数据模型炒股票

A. 如何对一支股票进行估值

买错股票和买错价位的股票一样让人很头疼，就算再好的公司股票价格都有被高估时候。买到低估的价格除了能到手分红外，可以拿到股票的差价，但是买进了高估的则只能非常无奈当“股东”。巴菲特买股票也经常去估算一家公司股票的价值，避免买贵了。说的有点多，那么，到底该怎样估算出公司股票的价值呢？接着我就罗列几个重点来具体说一说。正式开始主题之前，不妨先领一波福利--机构精选的牛股榜单新鲜出炉，走过路过可别错过【绝密】机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！！

一、估值是什么

估值意思就是估算一家公司股票价值大概是多少，正如商人在进货的时候须要计算货物本金，他们才能算出卖的价钱为多少，要卖多久才可以回本。其实我们买股票也是一样，用市面上的价格去买这支股票，多久才有办法回本赚钱等等。不过股票是种类繁多的，就像大型超市的东西一样，搞不清楚哪个便宜哪个好。但想估算它们的目前价格值不值得买、有没有收益也是有方法的。

二、怎么给公司做估值

需要参照很多数据才能判断估值，在这里为大家说说三个较为重要的指标：

1、市盈率

公式：市盈率 = 每股价格 / 每股收益 ，在具体分析的时候最好参照一下公司所在行业的平均市盈率。

2、PEG

公式：PEG =PE/(净利润增长率*100)，当PEG低于1或更低时，就表示当前股价正常或被低估，如果大于1则被高估。

3、市净率

公式：市净率 = 每股市价 / 每股净资产，这种估值方式对于大型或者比较稳定的公司来说都是比较适用的。一般市净率越低，投资价值也就会越高。但在市净率跌破1的情况下，就意味着该公司股价已经跌破净资产，投资者应该小心，不要被坑。

举个实际的例子：福耀玻璃

每个人都清楚地知道，福耀玻璃是目前在汽车玻璃行业的一家大型龙头企业，基本上它家生产的玻璃都会为各大汽车品牌所用。目前来说会影响它收益的就是汽车行业了，总的来说还算稳定。那么就从刚刚说的三个标准去估值这家公司究竟怎么样！

①市盈率：目前它的股价为47.6元，预测2021年全年每股收益为1.5742元，市盈率=47.6元 / 1.5742元=约30.24。在20~30为正常，显而易见，目前股票价格不低，可是最好的评判方式是还要看其公司的规模和覆盖率。



三、估值高低的评判要基于多方面

一味套公式计算显然是不太正确的选择！炒股其实就是炒公司的未来收益，即便公司眼下被高估，但现在并不代表以后不会有爆发式的增长，这也是基金经理们被白马股吸引的缘故。然后，上市公司所处的行业成长空间和市值成长空间也不容忽视。许多银行如果按上面的方法测算，绝对会被错估和小看，不过，为啥股价都没办法上涨？最重要原因是它们的成长和市值空间几乎快饱和了。更多行业优质分析报告，可以点击下方链接获取：最新行业研报免费分享，除了行业还有以下几点供大家参考：1、最起码要分析市场的占有率和竞争率；2、掌握未来的战略计划，公司发展前途怎么样。以上就是我近段时间的找到的一些窍门，希望对大家有帮助，谢谢！如果实在没有时间研究得这么深入，可以直接点击这个链接，输入你看中的股票获取诊股报告！【免费】测一测你的股票当前估值位置？

应答时间：2021-08-24，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. 人工智能可以用来炒股吗

说的神乎其神，人工智能能用来炒股吗？

人工智能在围棋、象棋、德扑等领域都已经取得了碾压式胜利，这已经是一个不争的事实。事实上AlphaGo这样的AI已经可以用于任何需要理解复杂模式、进行长期计划、并制定决策的领域。人们不禁想问，还有什么是人工智能不能克服的吗？譬如说，变幻莫测的A股？

