大数据预测股票波动

A. 有那种可以提高股票涨跌概率预测准确率的软件吗

不存在这种软件的，不过要是懂得合理利用股指配资，可以达到获益的最大化。
本质上来看，股票就是一种“商品”所以它价格的多少由内在价值（标的公司价值）所决定，并且围绕价值上下波动。
普通商品的价格波动规律就是股票的价格波动规律，供求关系影响着它的价格变化。
就像市场中售卖的猪肉，当人们要购买更多猪肉的时候，供给的量却远远不够，那价格上升是理所当然的；当市场上的猪肉越来越多，而人们的需求却达不到那么多，供给大于需求，那价格就会下跌。
按照股票来讲：10元/股的价格，50个人卖出，但市场上有100个买，那另外50个买不到的人就会以11元的价格买入，股价就会上涨，反之就会下跌（由于篇幅问题，这里将交易进行简化了）。
生活里，会有多方面因素造成买卖双方的情绪波动，可能使供求关系变化，其中影响因素中的决定因素有3个，下面来详细说明一下。
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一、影响股票涨跌的主要因素有哪些？
1、政策
国家政策引领着行业和产业，比如说新能源，我国很重视新能源开发，针对相关的企业、产业都展开了帮扶计划，比如补贴、减税等。
这就招来大量的市场资金，并且还会大力挖掘相关行业的优秀企业或者已经上市的公司，进一步造成股票的涨跌。
2、基本面
长期来看，市场的走势和基本面相同，基本面向好，市场整体就向好，比如说疫情下我国经济率先恢复，企业的盈利情况也渐渐改善，股市也一并回升。
3、行业景气度
这个比较关键，不言而喻，股票的涨跌不会脱离行业走势，行业景气度越好，这类公司的股票走势就越好，价格就会普遍上涨，比如上面说到的新能源。
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二、股票涨了就一定要买吗？
不少新手刚接触股票，一看某支股票涨势大好，立马投入几万块的资金，结果后来不断下跌，都被套住了。其实股票的涨跌在短期内是可以人为控制的，只要有人持有足够多的筹码，一般来说占据市场流通盘的40%，就可以完全控制股价。如果你刚刚接触股票不久，把长久持有龙头股进行价值投资放在第一位，避免在短线投资中赔了本。吐血整理！各大行业龙头股票一览表，建议收藏！

应答时间：2021-09-23，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. 为什么jm33.cn中说股票分析可用大数据来预测而多人都觉得股票是被操纵的，没有预测的可能

股票的预测只是一个概率问题，实际上即便是使用大数据也无法解决其中的偶然因素造成的影响，所以没有100%的准确。

C. 大数据能否预测彩票结果或者股票走势呢

理论上可以做到，但是彩票数据样本太少，缺失的数据太多,很难完全分析。股票的话虽然降噪不好处理，但是样本就是整体，是可以通过一定的技术手段进行降噪分析。这一点国内做的比较好的量化交易机构都在研究这方面的问题。比如说策略炒股通，我认真研究过他们的算法，在国内的技术级别上算是比较好的。

