电话和数据系统股票走势

⑴ 股票走势 可以通过数据分析出来吗

中国的股票市场的未来走势，仅仅有一部分是基于历史数据的影响，但是这一部分影响在中国政策以及背后庄家的操作下，几乎是可以忽略的。

所以说通过数据分析来分析中国的股票走势是没什么用的，最重要的是要研究中国的政策，以及紧跟一些庄家的趋向

⑵ 股市线上线下今日行情走势线上线下公司盈利能力分析线上线下股票最新动态

由于疫情的影响，所以很多地区的人们都已开启了宅家的生活模式。与此同时，大家宅在家中的时候，希望精神上能够得到满足，最终导致社会上对通讯行业在的需求量激增，线上消费蓬勃发展，通过短视频、直播等大流量应用场景的拉动让移动互联网流量得到了迅猛增长。

然而目前疫情已经很稳定了，通讯行业是否还有机会呢？我就跟大家一起把今天的话题定在通讯行业里的一家企业-线上线下！

在开始介绍线上线下股份前，通讯行业龙头股名单我都整理好了分享给大家，点击即可了解详情：宝藏资料：通讯行业龙头股一览表

一、从公司角度来看

公司介绍：线上线下公司成立于2012年9月，当今已经具备了工信部颁发的全网SP证。目前经营范围有第二类增值电信业务中的呼叫中心业务和信息服务业务（不含固定网电话信息服务和互联网信息服务)、电子信息技术、物联网技术的研发、计算机系统集成、通讯设备的研发、销售、技术服务等。

大致给大家说了线上线下公司的情况后，接着一起来看看线上线下公司有什么优势，是否值得大家投资？

亮点一：技术优势

在线上线下的多年发展之下，目前，已建设出一支专注于移动信息服务行业的团队并且具有专业、稳定等特点。此外，公司还通过数据网格和服务网格构建的短信发送平台，该平台具有顺利完成短期内大量短信的发送任务功能，还有将海量内容相似处理、数据实时存储及系统崩溃及时恢复等功能。

我相信，这些优势将陆续给予顾客十分给力的移动信息服务，为今后的发展奠定坚实的技术保障基础。

亮点二：运营优势

线上线下公司通过长期的发展过程，打造出了一个各方面都非常出色的运营团队。该团队能够根据客户的需求快速完成信息策略的部署，及时对客户的困惑进行解答，并且对于客户出现的突发情况也能快速反应和处理。

而且按照新经济的细分板块，如金融、互联网、电子商务、快递物流等领域则采取不同的运营策略，与客户业务的匹配程度越来越高，一方面严格依照标准审核，另一方面也提高客户短信的发送效率。

亮点三：品牌优势

公司不管是在线上还是线下，均在移动信息服务行业产生了不小的影响力，当下直客客户业务已经高达公司总业务的80.7%，其中直客客户包括阿里巴巴、腾讯、华为、网易京东、上海拉扎斯（饿了么）、上海基分（趣头条）、汉海信息（美团）、网络、字节跳动（抖音、今日头条）等着名品牌。

他们有自己的品牌优势，还有许多出名的企业客户，有利于为公司开拓新客户，对公司后续业务拓展核心竞争力的强化有积极作用。

因为无法在这一次性说完，若是你们想知道更多关于线上线下的深度报告和风险提示，我归纳在这篇研报中，赶紧点击查看吧：【深度研报】线上线下点评，建议收藏！

二、从行业角度来看

在国家党和国务院全力支持积极推进网络强国建设，实现5G网络覆盖中国各大地级城市，共同迈进5G网络时代的背景下。为了实现国家对加快数字经济发展、构建新发展的格局，通讯行业有望在将来很久的一段时间具有强发展期。

言而总之，线上线下不仅是一家集多种优势于一身的公司，跟当前5G时代的发展走向是一致的，是一家非常好的上市公司。

可是文章内容难免会有一些滞后，想对线上线下未来行情有更加深入的了解，建议大家直接点击一下链接，有专业的投顾会进行诊股，看下线上线下估值是不是估高了：【免费】测一测线上线下当前估值位置？