对于这个问题，持各种观点的都不乏其人。探讨它实可以分为两个部分：1. 股市可以预测吗？ 2、 假如可以预测，用机器学习的方法去预测可以吗？

先回答第一个问题：股市的涨跌可以预测吗？

如果将股市的价格变化看做一个随时间变化的序列，Price = Market (t), 我们往往会发现，不管是尝试用N个模型(线性，非线性, 概率)来进行逼近，即使是建立了符合股价变化的这样的模型，并且在有足够多的训练数据的情况下模拟出了股价，但是这些模型最多只能在特定的区间能做一些并不十分精准的预测。

美国硅谷“感知力”技术公司让人工智能程序全程负责股票交易，与其他一些运用人工智能的投资公司不同，该公司交易部门只有两名员工负责监控机器，以确保出现不可控情形时可通过关机终止交易。据报道，“感知力”公司的人工智能投资系统可以通过经验学习实现“自主进化”。公司在全球拥有数千台同时运行的机器，其独特算法创造了数万亿被称为“基因”的虚拟交易者。系统利用历史数据模拟交易，目前可在几分钟内模拟1800天的交易量，经过测试，不好的“基因”被剔除，好的“基因”被保留。通过考验的好“基因”被用于真正的交易。公司员工只需设定好时间、回报率、风险指数等交易指标，剩下的一切都交由机器负责。

公司首席投资官杰夫·霍尔曼透露，目前机器在没有人为干预情况下掌握着大量股票，每天完成数以百计的交易，持仓期限为数日到几周。公司说机器的表现已超越他们设定的内部指标，但没有透露指标的具体内容。

随着人工智能技术的持续进步，人工智能投资成为被学术界和资本看好的领域。英国布里斯托尔大学教授克里斯蒂亚尼尼说，股票投资是十大最有可能被人工智能改变的行业之一。另一方面，也不是所有的投资商都信任机器，英国对冲基金曼氏金融首席科学家莱德福警告说，不应过度信任人工智能投资，该领域还远没有成熟。虽然有各种各样具有迷惑性的承诺，很多投资人的钱却有去无回。

C. 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。

D. 影响股市的重要经济数据有哪些

我之前也是用软件采集了股市数据，然后直接进行的数据分析，我是跟前嗅合作的，我觉得很强大，推荐给你，给你参考一下他们公司给我的分析报告都包含那几方面。
1.宏观经济分析：国内外宏观经济数据分析、政策走势分析、经济形势分析。
2.证券数据分析：通过建立数据模型，分析股票指数数据，预测股票走势。
3.财务报表分析：通过建立分析模型，分析财务状况，关联公司之间的经济往来情况。
4.投资项目评估：多维度分析投资项目，通过数据进行投资决策支持，减少投资风险。
他们公司从这些方面给我分析了全网的股市数据，非常详细，你也可以联系看看。希望对你有帮助。

E. 如何量化炒股

首先，可以通过学习量化策略来进行，主要包括多因子策略、统计套利、机器学习。

量化交易是一种新兴的系统化金融投资方法，它综合多个学科的知识，用先进的数学模型代替人的主观思维制定交易策略，利用计算机强大的运算力从庞大的股票、债券、 期货等历史数据中回测交易策略的盈亏“概率”，通过管理盈亏的“概率”帮助投资者做出准确的决策。

此外，我们可以通过数库多因子量化平台进行炒股，它会呈现出影响股价走势的相关因子，让投资者从中选取影响力高的因子，组合成量化策略，进行收益对比分析，得出最理想的股票组合。还可以自由添加、删除、收藏多个因子，仅需几秒钟就可以完成大量的数据运算，操作方便快捷。

