股票大數據的數椐寶

1. 「大數據」主要涉及哪些領域相關股票分別有哪些

近期，大數據概念正在風靡全球，從華爾街到國內資本市場，大數據概念股持續走強。5月17日，可視化數據分析軟體供應商Tableau 及大數據營銷公司Marketo一登陸美股市場，便引來瘋狂的買盤。截至當日收盤，Marketo的股價飆升77.69%，Tableau的股價也暴漲63.71%。美股對「大數據」概念的瘋狂熱炒很快傳播到了A股市場。今年以來至今，大數據概念股逆市上揚，累計漲幅達47.8%。根據細分行業分類，「大數據」主要涉及七大領域，包括數據處理和分析環節以及綜合處理、語音識別、視頻識別、商業智能軟體、數據中心建設與維護、IT咨詢和方案實施、信息安全等。
相關股票
「大數據」涉及的七大領域之一數據處理、分析環節和綜合處理，與其相關的國內A股上市公司拓爾思和美亞柏科，近期表現搶眼。
語音識別作為「大數據」涉及的七大領域之一，近期，其相關的科大訊飛、大華股份(002236)、華平股份(300074)、中威電子(300270)和國騰電子(300101)等5隻個股受到市場關注。
目前，國內A股市場中涉及視頻識別行業的上市公司主要有5家，具體為：海康威視(002415)、大華股份、華平股份、中威電子、國騰電子。這5隻個股今年以來至今均有不錯表現，大華股份（74.34%）、華平股份（60.34%）、國騰電子（25.49%）、海康威視（22.47%）、中威電子（15.60%）。
目前，A股市場中涉及商業智能軟體生產的上市公司主要有：久其軟體(002279)、用友軟體(600588)、東方國信(300166)。
對於國內企業而言，在大型設備與基礎軟體方面尚無法與全球IT巨頭匹敵。不過，在應用軟體、IT服務的多個細分領域，國內企業已積累了客戶基礎與行業、項目經驗，有望借大數據的興起而獲得增長助力。
值得一提的是，漢得信息是我國本土領先的IT咨詢企業，多年來致力於為企業提供高端ERP實施服務。
三分技術，七分數據，得數據者得天下。隨著未來數據的規模劇增，數據中心的建設與維護是必不可少的。目前A股中涉及數據中心建設與維護的公司包括天璣科技(300245)、銀信科技(300231)和榮之聯(002642)。
目前A股涉及信息安全領域的個股包括：衛士通(002268)、同有科技(300302)、美亞柏科等等。

2. 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

3. 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。

4. 大數據板塊股票有哪些

大數據板塊79隻個股

5. 大數據板塊概念股有哪些

大數據行業利好消息不斷，相關概念股成為市場焦點。分析認為，隨著互聯網的發展，海量數據連通變成現實，大數據行業將迎來爆發的高潮。相關提供IT基礎設施和應用解決方案、從事大數據採集和擁有數據資源的企業將獲得高速擴張的機遇，概念股有望成為市場上的「飛豬」。

大數據政策將密集出台

日前，工信部信息化和軟體服務業司司長陳偉表示，工信部支持大數據技術和產業創新發展，提升大產業支撐能力，培育新業態新模式。工信部除制定《大數據產業「十三五」發展規劃》外，還將出台促進大數據產業發展的推進計劃。

據介紹，工信部將組織實施「大數據關鍵技術及產品研發與產業化工程」，通過相關項目和資金引導支持關鍵技術產品研發及產業化，同時開發面向工業、電信、金融、交通、醫療等數據密集型行業的大數據應用解決方案。

其實，大數據產業近期可謂政策利好不斷。日前，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，提出未來5至10年我國大數據發展和應用應實現的目標，到2020年，我國將形成一批具有國際競爭力的大數據處理、分析、可視化軟體和硬體支撐平台等產品；並且培育10家國際領先的大數據核心龍頭企業，500家大數據應用、服務和產品製造企業。

