大數據股票價格

❶ 利用大數據炒股會賺嗎

隨著科學技術的發展，現在很多炒股軟體都可以方便快捷地找到上市公司的關鍵數據。用大數據分析找出大股東的持倉成本，就等於看到了經銷商的底牌。購買價格接近或低於市場平均持倉成本。利潤機會越大，安全系數越高。

因為大數據分析人們的常識性需求或一些習慣性行為，只能通過多次或多次發生的常見行為事件找出一些規律。上述行為事件是相對固定時間或基本需求或習慣的單一行為的結果。作為股東，沒有人能夠預測未來。我們不否認這一點。然而，很少有人會否認每個人都可以回顧歷史。我們不知道未來會上升還是下降。我們不知道如何波動。然而，如果一個好故事講得很辛苦，說書人肯定會得到好處。粉絲越多，他得到的好處就越多。

❷ 大數據金融存在的問題

法律主觀：

一、大數據的定義分析：從生產來看，不需要特別的採集過程，因為監管要求、業務邏輯或者技術便利，具有「自生產」特徵，比如搜索數據、交易數據等;從存-儲來看，相對於傳統資料庫的數據規模，量變引起質變，需要新的資料庫技術來支持存-儲和訪問;從使用來看，分析方法從基於概率論的抽樣理論過渡到人工智慧、統計學習等講求高維、高效率分析技術。從行業細分角度，大數據金融業主要有大數據銀行金融和大數據證券金融，分別和銀行業務、證券業務相關。當然，保險業天然就和大數據相關。信用卡自動授信是典型的大數據銀行金融。從銀行角度是否應該對申請者授信、發授多少信用額度，是個重要問題。傳統方式是人工審核申請資料，然後根據大致的檔位發放額度或拒絕申請。但是當銀行積累了足夠多的用卡客戶數據，可以把是否違約，違約概率，有效使用額度等指標作為被評價對象，然後調用與此相關的各種客戶信息建立統計模型，自動計算授信結果。機器人投資是大數據證券金融的代表形式，股票價格波動受各種因素影響，傳統的投資方式一般人工收集信息，手動交易。機器人投資可以建立多因素模型，自動選擇股票或尋找交易時機，在適廳春當的風控模型下建立機器人投資雲交易模式。再如，連接銀行和證券的大數據不良資產評估。2005年，某國有不良資產管理公司開始嘗試在海量數據基礎上進行不良資產評估。原本銀行信貸資產的評估都是基於會計模型，但是不良資產茄爛基本沒扮納耐有會計特徵，很難用傳統方法評估。因此，收集已處置資產和待處置資產樣本進行對比，建立數據挖掘模型，可以方便評估待處置資產的價格。二、大數據金融的定義分析：金融業積累的大數據就是金融大數據，根據銀行金融和證券金融本身的不同，這些數據也分成銀行金融大數據和證券金融大數據。積累數據過程中，產生了數據採集、存-儲、使用的相關工作和企業，這樣就完成了金融大數據的產業鏈，但總體依然是信息技術產業鏈。目前，大數據服務平台的運營模式可以分為以阿-里小額信貸為代表的平台模式和京-東、蘇-寧為代表的供應鏈金融模式。阿-里小貸以「封閉流程+大數據」的方式開展金融服務，憑借電子化系統對貸款人的信用狀況進行核定，發放無抵押的信用貸款及應收賬款抵押貸款，單筆金額在5萬元以內，與銀行的信貸形成了非常好的互補。**金融目前只統計、使用自己的數據，並且會對數據進行真偽性識別、虛假信息判斷。**金融通過其龐大的雲計算能力及數十位優秀建模團隊的多種模型，為**集團的商戶、店主時時計算其信用額度及其應收賬款數量，依託電商平台、支付寶和阿-里雲，實現客戶、資金和信息的封閉運行，一方面有效降低了風險因素，同時真正的做到了一分鍾放貸。京-東商城、蘇-寧的供應鏈金融模式是以電商作為核心企業，以未來收益的現金流作為擔保，獲得銀行授信，為供貨商提供貸款。大數據能夠通過海量數據的核查和評定，增加風險的可控性和管理力度，及時發現並解決可能出現的風險點，對於風險發生的規律性有精準的把握，將推動金融機構對更深入和透徹的數據的分析需求。雖然銀行有很多支付流水數據，但是各部門不交叉，數據無法整合，大數據金融的模式促使銀行開始對沉積的數據進行有效利用。大數據將推動金融機構創新品牌和服務，做到精細化服務，對客戶進行個性定製，利用數據開發新的預測和分析模型，實現對客戶消費模式的分析以提高客戶的轉化率。大數據金融模式廣泛應用於電商平台，以對平台用戶和供應商進行貸款融資，從中獲得貸款利息以及流暢的供應鏈所帶來的企業收益。隨著大數據金融的完善，企業將更加註重用戶個人的體驗，進行個性化金融產品的設計。未來，大數據金融企業之間的競爭將存在於對數據的採集范圍、數據真偽性的鑒別以及數據分析和個性化服務等方面。

