数据挖掘与股票分析

⑴ 正规的股票app有哪些

有很多啊，华泰证券的涨乐财富通、东方财富的软件、中信的信e投都是正规的炒股软件。股票软件即针对股票交易而开发的软件系统，也被称为炒股软件，基础功能包括财经资讯、股票行情、数据挖掘与分析、智能选股、交易系统。
拓展资料
股票（stock）是股份公司所有权的一部分，也是发行的所有权凭证，是股份公司为筹集资金而发行给各个股东作为持股凭证并借以取得股息和红利的一种有价证券。股票是资本市场的长期信用工具，可以转让，买卖，股东凭借它可以分享公司的利润，但也要承担公司运作错误所带来的风险。每股股票都代表股东对企业拥有一个基本单位的所有权。每家上市公司都会发行股票。
同一类别的每一份股票所代表的公司所有权是相等的。每个股东所拥有的公司所有权份额的大小，取决于其持有的股票数量占公司总股本的比重。
股票是股份公司资本的构成部分，可以转让、买卖，是资本市场的主要长期信用工具，但不能要求公司返还其出资。
股票软件更准确的称谓应该是证券分析软件或证券决策系统，它的基股票软件本功能是信息的实时揭示（包括行情信息和资讯信息），所以早期的股票软件有时候会被叫做行情软件。股票软件的实质是通过对市场信息数据的统计，按照一定的分析模型来给出数（报表）、形（指标图形）、文（资讯链接），用户则依照一定的技术分析理论，来对这些结论进行解释，也有一些傻瓜式的易用软件会直接给出买卖的建议，这些易用软件大部分是用专业视角剖析整个股市的走势。
股票软件的实质是通过对市场信息数据的统计，按照一定的分析模型来给出数（报表）、形（指标图形）、文（资讯链接）。用户则依照一定的技术分析理论，来对这些结论进行解释，也有一些傻瓜式的易用软件会直接给出买卖的建议。其实，比较正确，或者实在的用法，是应该挑选一款性能稳定、信息精准的软件，结合自己的炒股经验，经过摸索之后，形成一套行之有效的应用法则，那样才是值得信赖的办法，而机械地轻信软件自动发出的进场离场的信号，往往会谬以千里。

⑵ 主流股票软件介绍

股票软件是针对股票交易而开发的软件系统，也被称为炒股软件，基础功能包括财经资讯、股票行情、数据挖掘与分析、智能选股、交易系统。随着证券分析技术和软件技术的发展，当今市面上的股票软件功能齐全、种类繁多、五花八门。要想在这么多的股票软件中挑出一款最适合自己的，就得先对它们进行了解。下面由我来给您详细介绍几款市面上口碑比较好的股票软件。
同花顺
实时行情分析软件是一套先进完善的网上交易系统，向客户提供基本的沪深证券行情，还提供外汇、港股、期货等众多市场行情。另外，系统还提供了多家资讯商的资讯信息，短信服务以及手机炒股等功能。是国内功能最强大的交易软件之一。
财华社
集多年专业从事港股数据及资讯提供之经验，采用先进的 Windows 平台开发技术， 融汇国内外投资分析工具之所长，突破传统香港大利市软件的局限，率先符合国内投资者操作习惯的实时港股盯盘系统。
《机构时代》
是中国第一款全方位透视机构博弈的分析系统，是中国股市第一款专为中小投资者开发的机构对阵分析软件。它首次提出了完整的机构博弈分析理论，不仅将机构博弈的典范总结归纳，并将其复杂的分析理论转化为极其简单的交易信号。
钱龙软件
是我国最早的证券分析软件之一，绝大部分券商都在使用钱龙的系列软件，所以钱龙软件是股民最为熟悉的股票分析软件，后来出现的股票软件有许多都沿袭了钱龙的界面和操作习惯。现在比较流行的是“钱龙金典版”和“钱龙旗舰版”，两个针对不同用户层的版本。
指南针博弈版
软件是指南针证券投资分析软件的普及版本，主要适用对象为广大中、小投资者。与鬼域版一样，博弈版也拥有大多数通用指数指标及全部指南针专有技术指数与指标。 指南针博弈版的最大特色在于它集成了博弈平台。
每一款软件几乎都有决策提示，工具可以让每位投资人理性、可观的分析，前提条件是必须真实的数据基础之上，所以在这里还要提醒各位投资者冷静、理性去选择， 茫茫炒股软件大海之中，一定要学会挑选一款适合自己的软件。其实，没有绝对最好的股票软件，适合你自己的就是最好的！

