1. 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。
2. 股票數據分析都有哪些
看盤的幾個小技巧：
第一：看盤的首要重點是看板塊和熱點個股的輪動規律，進而推測出行情的大小和持續性時間變化。比如每天應該注意是否有漲停個股開盤，如果有，那麼說明主力資金還在努力選擇突破口，如果兩市都有10隻以上的漲停個股開盤，則說明市場處於多頭氣氛，人氣比較旺，少於這個標准則說明市場人氣不佳，投資者應該當心大盤繼續下跌風險。如果每天盤面都有跌停板，並且是以板塊方式出現，那麼，應該警惕新一輪的中級調整開始。在熱點上，如果前一交易日漲停的個股或是上漲比較好的板塊難以維持兩天以上的行情，那麼，就說明主力資金屬於短炒性質，此個股或板塊不能成為一波行情的領頭羊，同時也意味著這一輪上漲屬於單日短線反彈。反過來講，如果熱點板塊每天都有2-3個以上，平均漲幅都在2%以上，並相互進行有效輪番上漲，則中期向好行情就值得期待。2010年7月初、中期，有色資源、煤炭資源、稀土資源以及新能源、智能電網等板塊交替上漲，從而產生中級行情。
第二：看盤應該注重關注成交量。根據兩市目前市值情況看，上海大盤成交量小於1000億應做震盪整理理解，700億以下為縮量，小於500億可以理解為地量，超過1100億應該理解為放量。地量背後往往意味著反轉，例如，2010年6月底和7月初之間，先後多個交易日上海股市成交量低於500億，這個時候空倉資金應為自己的重新進場做好准備。當大盤擺脫下降趨勢，走出一個緩慢的底部構築的形態下，成交量溫和狀態下，投資者可以以不超過半倉的水平買股持股。如果，當股票持續上漲，成交量放大，換手率超過15%（中小板、創業板個股特定條件下可以放寬到20%左右，另外新股、次新股、限售股、轉贈股、配股上市日不在此列），5-20日線開始死叉轉向，那麼此類短線題材股和概念股應該考慮逐步拋售。
第三：努力培養盤感，運用技術手段捕捉市場機會。不管是什麼品種的股票，如經過短期暴跌，跌幅超過50%，下跌垂直度越大，那麼關注價值就越高，當某一天突然縮量，短線買進的機會來了。因為急跌暴跌後，成交量突然萎縮就殺跌盤已經枯竭，肯定會出現反彈，這個時候可以堅決地戰勝自己恐慌情緒積極進去搶一把反彈就走人。同樣，如果股票價格在接連漲了很多時間，而且高位開始頻繁放量，可是價格始終盤旋在某個小區域，連續用小單在尾盤直線拉高製造高位串陽K線，籌碼峰密集嚴重擴散，則說明這個完全是主力在出貨！必須堅決清倉。
第四：別小看低位的三連陽，別漠視高位的三連陰。一般講股票價格在接連下跌一段時間後，突然在某天不那麼狂跌，而且，K線上接連出現紅三兵，價格波動幅度又不是那樣大，通常價格一串上去又被單子砸下來了，請你注意了，這個時候往往就是有主力潛伏著開始收貨中；反過來，如果在漲勢繼續了一段時間，股票價格已經很大幅度地脫離了主力原始成本，這個時候出現了高位幾連陰，股票價格重心開始下移，尤其是在一些時候，主力利用快要收盤的時候，突然用幾筆單把股票價格迅速買回日均線，在隨後的幾天里同樣的手法經常出現，K線圖上收出長下影，那說明主力出貨的概率已經達到80%以上，它的這些做法都是為了麻痹經驗不足的資金。假如某天連10日、20日、30日線都跌破，不管是賺還是賠，堅決離場。
第五：大漲買龍頭，如何發覺龍頭，其實在市場大跌氣氛里很容易判斷龍頭股，應密切注意漲幅榜中始終躍居前幾位的逆市紅盤股，特別是價格處於「三低」范疇，或是股價在15-20元之間，離新多主力拉升底部區域不足50%空間，在大盤大跌的當日或隨後幾天時間里，果斷用長陽反擊K線收復前期長陰失地的，則有望成為反彈的龍頭。市場的法則永遠是「強者恆強，弱者恆弱」。當中級以上行情出現的時候，投資者要善於提早發現誰是龍頭，並果斷追進，抓穩抓牢，別因一時盤面震盪輕易下馬。通常洗得越凶，後期飈漲概率越大。炒股搶佔先機概念很重要。有的股票難當龍頭最好在行情啟動初期果斷放棄，不要跟自己過不去。
