① 大数据时代应该如何投资股票
给一篇关于【如何使用大数据进行A股行业投资】的教程给你参考一下~
好的投资，首先是选好行业
红杉资本曾经有一条著名的投资经验，大意是：好的投资，首先是选好赛道，其次是赛道上的选手。对于每天活跃于资本市场上的投资者而言，赛道所指的正是你正在投资、或者将要投资的那家公司它所在的行业，更直接的说，你投资于什么行业，投资于这个行业的哪家公司，决定了你最终能获得什么样的收益表现。
那么，红杉资本的这条投资经验是否适用于A股市场，并给我们带来可观的投资收益呢？本文试图通过量化分析和交易回测来验证这一投资模式是否真正有效，所采用的数据取自于聚宽数据出品的JQData本地量化金融数据，通过梳理出自2010年以来A股市场上不同行业的发展情况，进一步构建出一个优质行业龙头组合，观察其从2015年股灾至今的收益表现。最终发现，这样一个优质行业的龙头组合，从股灾至今大幅跑赢了上证指数和沪深300指数高达30%的以上的收益率，可以说是超乎预期的。以下是具体分析过程。
2010 ~ 2017 沪深A股各行业量化分析
在开始各行业的量化分析之前，我们需要先弄清楚两个问题：
第一，A股市场上都有哪些行业；
第二，各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现如何？
第一个问题：
很好回答，我们使用JQData提供的获取行业成分股的方法，输入get_instries(name='sw_l1')
得到申万一级行业分类结果如下：它们分别是：【农林牧渔、采掘、化工、钢铁、有色金属、电子、家用电器、食品饮料、纺织服装、轻工制造、医药生物、公用事业、交通运输、房地产、商业贸易、休闲服务、综合、建筑材料、建筑装饰、电器设备、国防军工、计算机、传媒、通信、银行、非银金融、汽车、机械设备】共计28个行业。
第二个问题：
要知道各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现，我们首先需要知道各行业在各个年度都有哪些成分股，然后加总该行业在该年度各成分股的总营收和净利润，就能得到整个行业在该年度的总营收和总利润了。这部分数据JQData也为我们提供了方便的接口：通过调用get_instry_stocks(instry_code=‘行业编码’, date=‘统计日期’)，获取申万一级行业指定日期下的行业成分股列表，然后再调用查询财务的数据接口：get_fundamentals(query_object=‘query_object’, statDate=year)来获取各个成分股在对应年度的总营收和净利润，最后通过加总得到整个行业的总营收和总利润。这里为了避免非经常性损益的影响，我们对净利润指标最终选取的扣除非经常性损益的净利润数据。
先选行业，再选公司，即使是从2015年股灾期间开始投资，至2018年5月1号，仍然能够获得相对理想的收益，可以说，红杉资本的赛道投资法则对于一般投资者还是比较靠谱的。
在构建行业龙头投资组合时，净利润指标显著优于营业收入指标，获得的投资收益能够更大的跑赢全市场收益率
市场是不断波动的，如果一个投资者从股灾期间开始投资，那么即使他买入了上述优质行业的龙头组合，在近3年也只能获得12%左右的累计收益；而如果从2016年5月3日开始投资，那么至2018年5月2日，2年时间就能获得超过50%以上的收益了。所以，在投资过程中选择时机也非常重要~
我们已经获取到想要的行业数据了。接下来，我们需要进一步分析，这些行业都有什么样的增长特征。
