Ⅰ 腾讯自选股当中的“智能选股”功能怎么样有没有用过的说一说
我觉得的吧，腾讯自选股“智能选股”板块当中的几个功能都挺不错，像策略金股，能够优先股评分初中，且同时被多个选股策略命中的股票。可根据大数据测算显示，该类股票具有良好的回报表现。像股票扫雷，基于个股风险因子，针对沪深全市场股票进行评估，可帮助用户规范风险。精选策略，可根据大师和经典两个维度，精选多种选股策略模型，分析市场数据，甄选相关个股。这些功能都能帮助用户挑选到不错的股票，我虽然对股票懂得不太多，但是通过这些功能，选的几只股票，都挺不错的。想要玩股票的朋友，可以下载个腾讯自选股软件，盯盘、看股都很方便，而且还有实时资讯。很靠谱。
Ⅱ 关于大数据，证券公司的客户服务可以这样玩
对证券公司来说，开户的股民就是他们的用户，如何利用大数据来提供更好的用户体验，怎么用，恐怕是很多证券公司都考虑的问题。正如周鸿祎在自述中说的，其实很多时候企业并不需要去搞那些惊天地的大创新，贴近用户使用体验、增加用户好感的微创新可能更实用。
我就冒昧的尝试着从一个股民的角度，提提证券公司可以怎么利用大数据。数据的来源可以主要是客户行为数据的分析。
第一，可以从客户交易的数据中挖掘。
1、客户交易过的
2、操作频率高的
3、持有时间长的
4、客户赚到钱的、赔了钱的
5、客户放到自选股里的
对于以上几类情况，最简单的就是将有关证券、行业的最新消息弹给用户，提示阅读。
其次，完全可以借助证券板块的分类，对以上客户交易的股票属于相同、相关的板块的股票，以小窗或通知的形式，在手机、网上交易终端上弹出给用户，并标注说明“与您操作的某某股票同属xx行业且具有较好投资前景的股票，为您精选了N只，请您笑纳！”。 这个层次比较肤浅，稍深入一点，可以建立一个选股模型，在推荐的板块和股票中，进一步从上市公司基本面分析、技术指标分析，精选个股推送给用户。
我们还可以进一步发挥下，对某用户交易的数据再挖几铲子，可以对其历史交易记录再分析一下，结合具体股票的基本面、技术走势和时间等要素，归纳出用户成功率高的操作模式，为用户提供他自己都没有想到的投资策略。你说这够贴心不？（当然，屡战屡败的用户可能就真的无法总结出这百战多胜的依据了，幸亏我还有过胜利记录，虽然不多，嘿嘿）
如果政策允许，完全可以在ta准备交易某证券时，提示：您的选择太英明了，本公司今天已有x位用户与您英雄所见略同，购买了此证券！或者，您真是有独到见解，今日您是对此股票第一位钟情者！让ta可以换个角度考虑一下自己的交易是否合适。
第二、将客户交易情况统计形成数据分析图表，作为增值服务提供给股民。
可以提供多种分析角度，供股民选择。比如：从证券类型，大盘、中小板、创业板、债券、基金、理财产品等分类统计和显示交易额及盈亏比例，让股民明了自己究竟哪类证券做的成功；从时间角度，按月份、加上重要节假日，看看哪个月赚钱多，运气旺；还可以从交易方式，按电脑软件委托、手机下单、电话委托等。
可以分析提供股民的投资爱好，比如：行业上热衷煤炭、高科技、农林牧副渔等，形态上追涨、抄底等，操作上短平快、长期持有等，哪个方面收益大，哪个收益小。
第三、 （参考前一条）将提炼出来的成功率高的股民投资策略，转成一个产品的形式 。
根据其核心要素和特点，起个名字，比如：涨停板敢死队策略、APEC蓝选股策略等等，可以将这些策略产品放在公共平台上供其他人选择使用或购买。当然，如果真的不错，可以考虑收费哦。然后，给这些策略标注上，“已经有xxx位用户选择”的类似内容，让客户找到认同感。
还可以从年龄上区分，划分为“激进青春”、“沉稳岁月”、“从容暮年”等，供我们股民自己对号找适合的位置。
第四、非交易方面的增值服务。
1、交易地点的安全提醒。可以从发送交易的电脑IP地址、手机位置信息，获取到客户所在地理位置，与客户基本信息中的地址（或经常交易的地址）比较，提醒客户不在通常交易地点注意账户安全。（这个是模仿QQ登录提醒的哦。哈哈）