应答时间：2021-12-01，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

⑶ 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

⑷ 如何获取实时的股票行情信息，有相关的公用接口或者数据源吗

实时股票数据接口

股票数据的获取目前有如下两种方法可以获取:
1.
http/javascript接口取数据
2.
web-service接口
1.http/javascript接口取数据
1.1Sina股票数据接口
以大秦铁路（股票代码：601006）为例，如果要获取它的最新行情，只需访问新浪的股票数据
接口：
http://hq.sinajs.cn/list=sh601006
这个url会返回一串文本，例如：
var
hq_str_sh601006="大秦铁路, 27.55, 27.25, 26.91, 27.55, 26.20, 26.91,
26.92,
22114263, 589824680, 4695, 26.91, 57590, 26.90, 14700,
26.89, 14300,
26.88, 15100, 26.87, 3100, 26.92, 8900, 26.93,
14230, 26.94, 25150, 26.95, 15220, 26.96, 2008-01-11,
15:05:32";
这个字符串由许多数据拼接在一起，不同含义的数据用逗号隔开了，按照程序员的思路，顺序号从0开始。
0：”大秦铁路”，股票名字；
1：”27.55″，今日开盘价；
2：”27.25″，昨日收盘价；
3：”26.91″，当前价格；
4：”27.55″，今日最高价；
5：”26.20″，今日最低价；
6：”26.91″，竞买价，即“买一”报价；
7：”26.92″，竞卖价，即“卖一”报价；
8：”22114263″，成交的股票数，由于股票交易以一百股为基本单位，所以在使用时，通常把该值除以一百；
9：”589824680″，成交金额，单位为“元”，为了一目了然，通常以“万元”为成交金额的单位，所以通常把该值除以一万；
10：”4695″，“买一”申请4695股，即47手；
11：”26.91″，“买一”报价；
12：”57590″，“买二”
13：”26.90″，“买二”
14：”14700″，“买三”
15：”26.89″，“买三”
16：”14300″，“买四”
17：”26.88″，“买四”
18：”15100″，“买五”
19：”26.87″，“买五”
20：”3100″，“卖一”申报3100股，即31手；
21：”26.92″，“卖一”报价
(22,
23), (24, 25), (26,27), (28,
29)分别为“卖二”至“卖四的情况”
30：”2008-01-11″，日期；
31：”15:05:32″，时间；
一个简单的JavaScript应用例子:
script
type="text/javascript" src="http://hq.sinajs.cn/list=sh601006"
charset="gb2312">/script>
/javascript">
var
elements=hq_str_sh601006.split(",");
document.write("current
price:"+elements[3]);
这段代码输出大秦铁路（股票代码：601006）的当前股价
current
price:14.20
如果你要同时查询多个股票，那么在URL最后加上一个逗号，再加上股票代码就可以了；比如你要一次查询大秦铁路（601006）和大同煤业（601001）的行情，就这样使用URL：
http://hq.sinajs.cn/list=sh601003,sh601001
查询大盘指数，比如查询上证综合指数（000001）：
http://hq.sinajs.cn/list=s_sh000001
服务器返回的数据为：
var
hq_str_s_sh000001="上证指数,3094.668,-128.073,-3.97,436653,5458126";
数据含义分别为：指数名称，当前点数，当前价格，涨跌率，成交量（手），成交额（万元）；
查询深圳成指数：
http://hq.sinajs.cn/list=s_sz399001
对于股票的K线图，日线图等的获取可以通过请求http://image.sinajs.cn/…./…/*.gif此URL获取，其中*代表股票代码，详见如下：
查看日K线图：
http://image.sinajs.cn/newchart/daily/n/sh601006.gif

