統計學大數據股票

❶ 大數據股票有哪些

大數據概念股 : 就主題投資而言,"大數據"概念2012年有望成為具有較強沖擊力的新主題,大數據概念實際上是從海量數據有效利用的角度對雲計算、物聯網等概念的綜合,更加准確地抓住了雲計算、物聯網的本質,以數據處理和數據中心建設與運維為主要業務的公司是最為貼切的投資標的。 "大數據"產業鏈條包含了從數據生成、數據存儲、數據處理和數據展示等多個環節。完整的生態系統還應當包括大數據處理結果的應用。 "大數據"時代更多的商機來自於應用,我們認為國內企業有機會獲得較大的發展空間。與大數據相關的投資標的有以下幾類。 第一類是與海量數據的存儲和處理相關的公司,關注拓爾思、美亞柏科、恆泰艾普、潛能恆信、天澤信息。 第二類是與數據中心建設與運營維護相關的公司,包括榮之聯、天璣科技、銀信科技。 第三類是與視頻化應用相關的公司,包括視頻監控業務為主的海康威視、大華股份、威創股份、華平股份。 第四類是與智能化和人機交互概念相關的公司,關注科大訊飛、用友軟體、東方國信等。 (南方股票頻道)

❷ 統計學在股票中的應用有那些方面

股票價格指數(以下有時簡稱股價指數)是我們統計學里指數中的一種。它反映一定時期內某一證券市場上股票價格的綜合變動方向和程度的動態相對數。由於政治經濟，市場及心理等各種因素的影響，每種股票的價格均處於不斷變動之中；而市場上每時每刻都有許多股票在進行交易。為了從眾多個別股票紛繁復雜的價格變動中判斷和把握整個股票市場的價格變動水平與變動趨勢，美國道.瓊斯公司的創始人之一查爾斯.亨利.道第一個提出了平均股票價格指數作為衡量尺度，這就是久負盛名的道.瓊斯平均股價指數。如今，世界各國的股價市場幾乎都編有股票價格指數，較有影響的除道.瓊斯指數以外，還有美國的標准.普爾股價指數(有時記為S&P500指數)、紐約證券交易所票價指數，英國的《金融時報》股價指數、日本的經濟新聞社道氏平均股價指數以及香港的恆生指數等。股價指數可以為投資者和分析家研究，判斷股市動態提供信息。它不僅反映股票市場行情變動的重要指標，而且是觀測經濟形勢和周期狀況參考指標，被視為股市行情的「指示器」和經濟景氣變化的「晴雨表」。在我國大陸，主要有上證指數和深證指數。

編制股票價格指數的意義在於

(1)綜合反映股票市場股票價格的變動方向和變動程度。(2)據此進行因素分析，分析各種股價對股票市場股價總水平的影響程度。(3)分析股價長期內的變動趨勢。(4)在宏觀上，股指可以預測國民經濟景氣情況和企業經營業績。

(一)股票價格指數的一般概念

1.股價平均數：它是用來反映多種股票價格變動的一般水平。股票價格平均數由證券交易所、金融服務公司、銀行或新聞機構編制的，用以反映證券市場股票價格行市變動的一種價格平均數。

由於股票市場上各上市公司股票價格變動的方向和幅度不可能一致，為了衡量由各種股票共同組成的大市整體價格水平和整個市場總體變動方向，一些組織開始編制了股票價格平均數。1981年6月，「道.瓊斯公司」的共同創立者之一——查爾斯.亨利.道在《客戶午後通訊》上首先發表了一組後來被稱為「道.瓊斯工業股股票價格平均數」，是世界上最早的股票價格平均數，一般計算步驟是：先選定一些有代表性的樣本公司，再通過簡單算術平均法，以這些公司股票收盤價之和除以樣本公司數得出。計算公式為：

P=(ΣPi)／N

其中，P代表股票價格平均數，N代表樣本公司個數，Pi代表第i家公司股票計算期的收盤價。

2.基期：指在編制股票價格指數時，被確定作為對比基礎的時期。這個時期可以是某一日，也可以是某一年或若干年。例如，義大利商業銀行股票價格指數基期是一年，即以某一年全年股票價格平均數作為對比的基礎；標准.普爾500種和400種工業股股價指數則以1941—1943年為基期。通常較多採用以某一日作為計算基期。由於股票價格指數是由現期水平同基期水平相比較得出，因此，基期的選擇對指數絕對數大小具有重要影響。影響股票價格指數絕對水平大小的另一個重要因素是基數。

