另类数据预测股票

A. 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。

B. 预测股票涨跌的方法有那些

影响股票涨跌的因素有很多，例如:政策的利空利多、大盘环境的好坏、主力资金的进出、个股基本面的重大变化、个股的历史走势的涨跌情况、个股所属板块整体的涨跌情况等，都是一般原因(间接原因)，都要通过价值和供求关系这两个根本的法则来起作用。
本质上来看，股票就是一种“商品”商品的价格都是由价值决定的，所以股票的价格由它的内在价值（标的公司价值）决定，而且波动在价值上下。
普通商品的价格波动规律就是股票的价格波动规律，会受到市场上供给与需求的影响。
就像市场上的猪肉一样，当需要的猪肉越来越多，猪肉的供给却跟不上，那猪肉价肯定上升；当市场上有很多卖猪肉的，猪肉供给大于需求，那么猪肉的价格就会下降。
对于股票来说：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）。
通常来说，导致双方情绪变化的原因非常多，供求关系也会因此而受到影响其中影响比较大的因素有3个，接下来我们一一说明。
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一、哪些因素会使得股票出现涨跌变化？
1、政策
行业或产业的发展，离不开国家政策的指导，比如说新能源，现在国家对新能源产业的扶持力度越来越大，针对相关的企业、产业都展开了帮扶计划，比如补贴、减税等。
政策带来了大批的资金投入，而且还会不断找寻相关行业板块以及上市公司，这些都会影响股票的涨跌。
2、基本面
从长期的角度看，市场的走势和基本面相同，基本面向好，市场整体就向好，比如说疫情后我国经济有所回升，企业盈利也在逐步提高，股市也就一起回升了。
3、行业景气度
这点很关键，行业的景气程度，非常影响股票的形势行业景气度和公司股票的涨幅程度成正比，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，马上花了几万块投资，结果一直往下跌，被套的死死的。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。因此学姐建议刚接触股票的新手，把选择长期占有龙头股进行价值投入作为重点考虑项目避免短线投资损失惨重。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

C. 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。

D. 如何利用Python预测股票价格

预测股票价格没有意义。
单支股票价格，多股组合，大盘这些都可以使用神经网络来学习，02年就做过了，涨跌预测平均能达到54%到57%的准确率，但是只能定性，无法定量，因此，在扣除印花税之后无利可图。

纯粹使用股票交易数据来预测并保证总体获利不是程序能办到的，人也办不到。
目前世界上最先进的炒股机器也只能利用网络时差那微不可计的零点几秒在欧洲与美国证券间倒来倒去，那套系统研发费用数千万，硬件（主要是独立光缆）费用以亿计。

E. 大数据产业被纳入“十四五”规划，百观科技用另类数据驱动商业决策

疫情发生以来，全球经济发展都进入了数字经济的新阶段，“数据要素”的概念逐渐深入人心。

作为数字经济深化发展的核心引擎，“数据要素”已成为最具时代特征的生产要素。 数据显示，“十三五”时期，大数据产业规模年均复合增长率超过30%，2020年超过1万亿元。去年年底，《“十四五”数字经济发展规划》和《“十四五”大数据产业发展规划》的连续发布，更是进一步规范并推动了数据要素市场的培育、数据产业链的形成，以及整个数据产业生态的构建。

伴随着互联网和移动终端的普及，以及信息通信技术的蓬勃发展，在传统的金融数据之外，诞生了另类数据，并成为当前数据市场不可或缺的一部分。

成立于2016年，百观 科技 主要面向一、二级投资市场的金融机构以及消费、零售、文化 娱乐 及地产等行业的企业客户，帮助其以另类数据驱动的模式，更系统性地制定商业决策。 百观推出的百观 科技 新一代智能研究操作系统 ROS（Research Operating System），以产品化的方式颠覆了数据的采集、存储、分析到最后分发的全过程。

成立以来，公司已完成了来自华创资本、真格基金、Palm Drive Capital及标普全球（S&P Global）的多轮融资，融资金额高达数千万美元。

数字经济需数据先行，数据作为数字经济的血液与养分，其规范的加工、交易流程及安全合规的运转模式将是产业 健康 发展的前提。

“十四五”规划对数字经济和大数据产业提出了具体的规范和指导，并强调要培育壮大数据服务产业，培育数据服务商。这对于百观 科技 这样的另类数据服务商来说，意味着一个全新的时代已经到来。在这样的背景下，百观 科技 将持续专注信息的采集、聚合、降噪，为各行各业客户提供另类数据驱动的系统性商业决策解决方案。