❸ 如何用大數據炒股

我們如今生活在一個數據爆炸的世界裡。網路每天響應超過60億次的搜索請求，日處理數據超過100PB，相當於6000多座中國國家圖書館的書籍信息量總和。新浪微博每天都會發布上億條微博。在荒無人煙的郊外，暗藏著無數大公司的信息存儲中心，24小時夜以繼日地運轉著。
克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中認為，大數據的核心就是預測，即只要數據豐富到一定程度，就可預測事情發生的可能性。例如，「從一個人亂穿馬路時行進的軌跡和速度來看他能及時穿過馬路的可能性」，或者通過一個人穿過馬路的速度，預測車子何時應該減速從而讓他及時穿過馬路。

那麼，如果把這種預測能力應用在股票投資上，又會如何？

目前，美國已經有許多對沖基金採用大數據技術進行投資，並且收獲甚豐。中國的中證廣發網路百發100指數基金（下稱百發100），上線四個多月以來已上漲68%。

和傳統量化投資類似，大數據投資也是依靠模型，但模型里的數據變數幾何倍地增加了，在原有的金融結構化數據基礎上，增加了社交言論、地理信息、衛星監測等非結構化數據，並且將這些非結構化數據進行量化，從而讓模型可以吸收。

由於大數據模型對成本要求極高，業內人士認為，大數據將成為共享平台化的服務，數據和技術相當於食材和鍋，基金經理和分析師可以通過平台製作自己的策略。

量化非結構數據

不要小看大數據的本領，正是這項剛剛興起的技術已經創造了無數「未卜先知」的奇跡。

2014年，網路用大數據技術預測命中了全國18卷中12卷高考作文題目，被網友稱為「神預測」。網路公司人士表示，在這個大數據池中，包含互聯網積累的用戶數據、歷年的命題數據以及教育機構對出題方向作出的判斷。

在2014年巴西世界盃比賽中，Google亦通過大數據技術成功預測了16強和8強名單。

從當年英格蘭報社的信鴿、費城股票交易所的信號燈到報紙電話，再到如今的互聯網、雲計算、大數據，前沿技術迅速在投資領域落地。在股票策略中，大數據日益嶄露頭角。

做股票投資策略，需要的大數據可以分為結構化數據和非結構化數據。結構化數據，簡單說就是「一堆數字」，通常包括傳統量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等專業信息；非結構化數據就是社交文字、地理位置、用戶行為等「還沒有進行量化的信息」。

量化非結構化就是用深度模型替代簡單線性模型的過程，其中所涉及的技術包括自然語言處理、語音識別、圖像識別等。

金融大數據平台-通聯數據CEO王政表示，通聯數據採用的非結構化數據可以分為三類：第一類和人相關，包括社交言論、消費、去過的地點等；第二類與物相關，如通過正在行駛的船隻和貨車判斷物聯網情況；第三類則是衛星監測的環境信息，包括汽車流、港口裝載量、新的建築開工等情況。

衛星監測信息在美國已被投入使用，2014年Google斥資5億美元收購了衛星公司Skybox，從而可以獲得實施衛星監測信息。

結構化和非結構化數據也常常相互轉化。「結構化和非結構化數據可以形象理解成把所有數據裝在一個籃子里，根據應用策略不同相互轉化。例如，在搜索頻率調查中，用戶搜索就是結構化數據；在金融策略分析中，用戶搜索就是非結構化數據。」網路公司人士表示。

華爾街拿著豐厚薪水的分析師們還不知道，自己的僱主已經將大量資本投向了取代自己的機器。
2014年11月23日，高盛向Kensho公司投資1500萬美元，以支持該公司的大數據平台建設。該平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量數據進行分析，並且回答投資者提出的各種金融問題，例如「下月有颶風，將對美國建材板塊造成什麼影響？」

在Kensho處理的信息中，有80%是「非結構化」數據，例如政策文件、自然事件、地理環境、科技創新等。這類信息通常是電腦和模型難以消化的。因此，Kensho的CEO Daniel Nadler認為，華爾街過去是基於20%的信息做出100%的決策。

既然說到高盛，順便提一下，這家華爾街老牌投行如今對大數據可謂青睞有加。除了Kensho，高盛還和Fortress信貸集團在兩年前投資了8000萬美元給小額融資平台On Deck Capital。這家公司的核心競爭力也是大數據，它利用大數據對中小企業進行分析，從而選出值得投資的企業並以很快的速度為之提供短期貸款。

捕捉市場情緒

上述諸多非結構化數據，歸根結底是為了獲得一個信息：市場情緒。

在采訪中，2013年諾貝爾經濟學獎得主羅伯特•席勒的觀點被無數采訪對象引述。可以說，大數據策略投資的創業者們無一不是席勒的信奉者。

席勒於上世紀80年代設計的投資模型至今仍被業內稱道。在他的模型中，主要參考三個變數：投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應（市場情緒）。他認為，市場本身帶有主觀判斷因素，投資者情緒會影響投資行為，而投資行為直接影響資產價格。
然而，在大數據技術誕生之前，市場情緒始終無法進行量化。

