『壹』 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。
『貳』 大數據時代應該如何投資股票
給一篇關於【如何使用大數據進行A股行業投資】的教程給你參考一下~
好的投資，首先是選好行業
紅杉資本曾經有一條著名的投資經驗，大意是：好的投資，首先是選好賽道，其次是賽道上的選手。對於每天活躍於資本市場上的投資者而言，賽道所指的正是你正在投資、或者將要投資的那家公司它所在的行業，更直接的說，你投資於什麼行業，投資於這個行業的哪家公司，決定了你最終能獲得什麼樣的收益表現。
那麼，紅杉資本的這條投資經驗是否適用於A股市場，並給我們帶來可觀的投資收益呢？本文試圖通過量化分析和交易回測來驗證這一投資模式是否真正有效，所採用的數據取自於聚寬數據出品的JQData本地量化金融數據，通過梳理出自2010年以來A股市場上不同行業的發展情況，進一步構建出一個優質行業龍頭組合，觀察其從2015年股災至今的收益表現。最終發現，這樣一個優質行業的龍頭組合，從股災至今大幅跑贏了上證指數和滬深300指數高達30%的以上的收益率，可以說是超乎預期的。以下是具體分析過程。
2010 ~ 2017 滬深A股各行業量化分析
在開始各行業的量化分析之前，我們需要先弄清楚兩個問題：
第一，A股市場上都有哪些行業；
第二，各行業自2010年以來的營收、凈利潤增速表現如何？
第一個問題：
很好回答，我們使用JQData提供的獲取行業成分股的方法，輸入get_instries(name='sw_l1')
得到申萬一級行業分類結果如下：它們分別是：【農林牧漁、採掘、化工、鋼鐵、有色金屬、電子、家用電器、食品飲料、紡織服裝、輕工製造、醫葯生物、公用事業、交通運輸、房地產、商業貿易、休閑服務、綜合、建築材料、建築裝飾、電器設備、國防軍工、計算機、傳媒、通信、銀行、非銀金融、汽車、機械設備】共計28個行業。
第二個問題：
要知道各行業自2010年以來的營收、凈利潤增速表現，我們首先需要知道各行業在各個年度都有哪些成分股，然後加總該行業在該年度各成分股的總營收和凈利潤，就能得到整個行業在該年度的總營收和總利潤了。這部分數據JQData也為我們提供了方便的介面：通過調用get_instry_stocks(instry_code=『行業編碼』, date=『統計日期』)，獲取申萬一級行業指定日期下的行業成分股列表，然後再調用查詢財務的數據介面：get_fundamentals(query_object=『query_object』, statDate=year)來獲取各個成分股在對應年度的總營收和凈利潤，最後通過加總得到整個行業的總營收和總利潤。這里為了避免非經常性損益的影響，我們對凈利潤指標最終選取的扣除非經常性損益的凈利潤數據。
先選行業，再選公司，即使是從2015年股災期間開始投資，至2018年5月1號，仍然能夠獲得相對理想的收益，可以說，紅杉資本的賽道投資法則對於一般投資者還是比較靠譜的。
在構建行業龍頭投資組合時，凈利潤指標顯著優於營業收入指標，獲得的投資收益能夠更大的跑贏全市場收益率
市場是不斷波動的，如果一個投資者從股災期間開始投資，那麼即使他買入了上述優質行業的龍頭組合，在近3年也只能獲得12%左右的累計收益；而如果從2016年5月3日開始投資，那麼至2018年5月2日，2年時間就能獲得超過50%以上的收益了。所以，在投資過程中選擇時機也非常重要~
我們已經獲取到想要的行業數據了。接下來，我們需要進一步分析，這些行業都有什麼樣的增長特徵。
我們發現，在28個申萬一級行業中，有18個行業自2010年以來在總營收方面保持了持續穩定的增長。它們分別是：【農林牧漁，電子，食品飲料，紡織服裝，輕工製造，醫葯生物，公用事業，交通運輸，房地產，休閑服務，建築裝飾，電氣設備，國防軍工，計算機，傳媒，通信，銀行，汽車】；其他行業在該時間范圍內出現了不同程度的負增長。
那麼，自2010年以來凈利潤保持持續增長的行業又會是哪些呢？結果是只有5個行業保持了基業長青，他們分別是醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車。（註：由於申萬行業在2014年發生過一次大的調整，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車實際從2014年才開始統計。）
從上面的分析結果可以看到，真正能夠保持持續穩定增長的行業並不多，如果以扣非凈利潤為標准，那麼只有醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車這五個行業可以稱之為優質行業，實際投資中，就可以只從這幾個行業中去投資。這樣做的目的是，一方面，能夠從行業大格局層面避免行業下行的風險，繞開一個可能出現負增長的的行業，從而降低投資的風險；另一方面，也大大縮短了我們的投資范圍，讓投資者能夠專注於從真正好的行業去挑選公司進行投資。
「2010-2017」投資於優質行業龍頭的收益表現
選好行業之後，下面進入選公司環節。我們知道，即便是一個好的行業也仍然存在表現不好的公司，那麼什麼是好的公司呢，本文試圖從營業收入規模和利潤規模和來考察以上五個基業長青的行業，從它們中去篩選公司作為投資標的。
1、按營業收入規模構建的行業龍頭投資組合
首先，我們按照營業收入規模，篩選出以上5個行業【醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車】從2010年至今的行業龍頭如下表所示：
結論
通過以上行業分析和投資組合的歷史回測可以看到：
『叄』 個人如何用大數據
首先是需要有數據，然後基於數據的特徵做分析處理。x0dx0a個人的問題可能是沒有大數據源，以及沒有財力購買大數據分析工具。x0dx0a譬如有大量的股票的價格信息可以做股票分析和預測，如果有房價數據（當然是一直在漲。。。），可以看看一年中合適的出手時機。x0dx0a總之，一要看需求，而要看數據，三要結合工具。工具推薦免費的Hadoop等大數據工具，配合另外一些開源分析軟體，但對個人挑戰大。如果中小型企業，可以使用永洪科技的大數據BI。x0dx0a以後可能會有大數據在線分析平台，個人可能會有更多應用可用。
『肆』 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
『伍』 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。
『陸』 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
『柒』 如何運用大數據
1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統
計
學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如