随着大数据在各行各业的渗透和发展，继农业经济、工业经济之后，数字经济成为新的经济形态。 作为数字经济的核心引擎，数据要素已经成为与土地、劳动力、资本和技术并列的五大生产要素之一。

2021年，国务院和工信部分别针对数字经济和大数据产业的发展出台了《“十四五”数字经济发展规划》和《“十四五”大数据产业发展规划》，在政策层面明确了数据是新时代重要的生产要素，是国家基础性战略资源，同时提出以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，打通生产、分配、流通、消费各环节，促进资源要素的优化配置。

另类数据，是相对于传统金融数据而言的新类型数据。传统的金融数据一般指股票、债券等的交易数据、上市公司年报和财务数据，而另类数据一般分为三类，1）个体生产的数据，包括社交网络上个人所生产的文章、评论一类的数据；2）商业过程中生产的数据，像人流量数据等；3）来自传感器的数据，如卡车的物联网数据、卫星图像数据等。

另类数据的爆发离不开互联网、移动终端以及信息通信技术的普及。随着积累数据的基础设施不断加强，以前无法留存的数据得以大规模的存储和积累，并得到有效利用。而伴随着另类数据在宏观、中观和微观层面的应用，另类数据与传统数据相互补充，共同组成了数字经济时代的生产要素， 对另类数据的分析和研判也成为了经济形势研判和商业决策中不可缺少的一环。

“百观 科技 在另类数据领域深耕多年，在技术、产品、合规、行业理解以及人才培养上都有突出的表现，正符合“十四五规划”中提到的应该被重点培育的数据服务商。” 百观 科技 的创始人兼CEO陈沐表示。

在他看来，数据服务产业目前正处在黄金发展期，政策的落地使得产业在数据加工、交易和应用等各个阶段均有规可循，同时各地数据交易所的成立，也将使得数据资源得以更高效地流通，“数据产业链上游的不断完善将利好处于产业链下游应用端的数据服务商，这其中就包括百观 科技 ”。

创立百观 科技 之前，陈沐曾在两家百亿级的国际对冲基金工作，同时也是美国第一批数据产品经理，成功打造了多个百万美元收入的数据产品，数据产品经理的主要工作即将数据和数据工具用技术封装成产品，再使其应用于商业分析和洞察。

2016年，陈沐注意到，国内不少投资机构和企业在做投资、商业研究时，仍然使用数十年前陈旧的技术和方法。彼时，他开始思考将先进的云计算等技术与另类数据相结合，开拓出全新的数据研究方式，百观 科技 应运而生。

相较于传统的数据研究，百观 科技 用产品化的方式来提供数据分析服务，其产品定位为“基于新的数据和新的技术形成的体系化、底层的操作系统”，涵盖了数据采集、数据挖掘、数据整理，直至应用数据产品的全过程。

基于这样的产品架构，百观能够帮助客户从海量信息中高效提取有价值的内容，最终实现更系统化、更数据驱动的商业决策。

在持续的 探索 和尝试后，百观推出了百观 科技 新一代智能研究操作系统ROS（Research Operating System），为客户提供针对10+个行业、200,000+家公司的可靠分析与深度数据指标。

陈沐介绍，ROS平台由三大部分组成，底层模块负责多源异构的原始数据的采集，中台运用先进的数据湖等技术对数据进行存储加工，最上层则是直接向客户展示的数据产品及数据洞察。客户不仅能够通过ROS平台随时随地接触高价值、精准且即时的数据，也可使用SaaS内集成的各类交互式分析工具定制分析维度，满足其研究需求。

在底层的数据源上，百观已经开发了包括线上/线下消费数据、遥感数据、app流量数据、舆情数据等在内的多种数据源。针对客户的特定需求，百观还能帮助投资机构追踪制造业企业货物的数据、消费者支付行为的数据、人流量数据等。

成熟的产品与服务离不开持续的技术投入。百观 科技 在大数据工程、算法、数据产品化等方面积累深厚。正是基于先进的多模态识别、大数据、AI以及云计算等技术，公司搭建了业界成熟的湖仓一体解决方案。

今年年初，经国家 科技 部、财政部、税务总局联合认证，百观 科技 被认定为国家高新技术企业，这意味着百观 科技 在核心自主知识产权、 科技 成果转化能力以及成长性指标等方面得到了国家级认可。