3.基數：指股票價格指數在基期的數值。在大多數國家中，基數都定為100，也有定為10(如標准.普爾500種股票價格指數)、50(如紐約證券交易所綜合股價指數)，還有的定為500(如澳大利亞證券交易所有普通股股價指數)、1000(如香港遠東指數，加拿大多倫多300種股票價格綜合指數)等。基數有大小，對股票價格指數絕對數大小有重要影響。

4.點：是股票價格指數的計算單位，在採用股票價格平均數和股票價格指數衡量股市行情變動的情況下，作為計算單位的「點」具有不同含義。在前一情況下，「點」代表的是平均水平的價格單位，是一個金額概念，同貨幣單位(如元)在類似的含義上運用，如平均價格指數為150點，即意味著市場上股票價格的平均水平為150元。在後一情況下，「點」反映的是計算期價格水平相對於基期價格水平變動的幅度，是指「百分點」(或「千分點」等)的意思，一般不能直接同金額概念等同起來，如基期指數定為100點，計算期指數為150點，即意味著計算期股票價格水平是基期水平的150%。但無論在任何場合，「點」總是衡量股票價格行情起落變動的尺度。由於世界各國的股票市場都編制有若干不同的股票價格指數，其選定的基期、確定的基數不同，尤其是計算方法的差異，針對不同股票市場的股票價格指數，與同一股票市場的不同股票價格指數，在絕對數上並沒有可比性。但是隨著資本主義經濟一體化趨勢的加強，各國不同股票價格指數變動趨勢在一定程度上具有了「聯運性」，這一點尤其是在1987年10月的世界股市崩潰時得到了印證。

❸ 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

❹ 大數據相關概念股票有哪些

1、拓爾思（ 300229 ）。北京拓爾思信息技術股份有限公司是第一家在A股上市的大數據技術企業，公司資產近20億元人民幣。

公司已在全國主要中心城市設立了分公司或辦事處。自主研發的TRS系列產品和服務已被國內外4000多家企業級機構客戶廣泛使用，在中國非結構化中文信息智能應用軟體市場的佔有率位居第一。大數據技術領先，長期價值凸顯，大數據處理技術業內領先，技術完善產品市場空間廣闊。

2、科華恆盛（ 002335 ）。廈門科華恆盛股份有限公司成立於1999年，是一家以研究電力電子技術為核心的高科技企業，是中國本土最大的高端UPS電源製造商與提供商。

科華定位「數據中心基礎設施解決方案提供商」，在中大型數據中心市場打破外資壟斷優勢，實現高端突破。即使2016年占數據中心市場10%份額，也有2倍以上成長空間。

3、萬達信息（ 300168 ）。萬達信息是以公共事務為核心的城市信息化領域的軟體和服務提供商，依託在大型應用軟體開發、復雜系統集成和先進軟體架構等方面的領先水平，公司已發展成為國內城市信息化領域的領先企業。

4、榕基軟體（ 002474 ）。榕基軟體成立於1993年10月，2007年10月整體改制變更為股份有限公司。公司專注於發展軟體產品的開發和銷售、計算機系統集成及技術支持和服務業務，是行業內取得資質和認證種類最齊全、等級最高的企業之一。

5、太極股份（政務雲服務及政務大數據服務優質運營商）

6、漢得信息（智能製造應用軟體服務商）

7、啟明星辰（信息安全龍頭企業，核心客戶集中於黨政軍領域，全面布局城市級安全運營中心）

❺ 如何使用統計學方法和機器學習技術來預測未來股市的走勢

預測未來股市的走勢是一個非常復雜的問題，需要綜合運用統計學方法和機器學習技術。以下是一些方法：
1.基於時間序列分析的方法：通過對歷史股市數據的分析，構建時間序列模型，預測未來的價格、波動率等指標。
2.基於神經網路的方法：將歷史股市數據作為輸入，訓練神經網路模型，以預測未來的價格、漲跌等指標。
3.基於支持向量機的方法：利用支持向量機演算法建立分類模型衫則，根據歷史數據和市場指標，將股票分為漲和跌兩類，以預測未來的走勢。
4.基於深度學習的方法：如基於卷積神經網路的技術，可以從股市數據中提取特游滑征，進行分析和預測。
5.基於貝葉斯模型的方法：利用貝葉斯理論，將歷史數據和市場指標進行概率建模，以預測未來的股市走勢。
需要注意的是，股市走勢的預測或磨棚具有不確定性和風險，需要謹慎處理。