回顧人類股票投資發展史，其實就是將影響股價的因子不斷量化的過程。

上世紀70年代以前，股票投資是一種定性的分析，沒有數據應用，而是一門主觀的藝術。隨著電腦的普及，很多人開始研究驅動股價變化的規律，把傳統基本面研究方法用模型代替，市盈率、市凈率的概念誕生，量化投資由此興起。

量化投資技術的興起也帶動了一批華爾街大鱷的誕生。例如，巴克萊全球投資者（BGI）在上世紀70年代就以其超越同行的電腦模型成為全球最大的基金管理公司；進入80年代，另一家基金公司文藝復興（Renaissance）年均回報率在扣除管理費和投資收益分成等費用後仍高達34%，堪稱當時最佳的對沖基金，之後十多年該基金資產亦十分穩定。

「從主觀判斷到量化投資，是從藝術轉為科學的過程。」王政表示，上世紀70年代以前一個基本面研究員只能關注20隻到50隻股票，覆蓋面很有限。有了量化模型就可以覆蓋所有股票，這就是一個大的飛躍。此外，隨著計算機處理能力的發展，信息的用量也有一個飛躍變化。過去看三個指標就夠了，現在看的指標越來越多，做出的預測越來越准確。

隨著21世紀的到來，量化投資又遇到了新的瓶頸，就是同質化競爭。各家機構的量化模型越來越趨同，導致投資結果同漲同跌。「能否在看到報表數據之前，用更大的數據尋找規律？」這是大數據策略創業者們試圖解決的問題。

於是，量化投資的多米諾骨牌終於觸碰到了席勒理論的第三層變數——市場情緒。

計算機通過分析新聞、研究報告、社交信息、搜索行為等，藉助自然語言處理方法，提取有用的信息；而藉助機器學習智能分析，過去量化投資只能覆蓋幾十個策略，大數據投資則可以覆蓋成千上萬個策略。

基於互聯網搜索數據和社交行為的經濟預測研究，已逐漸成為一個新的學術熱點，並在經濟、社會以及健康等領域的研究中取得了一定成果。在資本市場應用上，研究發現搜索數據可有效預測未來股市活躍度（以交易量指標衡量）及股價走勢的變化。

海外就有學術研究指出，公司的名稱或者相關關鍵詞的搜索量，與該公司的股票交易量正相關。德國科學家Tobias Preis就進行了如此研究：Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趨勢（Google Trends），以美國標普500指數的500隻股票為其樣本，以2004年至2010年為觀察區間，發現谷歌趨勢數據的公司名稱搜索量和對應股票的交易量，在每周一次的時間尺度上有高度關聯性。也就是說，當某個公司名稱在谷歌的搜索量活動增加時，無論股票的價格是上漲或者下跌，股票成交量與搜索量增加；反之亦然，搜索量下降，股票成交量下降。以標普500指數的樣本股為基礎，依據上述策略構建的模擬投資組合在六年的時間內獲得了高達329%的累計收益。

在美國市場上，還有多家私募對沖基金利用Twitter和Facebook的社交數據作為反映投資者情緒和市場趨勢的因子，構建對沖投資策略。利用互聯網大數據進行投資策略和工具的開發已經成為世界金融投資領域的新熱點。

保羅·霍丁管理的對沖基金Derwent成立於2011年5月，注冊在開曼群島，初始規模約為4000萬美元， 2013年投資收益高達23.77%。該基金的投資標的包括流動性較好的股票及股票指數產品。
通聯數據董事長肖風在《投資革命》中寫道，Derwent的投資策略是通過實時跟蹤Twitter用戶的情緒，以此感知市場參與者的「貪婪與恐懼」，從而判斷市場漲跌來獲利。

在Derwent的網頁上可以看到這樣一句話：「用實時的社交媒體解碼暗藏的交易機會。」保羅·霍丁在基金宣傳冊中表示：「多年以來，投資者已經普遍接受一種觀點，即恐懼和貪婪是金融市場的驅動力。但是以前人們沒有技術或數據來對人類情感進行量化。這是第四維。Derwent就是要通過即時關注Twitter中的公眾情緒，指導投資。」

另一家位於美國加州的對沖基金MarketPsych與湯普森·路透合作提供了分布在119個國家不低於18864項獨立指數，比如每分鍾更新的心情狀態（包括樂觀、憂郁、快樂、害怕、生氣，甚至還包括創新、訴訟及沖突情況等），而這些指數都是通過分析Twitter的數據文本，作為股市投資的信號。

此類基金還在不斷涌現。金融危機後，幾個台灣年輕人在波士頓組建了一家名為FlyBerry的對沖基金，口號是「Modeling the World（把世界建模）」。它的投資理念全部依託大數據技術，通過監測市場輿論和行為，對投資做出秒速判斷。