2、顺着第1点，如果客户在外地，可以自动推送当地天气预报、吃住推荐、小吃、旅游景点等信息。哦，当地如果有营业网点，那也可以推给客户，最好能为提供享受到某些待遇就更美啦。
3、好吧，我想了这么多了，剩下的大家自己开动起来拓展思路吧！嘿嘿。
Ⅲ 腾讯自选股怎么样是不是安全可靠有在用的老铁说一下呗
腾讯自选股背靠腾讯金融科技平台，可以做到7*24小时实时的资讯滚动发布，股民可以及时的获得上市企业的新闻动态，帮助个人判断股价走势。加之，腾讯自选股的投资必读功能，每天都会阶段性公布必读文章，内容涵盖热点股实时动态以及分析、影响市场的重磅新闻和对市场动荡的解读、各家券商对于未来的策略调整趋向等。极大的节省了股民四处搜罗相关资讯的时间，帮助股民高效的获取相关资讯。而且，腾讯自选股的投资必读还会按照时间线梳理出的财务资讯，集结了每天必看的精华内容，可以全方面满足股民对信息的需求。
当然了，在充分了解到资讯的重要性和及时性之后，股市实操阶段中，也需要仔细研判某一支股票的“来世今生”。腾讯自选股智能选股中的形态选股、精选策略和策略金股功能，会根据不同的指标对证券策略进行分析和预测，通过综合资金流向、增持股变化、股东情况等指标选择出合适的策略金股。
腾讯自选股智能选股通过不同维度进行综合分析后的选择结果，比起部分股民的视角更全面长远。同样股民也可以提交喜欢的股票需求，还可以定制化选股，这样更容易选择出符合自己期望的股票。结合对资讯的研读，和大数据支持的个股分析，相信大部分股民应该都能做出符合预期的决策了。而模拟炒股则是印证用户投资期望的功能。不需要实际的资金入市，就可以确认自己的投资决策是否正确。
当然，对于我来说，花时间更多的还是股友圈板块，毕竟靠自己学习到的知识是有限的。花一点时间听听别人的想法，或者是和其他股友进行一些经验的分享，都是提升自己、开拓思想的重要方式。
腾讯自选股怎么样？不管是新晋小白，还是像我有了些经验的股民，腾讯自选股都是比较优秀的股市工具。
Ⅳ 炒股App 大数据丢在风口上的蛋
炒股App：大数据丢在风口上的蛋
尽管炒股App处于刚刚勃兴阶段，但业内几乎在短时间内迅速就其产品模式达成了共识——将交易与交流相结合，组建日常化的投资社区。在此之下，不同背景与定位的炒股App开始探索各自的商业模式，谋求符合自己的生存之道 ...
据媒体报道，与2007年“大牛市”不同，2014年以来的大牛市伴随移动互联网的蓬勃发展，特别是微信、移动新闻客户端等加快了信息传播速度。2007年时，股票投资者还需要在同花顺、大智慧等PC客户端浏览行情；而今，几十个乃至近百个新式炒股App蓬勃而生，为无数赶赴牛市的“85后”新生代投资者提供参考。
一场以炒股App寻找全新App增长点的创投热情，更在四五月间股市的“牛气冲天”中，被极度释放，进而又在6月末的一连串股市大跌之中，被非议无数。作为已经不再热门的App创业中的一支奇葩，在股市的风口上，炒股App到底能够走多远？
社交应用的股票定制版？
在有关提到此次炒股App热的媒体报道中，常有一段话，专门用来解析过去主要应用于PC的炒股软件和当下应用于手机的炒股App的区别：“尽管炒股App处于刚刚勃兴阶段，但业内几乎在短时间内迅速就其产品模式达成了共识——将交易与交流相结合，组建日常化的投资社区。在此之下，不同背景与定位的炒股App开始探索各自的商业模式，谋求符合自己的生存之道。”
如果翻译成更为浅显的话语，可以理解为这些炒股App的基础架构颇类似微信、微博之类的社交应用，一些炒股达人则成为这一社交应用之中的微信公众号或者微博大V。当然，草根股民也可以用朋友圈，发表一下自己对股市的看法。
这样的平台架构，其实在技术上已经没有多少难度可言，因此，其快速爆发的效率可以用“扎堆”来形容。据6月22日中国之声《新闻晚高峰》报道：“任意一个App Store，与‘炒股’相关的新式App有几十至近百个之多，包括公牛炒股、优顾炒股、短线放大器、投资堂等。”而火爆程度呢？“网络指数也显示，近一个月内关键词‘炒股软件’的搜索指数整体同比上升了834%，移动端同比上升超1000%。”