D. 基于微信大数据的股票预测研究

基于微信大数据的股票预测研究
大数据是近些年来的热门话题，无论国际上还是国内，影响很大。经济学、政治学、社会学和许多科学门类都会发生巨大甚至是本质上的变化和发展，进而影响人类的价值体系、知识体系和生活方式。而全球经济目前生成了史无前例的大量数据，如果把每天产生的大量数据比作神话时期的大洪水是完全正确的，这个数据洪流是我们前所未见的，他是全新的、强大的、当然，也是让人恐慌但又极端刺激的。
而我所分享的话题，正是在互联网环境下，如何利用大数据技术，进行股票预测的研究。–今天，我想分享我认为有意义的四点。
1.大数据下的商业预测
根据大数据，我们可以有效地进行故障、人流、流量、用电量、股票市场、疾病预防、交通、食物配送、产业供需等方面的预测。而本文我们所关心的内容是股票市场的预测。
大数据的核心是预测，预测依赖于对数据的分析。那么分析的方法是否是基于随机采样的结果而设计的，这样的分析方法是否会有误差？
从传统认识上，由于资源和科技的局限，如人和计算资源受限、从计算机处理能力来讲无法处理全部数据来获取人们所关注的结果。因此随机采样应运而生，通过所选取的个体来代表全体，如使用随机抽取的方式来使得推论结果更科学。但既然提到了大数据，它是资源发展到一定程度、以及技术发展到一定阶段产生的一个新的认识。如同电力的出现，使人类进入了一个快速发展阶段，大数据也一样，它的含义是全体样本，从整体样本来做推论。在本文大数据的含义是所有股票在整个社交网络上的流动信息，从数据源上讲，本文没有采用所有社交网络上的数据，只分析了微信这个最具代表性的社交媒体作为信息源。
互动数据能反映用户情绪，搜索数据能反映用户的关注点和意图，在股市预测时这两种数据哪种更具有参考价值？
我认为都有价值，互动数据反映了用户对某一特定股票的喜好和厌恶，可以简单描述为对该股票的操作是继续持有还是卖出；而搜索数据则代表用户在收集该股票信息的过程，它是关注度的概念，某只股票搜索度高则意味着消息的影响力大。互动代表着方向，搜索代表着振幅。
我们知道这两种数据得出的结论会有差异，您是如何平衡这两种数据反映的情况来进行预测的？
正如上一个问题里提到的，如果是股票推荐，买进卖出等原则问题，则应该考虑互动数据，但如果已经买到手了，搜索数据可以提供一个幅度的概念，类似债券评级A级、AA级、AAA级等，供投资者参考，因为不同投资者对风险的承受度是不同的。
将股票和市场的消息整理成140字的短消息发布，是否意味着主要发布渠道是微博？现在微信公众号很火，有没有考虑通过这个渠道也发布消息？
事实上，信息传播的方式很多，微信作为新媒体当然影响力不容小觑，但目前技术投入最小的还是邮件、短信等方式，未来会考虑使用公众号来推送股票和市场消息。
如果在未来通过微信公众号推送消息，那么推送的消息会不会作为数据来源被再次采集？这会有多大的影响？
会被采集，但互联网上的每日关于个股的信息数量会达到很大，该推送会增加推荐股票1点权重，每只股票的权重成百上千，因此影响极小。
数据来源是微信公众号，除了准确性的考虑之外，是否还考虑过这样收集数据会较少触犯个人隐私？
从法律角度来看，搜索微信或其他个人聊天记录，是侵犯个人隐私权的，因此如果腾讯开放了这样的接口，每个公民都可以对这样的行为进行投诉、抗议、甚至进行法律起诉直至其改正过错、赔偿损失的。
这样是否意味着即使存在违法的行为，其结果也是由腾讯来承担，而我们作为数据的使用方不需要承担任何法律责任？
在整个社会，我们作为系统技术提供方，应恪守大数据的伦理道德，遵守国家法律，如侵犯个人隐私，系统不会采集，谷歌有一句座右铭“谷歌不作恶”，本文提到的系统也一样。
2.基于大数据进行股票推荐实验
股票的及时度反应了微信文章所发布的时效性，及时度越高，数据价值就越大。
股票的热度反应了当前某只股票被关注的频度，关注频度越大，上涨的可能性越高。