在产品与技术实力的加持下，百观 科技 形成了两大主要的应用场景，一个是投资研究，另一个是商业分析。 投资研究场景的客户包括一、二级投资机构，服务内容既有对上市公司关键指标、趋势的跟踪挖掘，也包括对一级市场新趋势、新品牌的跟踪和数据挖掘。

商业分析则主要针对品牌等企业客户。陈沐表示，对于企业而言，对外部数据的采集和分析正渗透进越来越多的部门。除了战略部门，企业在市场、产品研发等各个环节都需要外部数据的参与，而百观能够帮助企业进行全方位的数字化转型，实现其内部数据与外部数据的打通与融合。

目前公司已经服务包括国内外大型对冲基金、主权基金、PE/VC及国内外知名企业在内的上百家客户。此外，据陈沐透露，公司的头部客户留存率为100%，合约金额续约率也高达140%。

另一方面，对于数据服务企业来说，数据安全是绕不开的话题。

去年9月实施的《中华人民共和国数据安全法》对数据服务中的数据来源的合法性、正当性提出了明确的要求。陈沐表示，百观 科技 一向重视数据的安全合规，公司有专门的数据源团队与法务合规团队，在数据合规、安全以及数据传输的加密上，团队也会做详细的尽职调查。

今年，百观 科技 成功入选信通院数据安全推进计划（DSI）成员单位，对此，陈沐表示：“本次入选DSI参与单位，是中国信通院对百观的企业实力和数据安全保障能力的认可，我们也将与其他入选单位一同为推进国家《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规的实施贡献力量。”

自2016年成立，百观 科技 从零开始，目前的员工规模已经超过百人。其中，产品研发人员占比达80%，团队中近一半拥有海外求学或工作的经历，在行业研究、数据科学、产品研发领域经验丰厚，并在顶级金融机构与新经济企业有多年从业经验。

与此同时，另类数据仍属于新兴市场，作为业内头部企业，百观正逐步完善其内部人才培养体系。陈沐介绍，百观内部为员工提供了清晰的培训机制和晋升路径，合伙人团队也正在以mentor制来培养数据产品经理。 同时，在由清华大学金融 科技 研究院发起的金融 科技 创业大赛中，百观 科技 也是“最受投资人欢迎”企业的得主，并持续支持学院在另类数据领域的研究和培训。

对百观 科技 来说，其现阶段的目标是打造一个企业外部数据聚合及分析的平台，不断完善数据要素产品化的系统。 市场层面，百观 科技 一方面会继续提高在投资机构类客户的渗透率，同时也会扩大在消费品市场的客户群。另外，公司还将面向新经济产业，包括新能源 汽车 、商业地产以及文化艺术等领域，积极开发新客户。

政策和市场的双重驱动下，我国数据要素市场正加速走向成熟，而这对于数据服务企业来说，也意味着不可估量的商业机会。

接下来，百观 科技 将持续引入战略资本，加大对更多原始数据的产品化投入，加强多模态识别、认知AI、云计算、大数据等技术模块的研发投入，深入数据驱动决策场景的SaaS化开发，完成数据驱动决策平台的愿景，成为中国新一代数据产品行业的巨头。

F. 另类数据正在崛起，为对冲基金带来优势

面对全球新冠肺炎疫情蔓延影响以及国际局势的紧张，对冲基金和企业正在发力寻找应对办法，一个提供卫星图像、社交媒体情绪变动等另类数据的庞大行业迎来机遇。

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官方数据的滞后性使另类数据需求崛起

随着对冲基金和企业寻觅如何应对COVID-19疫情危机的线索，一个提供卫星图像、社交媒体、情绪变动等非常规数据的数十亿美元行业迎来旺盛需求。

在发现官方数据在反映新冠疫情导致的经济活动崩溃与复苏方面太过迟缓之后，许多投资机构纷纷转向所谓的另类数据——标准金融市场指标或统计数据之外的“利基信息”。提供商表示，这类数据可以提供对一家公司或一个经济体运行状况的宝贵、实时的了解。

另类数据并非一个新概念。根据罗闻全与亚斯米娜•哈桑霍德齐克合着的《技术分析简史》一书中描述，古巴比伦的商人会测量幼发拉底河的深度和流量，以设法在贸易中占得先机，这就是因为他们发现了这些数据与商品供应的关联性。

