大數據分析股票預測

㈠ 大數據能不能預測股市

隨著人們生活水平的提高，經濟的發展，人們的口袋也開始慢慢變得富裕起來，身邊也就有了一點小錢，就開始尋思著如何做做投資，讓自己的閑錢為自己生錢。所以便有了各種各樣的投資理財方式，其中最為普遍的就是投資股票市場。

隨著股票市場的日趨完善，人們接觸股市次數的增加，便有了各種各樣分析股市的方法，其中有些有一定的作用，而有些是毫無意義的。那麼你說的大數據能不能預測股市這個問題，我的答案是肯定的，可以，但是並非十分准確。首先，你要知道你所謂的大數據，是個常人無法統計的數據，一般如果沒有從事股票投資市場很多年，並且時刻用心無記錄以往的各類事件所導致的股價的異動的話，你所謂的大數據基本就不算合格的，所以就很可能沒有用處。再者，股票市場千變萬化，不是單單一些數據就能解決的，要是這么容易，股市還能有人那麼容易數錢嗎。股票莊家不會那麼傻，讓你看清楚他們的出牌套路，所以用大數據來預測股市，我覺得有用，但是作用性不是很大，准確性也不是很大，想要真正預測股市，除了需要收集大數據作為參考之外，還需要多學習看盤技術，留意國內各大財經報道以及國外外盤的影響。

炒股不是件容易的事情，想要炒好股票，沒那麼容易，這需要你的日積月累的經驗以及對問題的敏感程度，所以大數據的預測只能作為一種輔助用，不能起決定性作用。

㈡ 什麼是股票大數據

股票大數據是指利用先進的數據分析工具和技術手段，對海量股票交易數據進行實時分析、處理、挖掘，以輔助投資者做出更明智的投資決策。

以下是詳細解釋：

股票大數據是一種金融領域的數據分析方法，其核心在於利用大數據技術和工具來搜集、存儲、處理和分析與股票相關的海量數據。這些數據包括但不限於股票交易數據、公司財務數據、新聞資訊、宏觀經濟數據等。通過運用先進的數據分析工具和技術手段，如機器學習、人工智慧等，投資者可以對這些數據進行實時分析和處理，以獲取有價值的信息和洞察。

股票大數據的應用主要體現在以下幾個方面：

1. 數據分析和挖掘：通過對海量股票交易數據的分析和挖掘，可以發現市場的趨勢、規律和模式，為投資決策提供重要參考。

2. 預測和模擬：利用大數據技術對股票市場進行預測和模擬，幫助投資者預測市場走勢，制定投資策略。

3. 風險管理和策略優化：通過對股票大數據的分析，可以發現潛在的風險點，並優化投資策略，提高投資效益。

股票大數據的優勢在於其能夠處理海量數據，實時反映市場情況，提供全面的信息視角和深入的洞察。這對於投資者來說具有重要的價值，可以幫助他們更好地了解市場動態，把握投資機會，降低投資風險。同時，股票大數據的分析結果還可以輔助金融機構進行產品設計、風險定價、客戶服務等方面的決策。

總之，股票大數據是金融領域的一種重要分析方法，通過對海量股票交易數據的實時分析和挖掘，為投資者提供有價值的信息和洞察，幫助他們做出更明智的投資決策。

㈢ 大數據炒股有什麼利弊

大數據炒股的利弊分析

一、大數據炒股的優勢

1. 精準決策支持：大數據可以整合股票市場的各類信息，包括公司財報、行業動態、市場情緒等，為投資者提供全面、實時的數據支持，幫助做出更准確的投資決策。

2. 提高預測能力：大數據分析能夠挖掘歷史數據的潛在規律，預測股票市場的未來趨勢，為投資者把握投資機會提供有力工具。

3. 風險管理優化：通過大數據分析，可以識別市場風險和機會成本，幫助投資者制定更為合理的風險管理策略。

二、大數據炒股的潛在劣勢

1. 數據質量參差不齊：大數據中包含了大量的雜訊數據，如果不能進行有效的數據清洗和篩選，可能會影響決策的准確性。

2. 演算法復雜度高：大數據分析涉及的演算法和技術相對復雜，需要專業的技術人員操作和維護，普通投資者可能難以有效運用。

3. 過度依賴數據的風險：過於依賴數據分析可能導致投資者忽視基本面的變化，或者忽略主觀判斷在投資決策中的重要性。

三、大數據炒股的優勢詳細解釋

在大數據時代，投資者可以利用高速計算機處理大量的股市數據，結合先進的演算法分析市場趨勢。這些工具能夠從海量的信息中提取有價值的信息，如企業的財務數據、行業發展趨勢等，為投資者提供決策支持。此外，大數據分析還能幫助投資者更好地管理風險，通過歷史數據的分析預測未來的市場波動，從而制定合理的投資策略。

