① 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：
② 同盾大數據能查到股票交易嗎
不能。同盾大數據不能查到股票交易，同盾大數據基本包含了網貸一半以上的平台和公司。可以提供信貸審查和反欺詐服務，因為中國央行徵信只覆蓋了銀行還有傳統的金融機構。
③ 能否通過大數據查到某個教師炒股
能通過大數據查詢某個教師炒股的，大數據是將數據集合，然後任何數據都會在裡面的，一搜索就查出來了。
④ 大數據交易模式的分類有哪些有哪些特點
大數據交易模式的分類有以下幾種：
數據開放型：數據提供者將部分或全部數據集向公眾開放，自由獲取並使用。這種模式的特點是數據獲取方便、成本低廉，但缺少精細化數據定製和保護機制。
數據訂閱型：數據提供者向需要數據的客戶提供數據，客戶通過訂閱服務獲得數據。這種模式的特點是數據定製性好，但需要支付一定的數據費用。
數據交易平台型：搭建在線數據交易平台，數據提供者可以在平台上發布數據，而購買方可以選擇合適的數據進行購轎帶讓買使用。這種模式的特點是數據資源豐富，交易效率高，但需要考慮數據質量、價值和安全等問題。
數據眾包型：利用社會化協同的方式，通過廣泛的人群參與，快速獲取大量數據。這種模式的特點是數據收集速度快，成本較低，但數據質量可能不穩定，需要進行數據清洗和篩選。
大數據交易模式的特點包括：數據資源豐富、數據速度快、數據量大、數據格式多樣、數據質量參差不閉局齊、數據安全性要求高、數據應用場景廣泛等。同時，大數據交易需要考慮數據價值定價、數據行猜隱私保護、法律合規性等問題。
⑤ 用大數據炒股，靠譜嗎
因為最近在考察幾個量化交易平台，或許正好能夠回答你的這個問題。
在國外現在量化交易已經非常非常的普及，但是據說在國內只有不到5%，似乎是國內散戶太多的原因。
而量化交易就是能夠通過模型預測未來一段時間的走勢，從而不斷去調整，購買較大勝率的股票、期貨或者大宗商品。
某種程度上來說，這些大數據預測相對於國內的賭徒心理還是有更高的成功率的。
當然，也不能太迷信數據，數據是死的，而人性莫測。在國內，即使你個股再好，還是看出現跑不贏大盤的局面，而且有時候還得考慮人的情緒、政策等等。不過，如果能夠堅持，大數據還是相對靠譜的。觀點僅供參考，投資需謹慎。
⑥ 購買股票後想要獲知持倉公司的經營狀況，要如何查詢
購買股票後想要獲得這持倉的公司的情況，我們可以通過多方面的渠道去查詢得到相應信息。但是我們能夠查詢到的都是沒有什麼內部消息的，就是官方讓你知道的想讓你知道的而已，只不過這些東西仍然具備一定的參考價值。
平常也要關注一些這個公司所在行業的情況就是你要投資這個公司，你起碼得知道他公司主要的業務是什麼，他現在做的主要產品是什麼？這些產品主要面臨的難關是什麼？是說現在沒有關鍵技術的突破呢？還是說現在需要時間去鋪設產品的渠道，那不一樣的，也要及時關注公司有關的新聞，出現重大的利好消息和利空消息，都會對公司的股價造成直接的影響。
⑦ 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。
⑧ 如果一個人炒股非常厲害，他開戶證券公司員工是不是想看她買什麼股票都能查到，進而跟著買
是的。
但是隨意進入別人的賬戶是不允許的，隨意查看別人的買賣股票，也是不允許的，跟別人買賣更不被允許的。
現在的監管力度越來越大，監管的技術越來越完善，以前就有一個這樣的例子，最後被處罰。公布的例子，我才知道，登錄查看需要密碼許可權，並記錄時間地點。使用大數據匹配，是否跟隨操作，等等。
題外話，開鎖匠不會隨意開別人家的門。會開車的幾乎都不會故意撞人。和有沒有能力無關，和敢不敢違法有關。
謝謝你的提問
望採納
⑨ 股票內幕交易怎麼樣被查到
內幕交易是怎樣被揪出來的？一個人大教授的稽查樣本
誰也不曾料到，中國人民大學商學院教授會陷入內幕交易的調查漩渦中。