分时线的查询：
http://image.sinajs.cn/newchart/min/n/sh000001.gif

日K线查询：
http://image.sinajs.cn/newchart/daily/n/sh000001.gif

周K线查询：
http://image.sinajs.cn/newchart/weekly/n/sh000001.gif

月K线查询：
http://image.sinajs.cn/newchart/monthly/n/sh000001.gif

1.2
Bai&Google的财经数据
在,
google中搜索某只股票代码时，将会在头条显示此股票的相关信息，例如在google搜索601006时，
第一条搜索结果如下图：
通过点击左边的图片我们发现会将此图片链接到sina财经频道上，也就是说google股票数据的获取也是从sina获取。后经抓包分析，发现google也是采用1.1中介绍的接口。
Bai的股票数据来自的财经频道
http://stock..com/
1.3
其他方式
除了sina，等网站提供股票信息外，其他网站也有类似的接口。我们分析了一款论坛上采用的股票插件，
其中有关于实时股票数据获取的介绍，详见如下代码，其中可以看到有些数据来自sina。
以下是ASP示例:
=5
then
stockdata=gethttp("http://hq.sinajs.cn/list=sh"&code&"")
if
not len(stockdata)=0 then
stockdata=split(stockdata,chr(34))(1)
end if
if
len(stockdata)=0
then
stockdata="0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0"
else
stockdatasplit=split(stockdata,",")
stockdata=""&exstock.checkstr(stockdatasplit(0))&","&stockdatasplit(1)&","&stockdatasplit(2)&","&stockdatasplit(3)&","&stockdatasplit(4)&","&stockdatasplit(5)&","&formatdatetime(""&stockdatasplit(30)&"
"&stockdatasplit(31)&"",0)&""
end
if
‘0=股票名称,1=开盘价格,2=昨收盘价格,3=当前价格,4=最高价,5=最低价,6=更新时间
getstockdata=stockdata
end
function
function getstockimg(code)
dim
rndnum,addnum,checkcode,imgsource
if len(code)=5
then
getstockimg="http://image.sinajs.cn/newchart/daily/n/sh"&code&".gif"
end
if
imgsource="http://finance.sina.com.cn"
case
3
getstockimg="http://hq.gazxfe.com/stockchart/realline.chart?"&code&"&1003&SZ
500 330"
imgsource="http://hq.gazxfe.com"
case
4
getstockimg="http://chartse.stockstar.com/chartserver?code="&code&""
imgsource="http://www.stockstar.com/"
end
select
getstockimg=split(""&getstockimg&"||"&imgsource&"","||")
end
function
function getastockimg()
dim
rndnum,addnum,checkcode
dim
getastockimgb,imgsource
addnum=6
randomize:rndnum=cint(rnd*addnum)
select
case rndnum
case
0
getastockimg="http://202.109.106.1/gifchartse/gif/000001.gif"
getastockimgb="http://202.109.106.1/gifchartse/gif/399001.gif"
imgsource="http://www.stockstar.com/"
case
1
getastockimg="http://money.163.com/special/100.gif?C39"
getastockimgb="http://money.163.com/special/101.gif?HrS"
imgsource="http://www.163.com"
case
2
getastockimg="http://www.10jqka.com.cn/curve/realtime/index2.php?code=1a0001&w=180&h=140"
getastockimgb="http://www.10jqka.com.cn/curve/realtime/index2.php?code=399001&w=180&h=140"
imgsource="http://www.10jqka.com.cn"
case
3
getastockimg="http://chart.cnlist.com/stockchart/realline.chart?1a0001&1002&SZ
180
140"
getastockimgb="http://chart.cnlist.com/stockchart/realline.chart?399001&1002&SZ
180
140"
imgsource="http://chart.cnlist.com/"
case
4
getastockimg="http://image.sinajs.cn/newchart/small/ish000001.gif?1189176558328"
getastockimgb="http://image.sinajs.cn/newchart/small/isz399001.gif?1189176558328"
imgsource="http://www.sinajs.cn"
case
5
getastockimg="http://218.1.72.66/cgi/pic/sh/realtime/JA000001164143.png"
getastockimgb="http://218.1.72.66/cgi/pic/sz/realtime/JA399001164143.png"
imgsource="http://www.cnstock.com/"
case
6
getastockimg="http://222.73.29.85/img/000001.png"
getastockimgb="http://222.73.29.85/img/399001.png"
imgsource="http://www.eastmoney.com/"
end
select
getastockimg=split(""&getastockimg&"||"&getastockimgb&"||"&imgsource&"","||")
end
function
%>
2.
web-service接口
2.1 CHINAstock的web-service：
http://www.webxml.com.cn/WebServices/ChinaStockWebService.asmx
中国股票行情数据
WEB 服务（支持深圳和上海股市的全部基金、债券和股票），数据即时更新。输出GIF分时走势图、日/周/月 K
线图、及时行情数据（股票名称、行情时间、最新价、昨收盘、今开盘、涨跌额、最低、最高、涨跌幅、成交量、成交额、竞买价、竞卖价、委比、买一 - 买五、卖一 -
卖五）。此WEB服务提供了如下几个接口：
2.1.1
getStockImageByCode
GET
股票GIF分时走势图
INput：theStockCode =
股票代号，如：sh000001
POST /WebServices/ChinaStockWebService.asmx
HTTP/1.1
Host: www.webxml.com.cn
Content-Type:
text/xml; charset=utf-8
Content-Length:
length
SOAPAction:
"http://WebXml.com.cn/getStockImageByCode"

