大数据可以预测股票走向吗

A. 用大数据炒股，靠谱吗

因为最近在考察几个量化交易平台，或许正好能够回答你的这个问题。
在国外现在量化交易已经非常非常的普及，但是据说在国内只有不到5%，似乎是国内散户太多的原因。
而量化交易就是能够通过模型预测未来一段时间的走势，从而不断去调整，购买较大胜率的股票、期货或者大宗商品。
某种程度上来说，这些大数据预测相对于国内的赌徒心理还是有更高的成功率的。

当然，也不能太迷信数据，数据是死的，而人性莫测。在国内，即使你个股再好，还是看出现跑不赢大盘的局面，而且有时候还得考虑人的情绪、政策等等。不过，如果能够坚持，大数据还是相对靠谱的。观点仅供参考，投资需谨慎。

B. 大数据能否预测彩票结果或者股票走势呢

理论上可以做到，但是彩票数据样本太少，缺失的数据太多,很难完全分析。股票的话虽然降噪不好处理，但是样本就是整体，是可以通过一定的技术手段进行降噪分析。这一点国内做的比较好的量化交易机构都在研究这方面的问题。比如说策略炒股通，我认真研究过他们的算法，在国内的技术级别上算是比较好的。

C. 有那种可以提高股票涨跌概率预测准确率的软件吗

不存在这种软件的，不过要是懂得合理利用股指配资，可以达到获益的最大化。
本质上来看，股票就是一种“商品”所以它价格的多少由内在价值（标的公司价值）所决定，并且围绕价值上下波动。
普通商品的价格波动规律就是股票的价格波动规律，供求关系影响着它的价格变化。
就像市场中售卖的猪肉，当人们要购买更多猪肉的时候，供给的量却远远不够，那价格上升是理所当然的；当市场上的猪肉越来越多，而人们的需求却达不到那么多，供给大于需求，那价格就会下跌。
按照股票来讲：10元/股的价格，50个人卖出，但市场上有100个买，那另外50个买不到的人就会以11元的价格买入，股价就会上涨，反之就会下跌（由于篇幅问题，这里将交易进行简化了）。
生活里，会有多方面因素造成买卖双方的情绪波动，可能使供求关系变化，其中影响因素中的决定因素有3个，下面来详细说明一下。
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一、影响股票涨跌的主要因素有哪些？
1、政策
国家政策引领着行业和产业，比如说新能源，我国很重视新能源开发，针对相关的企业、产业都展开了帮扶计划，比如补贴、减税等。
这就招来大量的市场资金，并且还会大力挖掘相关行业的优秀企业或者已经上市的公司，进一步造成股票的涨跌。
2、基本面
长期来看，市场的走势和基本面相同，基本面向好，市场整体就向好，比如说疫情下我国经济率先恢复，企业的盈利情况也渐渐改善，股市也一并回升。
3、行业景气度
这个比较关键，不言而喻，股票的涨跌不会脱离行业走势，行业景气度越好，这类公司的股票走势就越好，价格就会普遍上涨，比如上面说到的新能源。
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二、股票涨了就一定要买吗？
不少新手刚接触股票，一看某支股票涨势大好，立马投入几万块的资金，结果后来不断下跌，都被套住了。其实股票的涨跌在短期内是可以人为控制的，只要有人持有足够多的筹码，一般来说占据市场流通盘的40%，就可以完全控制股价。如果你刚刚接触股票不久，把长久持有龙头股进行价值投资放在第一位，避免在短线投资中赔了本。吐血整理！各大行业龙头股票一览表，建议收藏！

应答时间：2021-09-23，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

D. 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。

E. 大数据为什么不能预测外汇期货股票

为何无法使用大数据方法预测外汇期货股票？汇查查浅谈：

具体来说，人类目前连精确的天气预报都做不到，全球各地每天、每小时、每分钟的降水量、温度、湿度、气压、洋流、日照、风力等等无数的数据，够得上“大数据”的标准了吧，但我们依然无法准确预测天气。那么又如何能预测农产品的收成，进而预测农产品期货的价格呢？

又比如，人类目前无法预测地震，那么由地震引起的日本福岛核电站泄漏，进而导致日经股票随后的几天内的狂跌，又如何利用大数据进行预测？

另外，外汇货币的走势是有相关性的，比如同为商品货币的澳大利亚和新西兰的货币走势就有很高的相关性。澳元与铁矿石价格，俄罗斯卢布与石油价格这几年也都有很强的相关性，现货市场的价格对期货也有影响，不过题主的这些疑问都不属于“大数据”的范畴，顶多是统计学应用而已。

