财经大数据分析股票经典题型

A. 科大讯飞大数据分析股票

随着科学技术的不断革新，人工智能产品不断走向我们的日常生活，改变我们的生活方式。与此同时，这个新兴领域也备受资本市场的关注，今天学姐就跟大家好好说一说国内人工智能的头部企业--科大讯飞。在开始分析科大讯飞前，先给大家奉上这份人工智能行业龙头股名单，还不赶紧浏览一下：宝藏资料：人工智能行业龙头股名单

一、从公司角度来看

公司介绍：科大讯飞是一家专业从事语音及语言、自然语言理解、机器学习推理及自主学习等人工智能核心技术研究，人工智能产品研发和行业应用落地的国家级骨干软件企业。科大讯飞作为中国人工智能产业的开拓者，躬耕人工智能领域二十年,在社会价值上，公司始终有着自己的坚持，就是为经济社会发展提供阳光健康、高技术屏障、高附加值。我们一起来看看这家公司有哪些优点吧：

优势一、国内人工智能的领导者，技术水平国际领先

科大讯飞以“让机器能听会说，能理解会思考，利用人工智能建设美好世界"作为使命，承建有国家新一代人工智能开放创新平台、语音及语言信息处理国家工程实验室以及认知智能领域的首个国家级重点实验室等国家级重要平台。

优势二、业绩持续高增长，产业生态持续扩大

智慧教育和智慧医疗的发展水平突飞猛进，开放平台、智能硬件、汽车业务表现得都十分优秀，其中包括讯飞AI学习机销量持续增长、智医助理业务实现了基层常态化使用、发者数量和质量同步提升以及智能办公本、录音笔等硬件销售大幅增加。同时，公司为开发者团队提供从初生、壮大到商业价值升级的全链路服务，并且还构造建设了讯飞AI营销平台、讯飞智能工业平台等能力平台，推动着AI行业生态持续不断的扩大。因为篇幅已经够了，关于科大讯飞的深度报告和风险提示的详情，一些我整理出来的内容写在了这篇研报当中，点击的话就可以查看阅读：【深度研报】科大讯飞点评，建议收藏！

二、从行业角度来看

预计到2025年，AI带来的产业产值将超过6万亿美金的规模，从目前的全球AI市场来看，其规模已超1万亿美元，中国的市场超1千亿元。人工智能产业形成了企业+行业+人力的全方位变革。企业数字化的局势发展日益凸显，智慧化应用能够将消费者潜在需求给满足。无人驾驶、语音识别、专家系统、智适应学习和机器视觉是在近几年中特别受关注的几个应用方向。对于人工智能发展来说，各国政府都非常支持，并将其上升至国家战略层面，放出积极信息。总的来说，我认为科大讯飞公司作为人工智能行业中的龙头企业，有望于此行业高速发展之时获得较大利润。但是文章内容存在延迟，如果想更准确地知道科大讯飞未来行情，直接点击链接，有专业的投资顾问帮你诊断股票，看下科大讯飞现在行情是否是对应一个好时机，可以买入或卖出：【免费】测一测科大讯飞还有机会吗？

应答时间：2021-09-09，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

B. 如何用大数据分析股票

首先要自己建立模型才行。

C. 刚有人推荐云财经大数据，说可以分析个股，推荐牛股和妖股，有用过的朋友能说下云财经究竟怎样吗

云财经拥有股市垂直搜索引擎，我经常用它搜索股票行情、概念和实时资讯。
他们有一些大数据分析的产品，但是推荐牛股应该没有吧，建议咨询云财经官方客服哦。

D. 有没有经济大数据分析

【答案】B【答案解析】试题分析：本题考查的是经济大危机的知识，1929——1933年经济大危机的特点是：持续时间比较长，破坏性特别大，涉及范围特别广，而这个表格反映的是破坏性特别大，故答案选B。考点：人教新课标九年级下册·凡尔赛--华盛顿体系下的世界·经济大危机

E. 如何用大数据炒股

我们如今生活在一个数据爆炸的世界里。网络每天响应超过60亿次的搜索请求，日处理数据超过100PB，相当于6000多座中国国家图书馆的书籍信息量总和。新浪微博每天都会发布上亿条微博。在荒无人烟的郊外，暗藏着无数大公司的信息存储中心，24小时夜以继日地运转着。
克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中认为，大数据的核心就是预测，即只要数据丰富到一定程度，就可预测事情发生的可能性。例如，“从一个人乱穿马路时行进的轨迹和速度来看他能及时穿过马路的可能性”，或者通过一个人穿过马路的速度，预测车子何时应该减速从而让他及时穿过马路。

