数据挖掘对股票预测的

❶ 什么是数据挖掘

科技的快速发展和数据的存储技术的快速进步，使得各种行业或组织的数据得以海量积累。但是，从海量的数据当中，提取有用的信息成为了一个难题。在海量数据面前，传统的数据分析工具和方法很无力。由此，数据挖掘技术就登上了历史的舞台。
数据挖掘是一种技术，将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合（图1），从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。

那数据挖掘能够干什么？有哪些数据挖掘技术？怎么应用？
数据挖掘技术应用广泛，如：1. 在交通领域，帮助铁路票价制定、交通流量预测等。2. 在生物学当中，挖掘基因与疾病之间的关系、蛋白质结构预测、代谢途径预测等。3. 在金融行业当中，股票指数追踪、税务稽查等方面有重要运用。4. 在电子商务领域，对顾客行为分析、定向营销、定向广告投放、谁是最有价值的用户、什么产品搭配销售等。可以说，有数据的方法，就有数据挖掘的用武之地。
那数据挖掘过程是什么呢？如图2：

数据挖掘的任务主要分为一下四类，如图3：

1.建模预测：用因变量作用目标变量建立模型。分为两类：（1）分类，用于预测离散的目标变量；（2）回归，用于预测连续的目标变量。两项任务目标都是训练一个模型，使目标变量预测值与实际值之间的误差达到最小。预测建模可以用来判断病人是否患有某种疾病，可以用于确定顾客是否需要某种产品，预测交通流量。

2.关联分析：用来发现描述数据中强关联特征的模式。所发现的模式通常用特征子集的形式表示。由于搜索空间是指数规模的，关联分析的目标是以有效的方式提取最有用的模式。关联分析的应用包括用户购买商品之间的联系、找出相关功能的基因组、表单预测输出下拉列表如图4。

3.聚类分析：发现紧密相关的观测值群组，使得与属于不同簇的观察值相比，同一簇的观察值相互之间尽可能的类似。聚类可用来对相关的顾客分组、给不同功能的基因分组、不同的癌症细胞系分组。

4.异常检测：识别其特征显着不同于其他数据的观测值。这样的观测值称为异常点或离群点。异常检测算法的目标是发现真正的异常点，而避免错误地将正常的对象标注为异常点。换言之，一个好的异常点检测模型必须具有高检测率和低误报率。异常检测的应用包括检测欺诈、网络攻击、疾病的不寻常模式。

参考文章：
1. 《大话数据挖掘》
2. 《数据挖掘导论》
3. http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDEwNzgxMw==&mid=401492893&idx=1&sn=#rd