第六：在漲勢中不要輕視冷門股、問題股。 你只要它漲得好，漲得牛就是，「漲時重勢，跌時重質」就是這個道理。任何時候，主力和莊家比我們聰明，他們不是傻瓜，當股票一個敢於在大勢不好的情況下縮量封出漲停板，肯定有其不被市場大眾知道的東西隱藏在後面。熊市裡，很多2-5元中小盤個股就是這樣無量快速漲停，通常這個時候非常考驗短線高手的看盤功力，因為這樣的股票往往留給人的思考、判斷、下單時間不會超過一分鍾，一般此類股很容易出現連續漲停，甚至是一字漲停，像2010年7月27日，很多ST股大跌的時候，ST黑化卻震盪走高，上方買盤都被逐步吃掉，並在臨近收盤的最後10分鍾封上漲停，這說明市場已有嗅覺靈敏的資金聞到了變盤氣息在重組前夜下手。
3. 哪有大數據的股市分析
大智慧(7.23.4)、同花順(.76.9)、通達信(4.32.1)，東方財付通(6.32.4)都有大數據分析系統，
1、大智慧
大智慧簡單易懂，數據分析系統也很完善、指標系統專業，畫面也簡潔。 同花順 界面有點復雜，數據分析系統，指標系統，都很好，就是編程有點復雜，需要有一定的編程知識。特別是大數據分析選股方面學起來有點吃力。適合專業選手。
2、通達信
通達信是國內用得比較多的軟體，畫面簡潔，每次更新，版面變化不大，不仔細看，看不出來。不過 大數據分析系統功有點少，老年用戶、新股民用得比較多。
3、東方財富通
更新較快，每次跟他們提的意見，都能及時的回復，還不錯。他的大數據分析系統，再加上網站的數據，很及時，准確。
拓展資料
一、股票交易手續費是進行股票交易時所支付的手續費。委託買賣的手續費分「階段式」和「跟價式」。
(1)階段式。根據股票價格和交易股數收取手續費。
(2)跟價式。根據股票的交易金額收取手續費，目前世界上多採用跟價式。
第二次世界大戰以後，許多國家為避免證券公司間的過度競爭，穩定證券業的經營，採取委託交易手續費最低限額制度。70年代中期以來，在證券市場自由化潮流的沖擊下、美國、英國等一些國家先後放棄這一制度，實現委託交易手續費的自由化，但日本等國至今仍實行這一制度。
股票交易是指股票投資者之間按照市場價格對已發行上市的股票所進行的買賣，包括場內交易和場外交易。股票公開轉讓的場所首先是證券交易所。中國大陸僅有兩家交易所，即上海證券交易所和深圳證券交易所。
二、費用內容
1.印花稅：成交金額的1‰。2008年9月19日至今由向雙邊徵收改為向出讓方單邊徵收。受讓者不再繳納印花稅。投資者在買賣成交後支付給財稅部門的稅收。上海股票及深圳股票均按實際成交金額的千分之一支付，此稅收由券商代扣後由交易所統一代繳。債券與基金交易均免交此項稅收。
2.證管費：成交金額的0.002%雙向收取
3.證券交易經手費：A股，按成交金額的0.00487%雙向收取；B股，按成交額0.00487%雙向收取；基金，上海證券交易所按成交額雙邊收取0.0045%，深圳證券交易所按成交額0.00487%雙向收取；權證，按成交額0.0045%雙向收取。 A股2、3項收費合計稱為交易規費，合計收取成交金額的0.00687%，包含在券商交易傭金中。
4.過戶費（從2015年8月1日起已經更改為上海和深圳都進行收取）：這是指股票成交後，更換戶名所需支付的費用。根據中國登記結算公司的發文《關於調整A股交易過戶費收費標准有關事項的通知》，從2015年8月1日起已經更改為上海和深圳都進行收取，此費用按成交金額的0.02‰收取。