那么，如果把这种预测能力应用在股票投资上，又会如何？

目前，美国已经有许多对冲基金采用大数据技术进行投资，并且收获甚丰。中国的中证广发网络百发100指数基金（下称百发100），上线四个多月以来已上涨68%。

和传统量化投资类似，大数据投资也是依靠模型，但模型里的数据变量几何倍地增加了，在原有的金融结构化数据基础上，增加了社交言论、地理信息、卫星监测等非结构化数据，并且将这些非结构化数据进行量化，从而让模型可以吸收。

由于大数据模型对成本要求极高，业内人士认为，大数据将成为共享平台化的服务，数据和技术相当于食材和锅，基金经理和分析师可以通过平台制作自己的策略。

量化非结构数据

不要小看大数据的本领，正是这项刚刚兴起的技术已经创造了无数“未卜先知”的奇迹。

2014年，网络用大数据技术预测命中了全国18卷中12卷高考作文题目，被网友称为“神预测”。网络公司人士表示，在这个大数据池中，包含互联网积累的用户数据、历年的命题数据以及教育机构对出题方向作出的判断。

在2014年巴西世界杯比赛中，Google亦通过大数据技术成功预测了16强和8强名单。

从当年英格兰报社的信鸽、费城股票交易所的信号灯到报纸电话，再到如今的互联网、云计算、大数据，前沿技术迅速在投资领域落地。在股票策略中，大数据日益崭露头角。

做股票投资策略，需要的大数据可以分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据，简单说就是“一堆数字”，通常包括传统量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等专业信息；非结构化数据就是社交文字、地理位置、用户行为等“还没有进行量化的信息”。

量化非结构化就是用深度模型替代简单线性模型的过程，其中所涉及的技术包括自然语言处理、语音识别、图像识别等。

金融大数据平台-通联数据CEO王政表示，通联数据采用的非结构化数据可以分为三类：第一类和人相关，包括社交言论、消费、去过的地点等；第二类与物相关，如通过正在行驶的船只和货车判断物联网情况；第三类则是卫星监测的环境信息，包括汽车流、港口装载量、新的建筑开工等情况。

卫星监测信息在美国已被投入使用，2014年Google斥资5亿美元收购了卫星公司Skybox，从而可以获得实施卫星监测信息。

结构化和非结构化数据也常常相互转化。“结构化和非结构化数据可以形象理解成把所有数据装在一个篮子里，根据应用策略不同相互转化。例如，在搜索频率调查中，用户搜索就是结构化数据；在金融策略分析中，用户搜索就是非结构化数据。”网络公司人士表示。

华尔街拿着丰厚薪水的分析师们还不知道，自己的雇主已经将大量资本投向了取代自己的机器。
2014年11月23日，高盛向Kensho公司投资1500万美元，以支持该公司的大数据平台建设。该平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量数据进行分析，并且回答投资者提出的各种金融问题，例如“下月有飓风，将对美国建材板块造成什么影响？”

在Kensho处理的信息中，有80%是“非结构化”数据，例如政策文件、自然事件、地理环境、科技创新等。这类信息通常是电脑和模型难以消化的。因此，Kensho的CEO Daniel Nadler认为，华尔街过去是基于20%的信息做出100%的决策。

既然说到高盛，顺便提一下，这家华尔街老牌投行如今对大数据可谓青睐有加。除了Kensho，高盛还和Fortress信贷集团在两年前投资了8000万美元给小额融资平台On Deck Capital。这家公司的核心竞争力也是大数据，它利用大数据对中小企业进行分析，从而选出值得投资的企业并以很快的速度为之提供短期贷款。

捕捉市场情绪

上述诸多非结构化数据，归根结底是为了获得一个信息：市场情绪。

在采访中，2013年诺贝尔经济学奖得主罗伯特•席勒的观点被无数采访对象引述。可以说，大数据策略投资的创业者们无一不是席勒的信奉者。

席勒于上世纪80年代设计的投资模型至今仍被业内称道。在他的模型中，主要参考三个变量：投资项目计划的现金流、公司资本的估算成本、股票市场对投资的反应（市场情绪）。他认为，市场本身带有主观判断因素，投资者情绪会影响投资行为，而投资行为直接影响资产价格。
然而，在大数据技术诞生之前，市场情绪始终无法进行量化。

