股票情況,包括,具體數字是多少?如果幾者之間,漲者居多,且兩市開盤漲停個股超過10隻,則說明市場處於多頭完全控制的局面,上漲勢頭會很強勁。假如沒有多少漲停,且下跌個股比較多,超過5成以上,跌幅超過5%的有六成左右,那麼,大勢調整可能性很大。
二,注意區別對待盤口變化。不管是上漲和下跌,如果僅僅是個股行為,我們可以孤立地判斷,但是,如果是板塊效應,那麼就需要引起我們的重視,比如資源股等2-3個板塊集體上漲,那麼當天的行情肯定看好,短線買家可以開盤不久後的調整低點殺進,如果開盤下跌是群體的,板塊性的,那麼,這一天的行情很可能不好,短線者可以逢高賣出,再在收盤時候的低點買回,可以賺進不少籌碼。
三,運用3×10方式分析。看盤者可以將早盤三個重要時間段加以紀錄、觀察,並進行高低點連線,我們就能夠發現市場力道強弱變化,這三個時間段分別是9點40、9點50和10點整。
四,第1個時間段,注意開盤分時圖的運行情況,9點30到9點40的連線情況是,高點沒有超過前收盤,低點略比開盤時降低,那麼,這個10分鍾屬於弱市!我們需要觀察隨大槐後兩個10分鍾時間段的變化。
五,第2個時間段。9點40到9點50,前收盤位置被突破,低點基本和第一個接近,雖略有降低,但是,高點卻已經抬高,說明有主力資金向上做多,市面由弱轉強,最後趨勢需要第三個階段去鞏固。
六,第3個時間段。看了大盤前兩個10分鍾運行軌跡,看了現在的熱點板塊,我們還需要看什麼呢?我們需要看的是成交量了,個股的成交量可以騙人,大纖飢盤的成交量很難騙人。如果當日大盤的成交量比前一交易量要大,說明大資金有增量跡象,行情有望向好;如果還是縮量下行,那麼,大盤的短期調整還會繼續。
七,第三個10分鍾時間段出來後,投資者可以觀察,大盤的3個低點是不是逐步上行?它們的三個高點是不是逐步抬高?是這樣的吧。那麼,結論出來了,今天的大盤運行趨勢是先抑後揚,震盪攀升的情況。中陽K線是值得期待的。但是,如果前三個低點是逐步走低,假如在11點前不可收復前收盤,應考慮單邊下跌趨勢發生。如果在11點後,大盤還是低位震盪,且不跌破早盤30分鍾低點連接線,則全天震盪盤整,收陰十字星的概率比較大。
八,看問題切忌一刀切,看了好的一面,也要看壞的一面,我們必須注意觀察跌幅榜前幾位個股情況。它們是否以板塊下跌方式進行,如果是,而且有2-3個聯袂殺跌板塊,那麼,行情必須謹慎,如果是前期強勢股、題材股和概念股下跌,不足半數的話,這說明,市場格局還在多頭掌握之中。
九,如果大盤持續調整到一定時間,強庄股開始補跌,則說明短期調整有望結束;如果大盤持續上漲一定周期,冷門股也開始補漲,則說明行情很可能短期見頂,市場將面臨一次調整。
十,消息面突發利空,大盤前一交易日無任何徵兆,前收盤是大陽或中陽線收盤,且整體趨勢良好,那麼,大盤遇重大利空選擇大幅低開,短線資金不要恐慌割肉離場,因為大資金還在盤中,將隨時策劃反擊,等大盤和個股紅盤大漲的時候再拋也不遲。大盤或個股連續逼空上漲之後,消息面發布重大利好,短期漲幅相當大的個股或大盤持續跳空高開,但是,放量非常明顯,應考慮主力借利好消息出貨,這個時候不但不能追擊,反而應逐步戰略撤退。
㈤ 中國的股市用一些經濟數據分析有用嗎
有用 一國股市的好壞跟經濟息息相關 例如CPI(居民消費指數)通常以3%作為界定 當CPI大於3%說明通脹率上升 這時管理層可動用一系列的調控手段來調節 例如上調存款准備金率 加息 央行公開市場操作等。所以判斷股票的漲跌首先要判斷宏觀經濟形式加以技術方面的輔助
㈥ 如何利用數據分析股票走勢呢
經驗。。。老實說它們都不能保證什麼。。。只能做參考和堅定你買入賣出信心
因為它們出自實際的股票走勢,指標給出的判斷標准則基於過去出現類似形態圖形時後市表現,總有例外發生。。。
那MACD中除了表示強弱的紅綠條外,還有一根黃線和一根白線,他們分別是起什麼作用的呢?