果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數
據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理
解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析：
假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、
卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、
因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數
據挖掘： 分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity
grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and
Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。
大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大
數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的
數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除
此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時
有可能會有成千上萬的用戶
來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間
進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些
海量數據進行有效的分析，還是應該將這
些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使
用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統
計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通
的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於
MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與
前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數
據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於
統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。
『捌』 如何通過某一種大數據建立股票漲跌模型
可以在電腦上通過互聯網大數據，運用3D列印技術，建立股票漲跌模型，就能直觀的看到股市行情和漲跌規律。這對廣大股民來講是一大福音。
『玖』 在財經領域使用大數據分析技術主要運用的是pandas嗎
python財經數據抓取 轉載
2016-10-02 15:27:24
1點贊
fly_air
碼齡9年
關注
大數據分析進階之python財經數據抓取
Python常用數據分析包：
Pandas：數據分析
Nltk：自然語言處理
Scikit：人工智慧和機器學習
Numpy/scipy：矢量數據和科學計算
Sympy：符號計算
Gpu：並行超速運算
Opencv：圖像視頻處理
TVTK/mayavi：可視化
財經數據介麵包
Pandas
Python Data Analysis Library 或 是基於NumPy 的一種工具，是python的一個數據分析包。
Pandas最初被作為金融數據分析工具而開發出來，因此，pandas為時間序列分析提供了很好的支持。
Pandas的名稱來自於面板數據（panel data）和python數據分析（data analysis）。
Pandas返回的數據格式都是pandas DataFrame類型，非常便於用pandas/NumPy/Matplotlib進行數據分析和可視化。
使用pandas自帶財經數據介面，能夠獲取雅虎財經、世界銀行等財經數據。
TuShare
TuShare是一個免費、開源的python財經數據介麵包。
主要實現對股票等金融數據從數據採集、清洗加工到數據存儲的過程，能夠為金融分析人員提供快速、整潔和多樣的便於分析的數據，為他們在數據來源方面極大地減輕了工作量，使他們更加專注於策略和模型的研究與實現上。
TuShare返回的絕大部分的數據格式都是pandas DataFrame類型，非常便於用pandas/NumPy/Matplotlib進行數據分析和可視化。
使用TuShare自帶財經數據介面，能夠獲取新浪財經的證券、宏觀等財經數據。
使用TuShare自帶財經數據介面，能夠獲取即時新浪財經數據、新浪股吧數據、個股信息地雷數據等數據。
介面簡單易懂，返回的數據格式規整，非常便於處理分析！
數據挖掘實驗室
持續追蹤大數據和數據新聞前沿，通過自然語言處理、機器學習、R等大數據處理手段和D3、Echarts等數據可視化方法，玩轉大數據驅動新聞。
文章知識點與官方知識檔案匹配
『拾』 如何利用數據分析股票走勢呢
這么多問題, 我就回答你MACD, 你可以找書看看
MACD指標又叫指數平滑異同移動平均線，是由查拉爾·阿佩爾（Gerald Apple）所創造的,是一種研判股票買賣時機、跟蹤股價運行趨勢的技術分析工具。
一、MACD指標的原理
MACD指標是根據均線的構造原理，對股票價格的收盤價進行平滑處理，求出算術平均值以後再進行計算，是一種趨向類指標。
運用快速（短期）和慢速（長期）移動平均線及其聚合與分離的徵兆，加以雙重平滑運算。而根據移動平均線原理發展出來的MACD，一則去除了移動平均線頻繁發出假信號的缺陷，二則保留了移動平均線的效果，因此，MACD指標具有均線趨勢性、穩重性、安定性等特點，是用來研判買賣股票的時機，預測股票價格漲跌的技術分析指標。
主要是通過EMA、DIF和DEA（或叫MACD、DEM）這三值之間關系的研判，DIF和DEA連接起來的移動平均線的研判以及DIF減去DEM值而繪製成的柱狀圖（BAR）的研判等來分析判斷行情，預測股價中短期趨勢的主要的股市技術分析指標。其中，DIF是核心，DEA是輔助。DIF是快速平滑移動平均線（EMA1）和慢速平滑移動平均線（EMA2）的差。BAR柱狀圖在股市技術軟體上是用紅柱和綠柱的收縮來研判行情。