回顾人类股票投资发展史，其实就是将影响股价的因子不断量化的过程。

上世纪70年代以前，股票投资是一种定性的分析，没有数据应用，而是一门主观的艺术。随着电脑的普及，很多人开始研究驱动股价变化的规律，把传统基本面研究方法用模型代替，市盈率、市净率的概念诞生，量化投资由此兴起。

量化投资技术的兴起也带动了一批华尔街大鳄的诞生。例如，巴克莱全球投资者（BGI）在上世纪70年代就以其超越同行的电脑模型成为全球最大的基金管理公司；进入80年代，另一家基金公司文艺复兴（Renaissance）年均回报率在扣除管理费和投资收益分成等费用后仍高达34%，堪称当时最佳的对冲基金，之后十多年该基金资产亦十分稳定。

“从主观判断到量化投资，是从艺术转为科学的过程。”王政表示，上世纪70年代以前一个基本面研究员只能关注20只到50只股票，覆盖面很有限。有了量化模型就可以覆盖所有股票，这就是一个大的飞跃。此外，随着计算机处理能力的发展，信息的用量也有一个飞跃变化。过去看三个指标就够了，现在看的指标越来越多，做出的预测越来越准确。

随着21世纪的到来，量化投资又遇到了新的瓶颈，就是同质化竞争。各家机构的量化模型越来越趋同，导致投资结果同涨同跌。“能否在看到报表数据之前，用更大的数据寻找规律？”这是大数据策略创业者们试图解决的问题。

于是，量化投资的多米诺骨牌终于触碰到了席勒理论的第三层变量——市场情绪。

计算机通过分析新闻、研究报告、社交信息、搜索行为等，借助自然语言处理方法，提取有用的信息；而借助机器学习智能分析，过去量化投资只能覆盖几十个策略，大数据投资则可以覆盖成千上万个策略。

基于互联网搜索数据和社交行为的经济预测研究，已逐渐成为一个新的学术热点，并在经济、社会以及健康等领域的研究中取得了一定成果。在资本市场应用上，研究发现搜索数据可有效预测未来股市活跃度（以交易量指标衡量）及股价走势的变化。

海外就有学术研究指出，公司的名称或者相关关键词的搜索量，与该公司的股票交易量正相关。德国科学家Tobias Preis就进行了如此研究：Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趋势（Google Trends），以美国标普500指数的500只股票为其样本，以2004年至2010年为观察区间，发现谷歌趋势数据的公司名称搜索量和对应股票的交易量，在每周一次的时间尺度上有高度关联性。也就是说，当某个公司名称在谷歌的搜索量活动增加时，无论股票的价格是上涨或者下跌，股票成交量与搜索量增加；反之亦然，搜索量下降，股票成交量下降。以标普500指数的样本股为基础，依据上述策略构建的模拟投资组合在六年的时间内获得了高达329%的累计收益。

在美国市场上，还有多家私募对冲基金利用Twitter和Facebook的社交数据作为反映投资者情绪和市场趋势的因子，构建对冲投资策略。利用互联网大数据进行投资策略和工具的开发已经成为世界金融投资领域的新热点。

保罗·霍丁管理的对冲基金Derwent成立于2011年5月，注册在开曼群岛，初始规模约为4000万美元， 2013年投资收益高达23.77%。该基金的投资标的包括流动性较好的股票及股票指数产品。
通联数据董事长肖风在《投资革命》中写道，Derwent的投资策略是通过实时跟踪Twitter用户的情绪，以此感知市场参与者的“贪婪与恐惧”，从而判断市场涨跌来获利。

在Derwent的网页上可以看到这样一句话：“用实时的社交媒体解码暗藏的交易机会。”保罗·霍丁在基金宣传册中表示：“多年以来，投资者已经普遍接受一种观点，即恐惧和贪婪是金融市场的驱动力。但是以前人们没有技术或数据来对人类情感进行量化。这是第四维。Derwent就是要通过即时关注Twitter中的公众情绪，指导投资。”

另一家位于美国加州的对冲基金MarketPsych与汤普森·路透合作提供了分布在119个国家不低于18864项独立指数，比如每分钟更新的心情状态（包括乐观、忧郁、快乐、害怕、生气，甚至还包括创新、诉讼及冲突情况等），而这些指数都是通过分析Twitter的数据文本，作为股市投资的信号。

此类基金还在不断涌现。金融危机后，几个台湾年轻人在波士顿组建了一家名为FlyBerry的对冲基金，口号是“Modeling the World（把世界建模）”。它的投资理念全部依托大数据技术，通过监测市场舆论和行为，对投资做出秒速判断。