這個問題多看圖很快就會明白了,圖形左上角一般有指標名如MACD,然後是參數後面就是DIF和DEA(有些軟體叫法不一樣),這些代碼後面會跟數字每天隨股票走勢不同數值也會變化,黃線白線就是把每天這些變化的數值標識然後連上,通過這兩根線的變化根據經驗判斷股價未來可能的變化。。。
一條快線一條慢線,向上相交形成金叉更大可能會漲,向下相交形成死叉更大可能會跌,紅綠條是兩線差的兩倍,金叉中為紅死叉後為綠
默認參數為9,短線改3或5,中長線改60或90可過濾假信號
◆KDJ KD 用法和MACD類似部分有三條線多個J線,KD兩個值小於15顯金叉買入高於80死叉賣出
默認參數為9,可以提高參數過濾掉假信號,做超短線則改小到3或5
◆MA 均價(20日就是把前面20天收盤價加上除20)
很有用也很沒用,有人說突破120日均價買入破賣出,也有人說三日破五日賣出,上破60日就買入。。。看你自己了,都有成功和失敗例子。。。
參數自定主要3、5、10、20、30、60、120
參數越大看上去更安全但也更沒效率,設的參數小的持股時間控制好風險更大些但能把握住短線機會。。。
我還常用CCI和威廉指標
CCI越低越安全,跌破-250後再上破-250買入或強勢股上破100買入
威廉,一般是越高越買越低賣,比如下破90買入,上破10賣出
其它指標看看但不多參考,好的指標一兩個就可以了,太多了會讓你無法決定
㈦ 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。
㈧ 如何評估股票市場的風險溢價
股票市場的風險溢價是指股票投資者願意承擔的額外風險所要求的額外回報。以下是一些常用的方法來評估股票市場的風險溢價:
資本資產定價模型(CAPM):CAPM通過比較投資組合預期收益率與無風險收益率之間的差異,計算出股票市場的總體風險溢價。
市盈率法:該方法將市場上所有股票的市盈率求平均值,以此來評估整個股票市場的風險溢價。
風險溢酬率法:這種純神方法通過過去的數據分析得出股票市場的平均風險溢酬率,並將其作為未來風險溢價的參考依據。
市場認知調慧猜查:可以通過對投資者進行市場調查,了解他們對股票市場的風險溢價預期,從而獲得市場風險溢價的預測。
需要注意的是,不同的評估方法可能會得出不同的結果,因此應該綜合考慮多種因素,如宏觀經濟環境、行業發展趨勢、公司財務狀況等,來評估股票市做碧虧場的風險溢價。此外,在進行投資決策時,也需要根據自己的風險偏好和投資目標,綜合考慮風險和回報之間的平衡關系。
㈨ 怎麼分析股票數據
所需步驟:
1. 了解該公司。多花時間,弄清楚這間公司的經營狀況。以下是一些獲得資料的途徑:
* 公司網站
* 財經網站和股票經紀提供的公司年度報告
* 圖書館
* 新聞報道——有關技術革新和其它方面的發展情況
2. 美好的前景。你是否認同這家公司日後會有上佳的表現?
3. 發展潛力、無形資產、實物資產和生產能力。這時,你必須象一個老闆一樣看待這些問題。該公司在這些方面表現如何?
* 發展潛力——新的產品、拓展計劃、利潤增長點?
* 無形資產——知識版權、專利、知名品牌?
* 實物資產——有價值的房地產、存貨和設備?
* 生產能力——能否應用先進技術提高生產效率?
4. 比較。與競爭對手相比,該公司的經營策略、市場份額如何?
5. 財務狀況。在報紙的金融版或者財經網站可以找到有關的信息。比較該公司和競爭對手的財務比率:
* 資產的賬面價值
* 市盈率
* 凈資產收益率
* 銷售增長率
6. 觀察股價走勢圖。公司的股價起伏不定還是穩步上揚?這是判斷短線風險的工具。
7. 專業的分析。F10為個股資料,裡面的業內點評清楚地評價了公司的行業地位及發展前景,可以作為參考,還有淘股吧論壇,裡面不乏有高人分析個股的技術面與題材面。
技巧提示:
1、 潛在的行業龍頭,要重點關注。比如中國南車,剛上市就跌到了3元,作為動車組的龍頭股,肯定是低估了,中線持有必賺;
2、 低價是永恆的題材。這里所說的低價,是絕對低價,歷史上從來沒有大幅炒作過的品種,一旦有熱門的題材引發主升,往往成為黑馬。
注意事項:
每個投資者都經歷過股票套牢的滋味。這時應該保持冷靜,分析公司的基本面,確定該股票是否還值得長期持有。