關於社交媒體信息的量化應用，在股票投資之外的領域也很常見：Twitter自己也十分注重信息的開發挖掘，它與DataSift和Gnip兩家公司達成了一項出售數據訪問許可權的協議，銷售人們的想法、情緒和溝通數據，從而作為顧客的反饋意見匯總後對商業營銷活動的效果進行判斷。從事類似工作的公司還有DMetics，它通過對人們的購物行為進行分析，尋找影響消費者最終選擇的細微原因。

回到股票世界，利用社交媒體信息做投資的公司還有StockTwits。打開這家網站，首先映入眼簾的宣傳語是「看看投資者和交易員此刻正如何討論你的股票」。正如其名，這家網站相當於「股票界的Twitter」，主要面向分析師、媒體和投資者。它通過機器和人工相結合的手段，將關於股票和市場的信息整理為140字以內的短消息供用戶參考。

此外，StockTwits還整合了社交功能，並作為插件可以嵌入Twitter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台，讓人們可以輕易分享投資信息。

另一家公司Market Prophit也很有趣。這家網站的宣傳語是「從社交媒體噪音中提煉市場信號」。和StockTwits相比，Market Prophit更加註重大數據的應用。它採用了先進的語義分析法，可以將Twitter里的金融對話量化為「-1（極度看空）」到「1（極度看多）」之間的投資建議。網站還根據語義量化，每天公布前十名和後十名的股票熱度榜單。網站還設計了「熱度地圖」功能，根據投資者情緒和意見，按照不同板塊，將板塊內的個股按照顏色深淺進行標注，誰漲誰跌一目瞭然。

中國原創大數據指數

盡管大數據策略投資在美國貌似炙手可熱，但事實上，其應用尚僅限於中小型對沖基金和創業平台公司。大數據策略投資第一次被大規模應用，應歸於中國的百發100。

網路金融中心相關負責人表示，與歐美等成熟資本市場主要由理性機構投資者構成相比，東亞尤其是中國的股票類證券投資市場仍以散戶為主，因此市場受投資者情緒和宏觀政策性因素影響很大。而個人投資者行為可以更多地反映在互聯網用戶行為大數據上，從而為有效地預測市場情緒和趨勢提供了可能。這也就是中國國內公募基金在應用互聯網大數據投資方面比海外市場並不落後、甚至領先的原因。

百發100指數由網路、中證指數公司、廣發基金聯合研發推出，於2014年7月8日正式對市場發布，實盤運行以來一路上漲，漲幅超過60%。跟蹤該指數的指數基金規模上限為30億份，2014年9月17日正式獲批，10月20日發行時一度創下26小時瘋賣18億份的「神話」。

外界都知道百發100是依託大數據的指數基金，但其背後的細節鮮為人知。

百發100數據層面的分析分為兩個層面，即數據工廠的數據歸集和數據處理系統的數據分析。其中數據工廠負責大數據的收集分析，例如將來源於互聯網的非結構化數據進行指標化、產品化等數據量化過程；數據處理系統，可以在數據工廠遞交的大數據中尋找相互統計關聯，提取有效信息，最終應用於策略投資。

「其實百發100是在傳統量化投資技術上融合了基於互聯網大數據的市場走勢和投資情緒判斷。」業內人士概括道。

和傳統量化投資類似，百發100對樣本股的甄選要考慮財務因子、基本面因子和動量因子，包括凈資產收益率（ROE）、資產收益率（ROA）、每股收益增長率（EPS）、流動負債比率、企業價值倍數（EV/EBITDA）、凈利潤同比增長率、股權集中度、自由流通市值以及最近一個月的個股價格收益率和波動率等。

此外，市場走勢和投資情緒是在傳統量化策略基礎上的創新產物，也是百發100的核心競爭力。接近網路的人士稱，市場情緒因子對百發100基金起決定性作用。

網路金融中心相關負責人是羅伯特•席勒觀點的支持者。他認為，投資者行為和情緒對資產價格、市場走勢有著巨大的影響。因此「通過互聯網用戶行為大數據反映的投資市場情緒、宏觀經濟預期和走勢，成為百發100指數模型引入大數據因子的重點」。

傳統量化投資主要著眼點在於對專業化金融市場基本面和交易數據的應用。但在網路金融中心相關業務負責人看來，無論是來源於專業金融市場的結構化數據，還是來源於互聯網的非結構化數據，都是可以利用的數據資源。因此，前文所述的市場情緒數據，包括來源於互聯網的用戶行為、搜索量、市場輿情、宏觀基本面預期等等，都被網路「變廢為寶」，從而通過互聯網找到投資者參與特徵，選出投資者關注度較高的股票。

「與同期滬深300指數的表現相較，百發100更能在股票市場振盪時期、行業輪動劇烈時期、基本面不明朗時期抓住市場熱點、了解投資者情緒、抗擊投資波動風險。」網路金融中心相關負責人表示。