❷ 什么是数据挖掘

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘流程：

• 定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

• 数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。

• 数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

• 结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。

❸ 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。

❹ 谁知道哪个股票预测软件比较不错

《通达信集成版》软件是通达信电子科技有限公司开发的基于Windows平台运行的新一代网上行情交易软件。该软件广泛用于中国证券行业，拥有众多客户包括证券公司、基金公司、商业银行以及广大的股民朋友，在证券行业有极高的声誉。《通达信集成版》软件融合且优化了目前国内证券主流分析软件的主要功能，集行情分析、技术分析、财务分析、资讯信息、互动交流、个人理财于一体，《通达信集成版》软件功能强大，操作简便，具有全方位扩展性，是你理想的行情分析软件。
功能特性
一、 版面定制，展现个性
版面定制可以让用户按照自己的需要将软件的分析界面任性设置成多个分析窗口，让用户可以在同一个版面上查看到更多的信息。用户也可以将定制好的版面保存、导出或导入，和其它的用户交流定制的版面。
二、 ETF分析
ETF 分析通过将上证50指数与ETF的叠加对比，把握折价、溢价关系变化，捕捉更多套利机会
三、 智能选股，筛选黑马
《通达信集成版》软件智能选股器为您提供条件选股、定制选股、智能选股、插件选股和综合选股五种选股模式，无论从技术面还是基本面，您都能快速的选出自己心仪的股票。您还可以将不同分析周期的多个条件组合起来进行组合条件选股，并将选股结果保存到板块中。
四、 自编公式，随心所欲
用户可通过公式管理器自定义指标公式、条件选股公式、交易系统公式和五彩K线公式，把自己的想法变成公式，充分发挥您的聪明才智。通过自定义指标公式，您可以用自己的指标来分析历史数据；通过自定义条件选股公式，您可以选出您想找的股票；通过专家系统公式，您可以自己作专家，确定买卖时机；通过自定义五彩K线公式，您可以在K线图上搜寻特殊的K线形态。此时的您已由一名普通股民晋级为一名高级投资者了。
五、 多日分时图
让用户可以在同一版面上同时显示1－10天的股票分时走势图，细致的了解股市的发展变化。
六、 历史走势图
将光标移动到K线图上的任何一天，确定后就可以显示出该股票当天的历史分时走势图，以及当天的详细买卖盘数据
七、 交易指示，五彩K线
通过交易系统指示，本系统可以帮助您在K线图上标出醒目的买入卖出信号，您可以更好地分析某只股票的历史规律，以预测未来。自动识别各种典型的K线组合！特定的K线模式往往有非常准确的指示作用，系统提供许多种常用五彩K线公式，当选中某一模式后，系统自动在K线图上将属于该模式的K线标识出来，一目了然。另外，系统还支持最高最低点指示。
八、 个人理财
全新的智能化投资管理器，提供三类报表：汇总标、理财纪录表、个股历史交易表。可以设置密码。
本系统特地设置了备忘录功能，以方便股民们用该记事本随时记录一些重要消息和事件，以及灵光突现的炒股感悟和心得。
投资盈亏计算，在进行买卖股票之前，可方便快捷计算出自己的盈亏价位、手续费、资金额。
九、 理财金算盘
在进行买卖股票之前，可方便快捷计算出自己的盈亏价位、手续费、资金额。新的理财金算盘还增加了储蓄存款计算、个人贷款计算、国债收益计算、外币兑换计算、所得税计算和计算器功能。
十、 实时预警
系统预警
实时预警根据投资者设定的条件监控整个股票市场的动向，帮助投资者发现可能忽略或者不能注意到的风吹草动！投资者可以自己定义涨跌幅度、量比、绝对价位、成交量异动、指标突破价位、封停和打开停板等一系列的预警条件，系统将在条件满足时提醒投资者有异动的股票及其异动的特征，投资者可以在分析的同时把握住市场异常变化的瞬间，抓住每一个买卖的时机。投资者只需要设定预警条件，系统就可以为投资者做完所需的监控工作。
指定预警
用户可选择一些自己感兴趣的股票进行指定预警，可以设定价位突破的上下限值。如果这些股票的行情变动异常，则弹出对话框进行预警。
十一、 资讯信息，内容丰富
资讯信息中除了可以显示文字信息外，还可以显示图片和FLASH动画。可同时接入证券公司的网站、各类财经网站，并可实现个股相关同步，如在显示个股行情时，同时显示与该个股相关的财经新闻。 可接入多家资讯和可接入多家F10资料。
十二、 动态播报资讯
软件在盘中动态发布不同分析师对最新沪深股市的股评讯息。一旦有解盘的信息发布，在屏幕的右下角系统会自动跳出一个提示框，告诉您现市场的变化和热点。
十三、 热门板块报表
主要以市场上成交活跃程度作为报表分析对象，以区间换手为主要手段，对板块涨跌幅进行动态排序，并设有“板块领涨股“栏目，点击“涨跌幅排序“便于及时发现热门板块、领涨的龙头股，点击“板块”名称，进入板块内的个股排序报价表，可对板块内的个股进行多种排序操作。在捕捉个股行情行情方面有独到的功效，也是板块联动战法的必备工具。
十四、 历史行情报表
查看历史行情，有助于投资者分析和观察某些股票在过去一段时期的行情统计或某一日的行情，以便对以后的操作做出一个正确的判断。
十五、 强弱分析报表
强弱比较表示股票在不同周期内的强弱程度为分析对象，对股票的不同区间涨跌情况进行统计。列出了个股的今日强度、3日强度、5日强度、10日强度、20日强度、60日强度及年线强度，是证券综合分析的主要工具。配合“强弱”、RSI指标、拖动鼠标右键的“涨跌幅统计”功能，可进行任意区间的强弱统计分析，方便的找寻强势股、超跌股。还可对任意一只股票进行相关性、联动分析。投资者通过强度比较能够轻易的发现今日强势股、弱势股，决定投资方向。
十六、 区间统计
区间分析报表主要以价格涨跌幅度的异常变化为对象 ，包括区建立的涨跌、涨跌幅、区间换手率、市场比例、量变幅度等。区间成交量异动比较找出区间内量异常放大或萎缩的股票，据此判断市场热点；区间震荡幅度比较确定股价稳定程度，震荡幅度越小，表明市场的稳定程度高，风险越小；反之，风险较大。
十七、 股票叠加
《通达信集成版》软件可以将股票K线图进行叠加，也可以将股票分时走势图进行叠加。将多只股票或股票和指数进行叠加比较，对比分析发现个股的异动走势。
十八、 自选股盘中彩色显示
系统将用户的自选股用不同的颜色表示出来，方便用户及时观察自选股的变化情况
十九、 主力大单
主力大单列出盘中成交手数超过规定手数的所有股票，方便观察大资金的动向，规定手数可在系统设置中更改。
二十、 数据挖掘，洞察先机
数据挖掘功能挖的结果是人气选股。行情主站采集所有客户端的人气，按照一定算法统计出个股的关注度和共鸣度，告诉您近期市场关注的热点可能在哪里出现。
二十一、 数据、图像输出
行情图形、行情报表、财务报表等均可以打印输出，同时也可以输出为文本、Excel表格等格式，方便进行再次分析。

