電話和數據系統股票走勢

⑴ 股票走勢 可以通過數據分析出來嗎

中國的股票市場的未來走勢，僅僅有一部分是基於歷史數據的影響，但是這一部分影響在中國政策以及背後莊家的操作下，幾乎是可以忽略的。

所以說通過數據分析來分析中國的股票走勢是沒什麼用的，最重要的是要研究中國的政策，以及緊跟一些莊家的趨向

⑵ 股市線上線下今日行情走勢線上線下公司盈利能力分析線上線下股票最新動態

由於疫情的影響，所以很多地區的人們都已開啟了宅家的生活模式。與此同時，大家宅在家中的時候，希望精神上能夠得到滿足，最終導致社會上對通訊行業在的需求量激增，線上消費蓬勃發展，通過短視頻、直播等大流量應用場景的拉動讓移動互聯網流量得到了迅猛增長。

然而目前疫情已經很穩定了，通訊行業是否還有機會呢？我就跟大家一起把今天的話題定在通訊行業里的一家企業-線上線下！

在開始介紹線上線下股份前，通訊行業龍頭股名單我都整理好了分享給大家，點擊即可了解詳情：寶藏資料：通訊行業龍頭股一覽表

一、從公司角度來看

公司介紹：線上線下公司成立於2012年9月，當今已經具備了工信部頒發的全網SP證。目前經營范圍有第二類增值電信業務中的呼叫中心業務和信息服務業務（不含固定網電話信息服務和互聯網信息服務)、電子信息技術、物聯網技術的研發、計算機系統集成、通訊設備的研發、銷售、技術服務等。

大致給大家說了線上線下公司的情況後，接著一起來看看線上線下公司有什麼優勢，是否值得大家投資？

亮點一：技術優勢

在線上線下的多年發展之下，目前，已建設出一支專注於移動信息服務行業的團隊並且具有專業、穩定等特點。此外，公司還通過數據網格和服務網格構建的簡訊發送平台，該平台具有順利完成短期內大量簡訊的發送任務功能，還有將海量內容相似處理、數據實時存儲及系統崩潰及時恢復等功能。

我相信，這些優勢將陸續給予顧客十分給力的移動信息服務，為今後的發展奠定堅實的技術保障基礎。

亮點二：運營優勢

線上線下公司通過長期的發展過程，打造出了一個各方面都非常出色的運營團隊。該團隊能夠根據客戶的需求快速完成信息策略的部署，及時對客戶的困惑進行解答，並且對於客戶出現的突發情況也能快速反應和處理。

而且按照新經濟的細分板塊，如金融、互聯網、電子商務、快遞物流等領域則採取不同的運營策略，與客戶業務的匹配程度越來越高，一方面嚴格依照標准審核，另一方面也提高客戶簡訊的發送效率。

亮點三：品牌優勢

公司不管是在線上還是線下，均在移動信息服務行業產生了不小的影響力，當下直客客戶業務已經高達公司總業務的80.7%，其中直客客戶包括阿里巴巴、騰訊、華為、網易京東、上海拉扎斯（餓了么）、上海基分（趣頭條）、漢海信息（美團）、網路、位元組跳動（抖音、今日頭條）等著名品牌。

他們有自己的品牌優勢，還有許多出名的企業客戶，有利於為公司開拓新客戶，對公司後續業務拓展核心競爭力的強化有積極作用。

因為無法在這一次性說完，若是你們想知道更多關於線上線下的深度報告和風險提示，我歸納在這篇研報中，趕緊點擊查看吧：【深度研報】線上線下點評，建議收藏！

二、從行業角度來看

在國家黨和國務院全力支持積極推進網路強國建設，實現5G網路覆蓋中國各大地級城市，共同邁進5G網路時代的背景下。為了實現國家對加快數字經濟發展、構建新發展的格局，通訊行業有望在將來很久的一段時間具有強發展期。

言而總之，線上線下不僅是一家集多種優勢於一身的公司，跟當前5G時代的發展走向是一致的，是一家非常好的上市公司。

可是文章內容難免會有一些滯後，想對線上線下未來行情有更加深入的了解，建議大家直接點擊一下鏈接，有專業的投顧會進行診股，看下線上線下估值是不是估高了：【免費】測一測線上線下當前估值位置？