潜在风险

量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险，具体包括：

1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。

2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。

3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。

4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。

5、单一投资品种导致的不可预测风险。

为规避或减小量化交易存在的潜在风险，可采取的策略有：保证历史数据的完整性；在线调整模型参数；在线选择模型类型；风险在线监测和规避等。

F. 炒股票怎样做短线

首先做短线不等同于今天买明天卖,或者随意追买上升浪型运行完毕大幅上扬过的强势股。短线的买点,它指的是一个短线的技术低点并且在图表上可以清楚地预计随后将展开一系列的上攻动作。这才是我们追求的最佳走势状态。所以笔者更愿意将短线理解为“限时投资利润最大化”。所以,弱势股的完全转强是我们购入的最佳时机;强势股的初期弱化的表现将是我们卖出的最佳理由。
其次,尽管做短线是短期行为,但是短期行为不是对长期走势的否定,对一个短线品种的把握应该是看长做短,通常笔者将一个图形分解为周线,月线,日线,60分钟线来观察,只有那些四种周期同时处于波浪理论中上升三浪的股票才是短线安全与收益最大化的保证。当然同时满足以上条件的股票实在是凤毛麟角,所以如何取舍其中的轻重对于一个短线炒手来说是一个需要把握的问题。
最后,一个短线炒手同时应该是个基本面分析高手,由于基本面的分析牵涉到很多方面的知识结构,所以平时的博识应该是每个炒手的自修课程。
分析一个股票首先从它的形态入手,短线炒手拒绝任何的失去上攻动力的股票,也就是说一只真正值得介入的股票,其上攻的形态一定要完全完美,这种形态的完美不是仅仅表现在日线图表上。应该将其展开看成各种周期复合状态下的攻击形态。
最重要的是分时报价震荡图上的上攻状态与上攻气势,要害技术点位是采取压单突破还是轻松突破。这都是必须考核的指标。从现行券商主力运作的习惯来看前者运用的比较多。有一个值得一提的问题是关于上攻的浪型的如何判定完毕?笔者没有完全分析清楚,只是提出一些解决途径
第一,大盘的见顶决定了个股的上攻浪型运行完毕。板块的回调加速了浪型的完毕。
第二,没有击穿前期一年之内顶的股票可以认为是上攻浪型没有运行完毕。
所以笔者经常做的股票是一些在前期高点下蓄势突破的股票。如何判定一只股票能够有能力穿过前期高点这里面牵涉到一些分析盘面的真功夫,如主力的试盘,夹板,逼仓,压盘,震仓,倒仓和反技术的高级技术骗线等等。以后的论述中将进一步的阐明。

G. 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。

H. 如何用Python和机器学习炒股赚钱

相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。

我终于跑赢了标准普尔 500 指数 10 个百分点！听起来可能不是很多，但是当我们处理的是大量流动性很高的资本时，对冲基金的利润就相当可观。更激进的做法还能得到更高的回报。

这一切都始于我阅读了 Gur Huberman 的一篇题为《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的论文。该研究描述了一件发生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（当时股票代码是 ENMD）的事件：

“星期天《纽约时报》上发表的一篇关于癌症治疗新药开发潜力的文章导致 EntreMed 的股价从周五收盘时的 12.063 飙升至 85，在周一收盘时接近 52。在接下来的三周，它的收盘价都在 30 以上。这股投资热情也让其它生物科技股得到了溢价。但是，这个癌症研究方面的可能突破在至少五个月前就已经被 Nature 期刊和各种流行的报纸报道过了，其中甚至包括《泰晤士报》！因此，仅仅是热情的公众关注就能引发股价的持续上涨，即便实际上并没有出现真正的新信息。”

在研究者给出的许多有见地的观察中，其中有一个总结很突出：

“（股价）运动可能会集中于有一些共同之处的股票上，但这些共同之处不一定要是经济基础。”

我就想，能不能基于通常所用的指标之外的其它指标来划分股票。我开始在数据库里面挖掘，几周之后我发现了一个，其包含了一个分数，描述了股票和元素周期表中的元素之间的“已知和隐藏关系”的强度。

我有计算基因组学的背景，这让我想起了基因和它们的细胞信号网络之间的关系是如何地不为人所知。但是，当我们分析数据时，我们又会开始看到我们之前可能无法预测的新关系和相关性。

如果你使用机器学习，就可能在具有已知和隐藏关系的上市公司的寄生、共生和共情关系之上抢占先机，这是很有趣而且可以盈利的。最后，一个人的盈利能力似乎完全关乎他在生成这些类别的数据时想出特征标签（即概念（concept））的强大组合的能力。

