股票大数据掘金

㈠ 可以利用大数据炒股吗

大数据可以用于股票交易，所谓大数据，就是一个新的分析概念，利用新的系统、新的工具、新的模型来挖掘大量动态的、可持续的数据，从而获得具有洞察力和新价值的东西。大数据已经在一些金融工具中有所体现，大数据会将股票之前的数据全都发布出来，股民可以根据这只股票之前的数据来进行对比。

其实大数据只能说是个趋势，我们可以通过打数据让投资者能够有一个参考性，但不能够过度依赖大数据，毕竟着只是数据，这些数据是死的，而股市却是千变万化的，我们不能过度的依赖大数据得出的分析与结论，大数据也只是作为一个参考数据。世事无绝对，更何况是股票，可能上一秒还是盈利的状态，但是下一秒就已经处于亏损了，不少人也因为炒股倾家荡产，所以这边还是要提醒大家一下，谨慎行事，不要盲目跟风。

㈡ 大数据“掘金”最靠谱的五个领域

大数据“掘金”最靠谱的五个领域

当代着名丹麦物理学家尼尔斯·玻尔(Niels Bohr)曾说：“预测是非常困难的，尤其是对未来的预测。”在科学技术瞬息万变的时代，亦是如此，今日的一个大胆预测，说不定就是明日的已成事实。而对广泛应用技术及市场动向的前瞻性预判，是对当今企业家和高管们的严峻考验，关乎到下一个商业帝国的成败。
此外，预测未来就像是古老的魔法水晶球一样有趣，但是数据的应用并不像发掘那么容易。现在，让我们随着美国互联网私募投资公司Insight Venture Partners总经理Deven Parekh的视角，一同去看看大数据时代将为经济和生活带来哪些新的机遇和挑战。
大数据下的恐怖主义
前段时间引起轩然大波的索尼影业遭黑客攻击事件，是一次明目张胆的国家支持的网络攻击。本文暂不讨论孰是孰非，但在此次事件中，索尼影业的网络系统遭黑客攻击，员工信件、薪酬及电影剧本等信息被泄露，大量公开的内部数据引起了索尼的高度恐慌。
现在每一家《财富》杂志世界2000强企业都在思考：我的公司数据安全吗？如果数据公布于众，将会置我于何地？与此同时，安全软件公司也正致力于大数据分析软件的开发，以帮助企业更好地保护数据安全，避免日后的攻击。
大数据下的公民自由权
数据驱动的决策工具不仅仅应用于商业领域，同时还被广泛用于挑选最合适的学校、医生和雇主。同样，企业也用大数据分析软件来寻找并雇用优秀的员工，或是选择目标客户。但是，倘若上述的一切都是建立在公民隐私权的基础之上呢？大数据的内容会囊括公民的生活方式选择、健康，甚至还有种族、性别或年龄，不是刻意的去侵犯公民隐私，只是为了更好的做出决定呢？目前，所有的学校、公司和公共机构都制定了保护隐私、公平和反歧视的条例，并且有政府的强制实施作为坚强后盾。
大数据时代所带来的不可避免的侵犯隐私权和公民自由权问题正逐渐为世人所知，如何保护公民的这些权利并且跟上日新月异的大数据研究步伐，值得我们深思。
大数据下的政府数据
2015年，期望政府数据更加透明化、实用化。通常，公共部门是私营企业的重要数据来源，政府数据可以让更多的企业将大数据应用于产品及服务中，发挥其最大功能效用。
以旧金山意外天气保险公司Climate Corporation为例，它通过分析气象部门所掌握的海量天气数据来预测未来可能对农业生产造成破坏的各种天气，为农民提供相应的农业保险，以降低恶劣天气对农业生产造成的影响。还有美国房地产信息查询网站Zillow，通过使用联邦政府和当地政府的分析数据，包括卫星照片、税额查定、经济统计数据，为房屋买家提供全面的房地产市场动态。
大数据下的个性化医疗
即使在个人隐私方面还存在较大争论，大数据已然在模糊医疗保健领域的分界线。不论是将其称作“精准医疗”也好，“个性化医疗”也罢，都是将数字化的保健系统和可穿戴设备应用其中，这两大趋势联成一体，正悄然革新健康医疗产业。
在不久的将来，医生将会根据病人的基因组、活动水平和真实健康情况，为患者定制个性化的药物和治疗方式。而此时，普通患者对特定治疗方案数据来源的反应已经显得不重要了，因为没有病人会拒绝最佳治疗方案，即便是以牺牲部分病人隐私权为代价。
医疗信息技术是目前投资的热门领域，但是临床决策还主要是靠医师的临床指南，而不是大数据。在未来，大数据分析很有可能会打破这一局面，彻底改变人类医疗健康行业。
大数据下的数字化学习
美国每年在公共基础教育和高等教育的支出高达1.2万亿美元，但是学生的成绩和表现依然不能达到政策制定者的预期，同时还引发了教育工作者和校方关于教育制度改革的讨论。支持改革者认为教育系统应该引入市场化运作模式，重点突出学生测验、问责制和绩效考核；而反对者却认为应该提升教学工作水平，在教学资源上加大投资力度。
但双方在数字化学习方面却有共同的认识，课堂内外的数字化学习已经是不可阻挡的趋势。从大型在线课程开发到适应性学习技术，都是个性化的将教学材料传输至每一个学生，教学技术凭借大数据环境获得突飞猛进的发展。从熟知的名字到陌生的名词，不断有新的数字产品出现，一改将内容放置网络共享的传统模式，而是从根本上改变学生的学习时间和方式，改变教师指导学生进步的方法。
综上所述，从简单采用到真正开发利用，大数据在五个领域将会发生的深刻变化，又如何助力经济转型与生活变迁，2015年无疑是大数据的爆破之年，让我们拭目以待！