⑶ 股票app哪个好用

个人认为这些app 都不错：
1、自选股 app 。股票交易 APP ，包含沪深、港股、美股三大股票市场。
2、同花顺 app 。国内领先的金融服务移动平台，可为用户提供开户、行情、理财、咨询等服务。
3、大智慧 app 。支持多家券商登录交易。4、其他股票交易软件：东方财富网 app 、益盟操盘手 app 、牛股王 app 等。
拓展资料：
1、股票软件即针对股票交易而开发的软件系统，也被称为炒股软件，基础功能包括财经资讯、股票行情、数据挖掘与分析、智能选股、交易系统。国内的股票软件从上世纪九十年代初的少数几家的独领风骚，到已经发展成为百家齐放的局面，有的以行情实时性见长，有的以咨询研究擅长，各具特色。
2、股票软件的实质是通过对市场信息数据的统计，按照一定的分析模型来给出数（报表）、形（指标图形）、文（资讯链接）。用户则依照一定的技术分析理论，来对这些结论进行解释，也有一些傻瓜式的易用软件会直接给出买卖的建议。其实，比较正确，或者实在的用法，是应该挑选一款性能稳定、信息精准的软件，结合自己的炒股经验，经过摸索之后，形成一套行之有效的应用法则，那样才是值得信赖的办法，而机械地轻信软件自动发出的进场离场的信号，往往会谬以千里。
如何识别
1、是符合国家规定?
2011年1月1日起，《证券投资顾问业务暂行规定》第二十七条规定：终端设备所使用的数据信息来源，以及获得数据信息的时间；也就要求股票软件数据和资讯必须合法，没有数据资质和资讯资质的全部为虚假诈骗企业。会被证监会以及地方证监局调查。
2、公司是否有实力？
通过查看营业执照和登陆工商网站可以查看到公司的真实资料，并通过公司的简介对比可以查看虚假公司有明显的造假，故意捏造成立时间和获得的证书。
3、是否被主流下载站收录？
下载站编辑一般都会对所收录软件进行试用和审核。一款股票软件，如果在天空下载、ZOL下载、华军软件园等主流下载站都看不到，那就千万要当心了。
4、看官网，看经营目的
一款基于正道经营的股票软件，收入大都来自智能选股、level2等增值服务，如果一款股票软件的存在仅仅是为了推广人工咨询服务，官网和软件界面处处是诱导用户提交联系电话（然后疯狂来电推广咨询服务），往往都属于挂羊头卖狗肉行径，基本可以定性为骗子。

⑷ 结合Python分析金融数据挖掘在量化投资领域中的应用

量化投资领域在金融数据中的应用包括：

• 股票市场的价格预测，利用历史数据对股票未来的价格进行预测，帮助投资者决策。

• 资产配置，通过分析金融数据，帮助投资者合理配置资产，使投资回报最大化。

• 风险评估，利用金融数据进行风险评估，帮助投资者了解投资风险，并进行风险管理。

• 自动交易，利用金融数据进行交易策略的设计和执行，进行自动化交易。

• 定量研究，利用金融数据进行定量研究，对金融市场的行为进行深入的研究。

⑸ 炒股软件真的有用吗

炒股软件对经常炒股的股民来说是非常有用的，但是需要选择一款适合自己的炒股软件。

目前有两种炒股软件：

1、提供股票实时行情、交易功能。你可以利用它看股票、分析股票（没有特殊功能，只靠个人经验和一些普通的指标来分析行情和股票）、买卖股票。我们普通投资人人用的就是这种软件。比较有代表性的，比如：通达信、大智慧、同花顺等。当然这些软件也具备你说的：有能帮助选股的功能。