我在这类模型上的下一次迭代应该会包含一个用于自动生成特征组合或独特列表的单独算法。也许会基于近乎实时的事件，这可能会影响那些具有只有配备了无监督学习算法的人类才能预测的隐藏关系的股票组。

I. 如何用大数据炒股

我们如今生活在一个数据爆炸的世界里。网络每天响应超过60亿次的搜索请求，日处理数据超过100PB，相当于6000多座中国国家图书馆的书籍信息量总和。新浪微博每天都会发布上亿条微博。在荒无人烟的郊外，暗藏着无数大公司的信息存储中心，24小时夜以继日地运转着。
克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中认为，大数据的核心就是预测，即只要数据丰富到一定程度，就可预测事情发生的可能性。例如，“从一个人乱穿马路时行进的轨迹和速度来看他能及时穿过马路的可能性”，或者通过一个人穿过马路的速度，预测车子何时应该减速从而让他及时穿过马路。

那么，如果把这种预测能力应用在股票投资上，又会如何？

目前，美国已经有许多对冲基金采用大数据技术进行投资，并且收获甚丰。中国的中证广发网络百发100指数基金（下称百发100），上线四个多月以来已上涨68%。

和传统量化投资类似，大数据投资也是依靠模型，但模型里的数据变量几何倍地增加了，在原有的金融结构化数据基础上，增加了社交言论、地理信息、卫星监测等非结构化数据，并且将这些非结构化数据进行量化，从而让模型可以吸收。

由于大数据模型对成本要求极高，业内人士认为，大数据将成为共享平台化的服务，数据和技术相当于食材和锅，基金经理和分析师可以通过平台制作自己的策略。

量化非结构数据

不要小看大数据的本领，正是这项刚刚兴起的技术已经创造了无数“未卜先知”的奇迹。

2014年，网络用大数据技术预测命中了全国18卷中12卷高考作文题目，被网友称为“神预测”。网络公司人士表示，在这个大数据池中，包含互联网积累的用户数据、历年的命题数据以及教育机构对出题方向作出的判断。

在2014年巴西世界杯比赛中，Google亦通过大数据技术成功预测了16强和8强名单。

从当年英格兰报社的信鸽、费城股票交易所的信号灯到报纸电话，再到如今的互联网、云计算、大数据，前沿技术迅速在投资领域落地。在股票策略中，大数据日益崭露头角。

做股票投资策略，需要的大数据可以分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据，简单说就是“一堆数字”，通常包括传统量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等专业信息；非结构化数据就是社交文字、地理位置、用户行为等“还没有进行量化的信息”。

量化非结构化就是用深度模型替代简单线性模型的过程，其中所涉及的技术包括自然语言处理、语音识别、图像识别等。

金融大数据平台-通联数据CEO王政表示，通联数据采用的非结构化数据可以分为三类：第一类和人相关，包括社交言论、消费、去过的地点等；第二类与物相关，如通过正在行驶的船只和货车判断物联网情况；第三类则是卫星监测的环境信息，包括汽车流、港口装载量、新的建筑开工等情况。

卫星监测信息在美国已被投入使用，2014年Google斥资5亿美元收购了卫星公司Skybox，从而可以获得实施卫星监测信息。

结构化和非结构化数据也常常相互转化。“结构化和非结构化数据可以形象理解成把所有数据装在一个篮子里，根据应用策略不同相互转化。例如，在搜索频率调查中，用户搜索就是结构化数据；在金融策略分析中，用户搜索就是非结构化数据。”网络公司人士表示。

华尔街拿着丰厚薪水的分析师们还不知道，自己的雇主已经将大量资本投向了取代自己的机器。
2014年11月23日，高盛向Kensho公司投资1500万美元，以支持该公司的大数据平台建设。该平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量数据进行分析，并且回答投资者提出的各种金融问题，例如“下月有飓风，将对美国建材板块造成什么影响？”

在Kensho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。因此，Kensho的CEO Daniel Nadler认为，华尔街过去是基于20%的信息做出100%的决策。