关于社交媒体信息的量化应用，在股票投资之外的领域也很常见：Twitter自己也十分注重信息的开发挖掘，它与DataSift和Gnip两家公司达成了一项出售数据访问权限的协议，销售人们的想法、情绪和沟通数据，从而作为顾客的反馈意见汇总后对商业营销活动的效果进行判断。从事类似工作的公司还有DMetics，它通过对人们的购物行为进行分析，寻找影响消费者最终选择的细微原因。

回到股票世界，利用社交媒体信息做投资的公司还有StockTwits。打开这家网站，首先映入眼帘的宣传语是“看看投资者和交易员此刻正如何讨论你的股票”。正如其名，这家网站相当于“股票界的Twitter”，主要面向分析师、媒体和投资者。它通过机器和人工相结合的手段，将关于股票和市场的信息整理为140字以内的短消息供用户参考。

此外，StockTwits还整合了社交功能，并作为插件可以嵌入Twitter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台，让人们可以轻易分享投资信息。

另一家公司Market Prophit也很有趣。这家网站的宣传语是“从社交媒体噪音中提炼市场信号”。和StockTwits相比，Market Prophit更加注重大数据的应用。它采用了先进的语义分析法，可以将Twitter里的金融对话量化为“-1（极度看空）”到“1（极度看多）”之间的投资建议。网站还根据语义量化，每天公布前十名和后十名的股票热度榜单。网站还设计了“热度地图”功能，根据投资者情绪和意见，按照不同板块，将板块内的个股按照颜色深浅进行标注，谁涨谁跌一目了然。

中国原创大数据指数

尽管大数据策略投资在美国貌似炙手可热，但事实上，其应用尚仅限于中小型对冲基金和创业平台公司。大数据策略投资第一次被大规模应用，应归于中国的百发100。

网络金融中心相关负责人表示，与欧美等成熟资本市场主要由理性机构投资者构成相比，东亚尤其是中国的股票类证券投资市场仍以散户为主，因此市场受投资者情绪和宏观政策性因素影响很大。而个人投资者行为可以更多地反映在互联网用户行为大数据上，从而为有效地预测市场情绪和趋势提供了可能。这也就是中国国内公募基金在应用互联网大数据投资方面比海外市场并不落后、甚至领先的原因。

百发100指数由网络、中证指数公司、广发基金联合研发推出，于2014年7月8日正式对市场发布，实盘运行以来一路上涨，涨幅超过60%。跟踪该指数的指数基金规模上限为30亿份，2014年9月17日正式获批，10月20日发行时一度创下26小时疯卖18亿份的“神话”。

外界都知道百发100是依托大数据的指数基金，但其背后的细节鲜为人知。

百发100数据层面的分析分为两个层面，即数据工厂的数据归集和数据处理系统的数据分析。其中数据工厂负责大数据的收集分析，例如将来源于互联网的非结构化数据进行指标化、产品化等数据量化过程；数据处理系统，可以在数据工厂递交的大数据中寻找相互统计关联，提取有效信息，最终应用于策略投资。

“其实百发100是在传统量化投资技术上融合了基于互联网大数据的市场走势和投资情绪判断。”业内人士概括道。

和传统量化投资类似，百发100对样本股的甄选要考虑财务因子、基本面因子和动量因子，包括净资产收益率（ROE）、资产收益率（ROA）、每股收益增长率（EPS）、流动负债比率、企业价值倍数（EV/EBITDA）、净利润同比增长率、股权集中度、自由流通市值以及最近一个月的个股价格收益率和波动率等。

此外，市场走势和投资情绪是在传统量化策略基础上的创新产物，也是百发100的核心竞争力。接近网络的人士称，市场情绪因子对百发100基金起决定性作用。

网络金融中心相关负责人是罗伯特•席勒观点的支持者。他认为，投资者行为和情绪对资产价格、市场走势有着巨大的影响。因此“通过互联网用户行为大数据反映的投资市场情绪、宏观经济预期和走势，成为百发100指数模型引入大数据因子的重点”。

传统量化投资主要着眼点在于对专业化金融市场基本面和交易数据的应用。但在网络金融中心相关业务负责人看来，无论是来源于专业金融市场的结构化数据，还是来源于互联网的非结构化数据，都是可以利用的数据资源。因此，前文所述的市场情绪数据，包括来源于互联网的用户行为、搜索量、市场舆情、宏观基本面预期等等，都被网络“变废为宝”，从而通过互联网找到投资者参与特征，选出投资者关注度较高的股票。

