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数据分析用于股票市场

发布时间:2023-06-02 19:16:04

㈠ 如何利用大数据和人工智能技术,提高股市投资的精准度和成功率

利用大数据和人工智能技术,可以通过以下方式提高股市投资誉者纳的精准度和成功率:

1. 数据分析:使用大数据技术,收集和分析股市嫌行数据,包括公司财务数据、市场数据和宏观经济数据等,以帮助投资者做出更明智的投资决策。

2. 机器学习:通过机庆没器学习算法,能够对历史股市数据进行分析和预测,以预测股市未来的趋势和走势,帮助投资者做出更准确的决策。

3. 情感分析:利用自然语言处理技术对社交媒体、新闻和公告等信息进行情感分析,以了解市场情绪和投资者情感,帮助投资者做出更明智的投资决策。

4. 特征工程:通过特征工程技术,提取和选择与股市投资相关的特征,以建立更准确的股市预测模型,提高投资的成功率。

5. 风险管理:利用大数据和人工智能技术,对股市风险进行分析和管理,以减少投资者的风险和损失。

㈡ 怎么看股票行情的数据

股票行情数据分析方法参考:
1、技术分析:技术分析是以预测市场价格变化的未来趋势为目的,通过分析历史图表对市场价格的运动进行分析的一种方法,股票技术分析是证券投资市场中普遍应用的一种分析方法。

2、基本分析:基本分析法通过对决定股票内在价值和影响股票价格的宏观经济形势、行业状况、公司经营状况等进行分析,评估股票的投资价值和合理价值,与股票市场价进行比较,相应形成买卖的建议。

3、演化分析:演化分析是以演化证券学理论为基础,将股市波动的生命运动特性作为主要研究对象,从股市的代谢性,趋利性,适应性,可塑性,应激性,变异性和节律性等方面入手,对市场波动方向与空间进行动态跟踪研究,为股票交易决策提供机会和风险评估的方法总和。

入市有风险,投资需谨慎,您在做任何投资之前,应确保自己完全明白该产品的投资性质和所涉及的风险,详细了解和谨慎评估产品后,再自身判断是否参与交易。

温馨提示:以上信息仅供参考,不构成投资建议。
应答时间:2021-09-23,最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
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㈢ 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。

㈣ 如何分析股票行情

股票行情分析
一,在大盘开盘时刻迅速滚竖友观察、纪录涨跌幅个股比例、具体家数、涨跌停股票情况,包括,具体数字是多少?如果几者之间,涨者居多,且两市开盘涨停个股超过10只,则说明市场处于多头完全控制的局面,上涨势头会很强劲。假如没有多少涨停,且下跌个股比较多,超过5成以上,跌幅超过5%的有六成左右,那么,大势调整可能性很大。
二,注意区别对待盘口变化。不管是上涨和下跌,如果仅仅是个股行为,我们可以孤立地判断,但是,如果是板块效应,那么就需要引起我们的重视,比如资源股等2-3个板块集体上涨,那么当天的行情肯定看好,短线买家可以开盘不久后的调整低点杀进,如果开盘下跌是群体的,板块性的,那么,这一天的行情很可能不好,短线者可以逢高卖出,再在收盘时候的低点买回,可以赚进不少筹码。
三,运用3×10方式分析。看盘者可以将早盘三个重要时间段加以纪录、观察,并进行高低点连线,我们就能够发现市场力道强弱变化,这三个时间段分别是9点40、9点50和10点整。
四,第1个时间段,注意开盘分时图的运行情况,9点30到9点40的连线情况是,高点没有超过前收盘,低点略比开盘时降低,那么,这个10分钟属于弱市!我们需要观察随大槐后两个10分钟时间段的变化。
五,第2个时间段。9点40到9点50,前收盘位置被突破,低点基本和第一个接近,虽略有降低,但是,高点却已经抬高,说明有主力资金向上做多,市面由弱转强,最后趋势需要第三个阶段去巩固。
六,第3个时间段。看了大盘前两个10分钟运行轨迹,看了现在的热点板块,我们还需要看什么呢?我们需要看的是成交量了,个股的成交量可以骗人,大纤饥盘的成交量很难骗人。如果当日大盘的成交量比前一交易量要大,说明大资金有增量迹象,行情有望向好;如果还是缩量下行,那么,大盘的短期调整还会继续。
七,第三个10分钟时间段出来后,投资者可以观察,大盘的3个低点是不是逐步上行?它们的三个高点是不是逐步抬高?是这样的吧。那么,结论出来了,今天的大盘运行趋势是先抑后扬,震荡攀升的情况。中阳K线是值得期待的。但是,如果前三个低点是逐步走低,假如在11点前不可收复前收盘,应考虑单边下跌趋势发生。如果在11点后,大盘还是低位震荡,且不跌破早盘30分钟低点连接线,则全天震荡盘整,收阴十字星的概率比较大。
八,看问题切忌一刀切,看了好的一面,也要看坏的一面,我们必须注意观察跌幅榜前几位个股情况。它们是否以板块下跌方式进行,如果是,而且有2-3个联袂杀跌板块,那么,行情必须谨慎,如果是前期强势股、题材股和概念股下跌,不足半数的话,这说明,市场格局还在多头掌握之中。
九,如果大盘持续调整到一定时间,强庄股开始补跌,则说明短期调整有望结束;如果大盘持续上涨一定周期,冷门股也开始补涨,则说明行情很可能短期见顶,市场将面临一次调整。
十,消息面突发利空,大盘前一交易日无任何征兆,前收盘是大阳或中阳线收盘,且整体趋势良好,那么,大盘遇重大利空选择大幅低开,短线资金不要恐慌割肉离场,因为大资金还在盘中,将随时策划反击,等大盘和个股红盘大涨的时候再抛也不迟。大盘或个股连续逼空上涨之后,消息面发布重大利好,短期涨幅相当大的个股或大盘持续跳空高开,但是,放量非常明显,应考虑主力借利好消息出货,这个时候不但不能追击,反而应逐步战略撤退。