既然说到高盛，顺便提一下，这家华尔街老牌投行如今对大数据可谓青睐有加。除了Kensho，高盛还和Fortress信贷集团在两年前投资了8000万美元给小额融资平台On Deck Capital。这家公司的核心竞争力也是大数据，它利用大数据对中小企业进行分析，从而选出值得投资的企业并以很快的速度为之提供短期贷款。

捕捉市场情绪

上述诸多非结构化数据，归根结底是为了获得一个信息：市场情绪。

在采访中，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。可以说，大数据策略投资的创业者们无一不是席勒的信奉者。

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。
然而，在大数据技术诞生之前，市场情绪始终无法进行量化。

回顾人类股票投资发展史，其实就是将影响股价的因子不断量化的过程。

上世纪70年代以前，股票投资是一种定性的分析，没有数据应用，而是一门主观的艺术。随着电脑的普及，很多人开始研究驱动股价变化的规律，把传统基本面研究方法用模型代替，市盈率、市净率的概念诞生，量化投资由此兴起。

量化投资技术的兴起也带动了一批华尔街大鳄的诞生。例如，巴克莱全球投资者（BGI）在上世纪70年代就以其超越同行的电脑模型成为全球最大的基金管理公司；进入80年代，另一家基金公司文艺复兴（Renaissance）年均回报率在扣除管理费和投资收益分成等费用后仍高达34%，堪称当时最佳的对冲基金，之后十多年该基金资产亦十分稳定。

“从主观判断到量化投资，是从艺术转为科学的过程。”王政表示，上世纪70年代以前一个基本面研究员只能关注20只到50只股票，覆盖面很有限。有了量化模型就可以覆盖所有股票，这就是一个大的飞跃。此外，随着计算机处理能力的发展，信息的用量也有一个飞跃变化。过去看三个指标就够了，现在看的指标越来越多，做出的预测越来越准确。

随着21世纪的到来，量化投资又遇到了新的瓶颈，就是同质化竞争。各家机构的量化模型越来越趋同，导致投资结果同涨同跌。“能否在看到报表数据之前，用更大的数据寻找规律？”这是大数据策略创业者们试图解决的问题。

于是，量化投资的多米诺骨牌终于触碰到了席勒理论的第三层变量——市场情绪。

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。

海外就有学术研究指出，公司的名称或者相关关键词的搜索量，与该公司的股票交易量正相关。德国科学家Tobias Preis就进行了如此研究：Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趋势（Google Trends），以美国标普500指数的500只股票为其样本，以2004年至2010年为观察区间，发现谷歌趋势数据的公司名称搜索量和对应股票的交易量，在每周一次的时间尺度上有高度关联性。也就是说，当某个公司名称在谷歌的搜索量活动增加时，无论股票的价格是上涨或者下跌，股票成交量与搜索量增加；反之亦然，搜索量下降，股票成交量下降。以标普500指数的样本股为基础，依据上述策略构建的模拟投资组合在六年的时间内获得了高达329%的累计收益。

在美国市场上，还有多家私募对冲基金利用Twitter和Facebook的社交数据作为反映投资者情绪和市场趋势的因子，构建对冲投资策略。利用互联网大数据进行投资策略和工具的开发已经成为世界金融投资领域的新热点。

保罗·霍丁管理的对冲基金Derwent成立于2011年5月，注册在开曼群岛，初始规模约为4000万美元， 2013年投资收益高达23.77%。该基金的投资标的包括流动性较好的股票及股票指数产品。
通联数据董事长肖风在《投资革命》中写道，Derwent的投资策略是通过实时跟踪Twitter用户的情绪，以此感知市场参与者的“贪婪与恐惧”，从而判断市场涨跌来获利。

在Derwent的网页上可以看到这样一句话：“用实时的社交媒体解码暗藏的交易机会。”保罗·霍丁在基金宣传册中表示：“多年以来，投资者已经普遍接受一种观点，即恐惧和贪婪是金融市场的驱动力。但是以前人们没有技术或数据来对人类情感进行量化。这是第四维。Derwent就是要通过即时关注Twitter中的公众情绪，指导投资。”