❻ 什麼是大數據概念股票中國A股有哪些大數據概念股

英國作家菲利普？鮑爾（Philip Ball）在《預知社會：群體行為的內在法則》一書闡述了一種觀點，即個體行為是無法預知的，但當個體數量達到一定程度時，群體行為往往會表現出一定規律，通過統計物理和生物化學中的種種自然規律，可大致預知社會群體行為的運行法則。
數年來這個困惑一直存在。不久前，IBM技術創新全球副總裁伯納德？梅耶森博士（Dr.Bernard S.Meyerson）的一篇演講令筆者產生了醍醐灌頂之感。
梅耶森博士在演講中表示，
這是個很誘人的話題。早在原始社會時期，能比常人早知道天氣變化規律，用於指導生產勞作，就有可能成為部落巫師甚至是首領。而巫師未必真具有法力，或許只是比常人掌握了更高層次的知識而已，同時利用了這種信息判斷能力的不對稱。之後算命這個行當經久不息，也大致繼承於此。而當代社會熱衷的分析預測，不過也是巫師算命的行當罷了。可以說，任何成功的預測，都是基於對大量有效信息的掌握和准確分析。
基於大數據的智慧產業的重要意義在於，可以更准確地把握市場需求和預測社會群體行為，在此基礎上優化各個產業企業環節的生產效率，並以此提升整個社會的生產力。
人類從狩獵到耕種，是利用了土地資源升級了社會生產力；進入工業時代，是利用機器解放了人類的雙手升級了社會生產力；電子通信和互聯網的出現，大大提升了全球資訊的使用效用，並以此進一步提升了社會生產力。在經歷了2008年金融危機後，在歐債危機的影響下，下一個產業升級出自於哪裡眾說紛紜，而智慧產業很可能成為下一個產業革命的關鍵。
以工業企業為例，對於社會信息的有效掌握和分析，有助於企業准確把握市場下一個熱點或趨勢，降低創新過程中的失敗概率，也有助於提升企業在市場營銷和銷售過程中的效率，避免泛廣告投放的效率低下。反之，作為消費者，也會更有效率地找到自己想要的商品。現在網購平台構建的你可能喜歡的產品功能，就是這種效率提升的初級應用。
大數據產業鏈有很多環節，未來都可能面臨較大的發展機遇。首先，信息數據產生將會是第一個環節。
信息的產生很好理解，比如，現在公眾每天使用的互聯網和無限通訊，即時通訊、微博、手機電話、簡訊、彩信甚至是每一個互聯網點擊（通過點擊習慣可以分析經常瀏覽某類網站，喜歡某類商品，以及上網時間等使用習慣），都是數據的產生。現在數據產生最多的領域是物聯網，根據IBM的分析，上網人數和手機人數在過去最多是2-5倍的增長，而物聯網上連接設備的數量在過去5年增加了2000倍。上述領域擁有大量的數據，企業可以依靠這些數據，或進行分析自我提升效率，或出售這些數據（當然，前提是不涉及個人私密信息的數據）給專業分析機構。其次，信息數據的大量產生需要存儲。
存儲設備領域的增長潛力同樣不容忽視。雖然存儲設備是整個產業鏈中技術含量最少的，同時發展空間也可能沒有其他子行業充滿想像力，但卻可能是增長最穩定的子行業。再次，信息數據需要採集整理。
這個環節是整個大數據產業鏈的最末端，也可能是最具技術含量和產業附加值的子行業。任何數據不經過分析這一環節，都無法落實到實際應用。而且，在同樣的數據面前，誰分析出的結果最有效，將決定誰才是真正的大數據智能產業領跑者。
因此，挖掘A股上市公司中的
大數據概念股
（在中國大數據成熟之前，相信會有不少個股僅屬於概念股）顯得至關重要。
在國金證券、中信證券和光大證券等研究機構的報告中，確實有不少上市公司被列入大數據關注標的。這三家機構選出的標的有：
超圖軟體、科大訊飛、拓爾思、漢得信息、太極股份、用友軟體、東方國信、久其軟體、廣聯達、大智慧、四維圖新、威創股份、衛士通、天璣科技、遠光軟體、美亞柏科、恆泰艾普、華勝天成等。
中國大數據時代還剛剛開啟，上述這些上市公司中，誰是真正的大數據受益股，誰壓根就想不到進入大數據領域，又或者誰真正擁有大數據所需的技術優勢，還得是騾子是馬拉出來溜溜。
不過，在大數據浪潮下，相信上述上市公司中會有真正的受益者脫潁而出，但究竟是誰這需要投資者密切跟蹤和下功夫研究了。

