❶ 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
❷ 大数据预判能力或可指导散户“趋利避害”
大数据预判能力或可指导散户“趋利避害”_数据分析师考试
如果你在牛市来临前三个月就能预知市场即将迎来的行情，是否还会为踏空而抱憾?如果你在股市下跌前可以了解到，熊市已经成为大家所关注的热点搜索内容，“躲过一劫”并不是没有可能。
日前，网络发布《新一代理财消费者大数据报告》，数据显示，网民的搜索大数据已经在金融领域显现出了“预判”的能力。很多重大事件，比如央行降息，股市上涨、股市下跌在此前发生的搜索数据中，已经可以捕捉到“降息”、“牛市”、“大跌”等成为热词。英大证券首席经济学家李大霄认为：随着互联网平台大数据技术的不断更新，这种预判能力或可指导散户们及时“趋利避害”。
大数据可能比股票分析师更清醒
在网络公布的这份报告中显示：2014年7月以来，中国股市进入牛市通道，2015年4月起进入“疯牛”节奏，5月突破4900点。在网络上对“股票开户”一词的相关搜索也在2014年7月几乎同时开始上涨，一直到2015年4月达到新的高峰，这背后是牛市行情催生出的人们对股票投资的热情和疯狂。
与此同时，股票入门基础知识、炒股入门知识、股票开户、股票入门、股票怎么玩等成为这一时期搜索量最大的关键词。而这批散户也成为4000点甚至4500点以后入市，在此轮股灾中损失惨重的“负面教材”。
在沪指冲上5000点后，李大霄一直是明确的“看空者”，他一直疾呼让股民远离市场风险。他表示：“当时散户和分析师都陷入狂热，8000点、10000点的大牛市声音不绝于耳。”但当时很多和市场一样疯狂的投资者，向他抛扔来“板砖”。而事实证明，有时候大数据比一些所谓分析师与投资者更清醒。
李大霄认为：估值过高是A股暴跌的内因也是最重要的原因，特别是创业板。但当时大家已经陷入不冷静的预期中，认为5000点是牛市的开始。一众散户听着各种分析前赴后继的在5000点前后入市，成为了新增的主力和接盘侠，也最终沦为此次股灾中的受害者。
对于报告中的数据事实，李大霄认为，互联网金融和股市的结合正在越来越紧密，这种紧密体现在股市的波动也会影响产品的波动，反过来，产品的增加或者是产品的止损也会影响到市场，关系紧密了以后，会互相影响互相制约。随着互联网平台大数据技术的不断更新，这种预判能力或可指导散户们及时“趋利避害”。
大数据可参与更多金融产品设计
李大霄认为，互联网平台和技术对于传统金融业来讲，正在发挥入口和渠道之外的更大作用。经过2013、2014年的快速发展，互联网金融特别是理财领域，互联网公司开始越来越深入地参与到金融产品的设计、营销中。
在他看来，金融企业有信誉度优势，互联网企业胜在客户体验，未来大数据等互联网技术甚至会深度参与进风险控制，营销以及客户的市场性管理，互联网平台应该更加重视产品线的丰富、给不同的投资人不同的选择，多元化的产品尽可能降低风险。
事实上，以BAT为代表的互联网巨头已经参与进了理财市场。以网络为例，大数据正在其与金融机构的合作中发挥重大作用，这其中，以大数据选股为特色的“网络股市通”炒股软件更是已经展现出互联网平台在金融领域可以参与的新深度。
李大霄认为，网络等互联网巨头的参与，使得互联网证券服务竞争全面加速。通过用户体验的升级和技术创新，网络等拥有大数据资源的互联网公司将会引领未来金融服务的走向，而交易费率的优惠也成为其极具竞争力的优势。
关于未来互联网金融的发展，李大霄认为大数据可能成为互联网与传统金融行业深度融合的催化剂。在他看来，大数据在用户需求挖掘、市场分析、风险分析、趋势洞察等方面都具备无可替代的作用，这一方面可以说是一片蓝海，还处于发展的初级阶段，如果哪个企业能够用好大数据这座金矿，就是无穷无尽的财富，很多机会也都在里面。
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❸ 如何用大数据分析股票
首先要自己建立模型才行。
❹ 笔记本儿，电脑炒股看大盘用哪个软件好
一、电脑看股票的好软件有：
1、同花顺软件。
同花顺，是一款功能非常强大的免费网上股票证券交易分析软件，投资者炒股的必备工具。
2、宗易汇。
宗易汇掌上交易平台是是集国内多家大宗商品交易市场为一体的高端移动交易平台。在平台上可查看多家市场的交易行情，可在多家大宗商品市场进行交易。
3、网络股市通。
网络股市通是网络出品的一款手机股票软件，基于网络大数据，为股民在全球股市提供最新选股信息。
二、股价相关内容
1．开盘时集合竞价的股价和成交额。
高开或是低开是指，和昨天的收盘价相比，开盘时的价格是高了或是低了，它表示出市场的意愿，期待今天的股价是上涨还是下跌。成交量的大小则表示参与买卖的人的多少，它往往对一天之内成交的活跃程度有很大的影响。
2．开盘后半小时内股价变动的方向。