另一家位于美国加州的对冲基金MarketPsych与汤普森·路透合作提供了分布在119个国家不低于18864项独立指数，比如每分钟更新的心情状态（包括乐观、忧郁、快乐、害怕、生气，甚至还包括创新、诉讼及冲突情况等），而这些指数都是通过分析Twitter的数据文本，作为股市投资的信号。

此类基金还在不断涌现。金融危机后，几个台湾年轻人在波士顿组建了一家名为FlyBerry的对冲基金，口号是“Modeling the World（把世界建模）”。它的投资理念全部依托大数据技术，通过监测市场舆论和行为，对投资做出秒速判断。

关于社交媒体信息的量化应用，在股票投资之外的领域也很常见：Twitter自己也十分注重信息的开发挖掘，它与DataSift和Gnip两家公司达成了一项出售数据访问权限的协议，销售人们的想法、情绪和沟通数据，从而作为顾客的反馈意见汇总后对商业营销活动的效果进行判断。从事类似工作的公司还有DMetics，它通过对人们的购物行为进行分析，寻找影响消费者最终选择的细微原因。

回到股票世界，利用社交媒体信息做投资的公司还有StockTwits。打开这家网站，首先映入眼帘的宣传语是“看看投资者和交易员此刻正如何讨论你的股票”。正如其名，这家网站相当于“股票界的Twitter”，主要面向分析师、媒体和投资者。它通过机器和人工相结合的手段，将关于股票和市场的信息整理为140字以内的短消息供用户参考。

此外，StockTwits还整合了社交功能，并作为插件可以嵌入Twitter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台，让人们可以轻易分享投资信息。

另一家公司Market Prophit也很有趣。这家网站的宣传语是“从社交媒体噪音中提炼市场信号”。和StockTwits相比，Market Prophit更加注重大数据的应用。它采用了先进的语义分析法，可以将Twitter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。网站还根据语义量化，每天公布前十名和后十名的股票热度榜单。网站还设计了“热度地图”功能，根据投资者情绪和意见，按照不同板块，将板块内的个股按照颜色深浅进行标注，谁涨谁跌一目了然。

中国原创大数据指数

尽管大数据策略投资在美国貌似炙手可热，但事实上，其应用尚仅限于中小型对冲基金和创业平台公司。大数据策略投资第一次被大规模应用，应归于中国的百发100。

网络金融中心相关负责人表示，与欧美等成熟资本市场主要由理性机构投资者构成相比，东亚尤其是中国的股票类证券投资市场仍以散户为主，因此市场受投资者情绪和宏观政策性因素影响很大。而个人投资者行为可以更多地反映在互联网用户行为大数据上，从而为有效地预测市场情绪和趋势提供了可能。这也就是中国国内公募基金在应用互联网大数据投资方面比海外市场并不落后、甚至领先的原因。

百发100指数由网络、中证指数公司、广发基金联合研发推出，于2014年7月8日正式对市场发布，实盘运行以来一路上涨，涨幅超过60%。跟踪该指数的指数基金规模上限为30亿份，2014年9月17日正式获批，10月20日发行时一度创下26小时疯卖18亿份的“神话”。

外界都知道百发100是依托大数据的指数基金，但其背后的细节鲜为人知。

百发100数据层面的分析分为两个层面，即数据工厂的数据归集和数据处理系统的数据分析。其中数据工厂负责大数据的收集分析，例如将来源于互联网的非结构化数据进行指标化、产品化等数据量化过程；数据处理系统，可以在数据工厂递交的大数据中寻找相互统计关联，提取有效信息，最终应用于策略投资。

“其实百发100是在传统量化投资技术上融合了基于互联网大数据的市场走势和投资情绪判断。”业内人士概括道。

和传统量化投资类似，百发100对样本股的甄选要考虑财务因子、基本面因子和动量因子，包括净资产收益率（ROE）、资产收益率（ROA）、每股收益增长率（EPS）、流动负债比率、企业价值倍数（EV/EBITDA）、净利润同比增长率、股权集中度、自由流通市值以及最近一个月的个股价格收益率和波动率等。