如此红火的炒股App势头，它真正和过去大智慧、同花顺这样的PC客户端相比，当然并不仅仅是炒股社交化如此简单。以2011年就上线的炒股App股票雷达为例，其创始人冯月就坦言：在做法上，股票雷达要求投资者都必须公布自己的投资记录，形成交易数据公开；通过一定时间内的收益排名数据比较自动推出“股票高手”，允许用户跟着高手投资。一旦关注某个高手后，平台会自动向投资者发送该高手仓位实时变化消息。凭借“有迹可循”和“跟单交易”的新颖模式，股票雷达很快就吸引了首批用户，截至目前，股票雷达实盘日交易额已经有几亿元，股票雷达团队也已突破100人。
这被冯月称之为是一种大数据的呈现，而真正对于股民来说，这其实就是一个实时的操作指南。这是以往大智慧、同花顺等老牌股票应用，主要提供一些股票推荐和相关资讯所不能及的。
据《深市新开户个人投资者学历分析报告》显示，在2014年初到2015年3月31日之间的新开户投资者中，30岁以下人群占比达到37.7%。这一批在互联网土壤上生长起来的“85后”股市小白用户，跟着带头大哥混的思维逻辑就是他们炒股的刚性需求。
一个前度玩家的新游戏
对于炒股App和过去的炒股软件的区别，笔者有一个更为形象的比方，后者其实就是一款单机游戏，而大智慧们提供的各种资讯，则是股票这款游戏的玩家们，在一个封闭的小房子里，独自专研着属于自己的游戏攻略。你其实是一个人在战斗。个人在股市里摸爬滚打的长期经验和对信息的分析研判能力，将为一次又一次通关，增加一些成功的砝码。
而前者，则是一款网络游戏，面对全新的关卡，一个新手往往顿时迷失了方向，如果沿用过去的方法，去研究游戏攻略，学费高、课程长、见效慢。但在社交平台上，可以有另一个选择，跟着有经验的老前辈、股票高手们一起，去开荒捞点战利品。当然，这依然不能保证通关，但至少这是摆在还不太懂股市的“票友”们最简单粗暴的炒股赚钱方式。
其实，这两种模式之间，是有过渡阶段的，即在2007年上一轮牛市期间，在博客平台上一度跃红的那些荐股牛人，包括曾被誉为中国第一博后又因为诈骗罪而入狱的“带头大哥777”。所不同的是，这个中间阶段的过渡平台，依然延续着那些专家荐股、炒股达人的神话，加上信息的不透明性和仅仅为推荐而非真正实时操盘，而备受诟病。
这就涉及一个所谓盈利模式的话题。即前代产品如大智慧、同花顺的盈利模式，其实最主要的还是作为一个平台，协助股民浏览行情、获取资讯、完成交易，并收取金融信息服务费用和少量的广告费用。这种其实还停留在过去“卖产品”的服务模式和股票门户平台的定位，在越来越海量的信息数据爆炸下，也越来越不合时宜，也更加地向摸爬滚打股海多年的重度股民方向发展，也使得其业绩一直表现乏力。5月的媒体报道中，一位分析师则对腾讯财经表示，大智慧一向擅长给资本市场讲故事，但其主业一直陷于巨额亏损，商业模式不可持续。
反之走“跟高手炒股”概念的股票雷达、雪球等炒股App，则以反专业化的面目出现，即用“高手”这一概念，以及自己平台对大量碎片化信息数据的分析并简化成买进卖出的量化结果，让小白用户可以快速赚钱，并迅速地为自己的平台聚集起人气。“人气就是入口”，对于移动互联网的App们来说，有了人气，并用真正能赚到钱来黏住用户，盈利模式总会有的。到6月，据称股票雷达和雪球上的日均活跃用户数接近100万，对于一款“网络游戏”来说，社区的内容贡献问题、高手数量、跟随的小弟资源，均已盘活了。
只是，在大牛市下，怎么炒都容易赚钱，矛盾不易爆发。但万一熊了呢？
大数据！一个有关预测的局
万一熊了，能不能真正让小白用户“跟高手炒股”赚到钱，就成为决定App黏合度的最终关键，为此，有志于炒股App的各路英雄，包括BAT们，都祭出了同一张牌——大数据。
腾讯早在2012年就推出了“自选股”App，在其社交领域基础上打造“股票圈”；网络今年2月上线了选股App网络股市通，主推智能选股。阿里则在5月牵手第一财经，将第一财经专业的财经资讯、投研报告内容，通过支付宝“股市行情”端口直接抵达3亿支付宝用户。