一面是教書育人的良師形象，一面是知法犯法內幕交易一隻股票、短線交易三隻股票的涉案當事人，宋常的AB面在證監會稽查人員的層層調查下逐漸清晰：他是14家上市公司的獨董，也是資本市場稽查亮劍被揪出的擾亂市場秩序的鼠狼之輩。
證券時報記者通過采訪一線稽查辦案人員，還原宋常內幕交易案的調查始末，試圖管中窺豹，揭開資本市場內幕交易案的慣用伎倆，以此警示試圖挑戰監管底線者：手莫伸，伸手必被捉。
世上沒有不透風的牆
時針撥回至2015年5月，正在中國人民大學給學生們上課的宋常不會想到，他會迎來兩位特殊的客人。在資本市場浸淫多年的他，面對著在他看來還很年輕的兩位調查人員，他是不屑一顧的。
1982年出生的余晶（化名）和1987年出生的項飛（化名）都有點娃娃臉，跟1965年出生的宋常就案件調查取證周旋時，宋常否定的話語中帶著一絲僥幸：「你說的這些我不清楚，我沒有參與個股交易，你們有證據嗎？」聰明的宋常不知道，項飛和余晶已經有一些線索在手了。
2015年4月，證監會深圳專員辦接到上交所線索，稱2015年1月26日，國發股份(5.86 -1.51%,買入)發布股票停牌公告，擬進行重大資產重組，而就在停牌前，「張某瑤」「邢某」賬戶大量買入該股，交易行為異常，被大數據系統捕捉到，疑似內幕交易。隨後，深圳專員辦組成調查組，項飛和余晶就是主辦人員。
經項飛他們調查，國發股份擬收購海格通信(10.30 -3.65%,買入)子公司摩詰創新的事項為內幕信息，該信息形成於2014年10月29日，公開於2015年3月7日。其間，陳某與國發股份負責人潘某斌見面，受潘某斌之託幫助國發股份尋找重組項目公司，陳某推薦了海格通信的子公司摩詰創新，是重組項目的介紹人，全程參與該重大資產重組事項，陳某為內幕信息知情人，知悉內幕信息的時間不晚於2014年11月30日。
而宋常與內幕信息知情人陳某的關系密切，陳某為國發股份重大資產重組事項的內幕信息知情人，在內幕信息公開前，宋常與陳某有2次電話聯系。
「陳某是誰？我對這個人沒有印象。」宋某繼續否認。當詢問到下午近6點時，宋常就反復催促項飛和余晶，稱他晚上還要給100多位學生上課，不能耽誤。
「當時我們也很為難，一方面詢問還沒進行完，另一方面又不能耽誤100多位學生。」項飛回憶，「我們提出等他上完課再進行詢問，我和余晶坐在宋常辦公室邊聊天邊等他的時候，他時不時過來看看我們，而且表現得十分警覺，這引起了我們的注意：難道辦公室里有什麼秘密？」
隨後，當著宋常的面，項飛他們根據《證券法》第一百八十三條，對宋常的辦公室進行了現場檢查。果然不出所料，他們在辦公桌裡面發現了宋常隱藏的重要證據，這個證據確定了他和陳某的關系，對定案具有十分重要的作用。
「世上沒有不透風的牆。語言可以否認一切，但證據可以還原過去。」項飛說，在跟蹤宋常這條線索的同時，他們還跟蹤著陳某這條線。
陳某在資本市場做並購掮客很多年了，經常被證監會作為內幕信息知情人進行排查，對稽查人員的調查方法、調查重點、關鍵點都很清楚，對任何調查人員來說都算是「硬釘子」。一開始陳某就把關於宋常的一切資料都刪除得乾乾凈凈，試圖把宋常掩藏起來。而且陳某除了本名以外，還請大師另外取了個別名叫陳某某，對外都自稱陳某某。國發股份董事長說是請陳某某幫忙介紹並購對象，調查組就把陳某某作為內幕信息知情人進行重點排查，但宋常的社交圈裡卻找不到一個叫陳某某的。基於上述兩個原因，剛開始時調查人員並未能將陳某某和宋常關聯起來，直到從其他涉案當事人處收集到更多的數據，通過對海量數據(13.77 -2.55%,買入)進行逐一篩查對比，調查人員驚奇地發現陳某某和陳某竟然是同一個人，而這人在宋常的社交圈裡叫陳某。把兩者關聯起來後，調查人員再進一步深入挖掘，發現陳、宋二人關系密切：陳某在中國人民大學攻讀工商管理學碩士研究生期間，宋常為其導師，畢業後也一直有聯系，宋常還在陳某的公司兼任首席經濟顧問。陳某從事的項目中介業務有賴於宋常，在獲取資產轉讓方或收購方信息後，多次請宋常幫忙介紹對手方，若買賣雙方有意向，二人便合作推進並購工作。國發股份停牌前，宋常與內幕信息知情人陳某存在直接聯系。
