大數據可以預測股票走向嗎

A. 用大數據炒股，靠譜嗎

因為最近在考察幾個量化交易平台，或許正好能夠回答你的這個問題。
在國外現在量化交易已經非常非常的普及，但是據說在國內只有不到5%，似乎是國內散戶太多的原因。
而量化交易就是能夠通過模型預測未來一段時間的走勢，從而不斷去調整，購買較大勝率的股票、期貨或者大宗商品。
某種程度上來說，這些大數據預測相對於國內的賭徒心理還是有更高的成功率的。

當然，也不能太迷信數據，數據是死的，而人性莫測。在國內，即使你個股再好，還是看出現跑不贏大盤的局面，而且有時候還得考慮人的情緒、政策等等。不過，如果能夠堅持，大數據還是相對靠譜的。觀點僅供參考，投資需謹慎。

B. 大數據能否預測彩票結果或者股票走勢呢

理論上可以做到，但是彩票數據樣本太少，缺失的數據太多,很難完全分析。股票的話雖然降噪不好處理，但是樣本就是整體，是可以通過一定的技術手段進行降噪分析。這一點國內做的比較好的量化交易機構都在研究這方面的問題。比如說策略炒股通，我認真研究過他們的演算法，在國內的技術級別上算是比較好的。

C. 有那種可以提高股票漲跌概率預測准確率的軟體嗎

不存在這種軟體的，不過要是懂得合理利用股指配資，可以達到獲益的最大化。
本質上來看，股票就是一種「商品」所以它價格的多少由內在價值（標的公司價值）所決定，並且圍繞價值上下波動。
普通商品的價格波動規律就是股票的價格波動規律，供求關系影響著它的價格變化。
就像市場中售賣的豬肉，當人們要購買更多豬肉的時候，供給的量卻遠遠不夠，那價格上升是理所當然的；當市場上的豬肉越來越多，而人們的需求卻達不到那麼多，供給大於需求，那價格就會下跌。
按照股票來講：10元/股的價格，50個人賣出，但市場上有100個買，那另外50個買不到的人就會以11元的價格買入，股價就會上漲，反之就會下跌（由於篇幅問題，這里將交易進行簡化了）。
生活里，會有多方面因素造成買賣雙方的情緒波動，可能使供求關系變化，其中影響因素中的決定因素有3個，下面來詳細說明一下。
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一、影響股票漲跌的主要因素有哪些？
1、政策
國家政策引領著行業和產業，比如說新能源，我國很重視新能源開發，針對相關的企業、產業都展開了幫扶計劃，比如補貼、減稅等。
這就招來大量的市場資金，並且還會大力挖掘相關行業的優秀企業或者已經上市的公司，進一步造成股票的漲跌。
2、基本面
長期來看，市場的走勢和基本面相同，基本面向好，市場整體就向好，比如說疫情下我國經濟率先恢復，企業的盈利情況也漸漸改善，股市也一並回升。
3、行業景氣度
這個比較關鍵，不言而喻，股票的漲跌不會脫離行業走勢，行業景氣度越好，這類公司的股票走勢就越好，價格就會普遍上漲，比如上面說到的新能源。
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二、股票漲了就一定要買嗎？
不少新手剛接觸股票，一看某支股票漲勢大好，立馬投入幾萬塊的資金，結果後來不斷下跌，都被套住了。其實股票的漲跌在短期內是可以人為控制的，只要有人持有足夠多的籌碼，一般來說占據市場流通盤的40%，就可以完全控制股價。如果你剛剛接觸股票不久，把長久持有龍頭股進行價值投資放在第一位，避免在短線投資中賠了本。吐血整理！各大行業龍頭股票一覽表，建議收藏！