應答時間：2021-12-01，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

⑶ 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

⑷ 如何獲取實時的股票行情信息，有相關的公用介面或者數據源嗎

實時股票數據介面

股票數據的獲取目前有如下兩種方法可以獲取:
1.
http/javascript介面取數據
2.
web-service介面
1.http/javascript介面取數據
1.1Sina股票數據介面
以大秦鐵路（股票代碼：601006）為例，如果要獲取它的最新行情，只需訪問新浪的股票數據
介面：
http://hq.sinajs.cn/list=sh601006
這個url會返回一串文本，例如：
var
hq_str_sh601006="大秦鐵路, 27.55, 27.25, 26.91, 27.55, 26.20, 26.91,
26.92,
22114263, 589824680, 4695, 26.91, 57590, 26.90, 14700,
26.89, 14300,
26.88, 15100, 26.87, 3100, 26.92, 8900, 26.93,
14230, 26.94, 25150, 26.95, 15220, 26.96, 2008-01-11,
15:05:32";
這個字元串由許多數據拼接在一起，不同含義的數據用逗號隔開了，按照程序員的思路，順序號從0開始。
0：」大秦鐵路」，股票名字；
1：」27.55″，今日開盤價；
2：」27.25″，昨日收盤價；
3：」26.91″，當前價格；
4：」27.55″，今日最高價；
5：」26.20″，今日最低價；
6：」26.91″，競買價，即「買一」報價；
7：」26.92″，競賣價，即「賣一」報價；
8：」22114263″，成交的股票數，由於股票交易以一百股為基本單位，所以在使用時，通常把該值除以一百；
9：」589824680″，成交金額，單位為「元」，為了一目瞭然，通常以「萬元」為成交金額的單位，所以通常把該值除以一萬；
10：」4695″，「買一」申請4695股，即47手；
11：」26.91″，「買一」報價；
12：」57590″，「買二」
13：」26.90″，「買二」
14：」14700″，「買三」
15：」26.89″，「買三」
16：」14300″，「買四」
17：」26.88″，「買四」
18：」15100″，「買五」
19：」26.87″，「買五」
20：」3100″，「賣一」申報3100股，即31手；
21：」26.92″，「賣一」報價
(22,
23), (24, 25), (26,27), (28,
29)分別為「賣二」至「賣四的情況」
30：」2008-01-11″，日期；
31：」15:05:32″，時間；
一個簡單的JavaScript應用例子:
script
type="text/javascript" src="http://hq.sinajs.cn/list=sh601006"
charset="gb2312">/script>
/javascript">
var
elements=hq_str_sh601006.split(",");
document.write("current
price:"+elements[3]);
這段代碼輸出大秦鐵路（股票代碼：601006）的當前股價
current
price:14.20
如果你要同時查詢多個股票，那麼在URL最後加上一個逗號，再加上股票代碼就可以了；比如你要一次查詢大秦鐵路（601006）和大同煤業（601001）的行情，就這樣使用URL：
http://hq.sinajs.cn/list=sh601003,sh601001
查詢大盤指數，比如查詢上證綜合指數（000001）：
http://hq.sinajs.cn/list=s_sh000001
伺服器返回的數據為：
var
hq_str_s_sh000001="上證指數,3094.668,-128.073,-3.97,436653,5458126";
數據含義分別為：指數名稱，當前點數，當前價格，漲跌率，成交量（手），成交額（萬元）；
查詢深圳成指數：
http://hq.sinajs.cn/list=s_sz399001
對於股票的K線圖，日線圖等的獲取可以通過請求http://image.sinajs.cn/…./…/*.gif此URL獲取，其中*代表股票代碼，詳見如下：
查看日K線圖：
http://image.sinajs.cn/newchart/daily/n/sh601006.gif

