‘壹’ 01 隐马尔可夫模型 - 马尔可夫链、HMM参数和性质
先直白得讲性质: 当前的状态只和上一时刻有关,在上一时刻之前的任何状态都和我无关。我们称其 符合 马尔可夫性质。
下面是理论化的阐述:
设{X(t), t ∈ T}是一个 随机过程 ,E为其状态空间,若对于任意的t1<t2< ...<tn<t,任意的x1,x2,...,xn,x∈E,随机变量X(t)在已知变量X(t1)=x1,...,X(tn)=xn之下的条件分布函数只与X(tn)=xn有关,而与X(t1)=x1,...,X(tn-1)=xn-1无关,即条件分布函数 满足 下列等式,此性质称为 马尔可夫性 ;如果随机过程 满足 马尔可夫性,则该过程称为马尔可夫过程。
马尔可夫链 是指具有马尔可夫性质的随机过程。在过程中,在给定当前信息的情况下,过去的信息状态对于预测将来 状态 是无关的。
例子: 在今天这个时间点而言,过去的股价走势对我预测未来的股价是毫无帮助的。
PS:上面马尔可夫链中提到的 状态 ,在本例指的是 股价 。
在马尔可夫链的每一步,系统根据 概率分布 ,可以从一个状态变成另外一个状态,也可以保持当前状态不变。状态的改变叫做 转移 ,状态改变的相关概率叫做 转移概率 。
例子: 当前时间状态下的股价,可以转变成下一时刻的股价,股价的转变即 状态的改变 。这个状态现在可以上升(股价提高),状态也可以下降。我可以根据当前股票的价格去决定下一刻股价上升、下降、不变的概率。这种股价变动的概率称为 状态转移概率 。
马尔可夫链中的 三元素是 :状态空间S、转移概率矩阵P、初始概率分布π。
1、状态空间S - 例: S是一个集合,包含所有的状态 S 股价 ={高,中,低} ;
2、初始概率分布π - 例:
股价刚发行的时候有一个初始价格,我们认为初始价格为高的概率为50%,初始价格为中的概率是30%,初始价格为低的概率是20%。我们记股票价格的初始概率分布为:π=(0.5,0.3,0.2);对应状态:(高、中、低); 初始概率分布是一个向量 ,如果有n个状态,π是n维向量。
3、转移概率矩阵P - 例:
现在有个股价为中,下一个时刻状态转变的可能性有三种,中→高、中→低、中→中;将三种转变的概率。此外当前时刻也有股票的价格属于低,对应的转变可能包括低→高、低→低、低→中;即每种状态都有可能转变成其他的状态,若一共有n个状态,形成的 转移概率矩阵 应该是n×n阶矩阵。这里需要注意的是,股价从高→低,和低→高的概率是不同的。
设将天气状态分为晴、阴、雨三种状态,假定某天的天气状态只和上一天的天气状态有关,状态使用1(晴)、2(阴)、3(雨)表示,转移概率矩阵P如下:
第n+1天天气状态为j的概率为:
因此,矩阵P即为条件概率转移矩阵。矩阵P的第i行元素表示,在上一个状态为i的时候的分布概率,即每行元素的和必须为1。
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一种统计模型,在语音识别、行为识别、NLP、故障诊断等领域具有高效的性能。
HMM是关于时序的概率模型,描述一个含有未知参数的马尔可夫链所生成的不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成观测随机序列的过程。
HMM是一个双重随机过程---具有一定状态的隐马尔可夫链和随机的观测序列。
HMM随机生成的状态随机序列被称为状态序列;每个状态生成一个观测,由此产生的观测随机序列,被称为观测序列。
思考: z1,z2...,zn是 不可观测的状态,x1,x2,...xn是 可观测到的序列 ;不可观测的状态觉得可观测序列的值(z的取值决定x的取值);
1、在 z1、z2 不可观测 的情况下,x1和z2独立吗?x1和x2独立吗?