string

Output：
2.1.2
getStockImageByteByCode
获得中国股票GIF分时走势图字节数组
INput：theStockCode
= 股票代号，如：sh000001
POST /WebServices/ChinaStockWebService.asmx
HTTP/1.1Host: www.webxml.com.cnContent-Type: text/xml;
charset=utf-8Content-Length: lengthSOAPAction:
"http://WebXml.com.cn/getStockImageByteByCode"
string
返回的数据如下：
hkMyt4m4VkJtstbv8A
2.1.3
getStockImage_kByCode
直接获得中国股票GIF日/周/月 K
线图（545*300pixel/72dpi）
INPUT: theStockCode =
股票代号
theType = K 线图类型（D：日[默认]、W：周、M：月），
POST
/WebServices/ChinaStockWebService.asmx HTTP/1.1Host:
www.webxml.com.cnContent-Type: text/xml; charset=utf-8Content-Length:
lengthSOAPAction: "http://WebXml.com.cn/getStockImage_kByCode" string
string
比如按照下图所示输入：
返回的结果就是周K线图：
2.1.4
getStockImage_kByteByCode
获得中国股票GIF日/周/月 K
线图字节数组
Input：theStockCode = 股票代号，如：sh000001
POST
/WebServices/ChinaStockWebService.asmx HTTP/1.1Host:
www.webxml.com.cnContent-Type: text/xml; charset=utf-8Content-Length:
lengthSOAPAction: "http://WebXml.com.cn/getStockImage_kByteByCode" string string
HTTP/1.1 200 OKContent-Type: text/xml; charset=utf-8Content-Length: length
base64Binary
比如按照下图输入：
返回的结果就是周K线图字节数组
hkMyt4m4VkJtstbv8A
2.1.5
getStockInfoByCode
获得中国股票及时行情
input：theStockCode
= 股票代号
POST /WebServices/ChinaStockWebService.asmx HTTP/1.1Host:
www.webxml.com.cnContent-Type: text/xml; charset=utf-8Content-Length:
lengthSOAPAction: "http://WebXml.com.cn/getStockInfoByCode"
string
返回的值一个一维字符串数组
String(24)，结构为：String(0)股票代号、String(1)股票名称、String(2)行情时间、String(3)最新价（元）、String(4)昨收盘（元）、String(5)今开盘（元）、String(6)涨跌额（元）、String(7)最低（元）、String(8)最高（元）、String(9)涨跌幅（%）、String(10)成交量（手）、String(11)成交额（万元）、String(12)竞买价（元）、String(13)竞卖价（元）、String(14)委比（%）、String(15)-String(19)买一
- 买五（元）/手、String(20)-String(24)卖一 - 卖五（元）/手。
Web
service的方法类似于现在concurrent项目的DBWS数据的获取，都是通过SOAP协议向DBWS服务器获取相关的数据。
利用雅虎查中国股票
http://quote.yahoo.com/d/quotes.csv?s=MSFT&f=slc1wop
返回微软的股票价格
"MSFT","4:00pm
- 30.70",+1.04,"21.46 -
30.75",29.77,29.66
http://quote.yahoo.com/d/quotes.csv?s=000969.SZ&f=slc1wop
这个返回安泰科技的，一般有半个小时的延迟。
但是s=000969.sz
这个后面的sz是深圳的意思, 沪市是SS后缀

⑸ 线上线下今天的股票走势线上线下个股分析报告线上线下2021年股价有多高

受到疫情的影响，很多地区的人们都尽量的少出门。与此同时，大家为了能够在"宅家"的时候满足精神需求，最终导致通讯行业的市场需求量极速增长，线上消费模式相当流行，短视频、直播等大流量应用场景拉动移动互联网流量迅猛增长。