百發100選取的100隻樣本股更換頻率是一個月，調整時間為每月第三周的周五。

業內人士指出，百發100指數的月收益率與中證100、滬深300、中證500的相關性依次提升，說明其投資風格偏向中小盤。

但事實並非如此。從樣本股的構成來說，以某一期樣本股為例，樣本股總市值6700億元，佔A股市值4.7%。樣本股的構成上，中小板21隻，創業板4隻，其餘75隻樣本股均為大盤股。由此可見，百發100還是偏向大盤為主、反映主流市場走勢。

樣本股每個月的改變比例都不同，最極端的時候曾經有60%進行了換倉。用大數據預測熱點變化，市場熱點往往更迭很快；但同時也要考慮交易成本。兩方面考慮，網路最後測算認為一個月換一次倉位為最佳。

樣本股對百發100而言是核心機密——據說「全世界只有基金經理和指數編制機構負責人兩個人知道」——都是由機器決定後，基金經理分配給不同的交易員建倉買入。基金經理也沒有改變樣本股的權利。

展望未來，網路金融中心相關負責人躊躇滿志，「百發100指數及基金的推出，只是我們的開端和嘗試，未來將形成多樣化、系列投資產品。」

除了百發100，目前市場上打著大數據旗幟的基金還有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指數基金。

南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪財經和深圳證券信息公司三方聯合編制的。和百發100類似，也是按照財務因子和市場情緒因子進行模型打分，按照分值將前100和前300名股票構成樣本股。推出至今，這兩個指數基金分別上漲了10%左右。

正如百發100的市場情緒因子來自網路，南方-新浪I100和I300的市場情緒因子全部來自新浪平台。其中包括用戶在新浪財經對行情的訪問熱度、對股票的搜索熱度；用戶在新浪財經對股票相關新聞的瀏覽熱度；股票相關微博的多空分析數據等。

此外，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大數據策略上做文章。據了解，天弘基金將和阿里巴巴合作，推出大數據基金產品，最早將於2015年初問世。

天弘基金機構產品部總經理劉燕曾對媒體表示，「在傳統的調研上，大數據將貢獻於基礎資產的研究，而以往過度依賴線下研究報告。大數據將視野拓展至了線上的數據分析，給基金經理選股帶來新的邏輯。」

在BAT三巨頭中，騰訊其實是最早推出指數基金的。騰訊與中證指數公司、濟安金信公司合作開發的「中證騰安價值100指數」早在2013年5月就發布了，號稱是國內第一家由互聯網媒體與專業機構編制發布的A股指數。不過，業內人士表示，有關指數並沒有真正應用大數據技術。雖然騰訊旗下的微信是目前最熱的社交平台，蘊藏了大量的社交數據，但騰訊未來怎麼開發，目前還並不清晰。

大數據投資平台化

中歐商學院副教授陳威如在其《平台戰略》一書中提到，21世紀將成為一道分水嶺，人類商業行為將全面普及平台模式，大數據金融也不例外。

然而，由於大數據模型對成本要求極高，就好比不可能每家公司都搭建自己的雲計算系統一樣，讓每家機構自己建設大數據模型，從數據來源和處理技術方面看都是不現實的。業內人士認為，大數據未來必將成為平台化的服務。

目前，阿里、網路等企業都表示下一步方向是平台化。

螞蟻金服所致力搭建的平台，一方麵包括招財寶一類的金融產品平台，另一方麵包括雲計算、大數據服務平台。螞蟻金服人士說，「我們很清楚自己的優勢不是金融，而是包括電商、雲計算、大數據等技術。螞蟻金服希望用這些技術搭建一個基礎平台，把這些能力開放出去，供金融機構使用。」

網路亦是如此。接近網路的人士稱，未來是否向平台化發展，目前還在討論中，但可以確定的是，「網路不是金融機構，目的不是發產品，百發100的意義在於打造影響力，而非經濟效益。」
當BAT還在摸索前行時，已有嗅覺靈敏者搶佔了先機，那就是通聯數據。

通聯數據股份公司（DataYes）由曾任博時基金副董事長肖風帶隊創建、萬向集團投資成立，總部位於上海，公司願景是「讓投資更容易，用金融服務雲平台提升投資管理效率和投研能力」。該平台7月上線公測，目前已擁有130多家機構客戶，逾萬名個人投資者。

通聯數據目前有四個主要平台，分別是通聯智能投資研究平台、通聯金融大數據服務平台、通聯多資產投資管理平台和金融移動辦公平台。

通聯智能投資研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研報三款產品，可以對基於自然語言的智能事件進行策略分析，實時跟蹤市場熱點，捕捉市場情緒。可以說，和百發100類似，其核心技術在於將互聯網非結構化數據的量化使用。

通聯金融大數據服務平台更側重於專業金融數據的分析整理。它可以提供公司基本面數據、國內外主要證券、期貨交易所的行情數據、公司公告數據、公關經濟、行業動態的結構化數據、金融新聞和輿情的非結構化數據等。

假如將上述兩個平台比作「收割機」，通聯多資產投資管理平台就是「廚房」。在這個「廚房」里，可以進行全球跨資產的投資組合管理方案、訂單管理方案、資產證券化定價分析方案等。

