股票识别幌骗和堆单数据

㈠ 股票怎么看成交量

股市的核心要素是量、价、时、空，成交量排在首位，不是没有道理的。因为成交量永远都不会说谎，是最客观的市场信号，没有之一。

1．市场分歧促成成交。所谓成交，当然是有买有卖才会达成，光有买或光有卖绝对达不成成交。成交必然是一部分人看空后市，另外一部分人看多后市，造成巨大的分歧，又各取所需，才会成交。

2．缩量。缩量是指市场成交极为清淡，大部分人对市场后期走势存在分歧，市场观望气氛浓厚。

3．放量。放量一般发生在市场趋势发生转折的转折点处，容易出现突破或破位的走势。

4．堆量。当主力意欲在底部拉升时，常把成交量做得非常漂亮，几日或几周以来，成交量缓慢放大，股价慢慢推高，成交量在近期的K线图上，形成了一个状似土堆的形态，堆得越漂亮，就越可能产生大行情。相反，在高位的堆量表明主力已不想玩了，在大举出货。

5．量不规则性放大缩小。没有突发利好或大盘基本稳定的前提下，风平浪静时突然放出历史巨量，随后又没了后音，一般是实力不强的庄家所为，旨在吸引眼球。

(1)股票识别幌骗和堆单数据扩展阅读：

股市成交量为股票买卖双方达成交易的数量，是单边的，例如，某只股票成交量为十万股，这是表示以买卖双方意愿达成的，在计算时成交量是十万股，即：买方买进了十万股，同时卖方卖出十万股。而计算交易量则双边计算，例如买方十万股加卖方十万股，计为二十万股。

股市成交量反映成交的数量多少。一般可用成交股数和成交金额两项指标来衡量。目前深沪股市两项指标均能显示出来。

1.当市场行情持续上涨很久,出现急剧增加的成交量,而股价却上涨乏力,在高位盘旋,无法再向上大幅上涨,显示股价在高位大幅震荡,卖压沉重,从而形成股价下跌的因素。股价连续下跌之后,在低位出现大成交量,股价却没有进一步下跌,价格仅小幅变动,是进货的信号。股价随着成交量的递增而上涨,为市场行情的正常特性,此种量增价涨关系,表示股价将继续上升。

2.在一波段的涨势中,股价随着递增的成交量而上涨,突破前一波的高峰,创下新高后继续上涨,然而此波段股价上涨的整个成交量水准却低于前一波段上涨的成交量水准,价突破创新高,量却没突破创新水准量,则此波段股价涨势令人怀疑,同时也是股价趋势潜在的反转信号。

㈡ 做股票短线，如何简单准确找到支撑和阻力位呢

压力位和支撑位是股市里主要的技术指标，能够清楚地帮助我们掌握个股价格的走势，鉴定买卖信号，对我们的实战交易很有指导意义。如果还有不知道这个好用的技术指标的小伙伴，就好好浏览一下下面的内容吧。开始之前，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、 什么是压力位和支撑位
1、压力位：当股价上涨到某价位附近时，股价会停止上涨，甚至回落。这个起着阻止或暂时阻止股价继续上升的价位就是压力位。
2、支撑位：在股价跌到某个价位附近的情况下，股票跌价将不会再继续，还有一定的几率会上升。支撑位是一种价格--阻止股价继续下跌或暂缓股价继续下跌。
理解概念并不难，压力位就是一个位置，这个位置就是压着尽量不让你涨，支撑位能让你在下跌时撑着尽量不下跌，只是我们具体应该怎么操作才能找出压力位和支撑位，我想这应该是才是大家比较重视的。
二、 压力位和支撑位怎么看
1、均线形成
对于大家来说，均线并不陌生，点击行情软件之后，除了会呈现出K线外，数量最多的还要属于K线交织的均线了。这些均线作用可不小呢，投资者还是要看这些均线走势，再决定如何来投资。就说这个例子吧，10日均线，说的就是近10个交易日投资者平均买入的价格，也就意味着当股价上涨后跌至10日均线时，股价便容易形成支撑，因为近10个交易日投资者的交易成本都在这个价位上下浮动，为了能够避免股价击穿自己的成本，大部分投资者对此采取的方法是进行补仓。反之，要是在下跌后回涨至10日均线附近，便很简单的形成压力，因为成本在此位置的投资者急着回本减仓。为此我们常会发现，均线周期逐渐变长，支撑和压力的作用也会变强，当在一个长时间段内持股，要么是坚持持有者，跌到附近后空头所剩没几个；要么或者是太久被套牢了，跟成本价齐平后迅速卖出。
2、前期高低点形成
当K线的价格涨到前期的高点或跌到前期的低点时，容易引起压力和支撑 ，为何这么说呢？原因是前期高点，通俗来讲，都是由大量的投资者购进，堆升出来的一个阶段性高点，这样一来，这个位置有相当多的套牢筹码，若是股价一下子涨到了这个位置附近，就会有大量的投资者希望趁回本出逃，就形成了抛压。反过来，前期低点，一般是一个比较强的支撑，这个也很好理解，大家设想一下，至于会是什么样的投资者们，他们敢于在恐慌的低点进行介入呢？那肯定是有着坚定信念看好的投资者了，所以当价格跌至低点附近，相对而言这肯定是有一个比较强的支撑。