我们发现，在28个申万一级行业中，有18个行业自2010年以来在总营收方面保持了持续稳定的增长。它们分别是：【农林牧渔，电子，食品饮料，纺织服装，轻工制造，医药生物，公用事业，交通运输，房地产，休闲服务，建筑装饰，电气设备，国防军工，计算机，传媒，通信，银行，汽车】；其他行业在该时间范围内出现了不同程度的负增长。
那么，自2010年以来净利润保持持续增长的行业又会是哪些呢？结果是只有5个行业保持了基业长青，他们分别是医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车。（注：由于申万行业在2014年发生过一次大的调整，建筑装饰，电气设备，银行和汽车实际从2014年才开始统计。）
从上面的分析结果可以看到，真正能够保持持续稳定增长的行业并不多，如果以扣非净利润为标准，那么只有医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车这五个行业可以称之为优质行业，实际投资中，就可以只从这几个行业中去投资。这样做的目的是，一方面，能够从行业大格局层面避免行业下行的风险，绕开一个可能出现负增长的的行业，从而降低投资的风险；另一方面，也大大缩短了我们的投资范围，让投资者能够专注于从真正好的行业去挑选公司进行投资。
「2010-2017」投资于优质行业龙头的收益表现
选好行业之后，下面进入选公司环节。我们知道，即便是一个好的行业也仍然存在表现不好的公司，那么什么是好的公司呢，本文试图从营业收入规模和利润规模和来考察以上五个基业长青的行业，从它们中去筛选公司作为投资标的。
1、按营业收入规模构建的行业龙头投资组合
首先，我们按照营业收入规模，筛选出以上5个行业【医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车】从2010年至今的行业龙头如下表所示：
结论
通过以上行业分析和投资组合的历史回测可以看到：
② 同盾大数据能查到股票交易吗
不能。同盾大数据不能查到股票交易，同盾大数据基本包含了网贷一半以上的平台和公司。可以提供信贷审查和反欺诈服务，因为中国央行征信只覆盖了银行还有传统的金融机构。
③ 能否通过大数据查到某个教师炒股
能通过大数据查询某个教师炒股的，大数据是将数据集合，然后任何数据都会在里面的，一搜索就查出来了。
④ 大数据交易模式的分类有哪些有哪些特点
大数据交易模式的分类有以下几种：
数据开放型：数据提供者将部分或全部数据集向公众开放，自由获取并使用。这种模式的特点是数据获取方便、成本低廉，但缺少精细化数据定制和保护机制。
数据订阅型：数据提供者向需要数据的客户提供数据，客户通过订阅服务获得数据。这种模式的特点是数据定制性好，但需要支付一定的数据费用。
数据交易平台型：搭建在线数据交易平台，数据提供者可以在平台上发布数据，而购买方可以选择合适的数据进行购轿带让买使用。这种模式的特点是数据资源丰富，交易效率高，但需要考虑数据质量、价值和安全等问题。
数据众包型：利用社会化协同的方式，通过广泛的人群参与，快速获取大量数据。这种模式的特点是数据收集速度快，成本较低，但数据质量可能不稳定，需要进行数据清洗和筛选。
大数据交易模式的特点包括：数据资源丰富、数据速度快、数据量大、数据格式多样、数据质量参差不闭局齐、数据安全性要求高、数据应用场景广泛等。同时，大数据交易需要考虑数据价值定价、数据行猜隐私保护、法律合规性等问题。
⑤ 用大数据炒股，靠谱吗
因为最近在考察几个量化交易平台，或许正好能够回答你的这个问题。
在国外现在量化交易已经非常非常的普及，但是据说在国内只有不到5%，似乎是国内散户太多的原因。
而量化交易就是能够通过模型预测未来一段时间的走势，从而不断去调整，购买较大胜率的股票、期货或者大宗商品。
