Ⅰ 如何全面的分析一隻股票
你好，分析一隻股票主要從以下幾點看：
第一是要看這支股票所處的行業。如果公司所處的行業是國家壟斷的行業，且在行業中占據領導地位，或者說在行業中佔有相當的份額，那麼，這類股票就值得關注。當然，如果公司所處的行業是競爭非常激烈的行業，且在行業中不那麼令人注意，同時在行業里市場份額也不大，那麼這類股票不碰為好。
第二是要看該股票的流通股本有多少。流通股本在幾千萬的都應該算小盤股了，而流通股本在10來億的應該算中盤股。而流通股本在幾千億的應該算超級大盤股了。通常情況下，中盤股、小盤股拉升遠遠比大盤股來的快的多。所以，通常情況下，選擇中小盤股票。
第三是要看這支股票的控股股東。公司的第一大股東及其關聯企業在公司中控股是否超過50%以上？如果超過50%，那麼，第一大股東對該公司絕對控股。第一大股東的絕對控股標志著公司能持續發展。如果第一大股東不能絕對控股，有可能導致被其他公司趁虛而入，從而導致股票在市場上動盪不已。在公司股東中，前10大股東你需留意。
第四是要看這支股票的高級管理人員的素質。
第五就是要看股票的業績。業績是衡量公司是否優秀的最為重要的標准。一個優秀的公司，應該有良好的業績，有創造凈利潤的能力。公司的業績是通過良好的管理，嚴格的財務，優質的服務創造出的。那些把公司吹上了天，但業績卻非常差的公司的股票盡量不要去碰。
第六就是要看股票的股東權益。通常情況下，股東權益越高的股票，意味著公司的分紅會很好。要了解股票往年的分紅派息情況。如果一隻股票，年年分紅派息仍保持較高的股東權益，那麼，這種股票值得你擁有。畢竟，市場通常對那種高送配的股票比較追捧。
第七就是要看該股票在消息面上的各種公告。
主要方面有：
1、每股收益的分析：每股收益高的公司可以稱作績優股，低的上市公司投資價值自然就較低。當然投資者對於每股收益還是要進行一定的區分，收益的來源是主營業務利潤還是投資收益，如果是主營業務利潤那麼這種高收益是可靠的，如果是投資收益那麼就要繼續細分，投資收益來自於控股企業的營業利潤，那麼公司收益也就相對來說比較可靠，如果是投資收益來源於公司用於投資證券品種而取得的，或者是通過出賣資產等等資本運作方式取得的，那麼這種收益就非常的不穩定，其實投資者早就發現上市公司有很多由於投資證券品種而致使每股收益出現大幅波動，而且有的上市公司如上海金陵就因為投資銀廣廈出現巨額虧損，導致股價大幅下跌的情況，因而就此而言投資者更多應該關注依靠主營利潤取得績優的上市公司。
2、市盈率的分析：市盈率作為衡量股價高低的重要標志之一，一般來說市盈率偏低的上市公司投資價值較大，市盈率偏高的上市公司則投資價值較小。近兩年市場倡導價值投資理念，使得一些市盈率較低的大盤藍籌股得到市場機構的親睞，從而導致股價持續性上揚。因而市盈率低的上市公司也是投資者關注的重要對象。當然，市盈率的高低還需根據上市公司所處在不同行業而加以區別，市盈率仍然和上市公司的成長性有很大的關聯，成長性較好的高科技上市公司都具有較高的市盈率則是合理的，畢竟證券市場講究的是投資上市公司的未來而不僅僅局限於靜態的市盈率，因此鋼鐵股的市盈率是不可能和電信股相比較的。
3、主營業務的分析：主營業務持續性增長是保持公司經營業績繼續向上的基礎，如果主營業務與經營利潤出現了相反的走勢，那麼經營利潤的增長是不牢靠的，或者利潤的下跌說明其已經處在衰退時期也不具有投資價值。