事情到此算是有眉目了。拿到宋常與陳某關系的證據後，項飛鬆了一口氣。他站在中國人民大學校門口，迎著晚風，和余晶相視一笑，摸著早已經餓癟的肚子，特豪氣地說了句：「走，我請你吃煎餅果子！」項飛說，這是那段時間他吃過的最好吃的晚餐。
千般抵賴賴不過如山鐵證
在確認了宋常與陳某的關系後，項飛和余晶的下一個攻堅難點，就是宋常與「張某瑤」「邢某」兩個異動賬戶間是否有直接關聯。
經過對宋常關系網的梳理，項飛他們了解到，「邢某」「張某瑤」都是宋常學生，對於這兩個賬戶，宋常表示只是偶爾進行打理，對賬戶資金也說是對邢某、張某瑤兩位學生的無償資助，試圖從操作、資金兩方面讓「邢某」「張某瑤」兩個賬戶與自己劃清界限；對買入國發股份也找了個看似合理的理由，稱自己經過財務分析，認為國發股份遲早會重組，所以買入賭公司重組；他同時還提供了一些虛假證據資料，試圖誤導項飛和余晶。
「宋常的抵賴自始至終。他既不承認控制學生賬戶，也不承認內幕交易個股。」面對這位熟悉市場運作的專家，項飛把目光轉向了邢某、張某瑤。
「知道作偽證的後果嗎？你有家有孩子，就不怕事態發展到把你自己也牽扯進來嗎？」項飛摸准了邢某、張某瑤對宋常既有敬意又有顧慮的心理，動之以情曉之以理，最終讓邢某、張某瑤開口了：宋常正是「邢某」「張某瑤」賬戶的使用者，這讓宋常的一再否認成了徒勞。
隨後，項飛將宋常所控制的賬戶2007年開戶以來所有委託、成交流水進行橫向和縱向分析對比，在近4000條交易記錄、近400隻股票中，總結提煉交易規律、交易習慣，反駁了宋常「賭重組」的辯解，證明賬戶交易行為明顯異常。
經過對往常交易股票共性的分析發現，宋常作為財務專家，買入股票時多選擇財務穩健的公司，而且更喜歡自己擔任獨立董事的公司，這樣他更了解公司情況。平時下單也是小心謹慎，每次委託下單平均金額在28萬元和36萬元之間。而國發股份2008年以來盈利能力較差，連續多年虧損，2010、2013年兩次「保殼」，明顯並不符合宋常對公司財務穩健的要求。而且，2015年1月23日14點14分，宋常控制的邢某賬戶單筆委託買入國發股份878700股，委託金額6713268元，委託金額遠超平均值，為其歷史交易記錄中所有單筆申報最大金額，而且委託價格7.64元高於市價7.60元，盤面價格和成交量被迅速拉高。宋常自己賬戶買入國發股份的意願顯得尤為急切：2015年1月23日國發股份停牌前最後一個交易日的最後幾分鍾，「宋常」賬戶委託買入國發股份65萬余股，委託金額500餘萬元，此次委託金額為其歷史交易記錄中所有單筆申報最大金額。宋常控制使用的3個賬戶買入國發股份的行為明顯與平時交易習慣不同。
在人證、物證等各類證據鏈條完整的事實面前，宋常皺緊眉頭嘆了口氣：「哎，怎麼成這個樣子了！」——就是這個樣子，讓表面光鮮的中國人民大學教授受到了110萬的「頂格」罰款，同時被採取10年市場禁入措施。
「其實，處罰的金額不算太多。」項飛認為，宋常多次利用其控制的3個賬戶短線交易其任獨立董事的10隻上市公司股票，短線交易其中7隻股票的行為，因《行政處罰法》第二十九條已超過兩年追訴時效，最後只能對短線交易的3隻股票的行為進行處罰，且處罰金額是其法律規定幅度內的頂格處罰，其內幕交易國發股份的行為也因虧損而被罰得很少，《證券法》對違規者的震懾力度不夠大。
項飛在總結5年來的辦案經驗時認為，內幕消息不靠譜，有很多重組因為各種原因，雙方未談妥最後以失敗告終的。從事內幕交易既存在重組失敗虧損的風險，還存在被證監會調查處罰的風險，得不償失。
構成內幕交易罪，將被處五年以下有期徒刑或拘役，如果屬於情節特別嚴重的，應處5年以上10年以下有期徒刑。
我國法律對內幕交易的行為的處罰
1、行政責任
內幕交易行為人可能被證券監管機構給予行政處罰，主要包括：
（1）責令依法處理非法持有的證券；
（2）沒收違法所得；
（3）並處罰款。對於證券內幕交易，如果違法所得在3萬元以上的，並處以違法所得1倍以上5倍以下的罰款，如果沒有違法所得或違法所得不足3萬元的，處以3萬元以上60萬元以下的罰款；