4. 基於微信大數據的股票預測研究
基於微信大數據的股票預測研究
大數據是近些年來的熱門話題，無論國際上還是國內，影響很大。經濟學、政治學、社會學和許多科學門類都會發生巨大甚至是本質上的變化和發展，進而影響人類的價值體系、知識體系和生活方式。而全球經濟目前生成了史無前例的大量數據，如果把每天產生的大量數據比作神話時期的大洪水是完全正確的，這個數據洪流是我們前所未見的，他是全新的、強大的、當然，也是讓人恐慌但又極端刺激的。
而我所分享的話題，正是在互聯網環境下，如何利用大數據技術，進行股票預測的研究。–今天，我想分享我認為有意義的四點。
1.大數據下的商業預測
根據大數據，我們可以有效地進行故障、人流、流量、用電量、股票市場、疾病預防、交通、食物配送、產業供需等方面的預測。而本文我們所關心的內容是股票市場的預測。
大數據的核心是預測，預測依賴於對數據的分析。那麼分析的方法是否是基於隨機采樣的結果而設計的，這樣的分析方法是否會有誤差？
從傳統認識上，由於資源和科技的局限，如人和計算資源受限、從計算機處理能力來講無法處理全部數據來獲取人們所關注的結果。因此隨機采樣應運而生，通過所選取的個體來代表全體，如使用隨機抽取的方式來使得推論結果更科學。但既然提到了大數據，它是資源發展到一定程度、以及技術發展到一定階段產生的一個新的認識。如同電力的出現，使人類進入了一個快速發展階段，大數據也一樣，它的含義是全體樣本，從整體樣本來做推論。在本文大數據的含義是所有股票在整個社交網路上的流動信息，從數據源上講，本文沒有採用所有社交網路上的數據，只分析了微信這個最具代表性的社交媒體作為信息源。
互動數據能反映用戶情緒，搜索數據能反映用戶的關注點和意圖，在股市預測時這兩種數據哪種更具有參考價值？
我認為都有價值，互動數據反映了用戶對某一特定股票的喜好和厭惡，可以簡單描述為對該股票的操作是繼續持有還是賣出；而搜索數據則代表用戶在收集該股票信息的過程，它是關注度的概念，某隻股票搜索度高則意味著消息的影響力大。互動代表著方向，搜索代表著振幅。
我們知道這兩種數據得出的結論會有差異，您是如何平衡這兩種數據反映的情況來進行預測的？
正如上一個問題里提到的，如果是股票推薦，買進賣出等原則問題，則應該考慮互動數據，但如果已經買到手了，搜索數據可以提供一個幅度的概念，類似債券評級A級、AA級、AAA級等，供投資者參考，因為不同投資者對風險的承受度是不同的。
將股票和市場的消息整理成140字的短消息發布，是否意味著主要發布渠道是微博？現在微信公眾號很火，有沒有考慮通過這個渠道也發布消息？
事實上，信息傳播的方式很多，微信作為新媒體當然影響力不容小覷，但目前技術投入最小的還是郵件、簡訊等方式，未來會考慮使用公眾號來推送股票和市場消息。
如果在未來通過微信公眾號推送消息，那麼推送的消息會不會作為數據來源被再次採集？這會有多大的影響？
會被採集，但互聯網上的每日關於個股的信息數量會達到很大，該推送會增加推薦股票1點權重，每隻股票的權重成百上千，因此影響極小。
數據來源是微信公眾號，除了准確性的考慮之外，是否還考慮過這樣收集數據會較少觸犯個人隱私？
從法律角度來看，搜索微信或其他個人聊天記錄，是侵犯個人隱私權的，因此如果騰訊開放了這樣的介面，每個公民都可以對這樣的行為進行投訴、抗議、甚至進行法律起訴直至其改正過錯、賠償損失的。
這樣是否意味著即使存在違法的行為，其結果也是由騰訊來承擔，而我們作為數據的使用方不需要承擔任何法律責任？