事實上，自2014年3月「大數據」首次寫入《政府工作報告》以來，政府層面一直在推進大數據產業的建設，相應的配套政策也在相繼出爐。今年7月下發的《國務院關於積極推進「互聯網+」行動的指導意見》中，所涉及的11項重點行動幾乎全部提到對於大數據的應用，從根本上肯定了大數據在推動互聯網與實體經濟融合中的重要作用。

業內人士認為，大數據已經成為國家競爭力的重要體現，預計大數據行業的政策將會密集出台。不同於基礎軟體行業處於追逐國際主流趨勢，我國大數據產業在國際競爭中已嶄露頭角。「相關提供IT基礎設施和應用解決方案、從事大數據採集和擁有數據資源的企業，將獲得高速擴張的機遇。」

民生證券廣州營業部首席投顧趙金偉表示，從經濟發展階段來看，如果說第一階段是通過規模化生產來解決現實經濟的「供不應求」的狀況的話，中國經濟即將進入第二個發展階段亦即柔性化生產來解決當前經濟「供過於求」的問題，而柔性化生產的也就是去滿足客戶的個性化需求，使生產更具有針對性。而柔性化生產實現的基礎和前提就是要准確識別客戶需求，而實現這個功能最重要的就是「數據」，只有掌握足夠多的數據並進行相應的數據分析，才能生產出滿足客戶不同需求的產品，「數據就是財富」。

「大數據產業未來有望成為帶動經濟發展的主要引擎，其作用類似中國的房地產與汽車產業。」趙金偉指出，發展大數據第一離不開數據採集，數據採集必然將帶動電子相關行業軟硬體設備方面采購投入；數據分析必然會帶動雲計算、超級計算機伺服器方面使用；分析的數據將指導企業生產更具有針對性滿足客戶需求，更有效促進和帶動各個行業發展。

大數據產業將迎來黃金增長期

「數據已成為戰略性資源。誰擁有更多數據，誰就擁有未來。」分析人士指出。隨著中央不斷加大力度推動數據開放，大數據產業商機無限，相關概念股有望成為資本上市的「飛豬」。東吳證券認為，大數據產業化高速發展，數據安全上升到新的高度。隨著大數據的產業化發展，大數據從某種程度上已成為互聯網經濟的生產要素之一。

分析認為，在未來5到10年，大數據產業將迎來黃金增長期。根據國家金融信息中心指數研究院發布報告顯示，2016年我國大數據市場規模預計將達238億美元。貴陽大數據交易所總裁王叄壽是這次《綱要》的起草人之一。在他看來，《促進大數據發展行動綱要》的作用是要激活中國大數據的資產價值，未來我國大數據的市場規模將達到上萬億元。

「我們說大數據本身作為一種資產，它是無處不在的，但是，原來在沒有《大數據發展綱要》這樣一個頂層設計的時候，各級地方政府是沒有把政府手裡的數據資產激活的。政府手裡掌握著大量的數據資產、數據資源，一旦把這個價值釋放出來，我相信整個市場的規模會產生上萬個億，甚至成為繼互聯網以後最重要的一個產業。」王叄壽稱。

銀河證券分析師瀋海兵指出，行動綱要政策出台是一個重要的里程碑，大數據行業迎來加速發展期，相關基礎設施投資建設將迎來高潮。華創證券則認為，大數據領域政策頻出，擁有數據源及分析技術的公司得到難得的發展機遇，整個大數據板塊有望成為未來幾年的持續成長領域。

而對於大數據行業的投資機會，趙金偉建議可從以下思路角度參與：(一)大數據產業布局帶來的設備需求相關概念個股。大數據產業離不開超級伺服器、超級存儲設備等，這是大數據布局最先收益的行業。(二)行業內具有較好數據來源的上市公司。數據也有行業壁壘，對行業熟悉熟悉，行業數據來源廣泛，尤其與政府相關部門有較長合作時間的上市公司，有望在「數字政務」、「智慧城市」建設中受益。