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应答时间：2021-09-26，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

㈢ 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

㈣ 股票成交量和股票交易量各在哪看

查询市场、个股总成交量、总成交额可分别点击上证指数、深证指数、个股等当天的K线图有总成交量、总成交额菜单。
投资者只要打开交易软件，即可在行情界面下方查看当日成交量，收盘之后才能看到当日总成交量，也可打开当日的K线图查看当日成交量。
笼统地说，股票成交量能让人们看到个股或者大盘的活跃程度，可以方便我们挑选心仪的股票、识别买入和卖出的时机。
看股票成交量的具体办法都有哪些？有什么分析股票的秘诀？有没有值得我们注意的地方呢？下面我为大家解答这些问题。
在这之前，先给大家发福利，我整理各行业的龙头股信息，涉及医疗、新能源、白酒、军工等热门行业，随时可能被删：吐血整理！各大行业龙头股票一览表，建议收藏！
一、股票成交量怎么看？有什么分析股票的秘诀？
股票成交量都是可以利用交易软件查到的，通过看实时买入卖出数量，来确定成交量。或者看红绿柱，这些都可以直接表明出股票的成交量：红柱体代表买入﹥卖出；绿柱体代表买入﹤卖出。
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二、股票成交量大就一定好吗？
股票成交量大并不能说明这只股票好，只能说买卖双方对于这支股票的价格分歧比较大。
像一些热门股票，买的人认为价格会上涨，卖的人认为价格会下跌，双方分歧很大，那成交量就会很高，反之成交量就很低。
成交量要结合着股价趋势一起看：上涨趋势中，成交量会放大的很快，随之价格不断上升，买卖双方不同的意见也越来越强烈，越来越多的持有者在卖出股票，这个时候就需要对追涨方面有所防备；在下跌趋势中，成交量会逐渐缩小，买卖双方没有什么分歧的话，未来继续下跌就有很大的可能。
除此之外，股票成交量还有其他几种情况，字数有限，没办法一一给大家讲解，大家可以点击下方链接，输入你中意的股票，就能免费获得个股成交量分析报告：【免费】测一测你的股票当前估值位置？

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㈤ 股票 梯量和堆量的区别 低量和地量的区别 平量价升是什么情况 梯量就是堆量吗

梯量：呈一级一级递增。
堆量：跟过往相比较，量呈放大，并且持续一段时间。
低量：？缩量我听过，比前期萎缩。
地量：标志性底部的成交量。
平量价升：说明目前走势属于 低速爬升，快速拉升会激起购买欲，肯定会放量的。

㈥ 如果一个股票。数据显示 98% 的人都是亏的。。这个股票是危险的吗还是不说明什么问题

只能这支股票的股价在相当低的位置，如果大盘还可能下跌，这支股票就是典型的熊股

㈦ 股票k线怎么看支撑位和压力位

1、当股价脱离盘整，朝上涨的趋势前进时，股价上方三条“上限”为其压力参考价。

2、当股价脱离盘整，朝下跌的趋势前进时，股价下方三条“下限”为其支撑参考价。

3、盘整时，股价若高于其中界线，则选择“上限”价位为参考依据;股价若低于其中界线，则选择“下限”价位为参考依据。

(7)股票识别幌骗和堆单数据扩展阅读：

1、计算方法

（1）查看汇价图,取得最近八天汇价的最高位和最低位，计算出差数。

（2）使用当天收盘时候的K值，乘上上面计算出的差数，然后在加上当天的最低点，得到的数值就是第二天的支撑位或者是压力位，如果数值在当天收盘点的下面，就是支撑位，相反的话，就是压力位。