“与同期沪深300指数的表现相较，百发100更能在股票市场振荡时期、行业轮动剧烈时期、基本面不明朗时期抓住市场热点、了解投资者情绪、抗击投资波动风险。”网络金融中心相关负责人表示。

百发100选取的100只样本股更换频率是一个月，调整时间为每月第三周的周五。

业内人士指出，百发100指数的月收益率与中证100、沪深300、中证500的相关性依次提升，说明其投资风格偏向中小盘。

但事实并非如此。从样本股的构成来说，以某一期样本股为例，样本股总市值6700亿元，占A股市值4.7%。样本股的构成上，中小板21只，创业板4只，其余75只样本股均为大盘股。由此可见，百发100还是偏向大盘为主、反映主流市场走势。

样本股每个月的改变比例都不同，最极端的时候曾经有60%进行了换仓。用大数据预测热点变化，市场热点往往更迭很快；但同时也要考虑交易成本。两方面考虑，网络最后测算认为一个月换一次仓位为最佳。

样本股对百发100而言是核心机密——据说“全世界只有基金经理和指数编制机构负责人两个人知道”——都是由机器决定后，基金经理分配给不同的交易员建仓买入。基金经理也没有改变样本股的权利。

展望未来，网络金融中心相关负责人踌躇满志，“百发100指数及基金的推出，只是我们的开端和尝试，未来将形成多样化、系列投资产品。”

除了百发100，目前市场上打着大数据旗帜的基金还有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指数基金。

南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪财经和深圳证券信息公司三方联合编制的。和百发100类似，也是按照财务因子和市场情绪因子进行模型打分，按照分值将前100和前300名股票构成样本股。推出至今，这两个指数基金分别上涨了10%左右。

正如百发100的市场情绪因子来自网络，南方-新浪I100和I300的市场情绪因子全部来自新浪平台。其中包括用户在新浪财经对行情的访问热度、对股票的搜索热度；用户在新浪财经对股票相关新闻的浏览热度；股票相关微博的多空分析数据等。

此外，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大数据策略上做文章。据了解，天弘基金将和阿里巴巴合作，推出大数据基金产品，最早将于2015年初问世。

天弘基金机构产品部总经理刘燕曾对媒体表示，“在传统的调研上，大数据将贡献于基础资产的研究，而以往过度依赖线下研究报告。大数据将视野拓展至了线上的数据分析，给基金经理选股带来新的逻辑。”

在BAT三巨头中，腾讯其实是最早推出指数基金的。腾讯与中证指数公司、济安金信公司合作开发的“中证腾安价值100指数”早在2013年5月就发布了，号称是国内第一家由互联网媒体与专业机构编制发布的A股指数。不过，业内人士表示，有关指数并没有真正应用大数据技术。虽然腾讯旗下的微信是目前最热的社交平台，蕴藏了大量的社交数据，但腾讯未来怎么开发，目前还并不清晰。

大数据投资平台化

中欧商学院副教授陈威如在其《平台战略》一书中提到，21世纪将成为一道分水岭，人类商业行为将全面普及平台模式，大数据金融也不例外。

然而，由于大数据模型对成本要求极高，就好比不可能每家公司都搭建自己的云计算系统一样，让每家机构自己建设大数据模型，从数据来源和处理技术方面看都是不现实的。业内人士认为，大数据未来必将成为平台化的服务。

目前，阿里、网络等企业都表示下一步方向是平台化。

蚂蚁金服所致力搭建的平台，一方面包括招财宝一类的金融产品平台，另一方面包括云计算、大数据服务平台。蚂蚁金服人士说，“我们很清楚自己的优势不是金融，而是包括电商、云计算、大数据等技术。蚂蚁金服希望用这些技术搭建一个基础平台，把这些能力开放出去，供金融机构使用。”

网络亦是如此。接近网络的人士称，未来是否向平台化发展，目前还在讨论中，但可以确定的是，“网络不是金融机构，目的不是发产品，百发100的意义在于打造影响力，而非经济效益。”
当BAT还在摸索前行时，已有嗅觉灵敏者抢占了先机，那就是通联数据。

通联数据股份公司（DataYes）由曾任博时基金副董事长肖风带队创建、万向集团投资成立，总部位于上海，公司愿景是“让投资更容易，用金融服务云平台提升投资管理效率和投研能力”。该平台7月上线公测，目前已拥有130多家机构客户，逾万名个人投资者。