通聯數據可以按照主題熱點或者自定義關鍵字進行分析，構建知識圖譜，將相關的新聞和股票提取做成簡潔的分析框架。例如用戶對特斯拉感興趣，就可以通過主題熱點看到和特斯拉相關的公司，並判斷這個概念是否值得投資。「過去這個搜集過程要花費幾天時間，現在只需要幾分鍾就可以完成。」王政表示。

「通聯數據就好比一家餐館，我們把所有原料搜集來、清洗好、准備好，同時准備了一個鍋，也就是大數據存儲平台。研究員和基金經理像廚師一樣，用原料、工具去『烹制』自己的策略。」王政形容道。

大數據在平台上扮演的角色，就是尋找關聯關系。人類總是習慣首先構建因果關系，繼而去倒推和佐證。機器學習則不然，它可以在海量數據中查獲超越人類想像的關聯關系。正如維克托`邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》中所提到的，社會需要放棄它對因果關系的渴求，而僅需關注相互關系。

例如，美國超市沃爾瑪通過大數據分析，發現颶風用品和蛋撻擺在一起可以提高銷量，並由此創造了頗大的經濟效益。如果沒有大數據技術，誰能將這毫無關聯的兩件商品聯系在一起？
通聯數據通過機器學習，也能找到傳統量化策略無法發現的市場聯系。其中包括各家公司之間的資本關系、產品關系、競爭關系、上下游關系，也包括人與人之間的關系，例如管理團隊和其他公司有沒有關聯，是否牽扯合作等。

未來量化研究員是否將成為一個被淘汰的職業？目前研究員的主要工作就是收集整理數據，變成投資決策，而之後這個工作將更多由機器完成。

「當初醫療科技發展時，人們也認為醫生會被淘汰，但其實並不會。同理，研究員也會一直存在，但他們會更注重深入分析和調研，初級的數據搜集可以交給機器完成。」王政表示。
但當未來大數據平台並廣泛應用後，是否會迅速擠壓套利空間？這也是一個問題。回答根據網上資料整理

❹ 大數據股票龍頭股票

大數據龍頭股票有：
1、福田汽車600166：
大數據龍頭。2020年報顯示，公司的營業收入577.7億元，同比增長22.99%，近3年復合增長18.63%。公司是網路Apollo的合作夥伴，與網路就車聯網、大數據、智能汽車和無人駕駛展開全面合作，共同打造面向未來的智能互聯網商用汽車。
2、高鴻股份000851：
大數據龍頭。公司2020年實現總營收70.18億，同比增長-38.49%。2014年6月17日晚間公告稱，公司擬聯合貴州旅遊投資控股有限責任公司、貴州產業技術發展研究院，合計認繳資5000萬元發起方式設立貴州大數據旅遊產業股份有限公司，立足貴州，面向全國打造知名的大數據旅遊平台運營公司。
3、神州數碼000034：雙方將聚焦金融、稅務、醫療大數據、農業等領域構建差異化雲服務，未來將帶動上百萬企業和代理商客戶向雲轉型。
4、中國長城000066：採用新一代的人工智慧和大數據技術，為傳統智慧城市提供全新的一攬子解決方案，促進關鍵行業的產業升級。
5、華數傳媒000156：公司處於大數據產業鏈的數據端（影音數據），公司通過有線電視網路業務逐步輻射互動電視/IPTV、手機電視、互聯網電視和互聯網視聽等新媒體業務，同時公司於阿里合作推出阿里盒子，掌控電視屏入口。
6、常山北明000158：中標舞鋼市智慧城市項目；通過整合雲計算、大數據、物聯網、移動互聯網和人工智慧等領域技術、業務成果，融合成國內領先的智慧城市總體解決方案。
7、美的集團000333：2014年3月，公司與阿里雲簽署《框架合作協議》，就構建基於雲平台的物聯網智慧系統及大數據應用達成框架合作意向 。
拓展資料：
股票投資注意事項
1、股票價格。購買股票時要觀察的第一件事是每隻股票的價格。這不僅決定了自己是否負擔得起該股票投資，還決定了購買每種證券的數量。如果自己是通過經紀人購買股票，則平均每購買一股股票就需要支付一定的傭金。
2、收益。即使自己負擔得起某隻股票，也不意味著該證券值得購買。因為如果自己認為該企業將來會獲得高利潤，則100元的股票可能會顯得便宜。
3、股利。當自己購買股票時應該先查找這些公司是否有向投資者支付股息的歷史。這是公司在有足夠現金儲備的前提下可以選擇向股東支付現金。即使股票下跌一段時間，股息也可以為自己提供一定的收益。並且需要注意公司是否有提高股息金額的歷史。
4、股票風險。如果自己要購買大量股票，應該要倆接公司交易所在行業的市場風險。