F. 为什么jm33.cn中说股票分析可用大数据来预测而多人都觉得股票是被操纵的，没有预测的可能

股票的预测只是一个概率问题，实际上即便是使用大数据也无法解决其中的偶然因素造成的影响，所以没有100%的准确。

G. 股票的走势可以预测吗

只能是从长期看也许可能预测，但是并不是说预测的结果就完全是正确的，因为股票市场的瞬息万变，而普通人得到信息的渠道有限以及不能及时得到相关信息会导致你的预测出现偏差，特别是中国的股市，更多的是一个政策的股市，并不像国外的股市一样是市场为主。想要成为一个出色的操盘手，主要做到以下条件：
第一条，就是要学习学习再学习。不管是做任何一项工作，都必须学好相关的专业知识。从做股票来说，许许多多的专业书籍以及学习材料，都是对操盘有帮助的。操盘工作与其它行业一样，一直在不断地向前演变，我们只有不断地补充最新的知识，才能跟上操盘的步伐。
第二条，必须学会独立思考。在操盘的初期，也许是因为对自己的水平还不够自信，所以每当听到所谓专家以及高手的分析和理论，就会非常容易地接受。实际上这不是一个好的方法。每个人的操盘风格都是不同的，所以一个人必须学会有自己独立的思考方式以及操盘方式。如果听信每个专家的意见，那最后往往是一事无成。
第三条，操盘必须从实战中学习。“纸上得来终觉浅，须知此事要恭行”。有的人喜欢看很多书，研究很多很多理论，但只是纸上谈兵，一旦进入实战，便束手无策。就像学习开车，不管你上了多少堂课，看了多少本书，学会了多少有关驾驶的理论，假如你不坐在方向盘后面真正操纵汽车的话，那恐怕永远也学不会开车，更无法面对复杂的交通状况。只有开车上路，你才会知道驾驶汽车是什么样的感觉并不断提高自己的驾驶技能。在操盘初期，新手应该尽可能做操盘交易，但是每次交易的数量应该比较小。新手出现错误的机会相对比较多，做的股票数量愈小，风险也愈小。但是必须要进行大量的实践，如果没有大量的实战，就不可能积累弥足珍贵的实战经验，也就不可能真正学会这一比较复杂的技能。“站在岸边不下水的人永远也学不会游泳。”也就是这个道理。
第四条，必须学会控制自己的心态。有耐心，也要有纪律性。在真正的好机会出现时，采取比较决断的行动，而不要在没考虑好之前，就采取比较轻率的行动。纪律性是操盘手最重要的原则。应该知道什么时候买进，什么时候卖出，一旦出现偏差，应该怎么样控制自己的风险。如果买对了，也要讲究纪律性，不要贪图小利，而过早地将一支好的股票卖出。这是一个比较难以掌控的问题。但随着实战经验的不断丰富，操盘手会不断地提高自己的纪律性。操盘股票说到底最简单的一条就是当你赔钱时，要尽量减少损失，将赔钱的股票尽快卖掉，而当你赚钱时，要尽量让赚钱的股票为你赚到更多的钱，不要把在为你赚钱的股票过早卖掉。这听起来是非常简单的，但实际做起来却是非常之难。
实际上每个人面对的最大的困难，或者说面前最大的敌人不是股市，也不是选择哪一支股票，而是每个人内心里的自我观念。每个人内心里都有一个自我，当我们看了金融消息，做了分析研究或者听到别人的意见后，在选择股票时都会产生一定的成见。但只有股市即时的动态才是我们作出决定的惟一依据，而不能让先入的自我之见左右我们的头脑。
有经验的操盘手，都有这个体会，就是操盘时绝不能让自我观念决定一切。每个人内心的自我往往导致我们作出不明智的决定。当我们买进的一个股票在赚钱时，内心的自我会让我们很快就把赚钱的股票卖掉。生怕眼前看得到的利润化为泡影。但是，当我们赔钱时，内心的自我往往不愿意承认自己做了一个错误的决定，就不断地寻找各种各样的理由不要把股票卖掉，那时那个内心的自我会说，只要我还没有把这支股票卖掉，我就没有赔钱，这个股票还会涨起来。实际上这只是自欺欺人。任何一支股票，当天的收盘结束，它的价格就代表了它现在所有的价值。如果你没有卖掉，而你当初买进的价格高于当下价格的话，那就是你已经赔掉了这么多的钱。没有任何一项法律规定一支股票的价格下跌了以后，还要重新涨回来，任何人也无法担保这一点。而那些自我感非常强的人，就会死不认错，即使他们买进的股票已经下跌得非常厉害，他们也要紧抓住不放，好像抓住了一根救命草。因为一旦将这支股票以赔钱的价格卖掉，就等于承认他们犯了错误。实际上，这是一种非常要不得的想法。任何人买股票，都不可能百分之百地正确，总是有相当多的时候要赔钱。问题是，赔钱时尽量要把赔钱的数量控制到最小的范围之内，在你赚钱的时候尽量多赚，最后的结果才能使你成为一个股市的赢家。
第五条，开始学习操盘时不要急于求成，从小规模的操盘开始做起。
许许多多人都容易犯的一个错误是，初学的时候初始交易的数量太大。每个操盘手，他的交易水平都不可能永远稳定在一个水准上。有的时候会好一些，有的时候会差一些，而我当时正处于初学阶段，所以我应该明白我的水平会波动很大。但是我一下子加大了交易量，给自己又增加了额外的心理负担，不多久我就栽了跟头。
第六条是我们要顺着股市的大趋势走，不要和股市作对，如果股市在上升，我们就买进，如果在下跌，我们就卖出。这其实是很简单的道理，但是许许多多人都喜欢预测什么时候股市抵达峰尖，什么时候股市跌至底谷。事实上这是非常危险的。假如有人能够总是正确预测什么时候股市要扭转的话，那么他早就发了大财。实际上谁也没有这样的力量。对绝大多数操盘手来说，操盘股票有点像在一条大河中开船，假如你顺着水流，你会比较顺利，不用费力就可以破浪前进，但如果你要逆流而上，你就要竭尽全力，弄得不好还会翻船。
记得有一次一位水平非常高的操盘手讲解做股票的秘诀。他说了一席道理非常简单的话。他说，要做好股票其实不难，你只要静静地观察，不要总是想找出一个什么时候买进什么时候卖出的绝妙方法。实际上一个能100%预测股票或者股市动态的方法是不存在的。而我们要做的只是时刻观察股市的发展，跟着股市发展的形势走。当作出错误决定时，操盘电脑就会显示我们在赔钱，而这时候就应该及时退出，将赔钱的股票卖掉。但是许许多多人都不能按照这一原则去操作。真正能够战胜自我、否决自己的主观意见的人非常少，所以在股市中能获得极大成功的人也非常少。
第七条，学会控制好情绪的波动。面对变化莫测的股市，保持冷静的头脑和稳定的情绪是极其重要。
在激烈的股市搏击中，操盘手每天要做许多笔交易，其中有赚有赔，有输有赢，所谓胜败乃兵家常事。但是，如何控制自己的情绪，保持平静稳定的心情和冷静的头脑，这对每个操盘手来说都是至关重要的，也是难以做到的。每个操盘手，即使是资历较深的职业操盘手，归根到底仍然是个凡人，都有凡人的七情六欲，都有各种各样的情绪，操盘时面对着不同情况，都难免产生情绪上的波动，由此而影响自己操盘水平的正常发挥。
当操盘结果不尽人意的时候，往往会怀疑自己的能力，自信心也会因遭受打击而大大降低。当感觉自己心理出现这些状况时，就提醒自己：就像赚钱是整个操盘表现的一部分，赔钱也是兵家常事，并不影响我的整体操盘技能，因此没有必要对自己失去信心。