通联数据目前有四个主要平台，分别是通联智能投资研究平台、通联金融大数据服务平台、通联多资产投资管理平台和金融移动办公平台。

通联智能投资研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研报三款产品，可以对基于自然语言的智能事件进行策略分析，实时跟踪市场热点，捕捉市场情绪。可以说，和百发100类似，其核心技术在于将互联网非结构化数据的量化使用。

通联金融大数据服务平台更侧重于专业金融数据的分析整理。它可以提供公司基本面数据、国内外主要证券、期货交易所的行情数据、公司公告数据、公关经济、行业动态的结构化数据、金融新闻和舆情的非结构化数据等。

假如将上述两个平台比作“收割机”，通联多资产投资管理平台就是“厨房”。在这个“厨房”里，可以进行全球跨资产的投资组合管理方案、订单管理方案、资产证券化定价分析方案等。

通联数据可以按照主题热点或者自定义关键字进行分析，构建知识图谱，将相关的新闻和股票提取做成简洁的分析框架。例如用户对特斯拉感兴趣，就可以通过主题热点看到和特斯拉相关的公司，并判断这个概念是否值得投资。“过去这个搜集过程要花费几天时间，现在只需要几分钟就可以完成。”王政表示。

“通联数据就好比一家餐馆，我们把所有原料搜集来、清洗好、准备好，同时准备了一个锅，也就是大数据存储平台。研究员和基金经理像厨师一样，用原料、工具去‘烹制’自己的策略。”王政形容道。

大数据在平台上扮演的角色，就是寻找关联关系。人类总是习惯首先构建因果关系，继而去倒推和佐证。机器学习则不然，它可以在海量数据中查获超越人类想象的关联关系。正如维克托`迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》中所提到的，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相互关系。

例如，美国超市沃尔玛通过大数据分析，发现飓风用品和蛋挞摆在一起可以提高销量，并由此创造了颇大的经济效益。如果没有大数据技术，谁能将这毫无关联的两件商品联系在一起？
通联数据通过机器学习，也能找到传统量化策略无法发现的市场联系。其中包括各家公司之间的资本关系、产品关系、竞争关系、上下游关系，也包括人与人之间的关系，例如管理团队和其他公司有没有关联，是否牵扯合作等。

未来量化研究员是否将成为一个被淘汰的职业？目前研究员的主要工作就是收集整理数据，变成投资决策，而之后这个工作将更多由机器完成。

“当初医疗科技发展时，人们也认为医生会被淘汰，但其实并不会。同理，研究员也会一直存在，但他们会更注重深入分析和调研，初级的数据搜集可以交给机器完成。”王政表示。
但当未来大数据平台并广泛应用后，是否会迅速挤压套利空间？这也是一个问题。回答根据网上资料整理

F. 股票市场的大数据量化分析是怎么做的

会做的都不会和你说的，简单来说就是收集数据，实现大数据ai

G. 如何进行大数据分析及处理

1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

H. 大数据能不能预测股市

大数据对于很多的地方都是非常有用的，但是，是否也有大数据不能做到的？我觉得很多时候，大数据只能说作为一个参考的方向，并不能准确的作出判断，或者给出答案。首先大数据是一个有科学根据的一个参考物，因为有大量的数据，有大量的参考物，所以，这件事情结果跟大数据一致的概率变得会跟大数据所统计的相差不远，这就是我们的大数据拥有的功能。

我们的股市，说实话我以前的工作是金融方面的也接触过股市，对于股市的话，首先影响我们股市的一些因素有哪些？从宏观来说，像国家的一些政策调控，包括我们公司的一些政策变化，股东的一些变动，或者说我们现在在整个股市来说什么样的一个趋势。

我们如果从技术层面，就是可以通过我们的一些k线图，或者我们的一些kdj指标，很多的一些分析股票的一些指标来判断，当然这些指标的话并不是百分之百，都是金钱。而是说这些指标，其实也就是通过一些大量的，我们以前的历史数据，其实都是已经是历史性的，所以总结出来的这样一个图案，便于我们能进行分析。

这样一个指标的话，其实跟我们的大数据就非常的类似，我们说大数据到底能不能预测故事？这个真的不能具体的回答，因为预测这个事情也就是说对于未来的股市的一个判断，这其实是很难的，我们很多的时候看到的都只是表面上的，大数据来说，他可以给出一个方向，或者能够得出的结论跟未来行情的变化正确的概率是非常高的，但是我们不能百分之百肯定，他得出的结论是正确的，所以大数据他可以预测股市一个大致方向，但不不能保证他预测的是正确的，可以作为一个参考。