應答時間：2021-09-23，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

D. 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。

E. 大數據為什麼不能預測外匯期貨股票

為何無法使用大數據方法預測外匯期貨股票？匯查查淺談：

具體來說，人類目前連精確的天氣預報都做不到，全球各地每天、每小時、每分鍾的降水量、溫度、濕度、氣壓、洋流、日照、風力等等無數的數據，夠得上「大數據」的標准了吧，但我們依然無法准確預測天氣。那麼又如何能預測農產品的收成，進而預測農產品期貨的價格呢？

又比如，人類目前無法預測地震，那麼由地震引起的日本福島核電站泄漏，進而導致日經股票隨後的幾天內的狂跌，又如何利用大數據進行預測？

另外，外匯貨幣的走勢是有相關性的，比如同為商品貨幣的澳大利亞和紐西蘭的貨幣走勢就有很高的相關性。澳元與鐵礦石價格，俄羅斯盧布與石油價格這幾年也都有很強的相關性，現貨市場的價格對期貨也有影響，不過題主的這些疑問都不屬於「大數據」的范疇，頂多是統計學應用而已。

F. 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。

G. 股票的走勢可以預測嗎

只能是從長期看也許可能預測，但是並不是說預測的結果就完全是正確的，因為股票市場的瞬息萬變，而普通人得到信息的渠道有限以及不能及時得到相關信息會導致你的預測出現偏差，特別是中國的股市，更多的是一個政策的股市，並不像國外的股市一樣是市場為主。想要成為一個出色的操盤手，主要做到以下條件：
第一條，就是要學習學習再學習。不管是做任何一項工作，都必須學好相關的專業知識。從做股票來說，許許多多的專業書籍以及學習材料，都是對操盤有幫助的。操盤工作與其它行業一樣，一直在不斷地向前演變，我們只有不斷地補充最新的知識，才能跟上操盤的步伐。
第二條，必須學會獨立思考。在操盤的初期，也許是因為對自己的水平還不夠自信，所以每當聽到所謂專家以及高手的分析和理論，就會非常容易地接受。實際上這不是一個好的方法。每個人的操盤風格都是不同的，所以一個人必須學會有自己獨立的思考方式以及操盤方式。如果聽信每個專家的意見，那最後往往是一事無成。
第三條，操盤必須從實戰中學習。「紙上得來終覺淺，須知此事要恭行」。有的人喜歡看很多書，研究很多很多理論，但只是紙上談兵，一旦進入實戰，便束手無策。就像學習開車，不管你上了多少堂課，看了多少本書，學會了多少有關駕駛的理論，假如你不坐在方向盤後面真正操縱汽車的話，那恐怕永遠也學不會開車，更無法面對復雜的交通狀況。只有開車上路，你才會知道駕駛汽車是什麼樣的感覺並不斷提高自己的駕駛技能。在操盤初期，新手應該盡可能做操盤交易，但是每次交易的數量應該比較小。新手出現錯誤的機會相對比較多，做的股票數量愈小，風險也愈小。但是必須要進行大量的實踐，如果沒有大量的實戰，就不可能積累彌足珍貴的實戰經驗，也就不可能真正學會這一比較復雜的技能。「站在岸邊不下水的人永遠也學不會游泳。」也就是這個道理。
第四條，必須學會控制自己的心態。有耐心，也要有紀律性。在真正的好機會出現時，採取比較決斷的行動，而不要在沒考慮好之前，就採取比較輕率的行動。紀律性是操盤手最重要的原則。應該知道什麼時候買進，什麼時候賣出，一旦出現偏差，應該怎麼樣控制自己的風險。如果買對了，也要講究紀律性，不要貪圖小利，而過早地將一支好的股票賣出。這是一個比較難以掌控的問題。但隨著實戰經驗的不斷豐富，操盤手會不斷地提高自己的紀律性。操盤股票說到底最簡單的一條就是當你賠錢時，要盡量減少損失，將賠錢的股票盡快賣掉，而當你賺錢時，要盡量讓賺錢的股票為你賺到更多的錢，不要把在為你賺錢的股票過早賣掉。這聽起來是非常簡單的，但實際做起來卻是非常之難。
