基于大数据的股票投资

A. 大数据股票有哪些

大数据概念股 : 就主题投资而言,"大数据"概念2012年有望成为具有较强冲击力的新主题,大数据概念实际上是从海量数据有效利用的角度对云计算、物联网等概念的综合,更加准确地抓住了云计算、物联网的本质,以数据处理和数据中心建设与运维为主要业务的公司是最为贴切的投资标的。 "大数据"产业链条包含了从数据生成、数据存储、数据处理和数据展示等多个环节。完整的生态系统还应当包括大数据处理结果的应用。 "大数据"时代更多的商机来自于应用,我们认为国内企业有机会获得较大的发展空间。与大数据相关的投资标的有以下几类。 第一类是与海量数据的存储和处理相关的公司,关注拓尔思、美亚柏科、恒泰艾普、潜能恒信、天泽信息。 第二类是与数据中心建设与运营维护相关的公司,包括荣之联、天玑科技、银信科技。 第三类是与视频化应用相关的公司,包括视频监控业务为主的海康威视、大华股份、威创股份、华平股份。 第四类是与智能化和人机交互概念相关的公司,关注科大讯飞、用友软件、东方国信等。 (南方股票频道)

B. 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~

C. 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。

D. 利用大数据炒股会赚吗

随着科学技术的发展，现在很多炒股软件都可以方便快捷地找到上市公司的关键数据。用大数据分析找出大股东的持仓成本，就等于看到了经销商的底牌。购买价格接近或低于市场平均持仓成本。利润机会越大，安全系数越高。

因为大数据分析人们的常识性需求或一些习惯性行为，只能通过多次或多次发生的常见行为事件找出一些规律。上述行为事件是相对固定时间或基本需求或习惯的单一行为的结果。作为股东，没有人能够预测未来。我们不否认这一点。然而，很少有人会否认每个人都可以回顾历史。我们不知道未来会上升还是下降。我们不知道如何波动。然而，如果一个好故事讲得很辛苦，说书人肯定会得到好处。粉丝越多，他得到的好处就越多。

E. 贵州大数据股票有哪些

1、高鸿股份：大数据龙头股，。
2、福田汽车：大数据龙头股，。
3、中兴通讯：
4、华数传媒：

F. 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。

G. 利用大数据人工智能投资股票的话，能代替投顾吗

现在有越来越多的人都想进入到股票市场进行投资，的确股票是一种高收益的投资，但是很多人进入到股票市场都会血本无归，就是因为他们本身对于股票市场没有足够的认识。利用大数据人工智能投资股票，这样能够代替投资顾问吗？

三、为什么不能替代

大家要知道投资顾问在中国市场发展的时间是非常长的，现在科技的发展速度也已经越来越快了，为什么投资顾问无法被机器人代替这也是有一定的原因的。这是因为基金或者是股票投资本身就是一种动态的过程，在这个过程之中，需要当事人跟投资顾问进行实时的交流，这样才能够去满足客户的需求，但是机器人却不能做到这一点。