2、收费软件，也就是电视上、网上成天到处吹嘘自己的软件如何厉害、如何可以捉到大牛股、抓紧时间赶快订购等煽动性的语言刺激我们这些散户去买。

3、证券交易所看大盘软件，这个一般都是公司使用，个人不建议使用。

(5)数据挖掘与股票分析扩展阅读：

手机炒股软件基于移动通信网的数据传输功能来实现用手机进行信息查询的新一代无线应用炒股系统，让一个普通手机成为综合性的处理终端。只要手机在GSM/CDMA网络覆盖的范围内（可以收到信号）能够够能进行查看行情、做。

线路资源相对丰富，比较电话委托的“堵单”和网上的“线路连接不上”，手机在下单速度和线路通畅的可靠性上更胜一筹。所以，除了柜台、电话委托和网上这三种方式外，最受股民欢迎的方式就是最快捷、最方便的手机了。

股票软件即针对股票交易而开发的软件系统，也被称为炒股软件，基础功能包括财经资讯、股票行情、数据挖掘与分析、智能选股、交易系统。国内的股票软件从上世纪九十年代初的少数几家的独领风骚，到已经发展成为百家齐放的局面，有的以行情实时性见长，有的以咨询研究擅长，各具特色。

股票软件的实质是通过对市场信息数据的统计，按照一定的分析模型来给出数（报表）、形（指标图形）、文（资讯链接）。用户则依照一定的技术分析理论，来对这些结论进行解释，也有一些傻瓜式的易用软件会直接给出买卖的建议。

其实，比较正确，或者实在的用法，是应该挑选一款性能稳定、信息精准的软件，结合自己的炒股经验，经过摸索之后，形成一套行之有效的应用法则，那样才是值得信赖的办法，而机械地轻信软件自动发出的进场离场的信号，往往会谬以千里。

参考资料来源：网络-手机炒股软件

参考资料来源：网络-股票软件

⑹ 请问什么是数据挖掘

数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识（模型或规则）的过程。
1. 数据挖掘能做什么？

1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：

· 分类 （Classification）

· 估值（Estimation）

· 预言（Prediction）

· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）

· 聚集（Clustering）

· 描述和可视化（Des cription and Visualization）

2)数据挖掘分类

以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘

· 直接数据挖掘

目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以

理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。

· 间接数据挖掘

目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系

。

· 分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘

3)各种分析方法的简介

· 分类 （Classification）

首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分

类模型，对于没有分类的数据进行分类。

例子：

a. 信用卡申请者，分类为低、中、高风险

b. 分配客户到预先定义的客户分片

注意： 类的个数是确定的，预先定义好的

· 估值（Estimation）

估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的

输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。

例子：

a. 根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数

b. 根据购买模式，估计一个家庭的收入

c. 估计real estate的价值

一般来说，估值可以作为分类的前一步工作。给定一些输入数据，通过估值，得到未知的

连续变量的值，然后，根据预先设定的阈值，进行分类。例如：银行对家庭贷款业务，运

用估值，给各个客户记分（Score 0~1）。然后，根据阈值，将贷款级别分类。

· 预言（Prediction）

通常，预言是通过分类或估值起作用的，也就是说，通过分类或估值得出模型，该模型用

于对未知变量的预言。从这种意义上说，预言其实没有必要分为一个单独的类。

预言其目的是对未来未知变量的预测，这种预测是需要时间来验证的，即必须经过一定时

间后，才知道预言准确性是多少。

· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）

决定哪些事情将一起发生。

例子：

a. 超市中客户在购买A的同时，经常会购买B，即A => B(关联规则)