在某种意义上，腾讯的“自选股”颇为类似上述草根创业的炒股App，阿里则以更为专业和标准化生产采集的第一手资讯和服务压过传统炒股软件大智慧们一头。两大巨头的切入角度，均是以自己最优势而竞争对手难以山寨的平台力量，可谓刁钻，但尚不具备颠覆力量；而最具典范意义的则是网络的股市通，其号称基于网络每天数亿量级的政经类搜索数据和数百万新闻资讯信息，通过专业的数据挖掘和分析技术，将新闻信息、搜索数据与股票建立起相应的关系，以信息的热度变化来实时分析股票市场的变动。
简言之，就是通过信息流的快速变化得出一个涨跌的大数据结论，这个大数据优势，只有网络具备，其原理颇为类似早前网络推出依托区域面积内使用网络地图的人数而形成的景区热力图，来帮助出行人士选择到底是看人海还是看风景。这一基于大数据和人工智能技术的“智能选股”服务，据其统计数据显示，上线3个月以来，网络股市通应用大数据推出的热点有685个。如果以每个热点的关联股票作为一个组合，平均仓位以当日开盘价买入，第二天开盘价卖出计算，有78%的热点题材股票是上涨的，且日均涨幅达到1.7%。如果按照A股1年240个交易日计算，年复利收益在理论上达到56倍。
但这依然只是一个理论化的模型，其特点也仅仅是用数据的力量来分析海量信息流，跳过股民不关心的分析过程而直接导出一个预测结果，与“跟高手炒股”的区别，也主要在于一个是以算法来预测，一个则更多依靠经验来预测。
且“跟高手炒股”目前也在探索一种经验型大数据的解决方案，如股票雷达等，也在考虑除了供应大量信息和订阅高手动态的方式之外，对信息数据以及高手们的实时动态，而形成一系列预测结果，甚至介入中信证券、广发证券、国金证券、方正证券、国联证券等老牌券商，以形成更具指导力的结果，供小白用户直接选择。
怎么样的大数据分析方案，其实都只是各个入局炒股App根据自身优势与特点，对“真正能为小白客户实现简化投资”这一结果而找寻的出路，但真正能否预测到结果呢？正如抽样调查只能为选举结果提供参考系一样，仅仅来自于某些领域的大数据，其实也只是一个较大的参考系，而非全量的数据分析，其参考价值更大，但也仅仅只是参考，是更无限接近真相的一个预测。
股市有风险，投资需谨慎。这句话同样适用于炒股App们，能否在牛市和熊市的不同阶段保持对用户的黏合性，能否总是保持正确，很重要。而这其中，除了科学的大数据参考外，还有那么一丝赌博的味道。
以上是小编为大家分享的关于炒股App 大数据丢在风口上的蛋的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
Ⅳ 大数据概念股有哪些
相关概念来股： 第一类自是与海量数据的存储和处理相关的公司，包括天泽信息、拓尔思、美亚柏科、恒泰艾普、潜能恒信、同友科技。
第二类是与数据中心建设与运营维护相关的公司，包括荣之联、天玑科技、银信科技。
第三类是与视频化应用相关的公司，包括视频监控业务为主的海康威视、大华股份、威创股份、华平股份。
Ⅵ 腾讯自选股大数据基金和行业中其他同类型基金相比有什么优势
我分析有复以下3个优势吧。制
（1）优质的数据来源：
现在市场上的大数据基金主要基于互联网搜索和互联网电商数据，但是说实话，这些数据源与股票市场的关联性比较弱。而腾讯自选股大数据基金所采用的数据为互联网金融财经大数据，直接来源于腾讯财经和腾讯自选股，这些数据与股票市场之间的传导路径最短，能够更直接更迅速的反映出整个市场情绪和内部结构的运动情况。这只基金通过上述海量用户行为数据来分析用户行为与股票价格表现之间的关联性，从而寻找未来大概率具有超额收益的个股，应该更靠谱~
（2）海量的行为数据：
海量的用户行为数据才能够真实反映市场的运行状态，否则得出的都是错误的结论。腾讯财经和腾讯自选股拥有5000万的用户规模，其行为大数据能够对市场所有个股进行全面采样，给用户行为分析提供了强大的源头。
（3）灵活的管理模式：
这只基金为主动管理型股票基金。主动型基金的优点就在于：可以根据市场数据变化及时对股票仓位、风格和个股进行相应调整，比指数型基金满仓运作、定期调仓模式的灵活性更高。