以上是小编为大家分享的关于大数据“掘金”最靠谱的五个领域的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

㈢ 大数据掘金之中的数据分析方法不哪些

数据挖掘最常见的十种方法：
1、基于历史的MBR分析（Memory-Based Reasoning；MBR）
基于历史的MBR分析方法最主要的概念是用已知的案例（case）来预测未来案例的一些属性（attribute），通常找寻最相似的案例来做比较。
2、购物篮分析（Market Basket Analysis）
购物篮分析最主要的目的在于找出什么样的东西应该放在一起？商业上的应用在借由顾客的购买行为来了解是什么样的顾客以及这些顾客为什么买这些产品，找出相 关的联想（association）规则，企业借由这些规则的挖掘获得利益与建立竞争优势。举例来说，零售店可借由此分析改变置物架上的商品排列或是设计 吸引客户的商业套餐等等。
3、决策树（Decision Trees）
决策树在解决归类与预测上有着极强的能力，它以法则的方式表达，而这些法则则以一连串的问题表示出来，经由不断询问问题最终能导出所需的结果。典型的决策 树顶端是一个树根，底部有许多的树叶，它将纪录分解成不同的子集，每个子集中的字段可能都包含一个简单的法则。此外，决策树可能有着不同的外型，例如二元 树、三元树或混和的决策树型态。
4、遗传算法（Genetic Algorithm）
遗传算法学习细胞演化的过程，细胞间可经由不断的选择、复制、交配、突变产生更佳的新细胞。基因算法的运作方式也很类似，它必须预先建立好一个模式，再经 由一连串类似产生新细胞过程的运作，利用适合函数（fitness function）决定所产生的后代是否与这个模式吻合，最后仅有最吻合的结果能够存活，这个程序一直运作直到此函数收敛到最佳解。基因算法在群集 （cluster）问题上有不错的表现，一般可用来辅助记忆基础推理法与类神经网络的应用。
5、聚类分析（Cluster Detection）
这个技术涵盖范围相当广泛，包含基因算法、类神经网络、统计学中的群集分析都有这个功能。它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。
6、连接分析（Link Analysis）
连接分析是以数学中之图形理论（graph theory）为基础，借由记录之间的关系发展出一个模式，它是以关系为主体，由人与人、物与物或是人与物的关系发展出相当多的应用。例如电信服务业可藉 连结分析收集到顾客使用电话的时间与频率，进而推断顾客使用偏好为何，提出有利于公司的方案。除了电信业之外，愈来愈多的营销业者亦利用连结分析做有利于 企业的研究。
7、OLAP分析（On-Line Analytic Processing；OLAP）
严格说起来，OLAP分析并不算特别的一个数据挖掘技术，但是透过在线分析处理工具，使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵。如同一些视觉处理技术一般，透过图表或图形等方式显现，对一般人而言，感觉会更友善。这样的工具亦能辅助将数据转变成信息的目标。
8、神经网络（Neural Networks）
神经网络是以重复学习的方法，将一串例子交与学习，使其归纳出一足以区分的样式。若面对新的例证，神经网络即可根据其过去学习的成果归纳后，推导出新的结果，乃属于机器学习的一种。数据挖掘的相关问题也可采类神经学习的方式，其学习效果十分正确并可做预测功能。
9、判别分析（Discriminant Analysis）
当所遭遇问题它的因变量为定性（categorical），而自变量（预测变量）为定量（metric）时，判别分析为一非常适当之技术，通常应用在解决 分类的问题上面。若因变量由两个群体所构成，称之为双群体 —判别分析 （Two-Group Discriminant Analysis）；若由多个群体构成，则称之为多元判别分析（Multiple Discriminant Analysis；MDA）。
10、罗吉斯回归分析（Logistic Analysis）
当判别分析中群体不符合正态分布假设时，罗吉斯回归分析是一个很好的替代方法。罗吉斯回归分析并非预测事件（event）是否发生，而是预测该事件的机 率。它将自变量与因变量的关系假定是S行的形状，当自变量很小时，机率值接近为零；当自变量值慢慢增加时，机率值沿着曲线增加，增加到一定程度时，曲线协 率开始减小，故机率值介于0与1之间。