4、現金流量的分析：如果經營利潤的增長，沒有與現金流入的增長成基本相同的比例關系，那麼經營利潤很多時候是依靠增加庫存或增加應收款來取得的，那麼這樣的經營利潤的增長就會有一定的風險性，換言之，利潤的增長就要打一定的折扣。
5、納稅情況的分析：一般來說經營業務收入的增長和經營利潤的增加，都會伴隨著納稅額度的增長，如果說它們的增長幅度有著很大的差距，在沒有取得納稅減免的情況之下，這說明其利潤的增長具有很大的可疑性。
6、經營費用的分析：如果說一家上市公司的經營費用出現非正常性增加，那麼說明這家上市公司管理不善，對於後期發展就會相當不利。另一方面如果說經營業務收入出現了較大幅度的增長，而經營費用卻出現不合諧的情況，那麼除非有合理的解釋說明，否則就有虛構的可能。
7、分配能力的分析：證券市場對於有較高擴股能力的上市公司都會進行追捧，對於有強擴股能力的上市公司來說，一般都具有較強的盈利水平和較好的發展前景，由於這種擴股能力可以當作市場的一大炒做題材，市場的關注力度較大。因此投資者對於一些業績較好，每股資產較高的上市公司可給予更多的關注，因為它們具有分紅擴股的能力。當然對於財務分析還不僅僅只是這幾個方面的內容，但是只要對上述幾個方面進行比較詳盡的分析，就可以得知企業利潤的真實性和可靠性，也可以知道其投資價值的高與低。
本信息不構成任何投資建議，投資者不應以該等信息取代其獨立判斷或僅根據該等信息作出決策。
Ⅱ 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
Ⅲ 兆新股份大數據分析股票
隨著碳中和被大眾所熟知的情況下，新能源行業的發展步伐也會不斷加快，非常多的上市公司紛紛湧入這個賽道，接下來就跟大家介紹一下新能源行業的多元化發展優質企業--兆新股份。
剖析兆新股份前，我整理好的新能源行業龍頭股名單分享給大家，點擊這里領取一下吧：寶藏資料：新能源行業龍頭股名單
一、從公司角度來看
公司簡介：兆新股份堅持「低碳、環保、節能」的經營理念，走同心多元化的發展戰略；核心業務涉及傳統業務(包括精細化工、生物基降解材料)、新能源業務(包括新能源光伏發電、新能源汽車運營、新能源汽車充電樁、儲能、智慧停車)等領域，致力於打造「光伏、儲能、充電」技術和產業一體化的高科技領軍企業。
公司業務亮點：
一、新能源業務
公司志在以分布式光伏，儲能技術為基礎，可以以充電站為載體，且架設無人駕駛基礎設施平台運營。公司旗下公司北京百能優化升級鋅溴儲能電池部門及系統的銷售業務，努力要成為以儲能為核心技術的"光儲充一體化"服務供應商。
除此之外，公司參股公司錦泰鉀肥可以提供巨大的鹽湖資源供給，同時也有鹽湖提鋰的技術和生產能力。
二、公司的經營管理
面對連續兩個會計年度虧損，退市危機，受前任管理層餘波影響，銀行賬戶被凍結，還欠下高息的債，未知經營的不穩定等棘手問題，董事層決定打破當前缺少強力職業經理人團隊的困局。挖掘自身產業潛能，不斷強化市場營銷能力、成本控制能力、快速反應能力和質量控制能力。半年時間，專業團隊的業績成果已初見成效，業績扭虧為盈，順利摘星摘帽。
由於篇幅存在一定的限制，對於兆新股份更多的深度報告和風險提示，在這篇研報當中，我都有整理，點擊當即就能查看：【深度研報】兆新股份點評，建議收藏！
二、從行業角度來看
在碳中和背景下，圍繞"新能源"相關細分新材料機會亦將迎需求興旺提高。光伏電站與鋰電池儲能的必要性不斷的表現出來。因為新能源汽車的飛速發展，充電站行業也會隨之獲得收益，同時帶來的鋰電材料需求旺盛，鋰鹽產品等作為其核心原材料也將迎來一定的市場進步機遇。
