結合大數據股票分析法

1. 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

2. 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。

3. 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~

4. 如何用大數據炒股

方法/步驟
1
下載，安裝app。 網路搜索 網路股市通，並根據手機選擇版本安裝（安卓的安裝安卓的，iphone安裝ios版本）
2

安裝，app這個不多說了。打開app，界面如圖所示。可以看到有自選股、資訊、智能選股、行情、我 五個標簽頁，自選股、行情和「我"就不多說了，炒股的都知道，我們主要要看的是 資訊和智能選股兩個標簽頁的內容
3

打開「資訊」，裡面是根據網路大數據篩選出來的一些可能對股市有比較大影響的新聞。雖然現在新聞到處都能看到，但是對於股市新手來說，分辨哪些新聞比較重要是一件十分困難的事情，我一般是看這里的概念熱點，對於追熱點非常有用。
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下面介紹最最有用的「智能選股」，打開，可以看到有「最新熱點」、「異動個股」、「優選公告」3項
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最新熱點，這里綜合了最近搜索最熱的話題新聞，並且列出了相關的股票，非常有價值，可以據此布局；
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異動個股，這里整理出了盤中資金變化較大，有可能大漲大跌的股票，適合作參考
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優選公告，這是我最看重的地方了。 新手對於上市公司的公告，看不懂，看懂了也不知道對於股票走勢有什麼影響。而這里則根據歷史數據，統計出了該股票同類公告引起的漲跌，很準的。

5. 結合我國當前經濟情況分析如何進行股票基本面分析

投資想獲得更高的勝率，當然要對於市場環境和買入標做一個詳細的了解，只是我居然發現，蠻多小夥伴都不明白基本面分析，感覺基本面分析學起來太麻煩沒有學習的激情。其實每多大的困難，今天學姐就給大家分享如何進行基本面分析，這樣抓住牛股就沒那麼困難了。開始之前，不妨先領一波福利--機構精選的牛股榜單新鮮出爐，走過路過可別錯過：【絕密】機構推薦的牛股名單泄露，限時速領！！！
一、 簡單介紹
1、 基本面分析是研究影響股價因素的方法
按照教科書的解釋，影響證券價格變動的敏感因素是我們進行基本面分析的出發方向，分析研究證券市場的價格變動的一般規律，使投資者能夠了解到科學依據的分析方法並做出正確決策。換句話也就是說，股票價格是受很多因素影響的，而這些影響因素的剖析，就相當於基本面分析。
2、 基本面分析包括3個方面
我們到底有哪些因素在具體研究呢？主要考慮這3個部分，即宏觀經濟分析、行業分析和公司分析。有的朋友看到這三個因素就頭大了，好像自己要學會整套經濟學才會分析！停，根本不慌，學姐教給大家一些從實戰角度分析的方法。
二、 如何進行基本面分析
1、 宏觀經濟主要看政策和指標
大家也是了解的，宏觀經濟是股市整體行情好壞的重要因素，像經濟政策（貨幣政策、財政政策、稅收政策、產業政策等等）和經濟指標（國內生產總值、失業率、通脹率、利率、匯率等等）對股票市場的影響都是巨大的。但在實際購買股票的過程中，普遍都不會去選擇面面俱到，否則容易導致自己因小失大，需要更加關注最核心的變數，如一些反應市場流動性的宏觀指標，是可以關注的，例如貨幣政策和財政政策（是否降息、降准以維持寬松）、匯率（是否提高以吸引外資進場）。對於短期來說，價格的波動，基本上都是供求關系導致的，因此市場出現更低利率的情況，出現更加寬松的貨幣政策之時，市場流動性方面也更加地寬裕，買方的力量更強勢，這樣就促使了股價上行。可以先看看2021年，美國雖然疫情嚴重但股市卻一直上漲，這就是由於美國不中斷地實行寬松政策，2、 公司分析主要看行業、財務和產品
再好的行情，也會有跌跌不休的公司，這大概率是公司基本面有問題。所處行業是最先要清楚的，因為公司居於行業之下，行業不景氣公司自然很難發展，產業潛力大的行業，其中的企業當然能夠獲得更大的盈利空間。行業的發展空間，比如這個行業整體就十幾億的規模，比一家上市公司還小，我們自然不看了；還可以看行業所處的生命周期是怎麼樣的，有的行業已經到了生命周期中的成熟期或衰退期，比如朝陽行業中的鋼鐵煤炭等；還有就是看行業是否有相關政策方面的支持，擁有政策支持的行業，會有更大更廣的發展空間。今年各大券商對於各行業的研究報告已經出爐，感興趣可以點擊領取：最新行業研報免費分享
確定下來好的行業以後，再然後就去挑選行業裡面的公司，這里我們主要從兩個方向去分析：
財務報表：了解公司的財務狀況、獲利能力、償債能力、資金來源和資金使用狀況，主要跟蹤的財務數據有營業收入、凈利潤、現金流、毛利率、資產負債率、應收款、預收款、凈資產收益率等。
產品與市場：前者主要分析公司的品牌、產品質量、產品的銷售量和生命周期；後者主要分析產品的市場覆蓋率、市場佔有率以及市場競爭能力。
三、基本面分析的優劣勢
講到這里，朋友們想必對基本面分析的優勢有所了解了，這套分析方法自上而下，非常系統，遵循的是宏觀到中觀到微觀的順序，可以幫我們捋一捋當前的市場環境，並挖掘出真正有價值的公司。當然，任何一種分析方法，存在出色的地方，肯定也存在弱點。基本面分析的劣勢也顯而易見，即使學姐已經給大家把重點內容簡化分析了，但要真正入門還是有一定門檻的。另外，基本面分析無法及時反映短期價格的過渡波動，因為從短期的角度來說，價格也許還會被投資者的交易情緒等影響到，利用基本面分析，根本無法了解這些情況。可能對於小白來說，還是很難判斷出股票的好壞，不過沒關系，我特地給大家准備了診股方法，哪怕你是投資小白，也能立刻知道一隻股票的好與壞：【免費】測一測你的股票當前估值位置？