H. 大数据可以在哪些领域实现预测价值

和原来统计抽样数据不同，大数据需要持续数据，来反应相对完整的过程，而且整个过程是一个相对稳定的规律性状态。
这样通过数据比对，一方面能去除偶然性和外界环境干扰带来的噪点，另一方面通过数据积累，能把规律的异常波动和结果之间找到数据对应关系，来实现对异常变化的情况分析和预测。
只要数据全面和连续，异常变化的征兆就可以被发现。传统的统计抽样数据需要从数据中进行抽样，通过单个数据的精确来反应当时状态，但是无法进行规律的分析。
所以大数据的原理是，基于每一种非常规的变化，在事前一定有征兆体现。没有任何一件事情是突发的，这和佛教哲学中的因果道理是一样的，每一件事的发生是可以被追寻脉络的。
利用大数据的预测和分析，就建立在可以捕捉和分析这些反应事物变化的征兆上，而最容易捕捉这种征兆的领域，一定是原本有稳定规律的领域。
我们从现实生活中举几个例子。
1、股票市场
是否能用大数据的方式，来预测股票的涨跌呢？如果不讨论个股情况，从理论上讲在美国可以，在中国很难。
美国股票市场是可以双向盈利的，当股票价格脱离价值时，另一股资金力量就会反向操作来盈利。而中国的股票市场则不同，股票只有涨才能盈利，这样的规则就会吸引一些游资利用信息不对等的状况，人为改变股票市场规律，没有相对的稳定状态则很难被预测，或者说变量大到捕捉分析成本过高。
2、商品价格
单次性销售的商品价格是能够被预测的，因为任何商品的销售无法脱离赚钱这个根本，而且不同渠道成本和收益需求在竞争充分的环境下是相对稳定的，与价格相关的变量相对固定，所以价格可以预测。
但是如果商品有后续服务等持续性收费，或产品盈利不是唯一的需求（比如：产品新上市推广、打击竞争对手新上市商品等）时，则此商品价格变得不可预测，因为它脱离了一个稳定的状态。
3、人的健康状况
慢性病是可以被预测的。因为人体的体征变化是呈固定的变化规律的，慢性病形成的过程中，体征变化规律也呈现持续性异常。所以在慢性病形成的过程，就可以对异常的体征变化规律进行分析。
急性病是很难预测的，因为是外界因素带来的突变，体征数据变化规律异常是应激反应，属于突变的过程，尤其随机性，则预测成本过高，但可以发生后被分析出来。
1、数据波动规律不因外界随机干扰而不可测影响，可以用固定维度的变量建立基准规律；
2、持续采集和分析数据的成本要小于预测带来的收益；
3、有异常状况和不同结果的对应关系。

I. 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。

J. 大数据预测股票靠谱吗

要进行人工分析，不能完全依靠数据