回答: 这个问题可以回顾之前的 贝叶斯网络 来理解。
首先z1,z2都是离散的值,但x1的值可能是离散的也可能是连续的。比如z是天气情况,每天天气的改变是离散的。x是因为天气而改变的一些其他状态,比如x=(地面是否潮湿、路上行人数量、雨伞销售数量...);
在z1和z2不可观测的情况下,x1和z2不独立,x1和x2也是不独立的。
2、 在 z1、z2可观测 的情况下,x1和z2独立吗?x1和x2独立吗?
回答: 在z1和z2可观测的情况下,因为x1和z2的取值只和z1有关,所以就独立了。同样在给定了z1和z2的情况下,x1和x2也独立。
请回顾贝叶斯网络中的独立性问题来思考这个问题。
04 贝叶斯算法 - 贝叶斯网络
回顾:
一般而言,贝叶斯网络的有向无环图中的节点表示随机变量,可以是可观察到的变量,或隐变量,未知参数等等。连接两个节点之间的箭头代表两个随机变量之间的因果关系(也就是这两个随机变量之间非条件独立);如果两个节点间以一个单箭头连接在一起,表示其中一个节点是“因”,另外一个节点是“果”,从而两节点之间就会产生一个条件概率值。
PS:每个节点在给定其直接前驱的时候,条件独立于其非后继。
HMM 由隐含状态S、可观测状态O、初始状态概率矩阵π、隐含状态转移概率矩阵A、可观测值转移矩阵B(又称为混淆矩阵,Confusion Matrix);
π和A决定了状态序列,B决定观测序列,因此HMM可以使用三元符号表示,称为HMM的三元素:
S可以统计历史出现的所有状态;
初始概率分布π,统计S中各个状态各自出现的概率作为我们的初始概率分布π向量值;
S是所有可能的状态集合,O是所有可能的观测集合:
I是长度为T的状态序列,Q是对应的观测序列:
S={下雨,阴天,晴天};O={地上干,地上湿}
I = {晴,雨,雨,阴,晴,阴}
Q={干,湿,湿,湿,干,干}
A是隐含状态转移概率矩阵:
其中aij是在时刻t处于状态si的条件下时刻t+1转移到状态sj的概率。
a 晴雨 = 某天是晴天条件下,下一天是雨天的概率。 (某一时刻→下一时刻)
B是可观测值转移概率矩阵:
其中bij是在时刻t处于状态si的条件下生成观测值oj的概率。
b 晴干 = 某天是晴天条件下,某天是地是干的的概率。 (同一时刻)
π是初始状态概率向量:
其中πi是在时刻t=1处于状态si的概率。
π 晴 = 初始第一天是晴天的概率;
π 雨 = 初始第一天是雨天的概率;
p(i t | .....) 表示在从 t-1时刻的观测值q t-1 ,一直到第1时刻观测值q1 的条件下,在第t时刻发生状态的概率。
性质1: 最终分析结果发现,在第t时刻发生状态的概率it只和t-1时刻有关。
性质2: 第t时刻的观测值qt只和第t时刻的状态it有关。
假设有三个盒子,编号为1,2,3;每个盒子都装有黑白两种颜色的小球,球的比例。如下:
按照下列规则的方式进行有放回的抽取小球,得到球颜色的观测序列:
1、按照π的概率选择一个盒子,从盒子中随机抽取出一个球,记录颜色后放回盒子中;
2、按照某种条件概率选择新的盒子,重复该操作;
3、最终得到观测序列:“白黑白白黑”
例如: 每次抽盒子按一定的概率来抽,也可以理解成随机抽。
第1次抽了1号盒子①,第2次抽了3号盒子③,第3次抽了2号盒子②.... ; 最终如下:
①→③→②→②→③ 状态值
白→黑→白→白→黑 观测值
1、 状态集合: S={盒子1,盒子2,盒子3}
2、 观测集合: O={白,黑}
3、 状态序列和观测序列的长度 T=5 (我抽了5次)
4、 初始概率分布: π 表示初次抽时,抽到1盒子的概率是0.2,抽到2盒子的概率是0.5,抽到3盒子的概率是0.3。
5、 状态转移概率矩阵 A:a11=0.5 表示当前我抽到1盒子,下次还抽到1盒子的概率是0.5;
6、 观测概率矩阵 B:如最初的图,b11=第一个盒子抽到白球概率0.4,b12=第一个盒子抽到黑球概率0.6;
在给定参数π、A、B的时候,得到观测序列为“白黑白白黑”的概率是多少?