應答時間：2021-08-26，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

6. 華東醫葯大數據分析股票

隨著醫保控費和支付方式改革落實後，以及仿製葯集中采購政策漸漸的推行開來，一些醫葯行業在利潤方面遭到了打壓，一些小夥伴也變得有些"談醫色變"了，可是現在細分行業漸漸出現，不受政策調控所帶來的影響，行業處於發展早期，從長遠角度看後勁又非常足。它就是受益於消費升級的醫美，而華東醫葯作為國內為數不多的醫美龍頭企業，下面我們將對此好好分析一下~

在進一步了解華東醫葯前，我專門整理了醫美龍頭股名單，現在分享給大家，只要點擊就能領取：寶藏資料！醫美行業龍頭股一欄表

一、公司角度

公司介紹：

公司主要有三塊業務，分別為醫葯工業、醫葯商業和醫美產業，經過了很長一段時間的發展，關於公司的核心看點為以下兩點，一個是公司的醫葯工業，是公司利潤的主要來源，它的貢獻是佔比達到80%以上，這個板塊其實也決定了公司的下限；第二個就是公司馬上迎來的第二增長曲線，叫做醫美業務，雖然目前佔比較低，但是未來可期，那麼這個是可以決定公司上限的。

說完了公司的一些基本情況，我們根據公司的兩大核心業務具體聊聊公司的投資價值。

亮點一：化被動為主動，積極推進制葯業務創新轉型

公司的醫葯工業已處於國內領先地位，但是這一塊業務免不了受到醫葯採集政策影響的，對於公司的業績造成了不少的壓力，但是公司不能就因此而坐以待斃，要積極的對應，持續加大研發投入，把制葯業務的發展和創新慢慢地都發展起來，現在公司研發技術這一方面的支出遠比以前要多將近三倍之餘，這就可以看見公司推進制葯轉型這方面下的決心。

與此同時也能夠通過一個自主研發、合作研發、產品授權引進等方式相結合，在進行深耕自身優勢領域糖尿病治療葯品領域的這時候，布局腫瘤、自身免疫等領域，而且予國際知名葯企的合作也達成了，創新葯管線也被快速地豐富了。