此外，市场走势和投资情绪是在传统量化策略基础上的创新产物，也是百发100的核心竞争力。接近网络的人士称，市场情绪因子对百发100基金起决定性作用。

网络金融中心相关负责人是罗伯特•席勒观点的支持者。他认为，投资者行为和情绪对资产价格、市场走势有着巨大的影响。因此“通过互联网用户行为大数据反映的投资市场情绪、宏观经济预期和走势，成为百发100指数模型引入大数据因子的重点”。

传统量化投资主要着眼点在于对专业化金融市场基本面和交易数据的应用。但在网络金融中心相关业务负责人看来，无论是来源于专业金融市场的结构化数据，还是来源于互联网的非结构化数据，都是可以利用的数据资源。因此，前文所述的市场情绪数据，包括来源于互联网的用户行为、搜索量、市场舆情、宏观基本面预期等等，都被网络“变废为宝”，从而通过互联网找到投资者参与特征，选出投资者关注度较高的股票。

“与同期沪深300指数的表现相较，百发100更能在股票市场振荡时期、行业轮动剧烈时期、基本面不明朗时期抓住市场热点、了解投资者情绪、抗击投资波动风险。”网络金融中心相关负责人表示。

百发100选取的100只样本股更换频率是一个月，调整时间为每月第三周的周五。

业内人士指出，百发100指数的月收益率与中证100、沪深300、中证500的相关性依次提升，说明其投资风格偏向中小盘。

但事实并非如此。从样本股的构成来说，以某一期样本股为例，样本股总市值6700亿元，占A股市值4.7%。样本股的构成上，中小板21只，创业板4只，其余75只样本股均为大盘股。由此可见，百发100还是偏向大盘为主、反映主流市场走势。

样本股每个月的改变比例都不同，最极端的时候曾经有60%进行了换仓。用大数据预测热点变化，市场热点往往更迭很快；但同时也要考虑交易成本。两方面考虑，网络最后测算认为一个月换一次仓位为最佳。

样本股对百发100而言是核心机密——据说“全世界只有基金经理和指数编制机构负责人两个人知道”——都是由机器决定后，基金经理分配给不同的交易员建仓买入。基金经理也没有改变样本股的权利。

展望未来，网络金融中心相关负责人踌躇满志，“百发100指数及基金的推出，只是我们的开端和尝试，未来将形成多样化、系列投资产品。”

除了百发100，目前市场上打着大数据旗帜的基金还有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指数基金。

南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪财经和深圳证券信息公司三方联合编制的。和百发100类似，也是按照财务因子和市场情绪因子进行模型打分，按照分值将前100和前300名股票构成样本股。推出至今，这两个指数基金分别上涨了10%左右。

正如百发100的市场情绪因子来自网络，南方-新浪I100和I300的市场情绪因子全部来自新浪平台。其中包括用户在新浪财经对行情的访问热度、对股票的搜索热度；用户在新浪财经对股票相关新闻的浏览热度；股票相关微博的多空分析数据等。

此外，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大数据策略上做文章。据了解，天弘基金将和阿里巴巴合作，推出大数据基金产品，最早将于2015年初问世。

天弘基金机构产品部总经理刘燕曾对媒体表示，“在传统的调研上，大数据将贡献于基础资产的研究，而以往过度依赖线下研究报告。大数据将视野拓展至了线上的数据分析，给基金经理选股带来新的逻辑。”

在BAT三巨头中，腾讯其实是最早推出指数基金的。腾讯与中证指数公司、济安金信公司合作开发的“中证腾安价值100指数”早在2013年5月就发布了，号称是国内第一家由互联网媒体与专业机构编制发布的A股指数。不过，业内人士表示，有关指数并没有真正应用大数据技术。虽然腾讯旗下的微信是目前最热的社交平台，蕴藏了大量的社交数据，但腾讯未来怎么开发，目前还并不清晰。

大数据投资平台化

中欧商学院副教授陈威如在其《平台战略》一书中提到，21世纪将成为一道分水岭，人类商业行为将全面普及平台模式，大数据金融也不例外。

然而，由于大数据模型对成本要求极高，就好比不可能每家公司都搭建自己的云计算系统一样，让每家机构自己建设大数据模型，从数据来源和处理技术方面看都是不现实的。业内人士认为，大数据未来必将成为平台化的服务。