❼ 統計學中股市變動屬於什麼變動

屬於波動性變動。
在社會主義市場經濟條件下，股票日益深入人們的日常經濟生活。只有從歷史和發展的角度辯證、科學地看待股票與統計的關系，才能更好地運用統計知識研究股票市場的變化規律，從而增加組織和個人收入，促進社會的更大發展
拓展資料
一、股票在現實中的意義
幾乎所有關於市場的學術研究都涉及股票收益。波動性是金融市場最重要的特徵之一。一方面，它直接關繫到市場的不確定性和風險，是反映金融市場質量和效率的指標之一；另一方面，波動率也是投資組合理論、資本資產定價模型和套利定價模型的核心變數。
二、對我國股市波動性的統計分析
衡量中國股市波動性的指標很多。本文選取了對股票市場波動性分析有較大影響的兩個指標，即股票價格指數和股票價格幅度。前者綜合反映了股票價格水平和價格變化，後者可以反映股票價格或股票價格指數的波動。縱觀世界股票市場的發展歷史，不難發現，股票市場的異常波動和市場運行是不可避免的現象。股票價格的波動與投資者在股票市場的投資密切相關。市場總是恰當地反映各種經濟信息，並以股價波動的形式表現出來。
三、分析結論及投資建議
根據對中國股市波動的統計分析可以看出，中國股市具有非常鮮明的特點：兩市綜合指數波動幅度較大，但逐漸放緩；股票市場波動頻率高；交易量隨著股市的上漲而逐漸擴大，隨著股市的下跌而減少；存貨的年周轉率太高。年周轉率是年周轉率與平均市場資本的比率，是市場流動性的一個指標。成交量過大，說明市場投機過度。
首先，我想我們都知道統計學是收集、分析、表達和解釋數據的科學和藝術。特別是在商業和經濟活動中，統計可以更好地幫助管理者和決策者了解商業和經濟環境的變化，從而做出更科學、更正確的決策。我個人認為，統計在金融業中發揮著不可替代的作用，它在股市中的作用不容低估。

❽ 股票怎樣區間統計

在K線圖和分時圖里都能統計區間內的漲跌、振幅、換手等數據，幫助投資者迅速地統計出一個股票在一段時間內的各項數據，而且還提供階段統計表格，這樣就能對一個時間段內的數據在不同股票之間進行排序、比較。點擊「工具」菜單下的「區間統計」，滑鼠變成「統計」字樣，按住滑鼠左鍵，點住測量起點拖動到終點，就會拉出一個框，系統將對這個框所對應時間段里股票的漲跌幅、總成交量、換手率等指標做出統計，讓您簡單、快捷地分析股票的走勢。在出現「區間統計表格」之後只用在空白處點擊滑鼠，表格就會自動消失。滑鼠點中起點或者終點的邊框線上，「區間統計表格」又會出現。點中起點或者終點邊框線，點擊滑鼠右鍵選擇「刪除」即可刪除。「區間統計」功能在分時走勢頁面和技術分析頁面都可以使用。在K線圖頁面使用滑鼠右鍵拖動也可以選擇使用「區間統計」功能，還有一個「放大」K線的功能。在分時圖使用滑鼠右鍵拖動則只實現「區間統計」功能。
技術分析是指以市場行為為研究對象，以判斷市場趨勢並跟隨趨勢的周期性變化來進行股票及一切金融衍生物交易決策的方法的總和。技術分析認為市場行為包容消化一切信息、價格以趨勢方式波動、歷史會重演。
自股票市場產生以來，人們就開始了對於股票投資理論的探索，形成了多種多樣的理論成果。實際上，技術分析是100多年前蒙昧時期創建的股票投資理論（ Stock Investment Theory），是精明的投資者對股價變化進行長期觀察並積累經驗，逐步歸納總結出來的有關股市波動的若干所謂的「規律」。
經過長期發展和演變，技術分析形成了眾多的門類，其中有代表性的是道氏理論和波浪理論。