某种程度上来说，这些大数据预测相对于国内的赌徒心理还是有更高的成功率的。
当然，也不能太迷信数据，数据是死的，而人性莫测。在国内，即使你个股再好，还是看出现跑不赢大盘的局面，而且有时候还得考虑人的情绪、政策等等。不过，如果能够坚持，大数据还是相对靠谱的。观点仅供参考，投资需谨慎。
⑥ 购买股票后想要获知持仓公司的经营状况，要如何查询
购买股票后想要获得这持仓的公司的情况，我们可以通过多方面的渠道去查询得到相应信息。但是我们能够查询到的都是没有什么内部消息的，就是官方让你知道的想让你知道的而已，只不过这些东西仍然具备一定的参考价值。
平常也要关注一些这个公司所在行业的情况就是你要投资这个公司，你起码得知道他公司主要的业务是什么，他现在做的主要产品是什么？这些产品主要面临的难关是什么？是说现在没有关键技术的突破呢？还是说现在需要时间去铺设产品的渠道，那不一样的，也要及时关注公司有关的新闻，出现重大的利好消息和利空消息，都会对公司的股价造成直接的影响。
⑦ 可以利用大数据炒股吗
大数据可以用于股票交易，所谓大数据，就是一个新的分析概念，利用新的系统、新的工具、新的模型来挖掘大量动态的、可持续的数据，从而获得具有洞察力和新价值的东西。大数据已经在一些金融工具中有所体现，大数据会将股票之前的数据全都发布出来，股民可以根据这只股票之前的数据来进行对比。
其实大数据只能说是个趋势，我们可以通过打数据让投资者能够有一个参考性，但不能够过度依赖大数据，毕竟着只是数据，这些数据是死的，而股市却是千变万化的，我们不能过度的依赖大数据得出的分析与结论，大数据也只是作为一个参考数据。世事无绝对，更何况是股票，可能上一秒还是盈利的状态，但是下一秒就已经处于亏损了，不少人也因为炒股倾家荡产，所以这边还是要提醒大家一下，谨慎行事，不要盲目跟风。
⑧ 如果一个人炒股非常厉害，他开户证券公司员工是不是想看她买什么股票都能查到，进而跟着买
是的。
但是随意进入别人的账户是不允许的，随意查看别人的买卖股票，也是不允许的，跟别人买卖更不被允许的。
现在的监管力度越来越大，监管的技术越来越完善，以前就有一个这样的例子，最后被处罚。公布的例子，我才知道，登录查看需要密码权限，并记录时间地点。使用大数据匹配，是否跟随操作，等等。
题外话，开锁匠不会随意开别人家的门。会开车的几乎都不会故意撞人。和有没有能力无关，和敢不敢违法有关。
谢谢你的提问
望采纳
⑨ 股票内幕交易怎么样被查到
内幕交易是怎样被揪出来的？一个人大教授的稽查样本
谁也不曾料到，中国人民大学商学院教授会陷入内幕交易的调查漩涡中。
一面是教书育人的良师形象，一面是知法犯法内幕交易一只股票、短线交易三只股票的涉案当事人，宋常的AB面在证监会稽查人员的层层调查下逐渐清晰：他是14家上市公司的独董，也是资本市场稽查亮剑被揪出的扰乱市场秩序的鼠狼之辈。
证券时报记者通过采访一线稽查办案人员，还原宋常内幕交易案的调查始末，试图管中窥豹，揭开资本市场内幕交易案的惯用伎俩，以此警示试图挑战监管底线者：手莫伸，伸手必被捉。
世上没有不透风的墙
时针拨回至2015年5月，正在中国人民大学给学生们上课的宋常不会想到，他会迎来两位特殊的客人。在资本市场浸淫多年的他，面对着在他看来还很年轻的两位调查人员，他是不屑一顾的。
1982年出生的余晶（化名）和1987年出生的项飞（化名）都有点娃娃脸，跟1965年出生的宋常就案件调查取证周旋时，宋常否定的话语中带着一丝侥幸：“你说的这些我不清楚，我没有参与个股交易，你们有证据吗？”聪明的宋常不知道，项飞和余晶已经有一些线索在手了。
