Ⅰ 上證指數是什麼意思
上證指數的全稱是上海證券交易所股票價格綜合指數，是一個反映上海證券交易所掛牌股票總體走勢的統計指標，上證指數也稱為上證綜指、上證綜合、滬綜指或滬指。要想在投資市場上分一杯羹，那就得好好學習股市的知識，我建議你學習股票知識的話可以到持股幫看看，持股幫是股市的「問答社群」，大膽說出自己的問題，股票的疑慮在持股幫會有無數的熱心股民會為您解答，股民生活的問題這里有海量的股民與您探討，在持股幫人人都能發現志氣相投的股友，找到志同道合的散戶組織，和股友們一起挖料、解套、追龍頭；沒有高低沒有嘲笑，人人平等。一人有問題多人來支援，持股幫幫助每個人都能收獲自己的成長尋找到股市的歸屬感。
Ⅱ 在股票市場每天都有海量信息發布，如何分析判斷哪些資訊對自己有用，哪些是混淆視聽，騙散戶接盤的，多謝
股票資訊關於某某公司的新聞報道對於我們投資者來說往往是後知後覺的新聞，厲害人物早知道早布局，等正式公布出來了我們去跟風是很容易吃虧，要做股票，建議不要過多參考此類公開報道新聞。
投資有風險，這是炒股者都知道的一句話，可是有些人卻能在股海中常戰常勝，他們有些什麼絕招呢，以下六條是炒股心得，做好這些即可：
心得一：買股票之前必須先進行大勢研判。
1、大盤是否處於上升周期的初期;
2、宏觀經濟政策、輿論導向有利於哪一個板塊;
3、收集目標個股的全部資料，剔除流通盤太大、股性呆滯或經營中出現重大問題暫時又無重組希望的公司的股票。
心得二：中線地量法則。
1、選擇10日、20日、30日均線過去6個月穩定向上之個股，其間大盤如果下跌，該股均表現抗跌，一般只短暫跌破30日均線;
2、OBV穩定向上，不斷創出新高;
3、在大盤見底時出現地量，以3000萬股流通盤日成交10萬股為標准;
4、在地量出現的當天收盤前10分鍾逢低分批介入;
5、短線以5%到10%為獲利出局點;
6、中線以50%為出貨點;
7、以10日均線為止損點。
心得三：短線天量法則。
1、選擇近日底部放出天量之個股，日換手率連續大於5%到10%，對之跟蹤觀察;
2、5日、10日、20日均線出現多頭排列;
3、60分鍾MACD高位死叉後縮量回調，15分鍾OBV穩定上升，股價在20日均線之上走穩;
4、在60分鍾MACD再度金叉的第二個小時逢低分批進場;
5、短線獲利5%以上逢急拉派發;
6、一旦大盤突變，立即保本出局，以利再戰。
心得四：強勢新股法則。
1、選擇基本面良好、具有成長性、流通盤在6000萬股以下的新股;
2、上市首日換手率70%以上，或當天大盤暴跌，次日跌勢減緩立即收出較大的陽線，收復首日陰線2/3以上者;
3、創新高買入或選擇天量法則買點介入;
4、獲利5%到10%出局;
5、止損點設為保本價。
心得五：成交量法則。
1、成交量有助於研判趨勢何時反轉，口訣是價穩量縮才是底;
2、個股成交量持續超過5%，是主力活躍於其中的明顯標志;
3、個股經放量拉升、橫盤整理之後無量上升，是主力籌碼高度集中、控盤拉升的標志;
4、如遇突發性高位巨量長陰線，情況不明，要立即出局，以防重大利空導致崩潰性下跌。
心得六：不買處於下降通道中的股票。
1、猜測下降通道股票的底部是危險的，因為其可能根本沒有底;
2、存在的就是合理的，下跌的股票一定有下跌的理由，不要去碰它，盡管可能有很多人覺得它已經太便宜了。
Ⅲ 如何量化炒股
首先，可以通過學習量化策略來進行，主要包括多因子策略、統計套利、機器學習。
量化交易是一種新興的系統化金融投資方法，它綜合多個學科的知識，用先進的數學模型代替人的主觀思維制定交易策略，利用計算機強大的運算力從龐大的股票、債券、 期貨等歷史數據中回測交易策略的盈虧「概率」，通過管理盈虧的「概率」幫助投資者做出准確的決策。
此外，我們可以通過數庫多因子量化平台進行炒股，它會呈現出影響股價走勢的相關因子，讓投資者從中選取影響力高的因子，組合成量化策略，進行收益對比分析，得出最理想的股票組合。還可以自由添加、刪除、收藏多個因子，僅需幾秒鍾就可以完成大量的數據運算，操作方便快捷。
潛在風險
量化交易一般會經過海量數據模擬測試和模擬操作等手段進行檢驗，並依據一定的風險管理演算法進行倉位和資金配置，實現風險最小化和收益最大化，但往往也會存在一定的潛在風險，具體包括：
1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換，也可能導致模型失敗，如交易流動性，價格波動幅度，價格波動頻率等，而這一點是量化交易難以克服的。
2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風險評估和預防措施，可能導致資金、倉位和模型的不匹配，而發生爆倉現象。