这个时候,我们不知道隐含条件,即不知道状态值:①→③→②→②→③ ;
我们如何根据π、A、B求出测序列为“白黑白白黑”的概率?
02 隐马尔可夫模型 - HMM的三个问题 - 概率计算、学习、预测
‘贰’ 股票怎么估值 股票估值的三种方法
不管是买错股票还是买错价位的股票,都让人头疼,就算再好的公司股票价格都有被高估时候。买到低估的价格不仅能拿到分红外,可以拿到股票的差价,然则选择到高估的则只能很无奈的当“股东”。巴菲特买股票也经常去估算一家公司股票的价值,防止自己买的股票不值这个价。说了挺多,那么怎么估算公司股票的价值呢?接着我就罗列几个重点来具体说一说。正文开始之前,先给予各位一波福利--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,如同商贩在进货的时候得计算货物成本,才可以算出来到底要卖什么价钱,他们得卖多久的时间才能回本。这相当于大家买股票,用市面上的价格去买这支股票,究竟多长时间才能让我们回本赚钱等等。不过股票是种类繁多的,就像大型超市的东西一样,不知哪个便宜哪个好。但按它们的目前价格想估算值不值得买、具不具备收益也是有门道的。
二、怎么给公司做估值
判断估值需要参考很多数据,在这里为大家写出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 ,在具体分析的时候尽量比较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),在PEG小于1或更小时,也就是说当前股价正常或者说被低估,大于1的这种则被高估。
3、市净率
公式:市净率 = 每股市价 / 每股净资产,这种估值方式很适用某些大型或者比较稳定的公司。一般市净率越低,投资价值也会更加高。但是,一旦市净率跌破1时,就意味着该公司股价已经跌破净资产,投资者要当心。
我举个实际的例子来说明:福耀玻璃
正如大家都知道的那样,福耀玻璃是目前在汽车玻璃行业的一家大型龙头企业,一般各大汽车品牌用的玻璃就是它家的。目前来说对它收益造成最大影响的就是汽车行业了,相对来说还是很具有稳定性的。那么,就从刚刚说的三个标准去估值这家公司究竟是个什么样子!
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,不难看出,目前股价有点偏高,不过更好的评价标准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
不太正确的选择是一味套公式计算!炒股的意义是炒公司的未来收益,即便公司现在被高估,但并不代表以后和现在是一样的,这也是基金经理们追捧白马股的缘由。另外,上市公司所处的行业成长空间和市值成长空间也至关重要。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个方面,你们可以看一看:1、对市场的占有率和竞争率数值有个大概了解;2、懂得将来的战略规划,公司发展上限如何。这就是我总结的方法和技巧,希望对大家有利,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?