数据的完整性：我们采用循环的方式对所有深沪两地发行约2236只股票（创业版除外）在微信搜索网站上的搜索结果进行保存。
数据的一致性：文件格式由负责保存数据文件的程序决定，单一的流程保障了文件的一致性。
数据的准确性：由于所分析的订阅号文章的是由微信公共平台的公众号所提供，在一定程度上杜绝了虚假消息对于预测系统的破坏。
数据的及时性：考虑到磁盘读写以及采集程序所处的网络带宽，以及搜索引擎对于采集程序的屏蔽，程序中采集两条信息之间间隔了5秒，因此理论上11180秒（3.1个小时）可收集完当日推荐所需要的数据。对于每个交易日，在9点-9点30分之间采集所有数据，需要7台以上的设备可达到最佳效果。本次试验受限于试验设备，在一台设备上，交易日每天早六时开始进行数据采集，也满足及时性要求。
数据分析：查看三个高优先级的股票，该股票当日的开盘价与收盘价，再与当日（2015-4-8）上证综指进行比较，可得在收益上该算法是优于上证综指为样本的整体股票的股价差收益的。
实验结论：按照上述方式，系统每天推荐出当日股票，在开盘时进行买进，在第二个交易日进行卖出。经过一个月21个交易日（2015-3-1至2015-3-31），系统的收益为20%/月。通过微信搜索公众号来预测市场走势和投资情绪呈现出正相关性，因此可以作为股票甄选的因子。
3.股票预测的大数据发展趋势
网络数据分成三种：
一是浏览数据，主要用于电商领域的消费者行为分析，浏览数据反映了用户每一步的访问脚步，进一步刻画出用户的访问路径，分析不同页面的跳转概率等。
二是搜索数据，主要指搜索引擎记录的关键词被搜索频次的时间序列数据，能反映数亿用户的兴趣、关注点、意图。
三是互动数据，主要是微博、微信、社交网站的数据，反映用户的倾向性和情绪因素。
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。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。
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。
对于搜索数据：互联网搜索行为与股票市场的关联机理。这个研究属于行为金融与互联网的交叉领域，其原理是：股票量价调整是投资者行为在股票市场上的反应；与此同时，投资者行为在互联网搜索市场也有相应地行为迹象，我们要做到是：找到互联网搜索市场中领先于股票交易的行为指标，综合众多投资者的先行搜索指标，对未来的股票交易做出预判。
如同天气预报那样，不断优化模型、灌入海量信息，然后给出结果。并且在处理的信息中，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。采用了语义分析法，可以将互动数据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，通过分析互动数据的数据文本，作为股市投资的信号。
4.正在发生的未来
大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的将来。
大数据在实用层面的影响很广泛，解决了大量的日常问题。大数据更是利害攸关的，它将重塑我们的生活、工作和思维方式。在某些方面，我们面临着一个僵局，比其他划时代创新引起的社会信息范围和规模急剧扩大所带来的影响更大。我们脚下的地面在移动。过去确定无疑的事情正在受到质疑。大数据需要人们重新讨论决策、命运和正义的性质。拥有知识曾意味着掌握过去，现在则意味着能够预测未来。
大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。就好像我们学习处理混乱数据一样，因为这些数据服务的是更加广大的目标。必将混乱构成了世界的本质，也构成了人脑的本职，而无论是世界的混乱还是人脑的混乱，学会接受和应用他们才能得益。
我相信，利用基础数据、搜索数据、互动数据再进行加权计算，可以对所有股票进行大数据遴选，从而给出投资建议。我认为，我们的肉身刚刚步入大数据时代，但我们的精神还滞留在小数据、采样思维之中，率先用理性击碎固有思维的人，也将率先获得大数据带来的益处。

E. 数据采集的方法有哪两类

1、离线搜集：

工具：ETL;

在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需求针对具体的事务场景对数据进行治理，例如进行不合法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、确保数据完整性等。

2、实时搜集：

工具：Flume/Kafka;

实时搜集首要用在考虑流处理的事务场景，比方，用于记录数据源的履行的各种操作活动，比方网络监控的流量办理、金融运用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据搜集会成为Kafka的顾客，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后依据事务场景做对应的处理(例如去重、去噪、中心核算等)，之后再写入到对应的数据存储中。

3、互联网搜集：

工具：Crawler, DPI等;

Scribe是Facebook开发的数据(日志)搜集体系。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规矩，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的搜集。

除了网络中包含的内容之外，关于网络流量的搜集能够运用DPI或DFI等带宽办理技术进行处理。

4、其他数据搜集方法

关于企业生产经营数据上的客户数据，财务数据等保密性要求较高的数据，能够通过与数据技术服务商合作，运用特定体系接口等相关方式搜集数据。比方八度云核算的数企BDSaaS，无论是数据搜集技术、BI数据剖析，还是数据的安全性和保密性，都做得很好。