㈣ 用大数据炒股，靠谱吗

因为最近在考察几个量化交易平台，或许正好能够回答你的这个问题。
在国外现在量化交易已经非常非常的普及，但是据说在国内只有不到5%，似乎是国内散户太多的原因。
而量化交易就是能够通过模型预测未来一段时间的走势，从而不断去调整，购买较大胜率的股票、期货或者大宗商品。
某种程度上来说，这些大数据预测相对于国内的赌徒心理还是有更高的成功率的。

当然，也不能太迷信数据，数据是死的，而人性莫测。在国内，即使你个股再好，还是看出现跑不赢大盘的局面，而且有时候还得考虑人的情绪、政策等等。不过，如果能够坚持，大数据还是相对靠谱的。观点仅供参考，投资需谨慎。

㈤ 大数据发展快马加鞭 基金三主线掘金

大数据发展快马加鞭 基金三主线掘金

9月5日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，大数据行业顶层设计正式出炉。《纲要》部署近5年至10年大数据发展的三大主要任务，分别是政府数据资源开放、推动产业创新培育新兴业态及健全大数据安全保障体系。同时，明确统筹协调、法律法规、数据安全与保护、财政金融支持、人才培养、国际交流合作等七方面政策机制。到2020年，我国将形成一批具有国际竞争力的大数据处理、分析、可视化软件和硬件支撑平台等产品，并培育10家国际领先的大数据核心龙头企业。在行业热点催化下，大数据相关上市公司四季度投资价值凸显，提前布局的基金有望获益。

经历两轮大跌后，计算机、通信等互联网 +相关科技类板块大浪淘沙，市场关注点更多地转移到基本面有业绩支撑、商业模式预期较大的新板块。尽管大数据产业在我国目前仍处在起步阶段，但未来数年行业维持高增长速度却已成共识。数据采集、数据中心建设、数据运营与应用及数据安全保障等细分行业，将在此次政府推动下率先受益。具体在A股市场上，基金主要从三个方向布局大数据概念。首先是拥有数据资源或受益于政府数据开放的上市公司，如科大讯飞、易华录、华宇软件等。第二是大数据分析及应用领域的企业，如东方国信、千方科技、神州信息等。最后是支持大数据的IT基础设施企业，如网宿科技和蓝鼎控股等。

金牛理财网统计显示，2015年二季度持有概念股的主动股混型基金共计495只，其中重仓股中出现大数据概念股身影的基金有202只，截至二季度末，基金持概念股总市值达到241.5亿元。获得基金配置的大数据相关企业共计37家，成为基金前十大重仓股的有31家。二季度配置大数据概念股占净值比例最高的基金为中海环保 ，共持有6家相关上市公司，合计持有1243万股，持股市值为4.66亿元，占基金净值比例高达20.51%。立思辰、荣之联为其前十大重仓股。益民红利成长基金、中邮核心竞争灵活配置混合、银河灵活配置、长安宏观策略混合、工银信息产业混合、金元顺安消费混合，持有大数据概念股占自身净值比例均达16%以上。其中，金元顺安消费主题混合仅持有华胜天成一只个股，占比高达16.4%。华胜天成为云计算、物联网及移动互联网领域热门股。