個股方面，瀋海兵表示看好大數據在工業、醫療、行政、旅遊、交通、金融等各個行業垂直領域的應用，在政策和行業發展大趨勢雙重浪潮疊加之下，龍頭企業迎來最佳發展契機。重點推薦東方國信（300166 公告, 行情, 資訊, 財報）、拓爾思（300299 公告, 行情, 資訊, 財報）、東方通（300379 公告, 行情, 資訊, 財報）、浪潮信息（000977 公告, 行情, 資訊, 財報）、寶信軟體（600845 公告, 行情, 資訊, 財報）、易華錄（300212 公告, 行情, 資訊, 財報）、千方科技（002373 公告, 行情, 資訊, 財報）等個股。

安信證券建議重點關注，自身擁有大數據的公司：如科大訊飛（002230 公告, 行情, 資訊, 財報）、萬達信息（300168 公告, 行情, 資訊, 財報）、恆生電子（600570 公告, 行情,資訊, 財報）、四維圖新（002405 公告, 行情, 資訊, 財報）、用友網路（600588 公告, 行情, 資訊, 財報）、神州信息（000555 公告, 行情, 資訊, 財報）、千方科技等；以及為客戶提供大數據分析、運營、服務的公司：東方國信、東方網力（300367 公告, 行情, 資訊, 財報）、超圖軟體（300036 公告, 行情, 資訊, 財報）、啟明星辰（002439 公告, 行情, 資訊,財報）、東方通和拓爾思等。

個股點將台

東方國信

近日，東方國信公告中標中國電信集團大數據匯聚平台項目；加上此前中標聯通和移動的大數據集中項目，公司成為同時中標三家運營商大數據集中項目的公司。分析認為，東方國信成為行業內唯一一家幫助三大電信運營商實現大數據集中建設的大數據供應商，戰略意義重大。

「近年來，三大運營商都在積極布局大數據戰略，探索數據為中心的、集中化和一體化的」平台+應用「的模式，通過構建集團統一的、集中、開放的大數據平台，並在此平台上構建多樣化的應用，大數據平台成為轉型的核心。公司作為運營商大數據平台的重要建設者，在未來的應用探索上具備天然優勢，目前公司已經與運營商合作利用數據資源探索全新的大數據應用，落地值得期待。」安信證券報告稱。

據悉，東方國信是國內領先的BI應用軟體提供商，依託在電信行業商業智能領域的技術和產品積累，近年來一直持續高速增長，今年上半年實現營業收入和凈利潤分別同比增長35.51%和50.85%。安信證券認為，公司發展戰略非常清晰，通過內生外延相結合的方式拓展大數據在各行業的應用，國務院通過《關於促進大數據發展的行動綱要》，明確表明大數據時代已經到來，公司作為行業絕對龍頭將顯著受益。

易華錄

目前上市公司中唯一一家專注於提供城市智能交通整體解決方案的全國性企業。軟體研發和應用能力排名第一。分析認為，公司憑借央企的品牌與信譽基礎，長年為城市管理者提供信息化建設和維護，為政府部門進行城市管理、決策制定提供信息基礎支撐和服務。成為城市信息化服務的運營主體和城市生活公共服務的市場體，具有政府大數據運營的銜發優勢。

據悉，作為中國智能交通及城市的行業龍頭，易華錄通過政府數據開放及自身數據沉澱，做大數據運營，進而利用互聯網模式提供應用服務。目前正在全國跑馬圈地，智慧城市項目訂單收獲不斷。智能交通方面，綜合服務平台轉型C端，正背靠汽車後萬億藍海市場。電子車牌方面，公司已佔據數據入口，靜待政策紅利釋放，實現向車聯網的延伸。

國海證券指出，公司從工程項目型公司正堅定向著互聯網+政府大數據的運營型轉型，將政府數據移動互聯網化，構建生態體系，目標是做政府大數據的一級開發商。公司已經顯示出獲取項目建設權、數據獲取權的能力，後面將進入運營模式打造階段，發展前景看好。

四維圖新

四維圖新作為國內首家獲得導航電子地圖製作資質的企業，公司在國內率先從事導航電子地圖商業化開發。上半年公司採取一系列動作，包括對圖吧的控股、發布了趣駕2.0 車聯網整體解決方案；憑借騰訊的海量內容資源、四維在前裝市場絕對的領先優勢、圖吧等在消費端億級別的用戶基礎，公司已形成雲端基礎服務+2B+2C 的完整生態鏈布局。