b. 客户在购买A后，隔一段时间，会购买B （序列分析）

· 聚集（Clustering）

聚集是对记录分组，把相似的记录在一个聚集里。聚集和分类的区别是聚集不依赖于预先

定义好的类，不需要训练集。

例子：

a. 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病

b. 租VCD类型不相似的客户聚集，可能暗示成员属于不同的亚文化群

聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如，"哪一种类的促销对客户响应最好？"，对于这一

类问题，首先对整个客户做聚集，将客户分组在各自的聚集里，然后对每个不同的聚集，

回答问题，可能效果更好。

· 描述和可视化（Des cription and Visualization）

是对数据挖掘结果的表示方式。

2.数据挖掘的商业背景

数据挖掘首先是需要商业环境中收集了大量的数据，然后要求挖掘的知识是有价值的。有

价值对商业而言，不外乎三种情况：降低开销；提高收入；增加股票价格。

1)数据挖掘作为研究工具 （Research）

2)数据挖掘提高过程控制（Process Improvement）

3)数据挖掘作为市场营销工具（Marketing）

4)数据挖掘作为客户关系管理CRM工具(Customer Relationship Management)

3.数据挖掘的技术背景

1)数据挖掘技术包括三个主要部分：算法和技术；数据；建模能力

2)数据挖掘和机器学习（Machine Learning）

· 机器学习是计算机科学和人工智能AI发展的产物

· 机器学习分为两种学习方式：自组织学习（如神经网络）；从例子中归纳出规则（如决

策树）

· 数据挖掘由来

数据挖掘是八十年代，投资AI研究项目失败后，AI转入实际应用时提出的。它是一个新兴

的，面向商业应用的AI研究。选择数据挖掘这一术语，表明了与统计、精算、长期从事预

言模型的经济学家之间没有技术的重叠。

3)数据挖掘和统计

统计也开始支持数据挖掘。统计本包括预言算法（回归）、抽样、基于经验的设计等

4)数据挖掘和决策支持系统

· 数据仓库

· OLAP（联机分析处理）、Data Mart（数据集市）、多维数据库

· 决策支持工具融合

将数据仓库、OLAP，数据挖掘融合在一起，构成企业决策分析环境。

4. 数据挖掘的社会背景

数据挖掘与个人预言：数据挖掘号称能通过历史数据的分析，预测客户的行为，而事实上

，客户自己可能都不明确自己下一步要作什么。所以，数据挖掘的结果，没有人们想象中

神秘，它不可能是完全正确的。

客户的行为是与社会环境相关连的，所以数据挖掘本身也受社会背景的影响。比如说，在

美国对银行信用卡客户信用评级的模型运行得非常成功，但是，它可能不适合中国

转载的

⑺ 基金公司用的是什么交易软件

目前，市面上的公募基金公司和私募基金公司使用的数据软件有万得资讯wind数据终端和东方财富。公募基金的交易系统主要以恒生的我交易系统为主，专项基金账户和基金子公司将使用迅头交易系统。由于证监会的合规性规定，迅投的投资交易系统是目前私募股权公司的主流。

这些软件他们有的擅长实时市场价，有的擅长咨询研究，各有特色。股票软件的本质是通过对市场信息数据的统计，按照一定的分析模型给出数字报表、形状指标图、文字信息。用户根据一定的分析理论来解释这些结论，一些傻瓜式的好用软件会直接给出买卖建议。其实更正确或实用的用法是选择一款性能稳定、信息准确的软件，结合自己的炒股经验，摸索后形成一套行之有效的应用规则，这是一种值得信赖的方法。