目前，阿里、网络等企业都表示下一步方向是平台化。

蚂蚁金服所致力搭建的平台，一方面包括招财宝一类的金融产品平台，另一方面包括云计算、大数据服务平台。蚂蚁金服人士说，“我们很清楚自己的优势不是金融，而是包括电商、云计算、大数据等技术。蚂蚁金服希望用这些技术搭建一个基础平台，把这些能力开放出去，供金融机构使用。”

网络亦是如此。接近网络的人士称，未来是否向平台化发展，目前还在讨论中，但可以确定的是，“网络不是金融机构，目的不是发产品，百发100的意义在于打造影响力，而非经济效益。”
当BAT还在摸索前行时，已有嗅觉灵敏者抢占了先机，那就是通联数据。

通联数据股份公司（DataYes）由曾任博时基金副董事长肖风带队创建、万向集团投资成立，总部位于上海，公司愿景是“让投资更容易，用金融服务云平台提升投资管理效率和投研能力”。该平台7月上线公测，目前已拥有130多家机构客户，逾万名个人投资者。

通联数据目前有四个主要平台，分别是通联智能投资研究平台、通联金融大数据服务平台、通联多资产投资管理平台和金融移动办公平台。

通联智能投资研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研报三款产品，可以对基于自然语言的智能事件进行策略分析，实时跟踪市场热点，捕捉市场情绪。可以说，和百发100类似，其核心技术在于将互联网非结构化数据的量化使用。

通联金融大数据服务平台更侧重于专业金融数据的分析整理。它可以提供公司基本面数据、国内外主要证券、期货交易所的行情数据、公司公告数据、公关经济、行业动态的结构化数据、金融新闻和舆情的非结构化数据等。

假如将上述两个平台比作“收割机”，通联多资产投资管理平台就是“厨房”。在这个“厨房”里，可以进行全球跨资产的投资组合管理方案、订单管理方案、资产证券化定价分析方案等。

通联数据可以按照主题热点或者自定义关键字进行分析，构建知识图谱，将相关的新闻和股票提取做成简洁的分析框架。例如用户对特斯拉感兴趣，就可以通过主题热点看到和特斯拉相关的公司，并判断这个概念是否值得投资。“过去这个搜集过程要花费几天时间，现在只需要几分钟就可以完成。”王政表示。

“通联数据就好比一家餐馆，我们把所有原料搜集来、清洗好、准备好，同时准备了一个锅，也就是大数据存储平台。研究员和基金经理像厨师一样，用原料、工具去‘烹制’自己的策略。”王政形容道。

大数据在平台上扮演的角色，就是寻找关联关系。人类总是习惯首先构建因果关系，继而去倒推和佐证。机器学习则不然，它可以在海量数据中查获超越人类想象的关联关系。正如维克托`迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》中所提到的，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相互关系。

例如，美国超市沃尔玛通过大数据分析，发现飓风用品和蛋挞摆在一起可以提高销量，并由此创造了颇大的经济效益。如果没有大数据技术，谁能将这毫无关联的两件商品联系在一起？
通联数据通过机器学习，也能找到传统量化策略无法发现的市场联系。其中包括各家公司之间的资本关系、产品关系、竞争关系、上下游关系，也包括人与人之间的关系，例如管理团队和其他公司有没有关联，是否牵扯合作等。

未来量化研究员是否将成为一个被淘汰的职业？目前研究员的主要工作就是收集整理数据，变成投资决策，而之后这个工作将更多由机器完成。

“当初医疗科技发展时，人们也认为医生会被淘汰，但其实并不会。同理，研究员也会一直存在，但他们会更注重深入分析和调研，初级的数据搜集可以交给机器完成。”王政表示。
但当未来大数据平台并广泛应用后，是否会迅速挤压套利空间？这也是一个问题。回答根据网上资料整理

J. 请问高手有谁知道股票数学模型怎么做!

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