「考慮到車聯網將成為市場規模超越移動互聯網的超級藍海，公司作為車聯網產業最核心受益標的，強烈看好公司成長為車聯網巨頭的潛力。」中信證券研報稱，上半年公司在車聯網產品和市場積極儲備，在前裝及後裝領域與國內外主流車廠大力推進合作，預計下半年公司車聯網業務即將爆發，趣駕用戶量有望實現百萬量級的井噴增長。

渤海證券指出，除進行產業鏈布局和生態構建外，公司還依託業務優勢積極進行流量變現，目前公司積極在UBI 車險、汽車後服務市場等領域進行商業模式探索，且已與多家保險公司進行深入交流，未來基於公司車聯網生態系統的流量變現可期。

千方科技

公司是國內唯一實現跨路面交通、民航、軌道交通做大交通數據採集與平台的公司。9 月2日公告，子公司北大千方以現金5000萬元收購冠華天視70%股權，搶占軌道交通數據端入口。業績方面，上半年公司實現營業收入和凈利潤分別同比增長20%和27%。此外，公同預計1-9月實現凈利潤2-2.3億元，同比增長29.14%-48.51%。

渤海證券認為，公司通過內生+外延方式布局立體化交通服務，包括地下軌道交通、地上路面交通及民航信息等交通數據服務，還包括電子車牌、電子公交站牌、智慧停車場等其他交通服務，業務涵蓋交通出行的各個領域，為C 端用戶提供全方位交通出行服務。公司已幾乎掌握全部C 端交通出行入口，未來依託交通出行這個高頻次、強需求入口的流量變現將大有可為。

「收購冠華進入軌交領域後，公司已經基本實現大交通數據採集布局。展望未來，公司有望大步邁向以運營制為主的大交通數據變現領域。商業模式變革意味著轉型，而外延是互聯網軟體行業實現持續成長的重要支撐。」國泰君安稱。公司近期收購12308 部分股權，積累300 萬實名活躍用戶，啟動了首次針對互聯網C 端領域的外延並購。變革大幕開啟下資本運作能力釋放，體外孵化注入和大額並購落地值得期待。站在當前時點，市場對於公司外延下轉型成功概率亟待重估。

6. 大數據概念股票龍頭一覽 大數據概念股票龍頭有哪些

大數據概念一共有100家上市公司，其中21家大數據概念上市公司在上證交易所交易，另外79家大數據概念上市公司在深交所交易。

根據雲財經大數據智能題材挖掘技術自動匹配，大數據概念股的龍頭股最有可能從以下幾個股票中誕生海量數據、天源迪科、初靈信息。

7. 大數據概念股票有哪些

拓爾思：技術變現和數據變現雙輪驅動
科華恆盛：投資備忘錄簽訂，數據中心運營有望超預期
銀之傑：互聯網保險牌照獲批，大數據+兩張稀缺性牌照價值巨大
宜通世紀：主營業務維持快速增長，智慧醫療+大數據拓展成長空間
亨通光電：內生動力充足，外延增長可期
盛洋科技：射頻電纜內資主要廠商，著力數據電纜產能擴張
大唐電信：晶元王者歸來，移動互聯異軍突起
東方國信：四大領域布局厚積薄發、領跑「大數據+N」新時代
積成電子：電改電氣新時代系列報告15-稀缺的能源互聯網大數據平台
恆寶股份：華麗轉型商戶服務領域，大數據布局蓄勢待發
初靈信息：一季度虧損非常態，看好公司發展
三維通信：網優回暖驅動業績持續同比改善，新業務拓展奠定公司長期成長基石
美亞柏科：傳統行業穩步快速增長，打造基於大數據平台的大安全新市場

8. 有沒有股票行情大數據監測的這種網站或者APP請推薦個啊

有的，「股票衛士」是國內首款360級股票行情監測管家軟體。針對用戶的不同交易個性化需求更智能化的篩選出最有用和容易被忽略的重要信息，其中免費行情速度比網路股市通、騰訊自選股以及同花順快1-3秒，是現在最熱門股票APP。

9. 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)