F. 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。

G. 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。

H. 大数据可以在哪些领域实现预测价值

和原来统计抽样数据不同，大数据需要持续数据，来反应相对完整的过程，而且整个过程是一个相对稳定的规律性状态。
这样通过数据比对，一方面能去除偶然性和外界环境干扰带来的噪点，另一方面通过数据积累，能把规律的异常波动和结果之间找到数据对应关系，来实现对异常变化的情况分析和预测。
只要数据全面和连续，异常变化的征兆就可以被发现。传统的统计抽样数据需要从数据中进行抽样，通过单个数据的精确来反应当时状态，但是无法进行规律的分析。
所以大数据的原理是，基于每一种非常规的变化，在事前一定有征兆体现。没有任何一件事情是突发的，这和佛教哲学中的因果道理是一样的，每一件事的发生是可以被追寻脉络的。
利用大数据的预测和分析，就建立在可以捕捉和分析这些反应事物变化的征兆上，而最容易捕捉这种征兆的领域，一定是原本有稳定规律的领域。
我们从现实生活中举几个例子。
1、股票市场
是否能用大数据的方式，来预测股票的涨跌呢？如果不讨论个股情况，从理论上讲在美国可以，在中国很难。
美国股票市场是可以双向盈利的，当股票价格脱离价值时，另一股资金力量就会反向操作来盈利。而中国的股票市场则不同，股票只有涨才能盈利，这样的规则就会吸引一些游资利用信息不对等的状况，人为改变股票市场规律，没有相对的稳定状态则很难被预测，或者说变量大到捕捉分析成本过高。
2、商品价格
单次性销售的商品价格是能够被预测的，因为任何商品的销售无法脱离赚钱这个根本，而且不同渠道成本和收益需求在竞争充分的环境下是相对稳定的，与价格相关的变量相对固定，所以价格可以预测。
但是如果商品有后续服务等持续性收费，或产品盈利不是唯一的需求（比如：产品新上市推广、打击竞争对手新上市商品等）时，则此商品价格变得不可预测，因为它脱离了一个稳定的状态。
3、人的健康状况
慢性病是可以被预测的。因为人体的体征变化是呈固定的变化规律的，慢性病形成的过程中，体征变化规律也呈现持续性异常。所以在慢性病形成的过程，就可以对异常的体征变化规律进行分析。
急性病是很难预测的，因为是外界因素带来的突变，体征数据变化规律异常是应激反应，属于突变的过程，尤其随机性，则预测成本过高，但可以发生后被分析出来。
1、数据波动规律不因外界随机干扰而不可测影响，可以用固定维度的变量建立基准规律；
2、持续采集和分析数据的成本要小于预测带来的收益；
3、有异常状况和不同结果的对应关系。