❺ 北方稀土大數據分析股票

近些日子稀土價格高漲，市場的視線轉移到了稀土公司。今天，我們一起來說說北方稀土，這是稀土行業的龍頭公司。

在研究北方稀土前，那麼學姐就為大家分享一份稀土行業龍頭股名單吧，點擊這個鏈接就能領取了：寶藏資料：稀土行業龍頭股一覽表

一、從公司角度來看

公司介紹：北方稀土屬於稀土行業的商業巨頭，在中國以及全球都鼎鼎有名，也是最大的稀土產品供應商，能夠生產稀土原料(如精礦、氧化物與鹽類等)、稀土功能材料(如磁性、發光、催化材料等)、稀土應用產品(鎳氫動力電池、磁共振儀)等門類齊全的稀土產品。

上文已經簡單的介紹了北方稀土公司的大概情況之後，我們一起來研究一下北方稀土公司的長處吧，是否優秀？

亮點一：資源得天獨厚，供貨價格成本低

這里說到北方稀土的資源起源，不得不提及包頭鋼鐵集團，他背後的大股東，它擁有白雲鄂博礦，這是世界上最大的稀土礦，擁有獨家采礦權，同時它能達到年產30萬噸稀土精礦，生產能力方面是非常不錯的。另外，北方稀土公司從包鋼股份購買稀土精礦，因為白雲鄂博礦稀土與鐵共生，精礦是由尾礦資源做成的，成本會在挑選鐵礦的過程中被分攤，市場價要比公司精礦獲取成本高，成本是一個優勢，還是比較突出的。

亮點二：技術不斷創新，延展公司產業鏈

北方稀土公司一直將創新驅動作為公司的發展戰略，有著強大的研發實力，不斷將公司五大稀土功能材料的發展做的更好，多點布局的終端應用產品，科研成果不僅是一項成果，還可以轉化為高附加值產品，平衡稀土元素利用，讓產業鏈得到延伸與發展，讓公司能夠掙更多的錢。

由於篇幅有限，有許許多多有關北方稀土的深度報告和風險提示的內容，我整理在這篇研報當中，點擊這個鏈接就好了：【深度研報】北方稀土點評，建議收藏！

二、從行業角度來看

現在位於"碳中和"時間背景下，能源轉型這是全球都肯定的，電動化浪潮來臨了。

而稀土具有優秀的磁、光、電性能，盡管使用的量不是很多，但是卻有不能夠替換的效果，是改進產品結構、提高科技含量、促進行業技術進步的重要元素。總體來說，會隨著新能源汽車、疊加風車、變頻空調等新興產業下游需求的快速發展，目前稀土磁材的市場需求突然爆發了出來，供給需求的格局也處於有點緊綳的情況，稀土的價格甚至還可以提高。

總結性的說，我認為北方稀土公司作為稀土行業龍頭，有機會在行業改良之際，進入飛速發展。但是文章具有一定的滯後性，若是想快速明了北方稀土未來行情，可以直接點鏈接，有專業的投顧幫你診股，看下北方稀土現在行情是否到買入或賣出的好時機：【免費】測一測北方稀土還有機會嗎？

應答時間：2021-09-04，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

❻ 格力電器大數據分析股票

格力電器大家都不陌生，非常多朋友都入手了格力電器這只股。在家電行業，格力身為領軍者，也是得到很多人的關注，下面學姐就幫大家好好分析分析格力電器。

在說格力電器前，大家可以參考一下學姐准備的這份家電行業龍頭股名單，快點來看一看吧：寶藏資料：家電行業龍頭股一覽表

一、從公司角度來看

公司介紹：珠海格力電器股份有限公司包含生產銷售空調器、自營空調器出口業務及其相關零配件的進出口業務這些主營業務。空調、生活電器、智能裝備屬於公司主要產品。據《暖通空調資訊》發布的數據顯示，2021年上半年，格力中央空調憑借16.2%的市場份額排名榜首，在行業中起領跑作用；從《產業在線》得出的結論為，2021年上半年格力家用空調內銷佔比33.89%，在家電行業排第一。

依據簡介不難看出格力電器實力非常雄厚，接下來我們以特色之處為切入點看看格力電器值不值得投資。

亮點一：員工持股方案落地，利益綁定長期穩增長可期

格力電器在2021年6月21日公布第一期員工持股計劃草案，員工持股計劃資金規模低於30億元，股票是來自公司回購賬戶中的已回購股票，購買價格為 27.68元/股，為回購均價的50%，股票規模不超越1.08 億股，佔比就是總股本1.8%，擬參與員工總數不超過12000人，達到了總員工數的14%，將董明珠從能夠認購上限3000萬股中剔除後，人均持股0.65萬股。員工持有股票的策略使得核心員工和骨乾的個人利益與上公司業績的高度聚集，很有希望能充分激發核心人員工作熱情，未來公司業績穩增長有可能實現。

亮點二：公司產品品類逐漸豐富，綜合競爭力增強。

就從目前情況來看，公司已從單一品類發展到當前涵蓋消費品和工業品兩大領域多品類產品，其中，空調業務發展已從家用空調拓展到商用空調以及特殊工況空調，後續將重點向冷藏冷運、軍工國防、醫療健康等領域繼續拓展。