分時線的查詢：
http://image.sinajs.cn/newchart/min/n/sh000001.gif

日K線查詢：
http://image.sinajs.cn/newchart/daily/n/sh000001.gif

周K線查詢：
http://image.sinajs.cn/newchart/weekly/n/sh000001.gif

月K線查詢：
http://image.sinajs.cn/newchart/monthly/n/sh000001.gif

1.2
Bai&Google的財經數據
在,
google中搜索某隻股票代碼時，將會在頭條顯示此股票的相關信息，例如在google搜索601006時，
第一條搜索結果如下圖：
通過點擊左邊的圖片我們發現會將此圖片鏈接到sina財經頻道上，也就是說google股票數據的獲取也是從sina獲取。後經抓包分析，發現google也是採用1.1中介紹的介面。
Bai的股票數據來自的財經頻道
http://stock..com/
1.3
其他方式
除了sina，等網站提供股票信息外，其他網站也有類似的介面。我們分析了一款論壇上採用的股票插件，
其中有關於實時股票數據獲取的介紹，詳見如下代碼，其中可以看到有些數據來自sina。
以下是ASP示例:
=5
then
stockdata=gethttp("http://hq.sinajs.cn/list=sh"&code&"")
if
not len(stockdata)=0 then
stockdata=split(stockdata,chr(34))(1)
end if
if
len(stockdata)=0
then
stockdata="0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0"
else
stockdatasplit=split(stockdata,",")
stockdata=""&exstock.checkstr(stockdatasplit(0))&","&stockdatasplit(1)&","&stockdatasplit(2)&","&stockdatasplit(3)&","&stockdatasplit(4)&","&stockdatasplit(5)&","&formatdatetime(""&stockdatasplit(30)&"
"&stockdatasplit(31)&"",0)&""
end
if
『0=股票名稱,1=開盤價格,2=昨收盤價格,3=當前價格,4=最高價,5=最低價,6=更新時間
getstockdata=stockdata
end
function
function getstockimg(code)
dim
rndnum,addnum,checkcode,imgsource
if len(code)=5
then
getstockimg="http://image.sinajs.cn/newchart/daily/n/sh"&code&".gif"
end
if
imgsource="http://finance.sina.com.cn"
case
3
getstockimg="http://hq.gazxfe.com/stockchart/realline.chart?"&code&"&1003&SZ
500 330"
imgsource="http://hq.gazxfe.com"
case
4
getstockimg="http://chartse.stockstar.com/chartserver?code="&code&""
imgsource="http://www.stockstar.com/"
end
select
getstockimg=split(""&getstockimg&"||"&imgsource&"","||")
end
function
function getastockimg()
dim
rndnum,addnum,checkcode
dim
getastockimgb,imgsource
addnum=6
randomize:rndnum=cint(rnd*addnum)
select
case rndnum
case
0
getastockimg="http://202.109.106.1/gifchartse/gif/000001.gif"
getastockimgb="http://202.109.106.1/gifchartse/gif/399001.gif"
imgsource="http://www.stockstar.com/"
case
1
getastockimg="http://money.163.com/special/100.gif?C39"
getastockimgb="http://money.163.com/special/101.gif?HrS"
imgsource="http://www.163.com"
case
2
getastockimg="http://www.10jqka.com.cn/curve/realtime/index2.php?code=1a0001&w=180&h=140"
getastockimgb="http://www.10jqka.com.cn/curve/realtime/index2.php?code=399001&w=180&h=140"
imgsource="http://www.10jqka.com.cn"
case
3
getastockimg="http://chart.cnlist.com/stockchart/realline.chart?1a0001&1002&SZ
180
140"
getastockimgb="http://chart.cnlist.com/stockchart/realline.chart?399001&1002&SZ
180
140"
imgsource="http://chart.cnlist.com/"
case
4
getastockimg="http://image.sinajs.cn/newchart/small/ish000001.gif?1189176558328"
getastockimgb="http://image.sinajs.cn/newchart/small/isz399001.gif?1189176558328"
imgsource="http://www.sinajs.cn"
case
5
getastockimg="http://218.1.72.66/cgi/pic/sh/realtime/JA000001164143.png"
getastockimgb="http://218.1.72.66/cgi/pic/sz/realtime/JA399001164143.png"
imgsource="http://www.cnstock.com/"
case
6
getastockimg="http://222.73.29.85/img/000001.png"
getastockimgb="http://222.73.29.85/img/399001.png"
imgsource="http://www.eastmoney.com/"
end
select
getastockimg=split(""&getastockimg&"||"&getastockimgb&"||"&imgsource&"","||")
end
function
%>
2.
web-service介面
2.1 CHINAstock的web-service：
http://www.webxml.com.cn/WebServices/ChinaStockWebService.asmx
中國股票行情數據
WEB 服務（支持深圳和上海股市的全部基金、債券和股票），數據即時更新。輸出GIF分時走勢圖、日/周/月 K
線圖、及時行情數據（股票名稱、行情時間、最新價、昨收盤、今開盤、漲跌額、最低、最高、漲跌幅、成交量、成交額、競買價、競賣價、委比、買一 - 買五、賣一 -
賣五）。此WEB服務提供了如下幾個介面：
2.1.1
getStockImageByCode
GET
股票GIF分時走勢圖
INput：theStockCode =
股票代號，如：sh000001
POST /WebServices/ChinaStockWebService.asmx
HTTP/1.1
Host: www.webxml.com.cn
Content-Type:
text/xml; charset=utf-8
Content-Length:
length
SOAPAction:
"http://WebXml.com.cn/getStockImageByCode"