I. 大数据告诉你A股的秘密规律

大数据告诉你A股的秘密规律
1、收盘前上涨概率较高

统计数据表明，2009年1月至2015年9月期间，对比指数每五分钟的涨跌幅发现，午盘收盘前和全天收盘前，市场呈现较高概率的上涨，上涨概率高达60.3%和79.1%。
尾盘上涨现象与市场交易机制有较大关系，例如尾盘机构集中建仓、以及大宗交易的影响。但综合而言，对该现象的产生，目前尚没有完美的解释。
2、周一上涨概率大
统计每周的交易时间发现，周一上涨的概率和幅度最大。分段统计后发现，牛市期间，股市在周一上涨的幅度较大，而熊市中这种现象不明显。
“周一更容易上涨现象”在美国等成熟市场则并不明显，这很可能是由于成熟市场投资者情绪化不明显造成的。
周一出现极端涨跌幅的概率较高，这也与市场预期有关。例如投资者未预期到的周末市场数据和突发事件出现，或者预期落空带来的市场波动，在我国以散户为主的市场中，这种市场情绪波动更大。
统计月度数据发现，我国资本市场的上半月效应明显。而这种现象，与SHIBOR短端利率上半月较低的统计规律遥相呼应。
3、四月份要卖
“Sell In may and goaway”是一句广为流传的股市谚语，指的是股市在经过5月份后，市场就开始疲软，投资者在5月就可以获利了结。
通过随机测算上证综指的投资收益率：在每年任意时间买入指数，在之后任意时间卖出获利。发现年初买入、四月卖出获得正收益的概率最大。同时对比美国标普500指数，此期间交易带来的正收益概率也是最大的。
同时，美国的长期投资价值凸显，从年度随机投资收益的分布来看，均显示最长时间的持股，投资收益最高。对比标普500的指数的长期走势，发现标普500指数的价值是通过时间来检验的，持有时间越长，收益越高。
如果从月度涨跌幅的角度去看市场，上证综指和标普500指数均在上半年取得比较好的正收益，上涨的概率较高，而进入6月份后，市场的回报率和上涨概率均下行。
4、牛市波动增强
用两种方法来表示股票市场的波动，日内分钟收益率的标准差和开盘收盘价格波幅。
从日内分钟数据的标准差来看，在上证综指的阶段性顶点时，市场的波动显着增强，而这种现象在市场趋势性上涨的尾端更为明显。
从开盘收盘价格的波幅来看，波动带来的规律并不如上一种方式明显。
但对开盘收盘的价格进行了策略化处理后，回测其效果即：高开买进、低开卖出的双向操作。
回测结果显示，这样的策略长期表现要好于指数，但其效果存在失效期。用同样的方法测试了沪深300股指期货主力合约，策略失效同样存在，其长期效果尚可，年化回报率为12.2%。
5、春节前后上涨概率大
每当长假来临，持币过节还是持股过节的问题，都会备受投资者关注。
研究结果表明，在节前五个交易日，节后七个交易日里，上证综指表现较好。在迄今为止的22个春节前后，上证综指上涨次数为18次，上涨概率高达81.81%，涨跌幅的中值为3.19%，均值为3.72%。春节效应比十一效应更加明显，持续时间更长、平均上涨幅度更大。
在十一长假之前的三个交易日和假日之后的两个交易日，上证综指表现较好。在16次十一长假前后，上证综指有11次上涨，上涨概率为68.75%，指数涨跌幅的中值为1.87%，均值为1.05%。由此可见，在十一假日前后，指数上涨的概率较大，十一效应在A股市场中较为明显。
整体而言，我国的假期效应明显，尤其是春节效应，其持续时间和涨幅都比较高。
统计标普500指数的圣诞节效应，发现同样存在节日效应，尤其是在圣诞节之后，市场表现相对较好。
6、均线系统仍有效
技术分析在我国股票市场应用依然较为广泛，而技术分析的有效性，也是广大投资者争论不休的事情。
回测结果显示，在多数发展比较完善的资本市场，例如美国，日本、英国、法国，均线系统下的技术分析已经失效，而新兴市场国家和地区依然有效，而且德国DAX30指数有效性也较强。
值得一提的是，双均线系统的有效期，比单均线有效期要长久一些，或许这暗示着技术分析也要进行不断的演化，以适应市场的发展。
7、7倍PE肯定见底
资本市场有其自身规律，也有着估值的上下限。“树不会长到天上去”，脱离资本市场规律的事情不可能长久。
8、低价股收益率最高
对比A股的不同市场风格指数发现，在A股中，低估值个股，包括低市盈率和低市净率指数，长期走势均好于中、高估值品种，且其长期收益率要高于上证综指。在资本市场的长线低估值走势较好。
9、新股上市第一年收益欠佳
由于我国资本市场的结构和上市制度，导致上市公司在上市前报表的盈利能力较高，而一旦上市，其整体盈利能力开始下滑。
统计前五年上市公司的RoE分布表明，随着上市时间的延长，低盈利能力的公司开始增加，收益率的众数开始向较低的RoE水平倾斜。
对比上市公司不同年限的投资价值，上市第一年的投资收益并不好，其后明显好转。
10、金融板块行情独立
从行业的月度收益率出发，寻找行业之间的联动性。
数据显示，金融行业与其他行业的相关性最小，而在每个月上涨前五名的行业中，银行业出现的次数最多。

J. 大数据炒股靠谱吗

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、冲突事件等等。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。