2015年4月，证监会深圳专员办接到上交所线索，称2015年1月26日，国发股份(5.86 -1.51%,买入)发布股票停牌公告，拟进行重大资产重组，而就在停牌前，“张某瑶”“邢某”账户大量买入该股，交易行为异常，被大数据系统捕捉到，疑似内幕交易。随后，深圳专员办组成调查组，项飞和余晶就是主办人员。
经项飞他们调查，国发股份拟收购海格通信(10.30 -3.65%,买入)子公司摩诘创新的事项为内幕信息，该信息形成于2014年10月29日，公开于2015年3月7日。其间，陈某与国发股份负责人潘某斌见面，受潘某斌之托帮助国发股份寻找重组项目公司，陈某推荐了海格通信的子公司摩诘创新，是重组项目的介绍人，全程参与该重大资产重组事项，陈某为内幕信息知情人，知悉内幕信息的时间不晚于2014年11月30日。
而宋常与内幕信息知情人陈某的关系密切，陈某为国发股份重大资产重组事项的内幕信息知情人，在内幕信息公开前，宋常与陈某有2次电话联系。
“陈某是谁？我对这个人没有印象。”宋某继续否认。当询问到下午近6点时，宋常就反复催促项飞和余晶，称他晚上还要给100多位学生上课，不能耽误。
“当时我们也很为难，一方面询问还没进行完，另一方面又不能耽误100多位学生。”项飞回忆，“我们提出等他上完课再进行询问，我和余晶坐在宋常办公室边聊天边等他的时候，他时不时过来看看我们，而且表现得十分警觉，这引起了我们的注意：难道办公室里有什么秘密？”
随后，当着宋常的面，项飞他们根据《证券法》第一百八十三条，对宋常的办公室进行了现场检查。果然不出所料，他们在办公桌里面发现了宋常隐藏的重要证据，这个证据确定了他和陈某的关系，对定案具有十分重要的作用。
“世上没有不透风的墙。语言可以否认一切，但证据可以还原过去。”项飞说，在跟踪宋常这条线索的同时，他们还跟踪着陈某这条线。
陈某在资本市场做并购掮客很多年了，经常被证监会作为内幕信息知情人进行排查，对稽查人员的调查方法、调查重点、关键点都很清楚，对任何调查人员来说都算是“硬钉子”。一开始陈某就把关于宋常的一切资料都删除得干干净净，试图把宋常掩藏起来。而且陈某除了本名以外，还请大师另外取了个别名叫陈某某，对外都自称陈某某。国发股份董事长说是请陈某某帮忙介绍并购对象，调查组就把陈某某作为内幕信息知情人进行重点排查，但宋常的社交圈里却找不到一个叫陈某某的。基于上述两个原因，刚开始时调查人员并未能将陈某某和宋常关联起来，直到从其他涉案当事人处收集到更多的数据，通过对海量数据(13.77 -2.55%,买入)进行逐一筛查对比，调查人员惊奇地发现陈某某和陈某竟然是同一个人，而这人在宋常的社交圈里叫陈某。把两者关联起来后，调查人员再进一步深入挖掘，发现陈、宋二人关系密切：陈某在中国人民大学攻读工商管理学硕士研究生期间，宋常为其导师，毕业后也一直有联系，宋常还在陈某的公司兼任首席经济顾问。陈某从事的项目中介业务有赖于宋常，在获取资产转让方或收购方信息后，多次请宋常帮忙介绍对手方，若买卖双方有意向，二人便合作推进并购工作。国发股份停牌前，宋常与内幕信息知情人陈某存在直接联系。
事情到此算是有眉目了。拿到宋常与陈某关系的证据后，项飞松了一口气。他站在中国人民大学校门口，迎着晚风，和余晶相视一笑，摸着早已经饿瘪的肚子，特豪气地说了句：“走，我请你吃煎饼果子！”项飞说，这是那段时间他吃过的最好吃的晚餐。
千般抵赖赖不过如山铁证
在确认了宋常与陈某的关系后，项飞和余晶的下一个攻坚难点，就是宋常与“张某瑶”“邢某”两个异动账户间是否有直接关联。
经过对宋常关系网的梳理，项飞他们了解到，“邢某”“张某瑶”都是宋常学生，对于这两个账户，宋常表示只是偶尔进行打理，对账户资金也说是对邢某、张某瑶两位学生的无偿资助，试图从操作、资金两方面让“邢某”“张某瑶”两个账户与自己划清界限；对买入国发股份也找了个看似合理的理由，称自己经过财务分析，认为国发股份迟早会重组，所以买入赌公司重组；他同时还提供了一些虚假证据资料，试图误导项飞和余晶。