綜上所述，作為一家優秀企業，兆新股份有限公司的企業發展很多元，有希望在行業的推動之下，迎來日新月異的發展。但文章跟不上現實的腳步，如若有興趣了解兆新股份未來行情，就分析一下這篇文章吧，有專門的投資顧問給你診斷股票，看下兆新股份現在行情是否到買入或賣出的好時機：【免費】測一測兆新股份還有機會嗎？
應答時間：2021-09-08，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看
Ⅳ 比亞迪大數據分析股票
近期比亞迪的股價猛漲，動態市盈率都超過900了，有一半以上的朋友會覺得這個股價已經不算低的了，但是中信建投給比亞迪的預估值是1.5萬億目標市值，代表著上漲空間還剩70%。到底比亞迪的評估有哪些依據呢？今天就來和大家來討論下國內新能源汽車業務的龍頭--比亞迪。
在開始解讀比亞迪股票前，給大家說一下我整理好的新能源領域龍頭股名單，點進去就可以領取：寶藏資料：新能源行業龍頭股一覽表
一、從公司角度分析
公司介紹：比亞迪在中國稱得上是新能源汽車行業的老大，業務橫跨汽車、電池、IT、半導體等多個領域，擁有全球領先的電池、電機、電控及整車核心技術，以及全球首創的雙模技術和雙向逆變技術，實現汽車在動力性能、安全保護和能源消費等方面的多重跨越，是全球新能源汽車產業領跑者之一。
比亞迪的亮點：
1、產品力持續向上，新能源車銷量表現強勁
公司已經進入產品與技術的集中兌現期，因為很多新車型的上市，並且還搭載了比亞迪全新技術，公司新能源汽車銷量持續升高，引領電動車領域行業的發展的地位是更改不了的，在自主品牌高端化方面亮點不斷，進步不小。
2、刀片電池出鞘安天下，進一步強化核心競爭力
比亞迪刀片電池具備超級安全、超級壽命、超級續航、超級強度、超級功率和超級低溫性能六大技術創新，跳過模組，相較於傳統電池包，體積利用率提升50%，成本上的優勢更加突出。目前電池市場佔有率15%，僅次於CATL（寧德時代）。這些離不開技術創新，比亞迪刀片電池具有很優秀的性能與成本這兩方面的優勢，就算在全球電動化為主的今天，比亞迪外供動力電池有望不停進取，近一步爭奪更高的市場份額，加強核心競爭力。
3、深度產業鏈布局，彰顯龍頭地位
比亞迪連續推動產業鏈布局，努力推進半導體分拆上市，先後入股華大北斗（高精度導航）、阿特斯（光伏）、湖南裕能（正極材料）等產業鏈核心公司。能理解為，比亞迪憑借產業鏈進行絕妙布局，有利於顯著提升對核心技術、供應鏈風險的掌控能力，突顯了龍頭的位置。
二、從行業角度分析
就目前來看，在碳中和減排政策的推出，結合鋰電池成本的控制雙輪驅動下，汽車電動化發展進程實在是太快了，到2027年全世界的新能源汽車滲透率有望超過一半。這時，出現了汽車智能化革命，汽車駕駛由輔助駕駛，逐漸研究發展進入到自動駕駛，駕駛艙智能化實現交通工具場景向智能出行場景的轉變，出行服務未來將占據汽車市場主導權,到2025年全球L2及以上自動駕駛汽車滲透率有望超過70%。電動化與智能化的改革，目前在重塑傳統汽車產業鏈格局，即將就要進入新能源汽車的高速發展階段了。
受文章篇幅的要求，很多對於新能源汽車行業深度報告與風險提示，我整理在這篇研報當中，想查看就可以點擊一下：【深度研報】比亞迪股票點評，建議收藏
三、總結