在整個社會，我們作為系統技術提供方，應恪守大數據的倫理道德，遵守國家法律，如侵犯個人隱私，系統不會採集，谷歌有一句座右銘「谷歌不作惡」，本文提到的系統也一樣。
2.基於大數據進行股票推薦實驗
股票的及時度反應了微信文章所發布的時效性，及時度越高，數據價值就越大。
股票的熱度反應了當前某隻股票被關注的頻度，關注頻度越大，上漲的可能性越高。
數據的完整性：我們採用循環的方式對所有深滬兩地發行約2236隻股票（創業版除外）在微信搜索網站上的搜索結果進行保存。
數據的一致性：文件格式由負責保存數據文件的程序決定，單一的流程保障了文件的一致性。
數據的准確性：由於所分析的訂閱號文章的是由微信公共平台的公眾號所提供，在一定程度上杜絕了虛假消息對於預測系統的破壞。
數據的及時性：考慮到磁碟讀寫以及採集程序所處的網路帶寬，以及搜索引擎對於採集程序的屏蔽，程序中採集兩條信息之間間隔了5秒，因此理論上11180秒（3.1個小時）可收集完當日推薦所需要的數據。對於每個交易日，在9點-9點30分之間採集所有數據，需要7台以上的設備可達到最佳效果。本次試驗受限於試驗設備，在一台設備上，交易日每天早六時開始進行數據採集，也滿足及時性要求。
數據分析：查看三個高優先順序的股票，該股票當日的開盤價與收盤價，再與當日（2015-4-8）上證綜指進行比較，可得在收益上該演算法是優於上證綜指為樣本的整體股票的股價差收益的。
實驗結論：按照上述方式，系統每天推薦出當日股票，在開盤時進行買進，在第二個交易日進行賣出。經過一個月21個交易日（2015-3-1至2015-3-31），系統的收益為20%/月。通過微信搜索公眾號來預測市場走勢和投資情緒呈現出正相關性，因此可以作為股票甄選的因子。
3.股票預測的大數據發展趨勢
網路數據分成三種：
一是瀏覽數據，主要用於電商領域的消費者行為分析，瀏覽數據反映了用戶每一步的訪問腳步，進一步刻畫出用戶的訪問路徑，分析不同頁面的跳轉概率等。
二是搜索數據，主要指搜索引擎記錄的關鍵詞被搜索頻次的時間序列數據，能反映數億用戶的興趣、關注點、意圖。
三是互動數據，主要是微博、微信、社交網站的數據，反映用戶的傾向性和情緒因素。
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。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。
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。
對於搜索數據：互聯網搜索行為與股票市場的關聯機理。這個研究屬於行為金融與互聯網的交叉領域，其原理是：股票量價調整是投資者行為在股票市場上的反應；與此同時，投資者行為在互聯網搜索市場也有相應地行為跡象，我們要做到是：找到互聯網搜索市場中領先於股票交易的行為指標，綜合眾多投資者的先行搜索指標，對未來的股票交易做出預判。
如同天氣預報那樣，不斷優化模型、灌入海量信息，然後給出結果。並且在處理的信息中，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。採用了語義分析法，可以將互動數據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，通過分析互動數據的數據文本，作為股市投資的信號。
4.正在發生的未來
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的將來。