實際上每個人面對的最大的困難，或者說面前最大的敵人不是股市，也不是選擇哪一支股票，而是每個人內心裡的自我觀念。每個人內心裡都有一個自我，當我們看了金融消息，做了分析研究或者聽到別人的意見後，在選擇股票時都會產生一定的成見。但只有股市即時的動態才是我們作出決定的惟一依據，而不能讓先入的自我之見左右我們的頭腦。
有經驗的操盤手，都有這個體會，就是操盤時絕不能讓自我觀念決定一切。每個人內心的自我往往導致我們作出不明智的決定。當我們買進的一個股票在賺錢時，內心的自我會讓我們很快就把賺錢的股票賣掉。生怕眼前看得到的利潤化為泡影。但是，當我們賠錢時，內心的自我往往不願意承認自己做了一個錯誤的決定，就不斷地尋找各種各樣的理由不要把股票賣掉，那時那個內心的自我會說，只要我還沒有把這支股票賣掉，我就沒有賠錢，這個股票還會漲起來。實際上這只是自欺欺人。任何一支股票，當天的收盤結束，它的價格就代表了它現在所有的價值。如果你沒有賣掉，而你當初買進的價格高於當下價格的話，那就是你已經賠掉了這么多的錢。沒有任何一項法律規定一支股票的價格下跌了以後，還要重新漲回來，任何人也無法擔保這一點。而那些自我感非常強的人，就會死不認錯，即使他們買進的股票已經下跌得非常厲害，他們也要緊抓住不放，好像抓住了一根救命草。因為一旦將這支股票以賠錢的價格賣掉，就等於承認他們犯了錯誤。實際上，這是一種非常要不得的想法。任何人買股票，都不可能百分之百地正確，總是有相當多的時候要賠錢。問題是，賠錢時盡量要把賠錢的數量控制到最小的范圍之內，在你賺錢的時候盡量多賺，最後的結果才能使你成為一個股市的贏家。
第五條，開始學習操盤時不要急於求成，從小規模的操盤開始做起。
許許多多人都容易犯的一個錯誤是，初學的時候初始交易的數量太大。每個操盤手，他的交易水平都不可能永遠穩定在一個水準上。有的時候會好一些，有的時候會差一些，而我當時正處於初學階段，所以我應該明白我的水平會波動很大。但是我一下子加大了交易量，給自己又增加了額外的心理負擔，不多久我就栽了跟頭。
第六條是我們要順著股市的大趨勢走，不要和股市作對，如果股市在上升，我們就買進，如果在下跌，我們就賣出。這其實是很簡單的道理，但是許許多多人都喜歡預測什麼時候股市抵達峰尖，什麼時候股市跌至底谷。事實上這是非常危險的。假如有人能夠總是正確預測什麼時候股市要扭轉的話，那麼他早就發了大財。實際上誰也沒有這樣的力量。對絕大多數操盤手來說，操盤股票有點像在一條大河中開船，假如你順著水流，你會比較順利，不用費力就可以破浪前進，但如果你要逆流而上，你就要竭盡全力，弄得不好還會翻船。
記得有一次一位水平非常高的操盤手講解做股票的秘訣。他說了一席道理非常簡單的話。他說，要做好股票其實不難，你只要靜靜地觀察，不要總是想找出一個什麼時候買進什麼時候賣出的絕妙方法。實際上一個能100%預測股票或者股市動態的方法是不存在的。而我們要做的只是時刻觀察股市的發展，跟著股市發展的形勢走。當作出錯誤決定時，操盤電腦就會顯示我們在賠錢，而這時候就應該及時退出，將賠錢的股票賣掉。但是許許多多人都不能按照這一原則去操作。真正能夠戰勝自我、否決自己的主觀意見的人非常少，所以在股市中能獲得極大成功的人也非常少。
第七條，學會控制好情緒的波動。面對變化莫測的股市，保持冷靜的頭腦和穩定的情緒是極其重要。
在激烈的股市搏擊中，操盤手每天要做許多筆交易，其中有賺有賠，有輸有贏，所謂勝敗乃兵家常事。但是，如何控制自己的情緒，保持平靜穩定的心情和冷靜的頭腦，這對每個操盤手來說都是至關重要的，也是難以做到的。每個操盤手，即使是資歷較深的職業操盤手，歸根到底仍然是個凡人，都有凡人的七情六慾，都有各種各樣的情緒，操盤時面對著不同情況，都難免產生情緒上的波動，由此而影響自己操盤水平的正常發揮。
當操盤結果不盡人意的時候，往往會懷疑自己的能力，自信心也會因遭受打擊而大大降低。當感覺自己心理出現這些狀況時，就提醒自己：就像賺錢是整個操盤表現的一部分，賠錢也是兵家常事，並不影響我的整體操盤技能，因此沒有必要對自己失去信心。