四、大數據炒股的潛在劣勢詳細解釋

然而，大數據炒股也存在一些挑戰和風險。數據的質量直接影響分析的准確性，如果數據來源不可靠或者數據處理不當，可能導致錯誤的決策。同時，大數據分析演算法的復雜性也是一個門檻，需要專業的技術人員進行操作。最重要的是，過度依賴數據分析可能使投資者忽視人的主觀判斷在投資決策中的重要性，尤其是在市場發生突發變化時，數據分析可能無法及時反映這些變化。因此，投資者在使用大數據炒股時，需要保持理性，結合其他投資方法和個人經驗做出決策。

㈣ 人工智慧股票預測靠譜嗎

人工智慧股票預測不靠譜。人工智慧是通過大數據預測的，所謂的人工智慧預測只是一個軟體。並不能真正起到判斷股票價值的作用。
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炒股的人有必要具備如下素質：
1、平常心
炒股者在買入股票後，一般會出現時漲時跌的情況，盈和虧都十分正常。因而，大可不必因賺錢而洋洋得意，因虧錢而垂頭喪氣，應樹立正確的炒股心態，做到「冷眼觀勝負，理智對輸贏」。從某種角度上講，股市中沒有永遠的輸家，也沒有永遠的贏家，輸贏轉換只在一瞬間。
2、慎對股評
股民對股市信息渴求越來越強烈，股評也因此應運而生。對良莠不齊的股評，股民要謹慎對待、科學區分、合理取捨，減輕對股評人士的依賴、樹立正確的投資理念，不盲目跟風。在日常炒股經歷中不斷加強學習，學會自主決策，把命運掌握在自己手中。
3、調節身心
有不少股民由於沒有處理好緊張與鬆弛的關系，不知疲倦地長期蹲在股市中，其結果是身心疲憊，雖然享受了「牛市」的成果，但也忍受了「熊市」帶來的痛苦。辛辛苦苦賺來的錢往往被市場消耗殆盡，賠了時間，費了精力，一無所獲。因而處理好緊張與鬆弛的關系是股民必須掌握的學問。股民應會調節自己，學會休息。休息有時是一種「最好的投資策略」。休息要徹底，它可以修身養性，可以避免風險，可以為投資者制定下一步策略。
4、支配情理
面對風雲變幻、風險莫測的股市，炒股需要理智；但面對充滿機遇和挑戰的股市，炒股又需要激情。在股市中，常有這樣兩類股民：一類是時時處處謹小慎微，只拿一小部分資金進行操作，既不敢追漲，也不願殺跌。這類股民雖然具有較強的風險意識，但絕非成熟的股民，他們對行情的變化無動於衷，其結果往往是錯過了一次又一次的市場機會；另一類則不知風險為何物，他們緊跟市場熱點，與庄共舞，頻繁進出，其結果往往是「不成功，則成仁」，要麼獲得巨大收益，要麼被深度套牢。這兩類股民都不可能成為成功者。「激情加理智，方成贏家」。炒股該追漲的就要敢於追高，該殺跌的時候要敢於殺跌，該滿倉的時候大膽滿倉，該輕倉時須果斷輕倉，該空倉的時候必須清倉離場。
總而言之，千金難買好心態，好的心態定能贏回千金。
如果你沒有準備好，沒有風險意識，沒有心理承擔能力，就不要盲目地進入股市。

㈤ 大數據能不能預測股市

大數據對於很多的地方都是非常有用的，但是，是否也有大數據不能做到的？我覺得很多時候，大數據只能說作為一個參考的方向，並不能准確的作出判斷，或者給出答案。首先大數據是一個有科學根據的一個參考物，因為有大量的數據，有大量的參考物，所以，這件事情結果跟大數據一致的概率變得會跟大數據所統計的相差不遠，這就是我們的大數據擁有的功能。

我們的股市，說實話我以前的工作是金融方面的也接觸過股市，對於股市的話，首先影響我們股市的一些因素有哪些？從宏觀來說，像國家的一些政策調控，包括我們公司的一些政策變化，股東的一些變動，或者說我們現在在整個股市來說什麼樣的一個趨勢。

我們如果從技術層面，就是可以通過我們的一些k線圖，或者我們的一些kdj指標，很多的一些分析股票的一些指標來判斷，當然這些指標的話並不是百分之百，都是金錢。而是說這些指標，其實也就是通過一些大量的，我們以前的歷史數據，其實都是已經是歷史性的，所以總結出來的這樣一個圖案，便於我們能進行分析。

這樣一個指標的話，其實跟我們的大數據就非常的類似，我們說大數據到底能不能預測故事？這個真的不能具體的回答，因為預測這個事情也就是說對於未來的股市的一個判斷，這其實是很難的，我們很多的時候看到的都只是表面上的，大數據來說，他可以給出一個方向，或者能夠得出的結論跟未來行情的變化正確的概率是非常高的，但是我們不能百分之百肯定，他得出的結論是正確的，所以大數據他可以預測股市一個大致方向，但不不能保證他預測的是正確的，可以作為一個參考。

㈥ 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。

㈦ 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。