⑻ 案例 | 同花顺数据中心的“龙虎榜"数据分析

对于证券行业网站，已经有诸多提供了数据挖掘和分析的模块。比如：同花顺数据中心、搜狐证券金罗盘、新浪财经数据中心等等。提供的数据分析功能，一般都是围绕证券市场公开信息所进行的不同程度、不同角度的挖掘和分析。比如，同花顺数据中心侧重公开市场交易信息、使用的体验最好；搜狐金罗盘对各券商研究报告、股票评级做的好；新浪财经数据中心则是在广泛信息收集之中侧重于从技术面、基本面的智能选股，可谓是各有千秋，三者之间功能重叠很多，但是究竟孰优孰劣，因为每个人的投资经验和喜好不同，就只能用户自己体验之后去判断了。

我本文就只针对同花顺数据中心进行一番介绍（不要冤枉我，我可没有收同花顺的一分好处费，纯粹是一片好心将这个不错的数据中心推荐给大家，相信大家看后会感谢我）。分析的目的，一方面是让大家可以有一个便捷获取证券市场信息的好地方，另一方面也是为证券公司提升投资者服务提供一个很好的案例参考，看看人家互联网证券网站是怎么能想的那么多、做的这么好的，开拓一下做投资服务的思路。

首先说网址，同花顺数据中心_同花顺金融网http://data.10jqka.com.cn/  。

同花顺数据中心提供的功能其实很全，从大家关注的龙虎榜、新股信息、资金流向、选股、交易提示、公告信息等等，可谓是汇聚了投资者交易分析的各方面信息，我们的投资者往往辛苦的在各大网站查阅股票资讯和证券市场信息，经常会难辨良莠，被一些错误信息误导，同花顺可谓是毕其一功于一役，采网络之精华、市场之鳞爪啊。

接下来重点说龙虎榜。其他功能基本操作类似，都具备了丰富的数据拓展链接，相互贯通。

1、基本信息。

龙虎榜随便点开一个上榜股票名称，这个页面基本是大家在各处都可看到的上榜营业部交易明细。但是，重点来了，看图上圈住的2处，一个是此股票上榜次数、一个是营业部上榜次数。看到这里，你会不会觉得一下脑洞大开啊，哇，这么看来似乎对于股票的走势、尤其是上榜营业部的实力会很有点看头呢，上榜次数多的营业部，最近三个月有200多次的（如果我们的营业部可以有这样一家，老板该睡觉都会笑醒了吧？！）。

2、上榜营业部

好吧，我如果猜得不错，你一定已经和我一样点开了龙虎榜信息里的营业部。该营业部的历史上榜数据统计一应俱全，次数、金额、参与的股票列表、介入最深、操作最多、一致行动的营业部。。。

（你的眼睛有没有睁大啊？！我反正是小地方人没见过世面，连嘴都张大啦）

尤其是介入最深、操作最多的股票，这恐怕至少是大户所为啦，是不是证券营业部的投资内参有引导客户操作？还是有大资金卧底在这家营业部来做庄呢?

正相关营业部，让我们看到经常勾搭一起的营业部，是大家都英雄所见略同吗？还是互通有无的一致行动人所在呢? 嗯，还可以看看他们一起干过的股票，究竟合作得效果如何呢?看看才知道哦。

3、买卖点

细心的观众，你有没有看到如图下的“买卖点标识”的地方？

点开了就是如图的走势上标注了红色、绿色远点的内容，这个上榜的营业部是散户所谓还是机构图谋呢?看买卖点就一目了然其获利情况。嘿嘿，号得准这些营业部资金的脉，每个人都成老中医啊！

同花顺数据中心无论是在数据信息的收集整理、还是数据挖掘后的再分析，都给人耳目一新的感受，你会觉得原来可以这样做啊！其实，这些功能恐怕是我们每一个证券投资者、甚至从业者都曾经想过但却无力做到的呢。找得到用户的需求、能够超乎用户需求实现，这才是互联网时代，我们客户服务应该做到的。

⑼ 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。

⑽ 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。