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‘叁’ 股票的预测模型有哪些
如果不看技术分析,你可以看下经典的股票估值模型,分为绝对估值和相对估值。
绝对估值主要有DDM和DCF,相对估值就是用PE、PEG、EV/EBITDA等进行估值。
再就是具体问题具体分析了,比如无套利均衡分析。特殊的模型,像期权定价,时间序列分析,Monte Carlo simulation等,要么直接套用现成的,要么根据已有数据自己构建,专业软件里都有操作,没有完全准确的预测方法。
‘肆’ 怎样理解fama french三因子模型
Fama 和French 1993年指出可以建立一个三因子模型来解释股票回报率。模型认为,一个投资组合(包括单个股票)的超额回报率可由它对三个因子的暴露来解释,这三个因子是:市场资产组合(Rm− Rf)、市值因子(SMB)、账面市值比因子(HML)。这个多因子均衡定价模型可以表示为:
E(Rit) − Rft= βi[E(Rmt− Rft] + siE(SMBt) + hiE(HMIt)
其中Rft表示时间t的无风险收益率;Rmt表示时间t的市场收益率;Rit表示资产i在时间t的收益率;E(Rmt) − Rft是市场风险溢价,SMBt为时间t的市值(Size)因子的模拟组合收益率(Small minus Big),HMIt为时间t的账面市值比(book—to—market)因子的模拟组合收益率(High minus Low)。
β、si和hi分别是三个因子的系数,回归模型表示如下:
Rit− Rft= ai+ βi(Rmt− Rft) + SiSMBt+ hiHMIt+ εit
但是,我们应该看到,三因子模型并不代表资本定价模型的完结,在最近的研究发现,三因子模型中还有很多未被解释的部分,如短期反转、中期动量、波动、偏度、赌博等因素。
‘伍’ RSI选股策略详解
(1)RSI金叉:股票的多头力量开始强于空头力量,股价将大幅扬升,这是RSI指标指示的中线买入信号。(2)突破均线,放量:当股票同时带量向上突破中长期均线时出现的买入信号比较准确,投资者可逢低买入。
‘陆’ 如何设置股票技术指标参数
您只需要通过任意一个股票软件,点击更改的技术指示器即可。你可以根据需要改变你的移动平均周期。可以设定为6天、12天、24天、48天等。这个时间的设置主要是为了满足你自己对投资技术分析的需要。
不仅可以设置MA等与K-line组合使用的指示器,还可以在K-line图表下设置技术指示器。以macd为例,右键单击鼠标,单击调整技术指标参数,界面就会显示出来。
其次,可以根据需要改变周期,也可以同时改变高速线路和低速线路的周期。
如果技术指标的调整周期仍然不能满足我们的需求,以及对技术指标已经比较熟悉的情况下,请改变指标的公式以满足更高的要求。右键单击鼠标,点击【改变当前指示表达式】,你会看到如图所示的界面,你可以根据自己的需求更合适地改变指示表达式。
操作环境:浏览器 电脑端:macbookpro mos14打开google版本 92.0.4515.131
拓展资料:
一、MACD指标的原理
MACD指标是基于移动平均的构筑原理、股价收盘价的平滑化、算术平均值的计算,是一种趋势指标。
MACD指标使用快速(短期)和缓慢(长期)移动平均,以及它们的收敛和分离迹象和双重平滑。根据移动平均原理开发的MACD,一是消除了移动平均中错误频繁的缺陷,二是保留了移动平均的效果。因此,MACD指标是移动平均的趋势,稳定性,稳定性,这个功能是用来研究股票买卖时机,预测股价涨跌的技术分析指标。
跌势指标,主要是ema, dif, dea(或跌势,dem)的3个值关系的调查和判断,dif和dea根据被连接的移动平均的调查和判断,及基于直方图dif (bar)的调查、判断等从dem值减去,市场分析、判断股价的短期趋势的主要股票市场技术分析指标的预测。其中,DIF是核心,DEA是辅助。DIF是高速平滑移动平均(EMA1)和低速平滑移动平均(EMA2)之差。BAR直方图是用红条和绿条的缩小来判断股市的技术软件。
二、DIF和MACD的共通点
1.如果DIF和MACD均高于零线,且DIF向上突破MACD,则表示股市处于强势位置,股价将再次上涨。你可以买入股票,也可以持有股票上涨。MACD指标“黄金”是“交叉”的一种形态。
2.当DIF和MACD均低于零线,且DIF向上突破MACD时,表示股市正在走强,股价跌势已尽,不再向上下跌。可以开始购买了。股票或持有股票这是MACD指标。“黄金交叉”的另一种形式。
3.当DIF和MACD均高于零线,但DIF向下突破MACD时,表示股市正从强势状态向弱势状态转变,股价将急剧下跌。你应该卖掉大部分的股票来代替买股票。这是MACD指标“桌面损失”的一种形式。
4.当DIF和MACD均高于零线,且DIF突破MACD时,表示股市再次进入非常弱的市场,股价将下跌。请再次出售股票,或者等一下再参考。这是MACD指标“桌面损失”。“别的形式。
‘柒’ 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。
‘捌’ 谁知道哪个股票预测软件比较不错
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功能特性
一、 版面定制,展现个性
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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。