“宋常的抵赖自始至终。他既不承认控制学生账户，也不承认内幕交易个股。”面对这位熟悉市场运作的专家，项飞把目光转向了邢某、张某瑶。
“知道作伪证的后果吗？你有家有孩子，就不怕事态发展到把你自己也牵扯进来吗？”项飞摸准了邢某、张某瑶对宋常既有敬意又有顾虑的心理，动之以情晓之以理，最终让邢某、张某瑶开口了：宋常正是“邢某”“张某瑶”账户的使用者，这让宋常的一再否认成了徒劳。
随后，项飞将宋常所控制的账户2007年开户以来所有委托、成交流水进行横向和纵向分析对比，在近4000条交易记录、近400只股票中，总结提炼交易规律、交易习惯，反驳了宋常“赌重组”的辩解，证明账户交易行为明显异常。
经过对往常交易股票共性的分析发现，宋常作为财务专家，买入股票时多选择财务稳健的公司，而且更喜欢自己担任独立董事的公司，这样他更了解公司情况。平时下单也是小心谨慎，每次委托下单平均金额在28万元和36万元之间。而国发股份2008年以来盈利能力较差，连续多年亏损，2010、2013年两次“保壳”，明显并不符合宋常对公司财务稳健的要求。而且，2015年1月23日14点14分，宋常控制的邢某账户单笔委托买入国发股份878700股，委托金额6713268元，委托金额远超平均值，为其历史交易记录中所有单笔申报最大金额，而且委托价格7.64元高于市价7.60元，盘面价格和成交量被迅速拉高。宋常自己账户买入国发股份的意愿显得尤为急切：2015年1月23日国发股份停牌前最后一个交易日的最后几分钟，“宋常”账户委托买入国发股份65万余股，委托金额500余万元，此次委托金额为其历史交易记录中所有单笔申报最大金额。宋常控制使用的3个账户买入国发股份的行为明显与平时交易习惯不同。
在人证、物证等各类证据链条完整的事实面前，宋常皱紧眉头叹了口气：“哎，怎么成这个样子了！”——就是这个样子，让表面光鲜的中国人民大学教授受到了110万的“顶格”罚款，同时被采取10年市场禁入措施。
“其实，处罚的金额不算太多。”项飞认为，宋常多次利用其控制的3个账户短线交易其任独立董事的10只上市公司股票，短线交易其中7只股票的行为，因《行政处罚法》第二十九条已超过两年追诉时效，最后只能对短线交易的3只股票的行为进行处罚，且处罚金额是其法律规定幅度内的顶格处罚，其内幕交易国发股份的行为也因亏损而被罚得很少，《证券法》对违规者的震慑力度不够大。
项飞在总结5年来的办案经验时认为，内幕消息不靠谱，有很多重组因为各种原因，双方未谈妥最后以失败告终的。从事内幕交易既存在重组失败亏损的风险，还存在被证监会调查处罚的风险，得不偿失。
构成内幕交易罪，将被处五年以下有期徒刑或拘役，如果属于情节特别严重的，应处5年以上10年以下有期徒刑。
我国法律对内幕交易的行为的处罚
1、行政责任
内幕交易行为人可能被证券监管机构给予行政处罚，主要包括：
（1）责令依法处理非法持有的证券；
（2）没收违法所得；
（3）并处罚款。对于证券内幕交易，如果违法所得在3万元以上的，并处以违法所得1倍以上5倍以下的罚款，如果没有违法所得或违法所得不足3万元的，处以3万元以上60万元以下的罚款；
对于期货内幕交易，如果违法所得在10万元以上的，并处违法所得1倍以上5倍以下的罚款，如果没有违法所得或者违法所得不满10万元的，处10万元以上50万元以下的罚款。
单位进行内幕交易的，应对直接负责主管人员和其他直接责任人员并以3万元以上30万元以下的罚款；
（4）警告。单位进行内幕交易的，对直接负责主管人员和其他直接责任人员警告。