總而言之，比亞迪是國內新能源汽車的企業巨頭，在行業前途如此可觀的形勢下，有可能迎來繁榮發展。但是文章是具有一定的滯後性的，要是你們進一步認識到比亞迪股票未來行情，可點進下方鏈接，有專業的顧問幫你作出准確的判斷，分析一下當前比亞迪股票的估值是估高了還是估低了：【免費】測一測比亞迪現在是高估還是低估？
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
Ⅳ 如何利用網路上的現成大數據來進行超短線炒股
我們利用網路大數據分析技術，從互聯網上檢索最熱的關鍵詞，然後從關鍵詞中檢出相對應的股票名稱或代碼，依據各類大數據分析加權系數演算法，選出優選股。\n\n搜索指數:\n\n 搜索指數是以搜索引擎海量網民行為數據為基礎的數據分享平台，是當前互聯網乃至整個數據時代最重要的統計分析平台之一，自發布之日便成為眾多企業營銷決策的重要依據。搜索指數能夠告訴用戶：某個關鍵詞在搜索引擎上的搜索規模有多大，一段時間內的漲跌態勢以及相關的新聞輿論變化，關注這些詞的網民是什麼樣的，分布在哪裡，同時還搜了哪些相關的詞。例如index..com \n\n新聞熱度:\n\n 10大新聞網站的財經頻道每天都在報道上市企業和市場情況，爬蟲根據財經首頁的頁面進行板塊和行業等數據進行分析熱門股票近日的曝光率。\n\n評論喜好:\n\n 股民喜歡在股吧和貼吧進行評論，爬蟲根據網民發貼的情緒化詞彙進行判斷，出現負面詞彙如不文明用語時，進行必要的扣分等操作。\n\n自選股關注度:\n\n 軟體對用戶自選股進行統計，關注人數高的股票自然會被納入熱門股票之列。\n\n資金流向:\n\n 軟體即時跟蹤股票的資金流向，特別關注莊家的大資金流向，對其拉升等動作進行大數據判斷。\n\n圖形分析：\n\n 軟體對圖形分析做了較多的大數據資料，並加入了自我學習的能力，如判斷歷史上的黃金坑，判斷雙底，計算斜率等。\n\n綜合動能：\n\n 除了以上指標，軟體還結合傳統的MACD＼KDJ等數據，按不同的指標進行打分，最終得出動能分。然後即時對高分股票按歷史數據進行判斷，推薦出最合適的股票供用戶參考，當動能衰減時則會被沽出。\n\n\n\n 將軟體停留在在倉界面，會自動更新股股價及進行買賣指令的操作。\n\n\n\n
Ⅵ 如何用大數據炒股
方法/步驟
1
下載，安裝app。 網路搜索 網路股市通，並根據手機選擇版本安裝（安卓的安裝安卓的，iphone安裝ios版本）
2
安裝，app這個不多說了。打開app，界面如圖所示。可以看到有自選股、資訊、智能選股、行情、我 五個標簽頁，自選股、行情和「我"就不多說了，炒股的都知道，我們主要要看的是 資訊和智能選股兩個標簽頁的內容
3
打開「資訊」，裡面是根據網路大數據篩選出來的一些可能對股市有比較大影響的新聞。雖然現在新聞到處都能看到，但是對於股市新手來說，分辨哪些新聞比較重要是一件十分困難的事情，我一般是看這里的概念熱點，對於追熱點非常有用。
4
下面介紹最最有用的「智能選股」，打開，可以看到有「最新熱點」、「異動個股」、「優選公告」3項
5
最新熱點，這里綜合了最近搜索最熱的話題新聞，並且列出了相關的股票，非常有價值，可以據此布局；
6
異動個股，這里整理出了盤中資金變化較大，有可能大漲大跌的股票，適合作參考
7
優選公告，這是我最看重的地方了。 新手對於上市公司的公告，看不懂，看懂了也不知道對於股票走勢有什麼影響。而這里則根據歷史數據，統計出了該股票同類公告引起的漲跌，很準的。