H. 大數據可以在哪些領域實現預測價值

和原來統計抽樣數據不同，大數據需要持續數據，來反應相對完整的過程，而且整個過程是一個相對穩定的規律性狀態。
這樣通過數據比對，一方面能去除偶然性和外界環境干擾帶來的噪點，另一方面通過數據積累，能把規律的異常波動和結果之間找到數據對應關系，來實現對異常變化的情況分析和預測。
只要數據全面和連續，異常變化的徵兆就可以被發現。傳統的統計抽樣數據需要從數據中進行抽樣，通過單個數據的精確來反應當時狀態，但是無法進行規律的分析。
所以大數據的原理是，基於每一種非常規的變化，在事前一定有徵兆體現。沒有任何一件事情是突發的，這和佛教哲學中的因果道理是一樣的，每一件事的發生是可以被追尋脈絡的。
利用大數據的預測和分析，就建立在可以捕捉和分析這些反應事物變化的徵兆上，而最容易捕捉這種徵兆的領域，一定是原本有穩定規律的領域。
我們從現實生活中舉幾個例子。
1、股票市場
是否能用大數據的方式，來預測股票的漲跌呢？如果不討論個股情況，從理論上講在美國可以，在中國很難。
美國股票市場是可以雙向盈利的，當股票價格脫離價值時，另一股資金力量就會反向操作來盈利。而中國的股票市場則不同，股票只有漲才能盈利，這樣的規則就會吸引一些游資利用信息不對等的狀況，人為改變股票市場規律，沒有相對的穩定狀態則很難被預測，或者說變數大到捕捉分析成本過高。
2、商品價格
單次性銷售的商品價格是能夠被預測的，因為任何商品的銷售無法脫離賺錢這個根本，而且不同渠道成本和收益需求在競爭充分的環境下是相對穩定的，與價格相關的變數相對固定，所以價格可以預測。
但是如果商品有後續服務等持續性收費，或產品盈利不是唯一的需求（比如：產品新上市推廣、打擊競爭對手新上市商品等）時，則此商品價格變得不可預測，因為它脫離了一個穩定的狀態。
3、人的健康狀況
慢性病是可以被預測的。因為人體的體征變化是呈固定的變化規律的，慢性病形成的過程中，體征變化規律也呈現持續性異常。所以在慢性病形成的過程，就可以對異常的體征變化規律進行分析。
急性病是很難預測的，因為是外界因素帶來的突變，體征數據變化規律異常是應激反應，屬於突變的過程，尤其隨機性，則預測成本過高，但可以發生後被分析出來。
1、數據波動規律不因外界隨機干擾而不可測影響，可以用固定維度的變數建立基準規律；
2、持續採集和分析數據的成本要小於預測帶來的收益；
3、有異常狀況和不同結果的對應關系。

I. 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。

J. 大數據預測股票靠譜嗎

要進行人工分析，不能完全依靠數據