在获得基金重仓配置的概念股中，云计算龙头股网宿科技最受青睐，获得33只基金重仓配置。嘉实优质企业和兴全社会责任配置该股占净值比例分别为8.96%和8.29%居前。网宿科技目前刚通过PCI_DSSV3.1版本合规评估，成为业内首家获得权威在线支付安全认证的上市公司，展示其云安全领域的强大实力。东方国信获得20只基金重仓配置。交银双息平衡、添富外延增长 、中海优质成长 、汇添富消费行业、中海消费主题，持有该股占净值比例均在6%以上。大数据领域顶层设计无疑将成就东方国信未来的发展。东方国信有全套大数据产业链产品，将优先受益于前期数据库建设。

随着政府数据资源的逐步放开，更多企业将参与到大数据行业发展洪流中来，技术不断突破、商业模式可期的企业无疑将把握这一历史机遇，迅速占领行业制高点。在四季度市场估值修复行情下，大数据概念股有望引领新的市场热点，建议投资者重点关注提前布局大数据概念股的基金。

以上是小编为大家分享的关于大数据发展快马加鞭 基金三主线掘金的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

㈥ 掘金策app怎么样啊，它大数据选股好用吗

该平台易于使用。它支持多种编程语言，本地，期货和股票实盘。它是用期货实盘，直接连接CTP，和CTP，SDK很好理解。事件驱动策略的模型还是很不错的，现在的实盘也挺稳定的。
还不错。有一定编程基础的Quant，简直就是量化的好工具。个人用它来制定策略和确定报价。
我没用过这个，但我不确定。我做过Rael的，感觉还行。通过简化股票、外汇、期货、数字货币等投资产品。通过计算机，不懂代码编程的交易者可以直接获取系统提供的交易机会，通过最简单的涨跌判断就可以完成买卖单，更加简单快捷，同时难度也大大降低。

㈦ 如何用大数据炒股

方法/步骤
1
下载，安装app。 网络搜索 网络股市通，并根据手机选择版本安装（安卓的安装安卓的，iphone安装ios版本）
2

安装，app这个不多说了。打开app，界面如图所示。可以看到有自选股、资讯、智能选股、行情、我 五个标签页，自选股、行情和“我"就不多说了，炒股的都知道，我们主要要看的是 资讯和智能选股两个标签页的内容
3

打开“资讯”，里面是根据网络大数据筛选出来的一些可能对股市有比较大影响的新闻。虽然现在新闻到处都能看到，但是对于股市新手来说，分辨哪些新闻比较重要是一件十分困难的事情，我一般是看这里的概念热点，对于追热点非常有用。
4

下面介绍最最有用的“智能选股”，打开，可以看到有“最新热点”、“异动个股”、“优选公告”3项
5
最新热点，这里综合了最近搜索最热的话题新闻，并且列出了相关的股票，非常有价值，可以据此布局；
6
异动个股，这里整理出了盘中资金变化较大，有可能大涨大跌的股票，适合作参考
7

优选公告，这是我最看重的地方了。 新手对于上市公司的公告，看不懂，看懂了也不知道对于股票走势有什么影响。而这里则根据历史数据，统计出了该股票同类公告引起的涨跌，很准的。

㈧ 如何在大数据分析中“掘金”