（3）按K值乖点后的修正数据的平均速率，然后加上当天的K值，重新计算一次，就可以得到第二天的第二个支撑位或者是压力位。

（4）如果是按照5日线的拐点后的平均速率的话，就能计算出明天5日线可以到达的位置。

（5）计算出上面的三个数据以后,我们就能结合FXCM环球金汇给出的方法正确的分析出正确的点位了。至于判断的方法，则需要我们在汇市中不断的积累经验。

㈧ 股票盘中怎样识别主力诱多

每次在股价上涨或者下跌的时候，有不少的股民朋友将主力资金的净流入或净流出作为股票价格涨跌判断的依据。但其实很多人对主力资金这个概念误解颇深，导致每次都做出错误的判断，亏钱了都还发觉不出来。所以今天学姐就跟大家好好讲讲主力资金，希望可以帮助大家。这篇文章最好全部看完，尤其是第二点需要特别重视。开始之前，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、主力资金是什么？
由于资金量过大，会对个股的股票价格形成很大影响的这类资金，这个就叫做主力资金，包括私募基金、公募基金、社保、养老金、中央汇金、证金、外资（QFII、北向资金）、券商机构资金、游资、企业大股东等。此中会比较简单就引发整个股票市场波动的主力资金之一的肯定要数北向资金、券商机构资金。
一般把沪深两市的股票称为“北”，所以那些流入A股市场的香港资金以及国际资本都称为北向资金；而港股的代码是“南”，所以流入港股的中国内地资金则称为南向资金。之所以北向资金要关注，一方面是因为北向资金背后拥有强大的投研团队，拥有很多散户不清楚的消息，所以“聪明资金”是北向资金的另外一个称号，很多时候，北向资金的动作就是暗示我们一些投资的机会。
股票盘中怎样识别主力诱多，我们可以通过以下几个特征来判断：特征①：成交量。主力拉升股价一般都是希望带出市场跟单，所以为了引起市场的关注，主力会为了迎合市场的口味而在拉升的过程中进行堆量。不过市场散单不可能堆量，所以是否放量是一个很重要的特征。特征②：挂单的变化。一般来说如果只是市场的交易行为，那么在股价上涨的过程中上的挂单不会有明显的变化。不过主力的拉升因为涉及到与市场的对话，所以挂单会有很大的变化。特征③：股价回落中的支撑。主力拉升股价是一种阶段性的行为，而盘中指数的上涨不过是几分钟的热度。现在市场相当低迷，所以在股价回落时主力会给予支撑，而自然上冲后的回落将失去买单的支撑。

券商机构资金不仅拥有这一个渠道优势，并且连最新的资料都可以获取到，通常选择的个股是业绩较为优秀、行业发展前景较好的，很多时间个股的主升浪与他们的资金力量都是分不开的，所以也被别人称之为“轿夫”。股市行情信息知道得越快越好，推荐给你一个秒速推送行情消息的投资神器--【股市晴雨表】金融市场一手资讯播报
二、主力资金流入流出对股价有什么影响？
总体而言，一旦主力资金流入量大于流出量，意味着股票市场里供小于求，股票价格自然就涨了不少；要是有主力资金流入量小于流出量的现象，说明供大于求，股票价格必然会下跌。那么主力的资金流向对于股票的价格走向来说确实有很大程度的影响。但光看流进流出的数据是不准确的，多数主力资金流出，股票却提高的情况也有一定概率会出现，其实最主要的原因是，主力用少量资金将股价拉高以使得诱使散户进场接着再以小单的形式慢慢出货，不停地有散户来接盘，股价自然而然会上涨。所以只有进行综合全面的分析之后，才能选出一支优秀的股票，事先做足准备设置好止损位跟止盈位并且实时跟进，到位及时作出相应的措施才是中小投资者在股市中盈利的关键。如果实在没有充足的时间去研究某只个股，不妨点击下面这个链接，输入自己想要了解的股票代码，进行深度分析：【免费】测一测你的股票当前估值位置？

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