但等到疫情稳定后，通讯行业的行情是否还能被看好呢？今天我就跟大家一起分析通讯行业的一家企业-线上线下！

在还没分析线上线下股份前，分享给大家我汇总出的通讯行业龙头股名单，点击即可获取：宝藏资料：通讯行业龙头股一览表

一、从公司角度来看

公司介绍：在2012年9月，线上线下公司成功设立，目前已持有工信部颁发的全网SP证。目前经营范围有第二类增值电信业务中的呼叫中心业务和信息服务业务（不含固定网电话信息服务和互联网信息服务)、电子信息技术、物联网技术的研发、计算机系统集成、通讯设备的研发、销售、技术服务等。

大致给大家说了线上线下公司的情况后，接着一起来看看线上线下公司有什么优势，究竟要不要投资？

亮点一：技术优势

经过线上线下的多年经营，现在已打造出一支专业、稳定并致力于移动信息服务行业发展的技术团队。此外，公司还通过数据网格和服务网格的技术构建了一个短信发送平台，该平台具有顺利完成短期内大量短信的发送任务功能，同时还可以进行海量内容相似处理、数据实时存储还有系统崩溃及时恢复等操作。

我觉得，这些优势可以连续不断的给顾客带来满意的移动信息服务体验，为今后的发展奠定坚实的技术保障基础。

亮点二：运营优势

线上线下公司经过多年的发展，当前已经成长为一支拥有优质服务的运营团队了。他们这支队伍能依据客户需求快速进行信息策略的布署，及时解答客户存在疑惑的地方，迅速对客户突发情况进行处理。

与此同时按新经济的细分领域，如金融、互联网、电子商务、快递物流等领域则采取不同的运营策略，对客户业务的吻合度进行提高，将严格依照标准审核和提高客户短信的发送效率同步推进。

亮点三：品牌优势

无论是线上还是线下，公司都在中国移动信息服务领域产生了不小的轰动，当前直客客户业务为公司总业务的80.7%，其中直客客户包括阿里巴巴、腾讯、华为、网易京东、上海拉扎斯（饿了么）、上海基分（趣头条）、汉海信息（美团）、网络、字节跳动（抖音、今日头条）等着名品牌。

他们有自己的品牌优势，还有许多出名的企业客户，为公司开拓新客户打下了基础，对提升公司后续业务拓展的核心竞争力是非常有利的。

毕竟篇幅是有限制性的，如果你们想了解更多关于线上线下的深度报告和风险提示，我给你们准备在这篇研报里，直接点击查看吧：【深度研报】线上线下点评，建议收藏！

二、从行业角度来看

在国家党和国务院全力支持积极推进网络强国建设，让5G网络覆盖我国所有地级城市的背景下。为了实现国家对加快数字经济发展、构建新发展的格局，未来通讯行业有希望拥有很长一段时间强势发展期。

一言以蔽之就是，是一家线上线下都有多种优势的公司，还迎合了5G时代的发展期，是一家极好的上市公司。

由于文章不能实时更新，对于线上线下未来行情，大家如果想要了解的更加准确，动动小指直接戳一下链接，那边有专业的投顾会给各位诊股，看下线上线下估值究竟是为高还是为低：【免费】测一测线上线下当前估值位置？

应答时间：2021-11-01，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

⑹ 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

⑺ 如何让股票行情跟数据库相连实现同步,给个大概方向就行了.

如果股票行情是从网络下载的，那么把下载的数据更新到数据库就行了

⑻ 电话股票交易流程

电话股票交易流程：
首先拨打证券公司电话 拨通后 会提示输入资金帐号按＃结束，然手输入资金密码按＃结束，如输入正确后会提示 “1买入 2卖出 3 银行转帐 4股票查询 5修改密码 6行情查询”
如果想买入股票就按1，进去后又会提示输入股票帐号，按＃结束然后输入委托价格 （*号表示小数点） 并按＃结束，然后输入委托股数，按＃结束，最后它会重复一遍刚输入的股票价格和股数，又会提示按1确认，按0放弃，按9重输（不同证券电话操作不同，建议使用网上交易）