㈤ 中国的股市用一些经济数据分析有用吗

有用 一国股市的好坏跟经济息息相关 例如CPI(居民消费指数)通常以3%作为界定 当CPI大于3%说明通胀率上升 这时管理层可动用一系列的调控手段来调节 例如上调存款准备金率 加息 央行公开市场操作等。所以判断股票的涨跌首先要判断宏观经济形式加以技术方面的辅助

㈥ 如何利用数据分析股票走势呢

经验。。。老实说它们都不能保证什么。。。只能做参考和坚定你买入卖出信心
因为它们出自实际的股票走势,指标给出的判断标准则基于过去出现类似形态图形时后市表现,总有例外发生。。。

那MACD中除了表示强弱的红绿条外,还有一根黄线和一根白线,他们分别是起什么作用的呢?
这个问题多看图很快就会明白了,图形左上角一般有指标名如MACD,然后是参数后面就是DIF和DEA(有些软件叫法不一样),这些代码后面会跟数字每天随股票走势不同数值也会变化,黄线白线就是把每天这些变化的数值标识然后连上,通过这两根线的变化根据经验判断股价未来可能的变化。。。

一条快线一条慢线,向上相交形成金叉更大可能会涨,向下相交形成死叉更大可能会跌,红绿条是两线差的两倍,金叉中为红死叉后为绿
默认参数为9,短线改3或5,中长线改60或90可过滤假信号

◆KDJ KD 用法和MACD类似部分有三条线多个J线,KD两个值小于15显金叉买入高于80死叉卖出
默认参数为9,可以提高参数过滤掉假信号,做超短线则改小到3或5

◆MA 均价(20日就是把前面20天收盘价加上除20)
很有用也很没用,有人说突破120日均价买入破卖出,也有人说三日破五日卖出,上破60日就买入。。。看你自己了,都有成功和失败例子。。。
参数自定主要3、5、10、20、30、60、120

参数越大看上去更安全但也更没效率,设的参数小的持股时间控制好风险更大些但能把握住短线机会。。。

我还常用CCI和威廉指标
CCI越低越安全,跌破-250后再上破-250买入或强势股上破100买入
威廉,一般是越高越买越低卖,比如下破90买入,上破10卖出

其它指标看看但不多参考,好的指标一两个就可以了,太多了会让你无法决定

㈦ 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。

㈧ 如何评估股票市场的风险溢价

股票市场的风险溢价是指股票投资者愿意承担的额外风险所要求的额外回报。以下是一些常用的方法来评估股票市场的风险溢价:

㈨ 怎么分析股票数据

所需步骤:
1. 了解该公司。多花时间,弄清楚这间公司的经营状况。以下是一些获得资料的途径:
* 公司网站
* 财经网站和股票经纪提供的公司年度报告
* 图书馆
* 新闻报道——有关技术革新和其它方面的发展情况
2. 美好的前景。你是否认同这家公司日后会有上佳的表现?
3. 发展潜力、无形资产、实物资产和生产能力。这时,你必须象一个老板一样看待这些问题。该公司在这些方面表现如何?
* 发展潜力——新的产品、拓展计划、利润增长点?
* 无形资产——知识版权、专利、知名品牌?
* 实物资产——有价值的房地产、存货和设备?
* 生产能力——能否应用先进技术提高生产效率?
4. 比较。与竞争对手相比,该公司的经营策略、市场份额如何?
5. 财务状况。在报纸的金融版或者财经网站可以找到有关的信息。比较该公司和竞争对手的财务比率:
* 资产的账面价值
* 市盈率
* 净资产收益率
* 销售增长率
6. 观察股价走势图。公司的股价起伏不定还是稳步上扬?这是判断短线风险的工具。
7. 专业的分析。F10为个股资料,里面的业内点评清楚地评价了公司的行业地位及发展前景,可以作为参考,还有淘股吧论坛,里面不乏有高人分析个股的技术面与题材面。
技巧提示:
1、 潜在的行业龙头,要重点关注。比如中国南车,刚上市就跌到了3元,作为动车组的龙头股,肯定是低估了,中线持有必赚;
2、 低价是永恒的题材。这里所说的低价,是绝对低价,历史上从来没有大幅炒作过的品种,一旦有热门的题材引发主升,往往成为黑马。
注意事项:
每个投资者都经历过股票套牢的滋味。这时应该保持冷静,分析公司的基本面,确定该股票是否还值得长期持有。

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