I. 同花顺基本面和技术面分析同花顺大数据分析股票同花顺股票手机牛叉诊股

在注册制的推进下，以及不断扩大涨跌停板幅度，中国资本市场正于改革中迎来全新的发展机会，且居民拥有更多财富的趋势下，在金融投资方面的需求也越来越多，这些都为互联网金融IT企业带去较大的市场空间。下面就重点分析互联网金融IT巨头--同花顺的投资价值。

在开始分析同花顺前，我整理好的互联网金融IT龙头股名单分享给大家，点击就可以领取：宝藏资料！互联网金融IT行业龙头股一览表

一、公司角度

公司介绍：同花顺产品及服务涵盖了产业链上下游的各层次参与主体，其中绝大部分的客户都是证券公司、公募基金、私募基金、上市公司等机构，客户也包含了很多个人投资者，主要业务是为各类机构客户提供软件产品和系统维护服务、金融数据服务等，为个人投资者提供金融资讯，投资理财分析工具、理财产品的投资交易服务等，是国内领先的互联网金融信息服务提供商。

简单了解公司基础概况后，下面具体分析公司独特的投资价值。

亮点一：流量规模领跑行业

同花顺是我国发展较早的金融信息服务领域公司，而且通过同花顺财经网站还收获了很多的用户，并且主动的去布局移动互联网。现在同花顺移动端流量规模远远大于东方财富等竞争对手。到2020年12月同花顺移动APP活跃用户数量高达3314.20万人，这个数量是东方财富移动端活跃用户数的两倍多。

而且，同花顺的流量并不只是规模大这一点，粘性优势在行业中也相当出色。根据易观千帆数据，2020年7月-12月同花顺人均单日启动次数分别为6.19、5.62、5.60、4.50、5.09、5.38次，远超东方财富等同业公司。

亮点二：强大AI实力与丰富数据资源

同花顺AI开放平台稳步发展，为客户们配置了智能语音、智能投顾等多项产品和服务，推送给银行、证券等行业更为智能化的解决方案，并积极探索医疗保健、居民生活等领域的发展。按照同花顺AI开放平台的数据，总共有30个核心技术服务，使用量包括三亿人，同花顺竭力于打造一种以人工智能为基础的产业模式。

另外，同花顺的数据库资源具有领先业内、规模庞大、历史数据丰富等优点，涵盖了新闻资讯、宏观经济数据、行业经济数据、企业研究报告等结构化和非结构化数据，对于宏观经济研究机构和专业行业数据公司等机构提供的授权数据，目前也能够正常获取到。

由于篇幅受限，更多关于同花顺的深度报告和风险提示，我整理在这篇研报当中，点击即可查看：【深度研报】同花顺点评，建议收藏！

二、行业角度

随着注册制的进一步实施，以后或许能看到A股注册制得到全面推广施行，加上创业板放松单日涨跌幅限制等相关政策的要求，为A股市场开创了新局面，有助于互联网金融IT企业的成长。

同时，随着居民财富越来越高，居民对金融信息的需求连连攀升，互联网金融信息服务市场容量连连攀升，大规模地扩张金融投资及财富管理的需要，对互联网金融IT企业的发展起到了促进作用，行业未来有巨大的发展潜力。

综上可知，同花顺作为金融IT领域的领航者，将从行业发展中获得进一步提升，同花顺未来表现值得期待。但是文章具有一定的滞后性，如果想更准确地知道同花顺未来行情，直接点击链接，有专业的投顾帮你诊股，看下同花顺估值是高估还是低估：【免费】测一测同花顺现在是高估还是低估？

应答时间：2021-11-29，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

J. 大数据时代应该如何投资股票

给一篇关于【如何使用大数据进行A股行业投资】的教程给你参考一下~

好的投资，首先是选好行业

红杉资本曾经有一条着名的投资经验，大意是：好的投资，首先是选好赛道，其次是赛道上的选手。对于每天活跃于资本市场上的投资者而言，赛道所指的正是你正在投资、或者将要投资的那家公司它所在的行业，更直接的说，你投资于什么行业，投资于这个行业的哪家公司，决定了你最终能获得什么样的收益表现。