大數據在實用層面的影響很廣泛，解決了大量的日常問題。大數據更是利害攸關的，它將重塑我們的生活、工作和思維方式。在某些方面，我們面臨著一個僵局，比其他劃時代創新引起的社會信息范圍和規模急劇擴大所帶來的影響更大。我們腳下的地面在移動。過去確定無疑的事情正在受到質疑。大數據需要人們重新討論決策、命運和正義的性質。擁有知識曾意味著掌握過去，現在則意味著能夠預測未來。
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的，因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創造力、直覺和天賦。這提示我們應該樂於接受類似的不準確，因為不準確正是我們之所以為人的特徵之一。就好像我們學習處理混亂數據一樣，因為這些數據服務的是更加廣大的目標。必將混亂構成了世界的本質，也構成了人腦的本職，而無論是世界的混亂還是人腦的混亂，學會接受和應用他們才能得益。
我相信，利用基礎數據、搜索數據、互動數據再進行加權計算，可以對所有股票進行大數據遴選，從而給出投資建議。我認為，我們的肉身剛剛步入大數據時代，但我們的精神還滯留在小數據、采樣思維之中，率先用理性擊碎固有思維的人，也將率先獲得大數據帶來的益處。
5. 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。
6. 股票市場的大數據量化分析是怎麼做的
會做的都不會和你說的，簡單來說就是收集數據，實現大數據ai
7. 如何用大數據分析股票
首先要自己建立模型才行。
8. 怎麼看股票行情的數據
股票行情數據分析方法
（1）技術分析：技術分析是以預測市場價格變化的未來趨勢為目的，通過分析歷史圖表對市場價格的運動進行分析的一種方法。股票技術分析是證券投資市場中普遍應用的一種分析方法。
（2）基本分析：基本分析法通過對決定股票內在價值和影響股票價格的宏觀經濟形勢、行業狀況、公司經營狀況等進行分析，評估股票的投資價值和合理價值，與股票市場價進行比較，相應形成買賣的建議。
（3）演化分析：演化分析是以演化證券學理論為基礎，將股市波動的生命運動特性作為主要研究對象，從股市的代謝性，趨利性，適應性，可塑性，應激性，變異性和節律性等方面入手，對市場波動方向與空間進行動態跟蹤研究，為股票交易決策提供機會和風險評估的方法總和。
炒股對於高手說是一種藝術的創作，創作出更多的價值。股票行情分析是創作的靈感來源。所以，一個好的資源必定出現非常偉大的創作。下面我們來說說兩種簡單的分析方法：
方法一：上升三法
學習炒股，最先要會的就是看圖，所以看圖說話，在上升趨勢中，如果出現一根長陽線，在此長陽之後，出現一群實體短小的陰陽線，顯示先前趨勢所面臨的一些壓力。一般而言，這些盤整的線形大多為黑線，但最重要的一點是，這些線形的實體必須處在第一天長白線的高、低價范圍內，包括影線在內。最後一根陰陽線（通常為第五天）的開盤價位於前一天收盤價之上，並且收盤價創出新高。
方法二：下降三法
顧名思義，下降三法就是上升三法的相反方法。就是在市場處於下降趨勢的時候，如果一根長黑線的出現使其跌勢得到加強。隨後三天則為實體短小的線形，其走勢與既定趨勢相反。如果這些盤整線形的實體為白色，則情況最佳。必須注意，這些短小的實體全部位於第一根長黑線的高、低價范圍內。最後一天開盤價應該在前一天的收盤價附近，收盤則創出新低，宣告市場休息時間結束。
9. 股票數據分析方法
股票價格的漲跌，簡單來說，供求決定價格，買的人多價格就漲，賣的人多價格就跌。做成買賣不平行的原因是多方面的，影響股市的政策面、基本面、技術面、資金面、消息面等，是利空還是利多，升多了會有所調整，跌多了也會出現反彈，這是不變的規律。