因此，行之有效的企业级信息优化战略变得空前重要。由于预计2015年产生的数字内容中有90%将是非结构化数据，如短信和微博生成的信息，以及视频和音频，情况将变得越来越复杂。无论身处哪个行业，围绕大数据及管理这些信息的挑战都无处不在。·金融服务行业必须满足客户对数字银行服务的期望，并处理风险和监管需求等问题;·在医疗和生命科学领域，患者隐私及药物开发问题使合规成为了关键的投资动因;·了解客户需求以提高服务和参与模式是旅游和交通行业必不可少的;·在政府和公共事业领域，政府正在提高其智能及安全能力，以期更好地保护公众;·实时的数据可视化、汇总和诠释对于能源行业至关重要。毫无准备的企业可能会在应对现有原始信息的数量、种类和速度时手足无措。如果企业缺乏管理并处理多来源海量信息的能力，将会导致涉及整个企业层面的各类问题：·具有更先进的信息系统的竞争对手将能很好地利用数据并争夺客户;·尽管有更大量和来源，实现数据价值将越来越困难;·浪费大量时间过滤海量不相关的数据，而这些数据不能支持决策或推动其执行;·缺乏灵活性、分离的信息基础设施成本将逐步增加。政府和企业迫切需要从无关的数据中获取洞察，并有能力对其有效利用。那些能从战略上迅速响应，并从海量信息中提取真正价值的企业将能获得关键的市场领先地位。发挥信息的力量根据ColemanParkesResearch的研究[3]表明，亚太和日本地区62%的私有企业认为有效的信息优化战略能帮助其获得竞争优势。但是仅有不到一半的企业采用了合适的解决方案并从大数据中获得洞察，而目前仅有15%的企业将非结构化数据纳入了其企业洞察、流程和战略。企业的终极目标应是充分利用100%的信息来推动更快、更明智的业务决策。企业应能衡量信息战略在新增收入、节约成本以及加速上市等方面所带来的价值。要想在以信息为驱动力的新时代获得成功，企业需要信息优化战略以及可理解抽象概念的解决方案。企业的目标是通过涵盖所有数据形式的信息管理和分析系统实现互联性智能。这意味着他们必须：·建立一个敏捷的智能环境，并有合适的基础设施来捕获和存储海量信息，进行实时分析并迅速适应不断变化的优先事项;·对企业生态系统中的信息和智能战略进行整合，以获得对业务数据的完整视图;·通过将洞察和理念转化为行动而实现信息资产的全部价值。提升客户体验实现更好的客户体验是所有信息优化战略的主要目标。改进企业搜索和分析信息的方式，以更好地了解客户行为和需求，从而支持快速、明智的业务决策。这将有助于实现更好的客户体验和更高的忠诚度。信息洞察应整合所有客户信息，无论客户如何与企业进行互动，包括通过社交媒体、微博、移动应用，以及通过电话等其它方式。信息必须在不同的业务范围内进行收集，同时还要解决潜在的隐私和安全问题。先进的信息技术能够帮助企业增强其识别客户喜好、问题和趋势的能力。而这些情报可被用来更好地与客户进行互动，同时提供超越竞争对手的洞察。这些新情报可在应用开发以及将应用迁移至云的过程中发挥作用，而云能让客户轻松、快速地获得新服务。优化业务绩效不仅是企业需要应对海量结构化和非结构化数据，数据也分布于多个可能互不相关的业务范围，也存在于许多不同的应用中。现代数据中心的另一个关键能力是能够处理大量的无关信息，从而获得能提高业务绩效的洞察。通过整合、迁移并汇总数据存储，企业可以改进信息访问，并降低IT运营成本。这能带来简单、灵活、迅速、低成本高收益的信息基础设施，而此类基础设施同时还具有可扩展性、模块化特性，及可靠性。用智能信息基础设施替换复杂的孤立数据库，企业能够在需要时捕捉、存储并提供信息，无论采用哪种应用、规模有多大。充分利用100%的相关职能和运营数据能够帮助客户提高运营业绩和经营利润，并对信息生命周期管理进行自动化处理。信息优化的目标为构建一个服务于整个企业，从数据安全及合规，到分析和敏捷性的统一基础设施。而由此带来的快速、轻松分析信息的能力能够帮助企业获得更可靠的视图，从而做出准确、有效的决策。管理安全和风险将能够端到端管理100%大数据作为新目标，企业应研究更好的监管和安全措施来应对与日俱增的风险和复杂性。这些问题包括：不能充分利用目前所有可用数据进行及时、正确的决策所带来的财务和法律风险，以及获取数据并保证其是最新、最正确的。智能信息生态系统可管理安全环境中的数据，从而管理日常业务并降低风险。它还能利用洞察来引导企业投资和定价，并充分利用新的业务机会。将数据转化为资产不能周密部署并迅速采取行动的企业有可能面临被剧增的大数据淹没的风险。另一方面，那些能够实施全面的企业级信息优化战略的企业所获得的回报将是非常巨大的。这一战略有助于缩小潜在的和最终实现的业务成果之间的差距。总之，它可以分为三大要素：·能捕获、存储、复制并扩展数据的信息基础设施;·管理、保护、治理并充分利用数据的信息管理;·搜索、分析、理解数据并对其采取行动的信息洞察工具。能够从自身数据资产中获得深入洞察和价值的企业将开始收获其实质性的信息回报。文章更新提醒功能已上线，帮助您及时了解本频道动态。