❺ 股票市场搞数据挖掘，数据分析来炒股有没机会

有机会，而且机会不小，但是我等散户靠数据分析，可能自身实力差的太悬殊了。
硬件设备就不达标哦。

❻ 什么是数据挖掘

数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

原则上讲，数据挖掘可以应用于任何类型的信息存储库及瞬态数据（如数据流），如数据库、数据仓库、数据集市、事务数据库、空间数据库（如地图等）、工程设计数据（如建筑设计等）、多媒体数据（文本、图像、视频、音频）、网络、数据流、时间序列数据库等。也正因如此，数据挖掘存在以下特点：

（1）数据集大且不完整
数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。

（2）不准确性
数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据；在工厂环境中，正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰，而出现超出正常值的情况。这些不正常的绝对不可能出现的数据，就叫做噪声，它们会导致数据挖掘存在不准确性。

（3）模糊的和随机的
数据挖掘是模糊的和随机的。这里的模糊可以和不准确性相关联。由于数据不准确导致只能在大体上对数据进行一个整体的观察，或者由于涉及到隐私信息无法获知到具体的一些内容，这个时候如果想要做相关的分析操作，就只能在大体上做一些分析，无法精确进行判断。
而数据的随机性有两个解释，一个是获取的数据随机；我们无法得知用户填写的到底是什么内容。第二个是分析结果随机。数据交给机器进行判断和学习，那么一切的操作都属于是灰箱操作。

❼ 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。

❽ 如何利用历史数据来预测一只股票的走势（只做理论思考）

说点简单点的，但实用性并不算太强的一个思路给你参考一下吧！
可从长期走势看，也就是之前的历史走势是如何的，在过去的一年里走势整体来说是下跌的还是上涨的，还是震荡盘整的！还是先跌后涨的！
如果是整体下跌的，那连续下跌一年，那未来就相对肯定会出现一轮上涨，且风险较低利益较大。只是需要耐心去等待启动！
如果是震荡盘整，那就要看震荡盘整前是下跌的还是上涨的，如果是下跌的，那这盘整结束后也很大可能出现一轮上涨！如果震荡盘整前是上涨的，那就要看连续涨幅有多大，如果超过100%，那这个震荡盘整结束后那很大可能会是下跌的！
理论上，一个走势对应多个可能，而这多个可能还可衍生出其它多种可能，所以，思路就是这样，就不详细给你讲了！ 你分给得太少，哈哈！

❾ 数据挖掘相关问题

2.聚类结果{2，4，10，12，3，11}{20}{30，25}
3.移动平均结果
{10.83333333
10.33333333
11.16666667
10.33333333
11.83333333
12.5
10.83333333
11.33333333
10.5
11.33333333
9.833333333
9.166666667
}
4.预测股票价格的方法：时间序列方法

❿ 用数学工具预测股票涨跌靠谱么

说股票是一种“商品”也不为过，所以它价格的多少由内在价值（标的公司价值）所决定，而且波动在价值上下。
股票的价格波动也和普通商品一样，会被市场上它的供求关系所影响。
和猪肉有一样，当需求的猪肉量大幅度增长，供给过少，需求过多，价格就会上升；当卖猪肉的多了，猪肉供大于求，那么猪肉就只能够降价销售。
反映到股票上就是：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，股价就会因此得到提高，反之就会导致股价下降（由于篇幅问题，这里将交易进行简化了）。
平日里，双方的情绪好坏受多方面影响，进而影响到供求关系的稳定，其中可能产生较大影响的因素有3个，接下来我将给大家进行详细说明。
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一、是什么导致了股票的涨跌？
1、政策
国家政策对行业或产业的引领处于主导地位，比如说新能源，几年前我国开始对新能源进行开发，针对相关的企业、产业都展开了帮扶计划，比如补贴、减税等。
这就使得大量资金流入，挖掘相关行业板块或者上市公司，引发股票的涨跌。
2、基本面
看长期的趋势，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，企业盈利也有所改善，股市也会出现回弹的情况。
3、行业景气度
这个比较关键，一般来说，股票的涨势基本与行业走势正向相关，反之，行业越不景气，这类公司的的股票价格变会普遍下降，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？
很多新手并不是了解股票很长时间，一看某支股票涨势大好，便毫不犹豫投资几万块，后来竟然一路下跌，被套的非常牢。其实股票的涨跌可以人为地在短期内进行操作，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。如果你现在是刚入门的股票新手，优先选择长期持有龙头股进行价值投资，避免短线投资被人割了韭菜。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