另类数据之前在几年前也有引起广泛关注，当时投资者对计算机驱动（人工智能选股、系统自动下单与计算机数据汇总挖掘等）的交易基金非常狂热。

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投资业内人士的看法

在新冠疫情爆发之前，网站Alternativedata.org的数据就显示，今年仅基金管理公司在另类信息上的年度总支出预计就将超过17亿美元，远高于3年前的4亿美元。另一家另类信息提供商Neudata称，目前有近1500家另类数据提供商。该公司表示，3月、4月和5月处理客户查询的工作量是正常情况下的四倍左右。

现在已知已经有不少的大型资产管理公司像BNP Asset Managemen，瑞士投资公司Unigestion等都表示他们都有使用另类数据给其投资组合参考一些新的领导性指标并产生一些新的投资想法。

对冲基金Aspect Capital的基金经理阿西夫•努尔(Asif Noor)是另类数据的多年信奉者，但表示最近几个月的经历“巩固了这种看法”。该公司的新闻阅读算法在2月中旬发现了随油价波动的挪威克朗不断走弱的市场情绪。到了2月底，该公司的Systematic Global Macro基金已开始做空挪威克朗，并将这一操作持续至3月初。随着油价下跌和克朗暴跌——美元对挪威克朗汇率从3月6日的1美元兑9.2挪威克朗升至3月19日的1美元兑12挪威克朗——该基金斩获利润。

然而，一些基金经理质疑另类数据带来获利押注的几率有多大，即便它确实突显了某种经济趋势。

阿姆斯特丹Kempen Capital Management的另类策略联席主管米希尔•梅乌维森(Michiel Meeuwissen)表示：“更为波动、更为短期的数据更多，可能未必有助于产生获利的交易。常识有时会同样靠谱，甚至更为靠谱。”他以根据新冠危机来挑选做空哪些行业作为例子。

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面对市场波动，对冲基金 探索 新方向

各界普遍承认，数据将成为未来竞争优势之源头。电子储存数据总量和种类的急剧增长、计算机计算能力与数据储存能力的增长、以及分析大量复杂信息的技术（如机器学习）的快速发展大幅提升了另类数据的可得性。近些年，另类数据在资产管理行业中的使用越来越广泛。

另类数据更多的应用于偏股票型的量化对冲基金。近于实时的另类数据流有助资产管理公司提前获得大量股票买入或卖出的信号。除此之外，传统资产管理公司也已经开始使用另类数据来帮助提升人工制定长期投资决策的质量。例如，英国资产管理公司Schroders在2014年推出了一个“数据洞察部门”（Data Insights Unit，以下简称“DIU”）。DIU拥有30名数据科学家，他们分析各种另类数据，帮助投资组合管理团队制定中长期投资决策。

另类数据的应用对于资产管理公司来说，需要具备足够的专业人才进行深度的数据分析，再结合市场上的专业第三方数据处理专家的建议以掌握研究的主动权，就很可能挖出独门的α。

面对全球新冠肺炎疫情蔓延影响以及国际局势的紧张，对冲基金和企业正在发力寻找应对办法，另类数据就是其中一个发力点。钧誉，作为亚太地区的业绩优异的对冲基金领导者，面对着世界格局及全球市场波动下，不断吸引优秀人才充实团队。钧誉团队不断在市场上去接触新机会精进自己的策略组合，对投资者负责，为投资者提供低风险相对高收益的稳定回报。

G. 可不可以基于海量数据预测股票

我觉得你可以根据自己的经验来预测股票吧都是需要从各方面来预测不能只从一方面来预测股票少投资因为风险很大

H. 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！

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I. 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！

J. 预测股票的方法有几种

1、股票价格的预测要综合考虑多种因素，比如公司的基本面、日K线、周K线、月K线、成交量、各种技术指标等等。股票买了就涨是许多人梦寐以求的事情，其实，盘中判断股价会不会拉升并不是“可‘想’不可求”的事情，是通过长期看盘、操盘实践可以达到或者部分达到的境界。其中一个重要方法是“结合技术形态研判量能变化”，尤其是研判有无增量资金。
2、股票预测公式和方法是：
如果当天量能盘中预测结果明显大于上一天的量能，增量达到一倍以上，出现增量资金的可能性较大。股票预测首先要预测全天可能出现的成交量。公式是(240分钟÷前市9：30分到看盘时为止的分钟数)×已有成交量(成交股数)。使用这个公式时要注意：
（1）往往时间越是靠前，离开9：30分越近，越是偏大于当天的实际成交量。
（2）一般采用前15分钟、30分钟、45分钟等三个时段的成交量来预测全天的成交量。过早则失真，因为开盘不久成交偏大偏密集;过晚则失去了预测的意义。