string

Output：
2.1.2
getStockImageByteByCode
獲得中國股票GIF分時走勢圖位元組數組
INput：theStockCode
= 股票代號，如：sh000001
POST /WebServices/ChinaStockWebService.asmx
HTTP/1.1Host: www.webxml.com.cnContent-Type: text/xml;
charset=utf-8Content-Length: lengthSOAPAction:
"http://WebXml.com.cn/getStockImageByteByCode"
string
返回的數據如下：
hkMyt4m4VkJtstbv8A
2.1.3
getStockImage_kByCode
直接獲得中國股票GIF日/周/月 K
線圖（545*300pixel/72dpi）
INPUT: theStockCode =
股票代號
theType = K 線圖類型（D：日[默認]、W：周、M：月），
POST
/WebServices/ChinaStockWebService.asmx HTTP/1.1Host:
www.webxml.com.cnContent-Type: text/xml; charset=utf-8Content-Length:
lengthSOAPAction: "http://WebXml.com.cn/getStockImage_kByCode" string
string
比如按照下圖所示輸入：
返回的結果就是周K線圖：
2.1.4
getStockImage_kByteByCode
獲得中國股票GIF日/周/月 K
線圖位元組數組
Input：theStockCode = 股票代號，如：sh000001
POST
/WebServices/ChinaStockWebService.asmx HTTP/1.1Host:
www.webxml.com.cnContent-Type: text/xml; charset=utf-8Content-Length:
lengthSOAPAction: "http://WebXml.com.cn/getStockImage_kByteByCode" string string
HTTP/1.1 200 OKContent-Type: text/xml; charset=utf-8Content-Length: length
base64Binary
比如按照下圖輸入：
返回的結果就是周K線圖位元組數組
hkMyt4m4VkJtstbv8A
2.1.5
getStockInfoByCode
獲得中國股票及時行情
input：theStockCode
= 股票代號
POST /WebServices/ChinaStockWebService.asmx HTTP/1.1Host:
www.webxml.com.cnContent-Type: text/xml; charset=utf-8Content-Length:
lengthSOAPAction: "http://WebXml.com.cn/getStockInfoByCode"
string
返回的值一個一維字元串數組
String(24)，結構為：String(0)股票代號、String(1)股票名稱、String(2)行情時間、String(3)最新價（元）、String(4)昨收盤（元）、String(5)今開盤（元）、String(6)漲跌額（元）、String(7)最低（元）、String(8)最高（元）、String(9)漲跌幅（%）、String(10)成交量（手）、String(11)成交額（萬元）、String(12)競買價（元）、String(13)競賣價（元）、String(14)委比（%）、String(15)-String(19)買一
- 買五（元）/手、String(20)-String(24)賣一 - 賣五（元）/手。
Web
service的方法類似於現在concurrent項目的DBWS數據的獲取，都是通過SOAP協議向DBWS伺服器獲取相關的數據。
利用雅虎查中國股票
http://quote.yahoo.com/d/quotes.csv?s=MSFT&f=slc1wop
返回微軟的股票價格
"MSFT","4:00pm
- 30.70",+1.04,"21.46 -
30.75",29.77,29.66
http://quote.yahoo.com/d/quotes.csv?s=000969.SZ&f=slc1wop
這個返回安泰科技的，一般有半個小時的延遲。
但是s=000969.sz
這個後面的sz是深圳的意思, 滬市是SS後綴

⑸ 線上線下今天的股票走勢線上線下個股分析報告線上線下2021年股價有多高

受到疫情的影響，很多地區的人們都盡量的少出門。與此同時，大家為了能夠在"宅家"的時候滿足精神需求，最終導致通訊行業的市場需求量極速增長，線上消費模式相當流行，短視頻、直播等大流量應用場景拉動移動互聯網流量迅猛增長。