H. 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。

I. 大数据股票龙头股票

大数据龙头股票有：
1、福田汽车600166：
大数据龙头。2020年报显示，公司的营业收入577.7亿元，同比增长22.99%，近3年复合增长18.63%。公司是网络Apollo的合作伙伴，与网络就车联网、大数据、智能汽车和无人驾驶展开全面合作，共同打造面向未来的智能互联网商用汽车。
2、高鸿股份000851：
大数据龙头。公司2020年实现总营收70.18亿，同比增长-38.49%。2014年6月17日晚间公告称，公司拟联合贵州旅游投资控股有限责任公司、贵州产业技术发展研究院，合计认缴资5000万元发起方式设立贵州大数据旅游产业股份有限公司，立足贵州，面向全国打造知名的大数据旅游平台运营公司。
3、神州数码000034：双方将聚焦金融、税务、医疗大数据、农业等领域构建差异化云服务，未来将带动上百万企业和代理商客户向云转型。
4、中国长城000066：采用新一代的人工智能和大数据技术，为传统智慧城市提供全新的一揽子解决方案，促进关键行业的产业升级。
5、华数传媒000156：公司处于大数据产业链的数据端（影音数据），公司通过有线电视网络业务逐步辐射互动电视/IPTV、手机电视、互联网电视和互联网视听等新媒体业务，同时公司于阿里合作推出阿里盒子，掌控电视屏入口。
6、常山北明000158：中标舞钢市智慧城市项目；通过整合云计算、大数据、物联网、移动互联网和人工智能等领域技术、业务成果，融合成国内领先的智慧城市总体解决方案。
7、美的集团000333：2014年3月，公司与阿里云签署《框架合作协议》，就构建基于云平台的物联网智慧系统及大数据应用达成框架合作意向 。
拓展资料：
股票投资注意事项
1、股票价格。购买股票时要观察的第一件事是每只股票的价格。这不仅决定了自己是否负担得起该股票投资，还决定了购买每种证券的数量。如果自己是通过经纪人购买股票，则平均每购买一股股票就需要支付一定的佣金。
2、收益。即使自己负担得起某只股票，也不意味着该证券值得购买。因为如果自己认为该企业将来会获得高利润，则100元的股票可能会显得便宜。
3、股利。当自己购买股票时应该先查找这些公司是否有向投资者支付股息的历史。这是公司在有足够现金储备的前提下可以选择向股东支付现金。即使股票下跌一段时间，股息也可以为自己提供一定的收益。并且需要注意公司是否有提高股息金额的历史。
4、股票风险。如果自己要购买大量股票，应该要俩接公司交易所在行业的市场风险。

J. 大数据龙头股票

大数据龙头股有福田汽车600166、浪潮信息000977、东华软件002065、梦网科技002123、高鸿股份000851、亚联发展002316、合众思壮002383、广联达002410、海联金汇002537。
1、福田汽车600166：大数据龙头。公司是网络Apollo的合作伙伴，与网络就车联网、大数据、智能汽车和无人驾驶展开全面合作，共同打造面向未来的智能互联网商用汽车。
2、浪潮信息000977：国内领先的云计算、大数据服务商，AI计算战略为支柱业务。
3、东华软件002065：东华医为拟出资5000万元设东华医为大数据上海。
4、梦网科技002123：2021年5月26日，中国国际大数据产业博览会在贵阳举行，梦网科技(002123)旗下全资子公司鞍山市云数科技发展有限公司参会。
5、高鸿股份000851：大数据龙头。2014年6月17日晚间公告称，公司拟联合贵州旅游投资控股有限责任公司、贵州产业技术发展研究院，合计认缴资5000万元发起方式设立贵州大数据旅游产业股份有限公司，立足贵州，面向全国打造知名的大数据旅游平台运营公司。
6、亚联发展002316：公司将积极投身智慧化浪潮，以第三方支付为切入，综合运用科技能力、大数据能力、资源匹配能力和数字化运营能力，为中小微商户的智慧经营进行多维度赋能，推动“上云用数赋智”产业政策的落地，助力于数字化生态的实现。
7、合众思壮002383：2019年6月17日公告，公司与青海省大数据有限责任公司(以下简称“青海大数据公司”)本着发展、共赢、平等、互利的原则于2019年6月16日签订《战略合作协议》。
8、广联达002410：经过近二十年的发展，公司业务领域由招投标阶段拓展至设计阶段和施工阶段；产品从单一的预算软件扩展到工程造价、工程施工、产业金融等多个业务板块的近百款产品，涵盖工具类、解决方案类、大数据、移动互联网、云、智能硬件设备、产业金融服务等业务形态；服务的客户从中国境内拓展到全球一百多个国家。
9、海联金汇002537：公司金融科技板块主要从事第三方支付服务、大数据服务、移动信息服务、跨境电商服务及运营商计费结算服务业务；智能制造板块主要从事汽车及配件、家电配件等产品的生产与销售业务。
拓展资料：
大数据概念股龙头股还有：海量数据（603138）、科创信息（300730）、新国都（300130）、德生科技（002908）、真视通（002771）、拓尔思（300229）、思特奇（300608）、先进数通（300541）、同有科技（300302）、众应互联（002464）等。