篇幅有一定限制，格力電器的深度報告與風險提示的其他內容，已經包含在了在這篇研報中，想看的點擊一下就可以：【深度研報】格力電器點評，建議收藏！

二、從行業角度看

2018 年以來，白電市場經過電商下沉的助推，冰箱、洗衣機這兩個產品已經基本能做到每家每戶都能具備了，我們再看看空調，更是早就進入"一戶多機"的時代了，未來升級換代將成為主要需求。在這樣一個低基數的背景下，更新換代需求旺盛，各地方政府可能會加大補貼力度，促使白色家電在市場中的購買率逐漸升高。當疫情的沖擊和考驗過去之後，龍頭企業憑借其在產業鏈布局、專利規模、科研投入和人才培養制度等領域上的的先進之處，用來創造"爆品"的機遇增大，白電市場的整體集中度會更進一步，格力電器作為白色家電行業的龍頭企業有望從中受益。

三、總結

整體來說，格力電器實力沒得說，市場佔有率較高，通過改革，經營環境明顯的變好了不少，產品日漸豐富，公司發展前景真的蠻優秀的。文章相對來講是有滯後性的，要是想要更加清楚格力電器的未來行情，有需要的朋友們請直接點擊下面的鏈接，有專業的投顧教你買股，看下格力電器現在行情是否是是時候買入或賣出：【免費】測一測格力電器還有機會嗎？

應答時間：2021-09-07，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

❼ 大數據可以在哪些領域實現預測價值

和原來統計抽樣數據不同，大數據需要持續數據，來反應相對完整的過程，而且整個過程是一個相對穩定的規律性狀態。
這樣通過數據比對，一方面能去除偶然性和外界環境干擾帶來的噪點，另一方面通過數據積累，能把規律的異常波動和結果之間找到數據對應關系，來實現對異常變化的情況分析和預測。
只要數據全面和連續，異常變化的徵兆就可以被發現。傳統的統計抽樣數據需要從數據中進行抽樣，通過單個數據的精確來反應當時狀態，但是無法進行規律的分析。
所以大數據的原理是，基於每一種非常規的變化，在事前一定有徵兆體現。沒有任何一件事情是突發的，這和佛教哲學中的因果道理是一樣的，每一件事的發生是可以被追尋脈絡的。
利用大數據的預測和分析，就建立在可以捕捉和分析這些反應事物變化的徵兆上，而最容易捕捉這種徵兆的領域，一定是原本有穩定規律的領域。
我們從現實生活中舉幾個例子。
1、股票市場
是否能用大數據的方式，來預測股票的漲跌呢？如果不討論個股情況，從理論上講在美國可以，在中國很難。
美國股票市場是可以雙向盈利的，當股票價格脫離價值時，另一股資金力量就會反向操作來盈利。而中國的股票市場則不同，股票只有漲才能盈利，這樣的規則就會吸引一些游資利用信息不對等的狀況，人為改變股票市場規律，沒有相對的穩定狀態則很難被預測，或者說變數大到捕捉分析成本過高。
2、商品價格
單次性銷售的商品價格是能夠被預測的，因為任何商品的銷售無法脫離賺錢這個根本，而且不同渠道成本和收益需求在競爭充分的環境下是相對穩定的，與價格相關的變數相對固定，所以價格可以預測。
但是如果商品有後續服務等持續性收費，或產品盈利不是唯一的需求（比如：產品新上市推廣、打擊競爭對手新上市商品等）時，則此商品價格變得不可預測，因為它脫離了一個穩定的狀態。
3、人的健康狀況
慢性病是可以被預測的。因為人體的體征變化是呈固定的變化規律的，慢性病形成的過程中，體征變化規律也呈現持續性異常。所以在慢性病形成的過程，就可以對異常的體征變化規律進行分析。
急性病是很難預測的，因為是外界因素帶來的突變，體征數據變化規律異常是應激反應，屬於突變的過程，尤其隨機性，則預測成本過高，但可以發生後被分析出來。
1、數據波動規律不因外界隨機干擾而不可測影響，可以用固定維度的變數建立基準規律；
2、持續採集和分析數據的成本要小於預測帶來的收益；
3、有異常狀況和不同結果的對應關系。

❽ 可以利用大數據炒股嗎

大數據可以用於股票交易，所謂大數據，就是一個新的分析概念，利用新的系統、新的工具、新的模型來挖掘大量動態的、可持續的數據，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。大數據已經在一些金融工具中有所體現，大數據會將股票之前的數據全都發布出來，股民可以根據這只股票之前的數據來進行對比。

其實大數據只能說是個趨勢，我們可以通過打數據讓投資者能夠有一個參考性，但不能夠過度依賴大數據，畢竟著只是數據，這些數據是死的，而股市卻是千變萬化的，我們不能過度的依賴大數據得出的分析與結論，大數據也只是作為一個參考數據。世事無絕對，更何況是股票，可能上一秒還是盈利的狀態，但是下一秒就已經處於虧損了，不少人也因為炒股傾家盪產，所以這邊還是要提醒大家一下，謹慎行事，不要盲目跟風。