3、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。
4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。
5、單一投資品種導致的不可預測風險。
為規避或減小量化交易存在的潛在風險，可採取的策略有：保證歷史數據的完整性；在線調整模型參數；在線選擇模型類型；風險在線監測和規避等。
Ⅳ 股票成交價格的確定 詳細點 最好有些例子的
現在給你舉個例子！ 好比某股三檔 賣三價5.45 賣二價5.44 賣一價5.43 買一價5.42 買二價5.41 買三價格5.40 1，你手中持有股票，現在你想賣出，如果你想立刻成交，那麼你按照買一價或者低於買一價格掛單，那麼就會立刻成交，成交價格為現在的買一價5.42 除非你量非常大，買一價檔位的所有委託買單都被你給成交了，那麼就會再成交買二價檔位的所有買單，你這一筆確定的成交價格即現價為5.41 你不十分急於成交，那麼你就會掛單到賣一價或者賣二賣三價之後，此股逐漸上漲上漲到你掛單的那個價位 電腦主機就會自動給你成交，那麼你股票的成交價格就是你掛檔的股票價格，你掛5.43成交價格就是5.43，掛5.44成交價格就是5.44
2，你手中沒有該股，你想買進！ 如果你急於買進，你就會出賣一檔位的價格5.43去主動買入該股，成交價格就是5.43 你擔心搶不到股，你掛了高於5.43的價格，那麼就會從此時的賣一檔位的掛單開始給你成交，由低價位賣單到高價位賣單去滿足你的買入需要，你這一筆的成交價格就是5.43或者5.44或者之上，最後滿足你讓你這買單成交完的賣家價格就是成交價，這要看你掛單量多大，你掛的價格是漲停價格的話，量又海量的話，那麼你直接把該股拉到了漲停！ 你不急於買入該股，你掛單買一價5.42或者買二價5.41或者更低的價位，如果有人主動賣出讓你的買單成交了，那麼你的成交價格就是你的掛單價格！ 收盤價格的確定是收盤前一分鍾所有成交的均價！ 開盤價格的確定是由電腦主機對所有買賣單集合競價產生 ，以產生最大成交量為原則進行配對成交 如9點15-9點25無撮合成交，以前一日收盤價格做今日開盤價格！
Ⅳ 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
Ⅵ 股票價格是根據什麼漲跌的,與買賣股票的數量有沒有關系
你好，海量的財經信息、實時波動的股價讓初入市場的投資者感到迷茫，搞不懂股市運行的基本原理，股票價格的決定性因素。股票價格由什麼決定，總結起來就是兩點。
一是股票所代表企業的實際價值——內在價值。因為股票本身是沒有價值的，僅僅作為一種憑證存在，是購買或出售一種領取企業股利收入的憑證。通過資產負債表，利潤率表，現金流量表三張表，額外附加對整個行業的未來展望和發展趨勢，這些因素來得出一個企業的內在價值，這也是決定股票價格的基礎。
二是股票市場當前的購買傾向——消費傾向。股票價格的波動本質是買方和賣方的市場博弈，反應的是市場情緒和消費傾向。價格圍繞價值波動，供求關系決定價格，所有的參與市場的投資者都會對股票價格造成一定影響，也包括准備進場和即將離場的人。不管是做多還是做空的參與者，會因為平掉倉位對價格產生影響。上漲的原因就是市場參與者願意花更高的價格去買入，下跌的原因是參與者願意以更低的價格去賣出。
股票的內在價值為預測股票市場價格的變動趨勢提供了重要的依據，是決定股票市場價格的一個基礎性因素。這兩點屬於相輔相成的關系，缺一不可。
風險揭示：本信息部分根據網路整理，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，不構成任何買賣操作，不保證任何收益。如自行操作，請注意倉位控制和風險控制。
Ⅶ 可不可以基於海量數據預測股票
我覺得你可以根據自己的經驗來預測股票吧都是需要從各方面來預測不能只從一方面來預測股票少投資因為風險很大
Ⅷ 問問：為什麼有些股票一開盤就跌停了呢
原因有很多，1，基本面倒塌，公司出現重大利空的事情，如長生生物。2，莊家出貨，莊家拋售引起資金恐慌。3，政策性利空，公司發展跟當前的政策相沖突。4，板塊輪換，熱點股票板塊輪換，沒有市場熱度，當前公司難以撐起漲起來後的市值。
Ⅸ 同花順急速拉升是什麼意思
同花順急速拉升是指在投資者投資股票時，投資者可以通過同花順的技術來提高投資者的投資收益。同花順急速拉升是一種投資策略，它可以幫助投資者在股票市場中獲得更高的收益。它的原理是，通過分析股票市場的走勢，投資者可以把握股票市場的走勢，從而把握股票的走勢，從而獲得更高的收益。同花順急速拉升的技術可以幫助投資者更好地把握股票市場的走勢，從而獲得更高的收益。