但等到疫情穩定後，通訊行業的行情是否還能被看好呢？今天我就跟大家一起分析通訊行業的一家企業-線上線下！

在還沒分析線上線下股份前，分享給大家我匯總出的通訊行業龍頭股名單，點擊即可獲取：寶藏資料：通訊行業龍頭股一覽表

一、從公司角度來看

公司介紹：在2012年9月，線上線下公司成功設立，目前已持有工信部頒發的全網SP證。目前經營范圍有第二類增值電信業務中的呼叫中心業務和信息服務業務（不含固定網電話信息服務和互聯網信息服務)、電子信息技術、物聯網技術的研發、計算機系統集成、通訊設備的研發、銷售、技術服務等。

大致給大家說了線上線下公司的情況後，接著一起來看看線上線下公司有什麼優勢，究竟要不要投資？

亮點一：技術優勢

經過線上線下的多年經營，現在已打造出一支專業、穩定並致力於移動信息服務行業發展的技術團隊。此外，公司還通過數據網格和服務網格的技術構建了一個簡訊發送平台，該平台具有順利完成短期內大量簡訊的發送任務功能，同時還可以進行海量內容相似處理、數據實時存儲還有系統崩潰及時恢復等操作。

我覺得，這些優勢可以連續不斷的給顧客帶來滿意的移動信息服務體驗，為今後的發展奠定堅實的技術保障基礎。

亮點二：運營優勢

線上線下公司經過多年的發展，當前已經成長為一支擁有優質服務的運營團隊了。他們這支隊伍能依據客戶需求快速進行信息策略的布署，及時解答客戶存在疑惑的地方，迅速對客戶突發情況進行處理。

與此同時按新經濟的細分領域，如金融、互聯網、電子商務、快遞物流等領域則採取不同的運營策略，對客戶業務的吻合度進行提高，將嚴格依照標准審核和提高客戶簡訊的發送效率同步推進。

亮點三：品牌優勢

無論是線上還是線下，公司都在中國移動信息服務領域產生了不小的轟動，當前直客客戶業務為公司總業務的80.7%，其中直客客戶包括阿里巴巴、騰訊、華為、網易京東、上海拉扎斯（餓了么）、上海基分（趣頭條）、漢海信息（美團）、網路、位元組跳動（抖音、今日頭條）等著名品牌。

他們有自己的品牌優勢，還有許多出名的企業客戶，為公司開拓新客戶打下了基礎，對提升公司後續業務拓展的核心競爭力是非常有利的。

畢竟篇幅是有限制性的，如果你們想了解更多關於線上線下的深度報告和風險提示，我給你們准備在這篇研報里，直接點擊查看吧：【深度研報】線上線下點評，建議收藏！

二、從行業角度來看

在國家黨和國務院全力支持積極推進網路強國建設，讓5G網路覆蓋我國所有地級城市的背景下。為了實現國家對加快數字經濟發展、構建新發展的格局，未來通訊行業有希望擁有很長一段時間強勢發展期。

一言以蔽之就是，是一家線上線下都有多種優勢的公司，還迎合了5G時代的發展期，是一家極好的上市公司。

由於文章不能實時更新，對於線上線下未來行情，大家如果想要了解的更加准確，動動小指直接戳一下鏈接，那邊有專業的投顧會給各位診股，看下線上線下估值究竟是為高還是為低：【免費】測一測線上線下當前估值位置？

應答時間：2021-11-01，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

⑹ 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

⑺ 如何讓股票行情跟資料庫相連實現同步,給個大概方向就行了.

如果股票行情是從網路下載的，那麼把下載的數據更新到資料庫就行了

⑻ 電話股票交易流程

電話股票交易流程：
首先撥打證券公司電話 撥通後 會提示輸入資金帳號按＃結束，然手輸入資金密碼按＃結束，如輸入正確後會提示 「1買入 2賣出 3 銀行轉帳 4股票查詢 5修改密碼 6行情查詢」
如果想買入股票就按1，進去後又會提示輸入股票帳號，按＃結束然後輸入委託價格 （*號表示小數點） 並按＃結束，然後輸入委託股數，按＃結束，最後它會重復一遍剛輸入的股票價格和股數，又會提示按1確認，按0放棄，按9重輸（不同證券電話操作不同，建議使用網上交易）