對於期貨內幕交易，如果違法所得在10萬元以上的，並處違法所得1倍以上5倍以下的罰款，如果沒有違法所得或者違法所得不滿10萬元的，處10萬元以上50萬元以下的罰款。
單位進行內幕交易的，應對直接負責主管人員和其他直接責任人員並以3萬元以上30萬元以下的罰款；
（4）警告。單位進行內幕交易的，對直接負責主管人員和其他直接責任人員警告。
除行政處罰外，內幕交易行為人還可能被證券監管機構給予證券市場禁入的行政監管措施，甚至可能會被處以終身市場禁入。
2、刑事責任
內幕交易行為情節嚴重，構成犯罪的，應依法承擔刑事責任。
具有以下情形的，構成內幕交易罪：
（1）證券交易成交額在50萬元以上的；
（2）期貨交易佔用保證金數額在30萬元以上的；
（3）獲利或者避免損失數額在15萬元以上的；
（4）進行內幕交易、泄露內幕信息3次以上的。
而具有如下情形之一，則屬於情節特別嚴重：
（1）證券交易成交額在250萬元以上的；
（2）期貨交易佔用保證金數額在150萬元以上的；
（3）獲利或者避免損失數額在75萬元以上的。
(9)大數據查股票內部交易擴展閱讀：
《最高人民法院、最高人民檢察院關於辦理內幕交易、泄露內幕信息刑事案件具體應用法律若干問題的解釋》
第六條
在內幕信息敏感期內從事或者明示、暗示他人從事或者泄露內幕信息導致他人從事與該內幕信息有關的證券、期貨交易，具有下列情形之一的，應當認定為刑法第一百八十條第一款規定的「情節嚴重」：
（一）證券交易成交額在五十萬元以上的；
（二）期貨交易佔用保證金數額在三十萬元以上的；
（三）獲利或者避免損失數額在十五萬元以上的；
（四）三次以上的；
（五）具有其他嚴重情節的。
第七條
在內幕信息敏感期內從事或者明示、暗示他人從事或者泄露內幕信息導致他人從事與該內幕信息有關的證券、期貨交易，具有下列情形之一的，應當認定為刑法第一百八十條第一款規定的「情節特別嚴重」：
（一）證券交易成交額在二百五十萬元以上的；
（二）期貨交易佔用保證金數額在一百五十萬元以上的；
（三）獲利或者避免損失數額在七十五萬元以上的；
（四）具有其他特別嚴重情節的。
第八條
二次以上實施內幕交易或者泄露內幕信息行為，未經行政處理或者刑事處理的，應當對相關交易數額依法累計計算。
第九條
同一案件中，成交額、佔用保證金額、獲利或者避免損失額分別構成情節嚴重、情節特別嚴重的，按照處罰較重的數額定罪處罰。
構成共同犯罪的，按照共同犯罪行為人的成交總額、佔用保證金總額、獲利或者避免損失總額定罪處罰，但判處各被告人罰金的總額應掌握在獲利或者避免損失總額的一倍以上五倍以下。
⑩ 什麼叫大數據量化交易大數據量化交易是什麼地位
【導讀】很多人對於大數據量化交易不清楚，只知道大數據，其實大數據量化交易是基於大數據以上是雲社區搭建的載體，下面我們就來聊聊什麼叫大數據量化交易?大數據量化交易是什麼地位?
現在發達城市北上廣，已經開始用大數據，運做基金了。而且門檻很高，必須游高金融和計算機的本科以上人員，研究生擇優錄取。
可見大數據，發展的力度。很多人不知道大數據怎麼交易股票，這這里簡單說下，現在好多券商軟體支持，大數據自動化交易，也就是說，當你編寫好自己的預期策略後，由程序根據你的策略實行，自動化交易。現在名聲僅次於巴菲特的詹姆斯.西蒙斯，就是大數據量化交易的先驅，他名下的大獎章基金，就是根據大數據量化交易運行。
大數據量化交易，可以實現。一天成百上千次此交易，只要資金允許。這也是發達發達城市為什麼著重研究的對象。還有大數據是未型磨困來的趨勢。電腦在對市場熱度的分析，要強於人工識別。但是論單個交易，人工肯定強於電腦，但是從現在的基金規模來看。電腦交易是主要趨勢。不管卜念多厲害的基金經理，精力都是有限的。
目前的大數據都是藉助python為主要語言編寫的，感興趣的可以看看相關方面的學習。券商對自動化交易的資金，一般是5w門檻。
以上就是小編今天給大家整理發布的關於「什麼叫大數據量化交易?大數據量化交易是什麼地位?」的相關內容，希望對大家有所幫助。隨著市場的發展。大數據量化交易，會慢慢普及。