一般来说，如果股价开得太高，在半小时内就可能会回落，如果股价开得太低，在半小时内就可能会回升。这时要看成交量的大小，如果高开又不回落，而且成交量放大，那么这个股票就很可能要上涨。
3.看股价时，不仅看现在的价格，而且要看昨天的收盘价、当日开盘价、当前最高价和最低价、涨跌的幅度等，这样才能看出现在的股价是处在一个什么位置，是否有买入的价值。看它是在上升还是在下降之中。一般来说，下降之中的股票不要急于买，而要等它止跌以后再买。上升之中的股票可以买，但要小心不要被它套住。
4.一天之内股票往往要有几次大的升降的波动。你可以看所关注的股票是否和大盘的走向一致，如果是的话，那么最好的办法就是盯住大盘，在股价上升到顶点时卖出，在股价下降到底时买入。这样做虽然不能保证你买卖完全正确，但至少可以卖到一个相对的高价和买到一个相对的低价，而不会买一个最高价和卖一个最低价。
❺ 股票大数据分析可以吗有推荐吗
这种分析叫量化分析，现在有很多平台都可以做量化分析，可以去搜一搜量化分析，比如米狗量化。就可以找到你需要的
❻ 哪有大数据的股市分析
大智慧(7.23.4)、同花顺(.76.9)、通达信(4.32.1)，东方财付通(6.32.4)都有大数据分析系统，
1、大智慧
大智慧简单易懂，数据分析系统也很完善、指标系统专业，画面也简洁。 同花顺 界面有点复杂，数据分析系统，指标系统，都很好，就是编程有点复杂，需要有一定的编程知识。特别是大数据分析选股方面学起来有点吃力。适合专业选手。
2、通达信
通达信是国内用得比较多的软件，画面简洁，每次更新，版面变化不大，不仔细看，看不出来。不过 大数据分析系统功有点少，老年用户、新股民用得比较多。
3、东方财富通
更新较快，每次跟他们提的意见，都能及时的回复，还不错。他的大数据分析系统，再加上网站的数据，很及时，准确。
拓展资料
一、股票交易手续费是进行股票交易时所支付的手续费。委托买卖的手续费分“阶段式”和“跟价式”。
(1)阶段式。根据股票价格和交易股数收取手续费。
(2)跟价式。根据股票的交易金额收取手续费，目前世界上多采用跟价式。
第二次世界大战以后，许多国家为避免证券公司间的过度竞争，稳定证券业的经营，采取委托交易手续费最低限额制度。70年代中期以来，在证券市场自由化潮流的冲击下、美国、英国等一些国家先后放弃这一制度，实现委托交易手续费的自由化，但日本等国至今仍实行这一制度。
股票交易是指股票投资者之间按照市场价格对已发行上市的股票所进行的买卖，包括场内交易和场外交易。股票公开转让的场所首先是证券交易所。中国大陆仅有两家交易所，即上海证券交易所和深圳证券交易所。
二、费用内容
1.印花税：成交金额的1‰。2008年9月19日至今由向双边征收改为向出让方单边征收。受让者不再缴纳印花税。投资者在买卖成交后支付给财税部门的税收。上海股票及深圳股票均按实际成交金额的千分之一支付，此税收由券商代扣后由交易所统一代缴。债券与基金交易均免交此项税收。
2.证管费：成交金额的0.002%双向收取
3.证券交易经手费：A股，按成交金额的0.00487%双向收取；B股，按成交额0.00487%双向收取；基金，上海证券交易所按成交额双边收取0.0045%，深圳证券交易所按成交额0.00487%双向收取；权证，按成交额0.0045%双向收取。 A股2、3项收费合计称为交易规费，合计收取成交金额的0.00687%，包含在券商交易佣金中。
4.过户费（从2015年8月1日起已经更改为上海和深圳都进行收取）：这是指股票成交后，更换户名所需支付的费用。根据中国登记结算公司的发文《关于调整A股交易过户费收费标准有关事项的通知》，从2015年8月1日起已经更改为上海和深圳都进行收取，此费用按成交金额的0.02‰收取。
❼ 百度股票大数据怎么获取
用“网络股市通”软件。
其最大特色是主打大数据信息服务，让原本属于大户的“大数据炒股”变成普通网民的随身APP。
❽ 大数据分析股票，有什么好的方法
大数据只是做好宏观经济走向，但是落实到具体某只股票，就显得不那么使用了
❾ 百度股市通
网络股市通是网络出品的一款手机股票软件（也有电脑版），基于网络大数据，为股民在全球股市提供最新选股信息。通过网络股市通，可以最快获知股民关注的炒股热点，获知热点背后相关股票；免费查看中国股市、香港股市、美国股市的股票实时行情；实时获取基于个人自选股的投资策略资讯，便于股民快速操盘，提高选股智慧。
网络股市通主三大特色功能：
1、智能选股
聚合海量股民搜索数据和全网新闻资讯，按热度排列呈现当日最新热点事件。通过对海量数据的分析，产生网络独家的热搜指数，预判热点的趋势发展。并根据个股数据相关度匹配个股，快速命中事件影响股。
2、独家资讯
专业7*24小时股市资讯服务，独家合作券商核心操盘内参，让内幕消息从此无处可藏。
3、市场行情
覆盖全球市场的实时行情、公告、研报等重要信息，永久免费。