除行政处罚外，内幕交易行为人还可能被证券监管机构给予证券市场禁入的行政监管措施，甚至可能会被处以终身市场禁入。
2、刑事责任
内幕交易行为情节严重，构成犯罪的，应依法承担刑事责任。
具有以下情形的，构成内幕交易罪：
（1）证券交易成交额在50万元以上的；
（2）期货交易占用保证金数额在30万元以上的；
（3）获利或者避免损失数额在15万元以上的；
（4）进行内幕交易、泄露内幕信息3次以上的。
而具有如下情形之一，则属于情节特别严重：
（1）证券交易成交额在250万元以上的；
（2）期货交易占用保证金数额在150万元以上的；
（3）获利或者避免损失数额在75万元以上的。
(9)大数据查股票内部交易扩展阅读：
《最高人民法院、最高人民检察院关于办理内幕交易、泄露内幕信息刑事案件具体应用法律若干问题的解释》
第六条
在内幕信息敏感期内从事或者明示、暗示他人从事或者泄露内幕信息导致他人从事与该内幕信息有关的证券、期货交易，具有下列情形之一的，应当认定为刑法第一百八十条第一款规定的“情节严重”：
（一）证券交易成交额在五十万元以上的；
（二）期货交易占用保证金数额在三十万元以上的；
（三）获利或者避免损失数额在十五万元以上的；
（四）三次以上的；
（五）具有其他严重情节的。
第七条
在内幕信息敏感期内从事或者明示、暗示他人从事或者泄露内幕信息导致他人从事与该内幕信息有关的证券、期货交易，具有下列情形之一的，应当认定为刑法第一百八十条第一款规定的“情节特别严重”：
（一）证券交易成交额在二百五十万元以上的；
（二）期货交易占用保证金数额在一百五十万元以上的；
（三）获利或者避免损失数额在七十五万元以上的；
（四）具有其他特别严重情节的。
第八条
二次以上实施内幕交易或者泄露内幕信息行为，未经行政处理或者刑事处理的，应当对相关交易数额依法累计计算。
第九条
同一案件中，成交额、占用保证金额、获利或者避免损失额分别构成情节严重、情节特别严重的，按照处罚较重的数额定罪处罚。
构成共同犯罪的，按照共同犯罪行为人的成交总额、占用保证金总额、获利或者避免损失总额定罪处罚，但判处各被告人罚金的总额应掌握在获利或者避免损失总额的一倍以上五倍以下。
⑩ 什么叫大数据量化交易大数据量化交易是什么地位
【导读】很多人对于大数据量化交易不清楚，只知道大数据，其实大数据量化交易是基于大数据以上是云社区搭建的载体，下面我们就来聊聊什么叫大数据量化交易?大数据量化交易是什么地位?
现在发达城市北上广，已经开始用大数据，运做基金了。而且门槛很高，必须游高金融和计算机的本科以上人员，研究生择优录取。
可见大数据，发展的力度。很多人不知道大数据怎么交易股票，这这里简单说下，现在好多券商软件支持，大数据自动化交易，也就是说，当你编写好自己的预期策略后，由程序根据你的策略实行，自动化交易。现在名声仅次于巴菲特的詹姆斯.西蒙斯，就是大数据量化交易的先驱，他名下的大奖章基金，就是根据大数据量化交易运行。
大数据量化交易，可以实现。一天成百上千次此交易，只要资金允许。这也是发达发达城市为什么着重研究的对象。还有大数据是未型磨困来的趋势。电脑在对市场热度的分析，要强于人工识别。但是论单个交易，人工肯定强于电脑，但是从现在的基金规模来看。电脑交易是主要趋势。不管卜念多厉害的基金经理，精力都是有限的。
目前的大数据都是借助python为主要语言编写的，感兴趣的可以看看相关方面的学习。券商对自动化交易的资金，一般是5w门槛。
以上就是小编今天给大家整理发布的关于“什么叫大数据量化交易?大数据量化交易是什么地位?”的相关内容，希望对大家有所帮助。随着市场的发展。大数据量化交易，会慢慢普及。