亮點二：醫美產品布局最齊全，打造公司第二增長曲線

公司旗下醫美產品組合覆蓋面部填充劑、身體塑形、埋線等非手術類主流醫美領域，已形成差異化透明質酸鈉全產品組合、A型肉毒素、埋植線、能量源設備等的綜合化產品集群，實現無創+微創的醫美產業鏈全布局。

同時，公司聚焦美學領域的銳意創新，始終致力於給消費者們提供全面、科學的美學產品。公司的研發部門是獨立的，包括全資子公司Sinclair、HighTech以及參股公司美國R2、Kylane四個研發中心，且在全球擁有五個生產基地，主要如下：荷蘭、法國、美國、瑞士和保加利亞，核心產品現在也已在全球60多個國家和地區成功上市了。

目前國內醫美產品布局最齊全的公司就是這家公司了，也是少數具備國際化實力的公司，非常看好公司未來在醫美行業的騰飛。

當然，公司還有不少投資看點，篇幅有規定，更加詳細關於華東醫葯的深度報告和風險提示的內容，我整理在這篇研報當中，戳這里了解一下吧：【深度研報】華東醫葯點評，建議收藏！

二、行業角度

每個人都可以追求美麗，統計數據顯示，2014年有高達5.6萬人從中國到韓國做整形手術，在過去5年的時間里，增加了20倍。根據新氧2018年大數據顯示，中國對醫美持積極態度的人群高達66%，並且其中有37%能夠接受微整，24%表示贊賞，能夠接受手術類項目調整的人佔到了將近5%，由此可得，人們對醫美消費的認知接受度越來越高。隨著未來居民能夠支配的收入增加和"顏值經濟"的崛起，醫美行業肯定會迎來屬於它的巔峰時期。

三、總結

總而言之，華東醫葯除了本身就強大的醫葯工業外，還全方位布局醫美行業，相信在醫美行業的高速發展下，公司也將跟著醫美發展得到快速進步。但是文章具有一定的滯後性，倘若想深入了解華東醫葯未來行情，戳一下下方鏈接，選擇購買股票時，有專業的投顧幫你，在華東醫葯估值方面是否高了或是低了：【免費】測一測華東醫葯現在是高估還是低估？

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

7. 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。

8. 股票分析有幾種分析法

從專業上來講、，股票有兩類分析法，基礎分、析法和技術分析法。

基礎分析法就是根據、宏觀形勢，政策，行業行情，公司、實力等等能夠影響到股市的各類因素，綜合分析，對股票的中長期發展能夠准確的預測技術分析法就是根據各種指標圖，數據，從數理的角度來分析，適用於股票的短期判斷炒股沒有必勝的技巧，只能靠2種分析方法相輔相成。

股價技術分析和基本分析都認為股價是由供求關系所決定。基本分析主要是根據對影響供需關系種種因素的分析來預測股價走勢，而技術分析則是根據股價本身的變化來預測股價走勢。

(8)結合大數據股票分析法擴展閱讀：

股票價格指數和平均數僅僅為人們提供了一種衡量股票價格變動歷史的工具，然而，人們更關心的是如何預測股票價格的未來趨勢，以及買賣股票的適當時機。

為了判斷股票現行股價的價位是否合理並描繪出它長遠的發展空間，而技術分析主要是預測短期內股價漲跌的趨勢。通過基本分析我們可以了解應購買何種股票，而技術分析則讓我們把握具體購買的時機。

在時間上，技術分析法注重短期分析，在預測舊趨勢結束和新趨勢開始方面優於基本分析法，但在預測較長期趨勢方面則不如後者。大多數成功的股票投資者都是把兩種分析方法結合起來加以運用。他們用基本分析法估計較長期趨勢，而用技術分析法判斷短期走勢和確定買賣的時機。

9. 為什麼jm33.cn中說股票分析可用大數據來預測而多人都覺得股票是被操縱的，沒有預測的可能

股票的預測只是一個概率問題，實際上即便是使用大數據也無法解決其中的偶然因素造成的影響，所以沒有100%的准確。