那么，红杉资本的这条投资经验是否适用于A股市场，并给我们带来可观的投资收益呢？本文试图通过量化分析和交易回测来验证这一投资模式是否真正有效，所采用的数据取自于聚宽数据出品的JQData本地量化金融数据，通过梳理出自2010年以来A股市场上不同行业的发展情况，进一步构建出一个优质行业龙头组合，观察其从2015年股灾至今的收益表现。最终发现，这样一个优质行业的龙头组合，从股灾至今大幅跑赢了上证指数和沪深300指数高达30%的以上的收益率，可以说是超乎预期的。以下是具体分析过程。

2010 ~ 2017 沪深A股各行业量化分析

在开始各行业的量化分析之前，我们需要先弄清楚两个问题：

• 第一，A股市场上都有哪些行业；

• 第二，各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现如何？

第一个问题：
很好回答，我们使用JQData提供的获取行业成分股的方法，输入get_instries(name='sw_l1')
得到申万一级行业分类结果如下：它们分别是：【农林牧渔、采掘、化工、钢铁、有色金属、电子、家用电器、食品饮料、纺织服装、轻工制造、医药生物、公用事业、交通运输、房地产、商业贸易、休闲服务、综合、建筑材料、建筑装饰、电器设备、国防军工、计算机、传媒、通信、银行、非银金融、汽车、机械设备】共计28个行业。

第二个问题：

要知道各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现，我们首先需要知道各行业在各个年度都有哪些成分股，然后加总该行业在该年度各成分股的总营收和净利润，就能得到整个行业在该年度的总营收和总利润了。这部分数据JQData也为我们提供了方便的接口：通过调用get_instry_stocks(instry_code=‘行业编码’, date=‘统计日期’)，获取申万一级行业指定日期下的行业成分股列表，然后再调用查询财务的数据接口：get_fundamentals(query_object=‘query_object’, statDate=year)来获取各个成分股在对应年度的总营收和净利润，最后通过加总得到整个行业的总营收和总利润。这里为了避免非经常性损益的影响，我们对净利润指标最终选取的扣除非经常性损益的净利润数据。

我们已经获取到想要的行业数据了。接下来，我们需要进一步分析，这些行业都有什么样的增长特征。

我们发现，在28个申万一级行业中，有18个行业自2010年以来在总营收方面保持了持续稳定的增长。它们分别是：【农林牧渔，电子，食品饮料，纺织服装，轻工制造，医药生物，公用事业，交通运输，房地产，休闲服务，建筑装饰，电气设备，国防军工，计算机，传媒，通信，银行，汽车】；其他行业在该时间范围内出现了不同程度的负增长。

那么，自2010年以来净利润保持持续增长的行业又会是哪些呢？结果是只有5个行业保持了基业长青，他们分别是医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车。（注：由于申万行业在2014年发生过一次大的调整，建筑装饰，电气设备，银行和汽车实际从2014年才开始统计。）

从上面的分析结果可以看到，真正能够保持持续稳定增长的行业并不多，如果以扣非净利润为标准，那么只有医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车这五个行业可以称之为优质行业，实际投资中，就可以只从这几个行业中去投资。这样做的目的是，一方面，能够从行业大格局层面避免行业下行的风险，绕开一个可能出现负增长的的行业，从而降低投资的风险；另一方面，也大大缩短了我们的投资范围，让投资者能够专注于从真正好的行业去挑选公司进行投资。

“2010-2017”投资于优质行业龙头的收益表现




选好行业之后，下面进入选公司环节。我们知道，即便是一个好的行业也仍然存在表现不好的公司，那么什么是好的公司呢，本文试图从营业收入规模和利润规模和来考察以上五个基业长青的行业，从它们中去筛选公司作为投资标的。

1、按营业收入规模构建的行业龙头投资组合

首先，我们按照营业收入规模，筛选出以上5个行业【医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车】从2010年至今的行业龙头如下表所示：






结论




通过以上行业分析和投资组合的历史回测可以看到：

• 先选行业，再选公司，即使是从2015年股灾期间开始投资，至2018年5月1号，仍然能够获得相对理想的收益，可以说，红杉资本的赛道投资法则对于一般投资者还是比较靠谱的。

• 在构建行业龙头投资组合时，净利润指标显着优于营业收入指标，获得的投资收益能够更大的跑赢全市场收益率

• 市场是不断波动的，如果一个投资者从股灾期间开始投资，那么即使他买入了上述优质行业的龙头组合，在近3年也只能获得12%左右的累计收益；而如果从2016年5月3日开始投资，那么至2018年5月2日，2年时间就能获得超过50%以上的收益了。所以，在投资过程中选择时机也非常重要~