股票软件基于互联网大数据

⑴ 互联网大数据vr和ar的股票

BRAR指标简介：
情绪指标（BRAR）也称为人气意愿指标，其英文缩写亦可表示为ARBR。由人气指标(AR)和意愿指标(BR)两个指标构成。AR指标和BR指标都是以分析历史股价为手段的技术指标。
AR指标是反映市场当前情况下多空双方力量发展对比的结果。它是以当日的开盘价为基点。与当日最高价相比较，依固定公式计算出来的强弱指标。
BR指标又称买卖意愿指标，同AR指标一样也是反映当前市况下多空双方相互较量结果的指标之一。它们的区别在于AR指标是以当日的开盘价为均衡价位，而BR指标选择的是前一天的收盘价。双方的分界线是100，100以上是多方优势，100以下是空方优势。

⑵ 十大炒股软件排行榜是哪个

十大软件是：同花顺炒股票、大智慧手机版、容维财经、东方财富、小牛在线、雪球股票、自选股、益盟操盘手经典版、爱投顾股票和金太阳
1.同花顺炒股票
软件介绍：同花顺是市场上深受股民欢迎的一款免费炒股理财软件，而且还有模拟炒股的方法，帮助新手上手，拥有高速行情、极速交易、数据全面、支持券商众多、领先支持股指期权和沪港通等多项优势。
2.大智慧手机版
软件介绍：大智慧是一款炒股软件，功能丰富，覆盖面广，与多家券商合作，和专业机构、企业合作，低佣金股票开户，部分券商开户即享大智慧收费软件，提供权威资讯和数据。便捷的交流平台，汇聚股民，便捷沟通。
3.容维财经
软件介绍：隶属于具有21年证券投资咨询经验的容维证券数据程序化有限公司，独家的数十种AI智能炒股策略基于长期的对经典投资分析模型的自主学习而产生，突破传统炒股思维束缚，为股民带来全新的智能化炒股体验。“AI智能”+“投顾名家”强强联合！全面覆盖从稳健到激进，从超短线到中长线，从技术面到基本面，具有操作价值的股票，不放过每一个盈利机会，助您运筹帷幄、决胜掌中。
4.东方财富
软件介绍：东方财富是一款炒股投资类软件，是中国财经第一门户，有着全面的行情资讯，极速的沪深港美全球实时高速行情，安全的全球交易，权威的资讯内容、互动的交流平台，还支持40多家主流券商在线交易。
5.小牛在线
软件介绍：小牛在线是一款金融投资软件，一个大的金融读物平台，提供专业、高效、安全的金融信息匹配、咨询等一站式服务。而且还能借助大数据风控、移动支付等先进的互联网金融科技，令投融资变得更简单、更透明、更科学。
6.雪球股票
软件介绍：雪球股票的口号是：聪明的投资人都在这里，这里拥有几十万用户创建的雪球投资组合，可以第一时间获得重要交易信号，在雪球，你可以直接开户买股，每天获取无穷尽干货好贴，并与真实的投资高手深入交流。
7.自选股
软件介绍：自选股全称其实是腾讯自选股，这是腾讯官方出品的专业炒股软件。覆盖沪深、港股、美股三大市场，非常便捷，可以使用qq帐号登录查看，还有精编全球财经资讯，即时沪深行情报价。
8.益盟操盘手经典版
软件介绍：益盟操盘手经典版是一款手机炒股软件，拥有清晰智能的选股指标，便捷全面的预警功能炒股，主要依据行业首创的操盘线BS点，主力资金分析等特色功能，还拥有上交所最大付费用户群。
9.爱投顾股票
软件介绍：爱投顾股票是一款投资理财的手机软件，主要以交易为核心，是一个一站式证券理财投顾服务平台，集股票开户、策略指导、资讯服务、股市直播的一站式专业股票服务平台。
10.金太阳
软件介绍：金太阳是一款金融投资理财的手机app，而且是由国信证券自主研发的，这是一个全新的一站式的投资理财平台，能够随时随地掌握证券行情、了解财经资讯、进行各种证券交易，具备国信资讯、行情、交易、转账、帐户管理等多项功能。

⑶ 如何利用网络上的现成大数据来进行超短线炒股

我们利用网络大数据分析技术，从互联网上检索最热的关键词，然后从关键词中检出相对应的股票名称或代码，依据各类大数据分析加权系数算法，选出优选股。\n\n搜索指数:\n\n 搜索指数是以搜索引擎海量网民行为数据为基础的数据分享平台，是当前互联网乃至整个数据时代最重要的统计分析平台之一，自发布之日便成为众多企业营销决策的重要依据。搜索指数能够告诉用户：某个关键词在搜索引擎上的搜索规模有多大，一段时间内的涨跌态势以及相关的新闻舆论变化，关注这些词的网民是什么样的，分布在哪里，同时还搜了哪些相关的词。例如index..com \n\n新闻热度:\n\n 10大新闻网站的财经频道每天都在报道上市企业和市场情况，爬虫根据财经首页的页面进行板块和行业等数据进行分析热门股票近日的曝光率。\n\n评论喜好:\n\n 股民喜欢在股吧和贴吧进行评论，爬虫根据网民发贴的情绪化词汇进行判断，出现负面词汇如不文明用语时，进行必要的扣分等操作。\n\n自选股关注度:\n\n 软件对用户自选股进行统计，关注人数高的股票自然会被纳入热门股票之列。\n\n资金流向:\n\n 软件即时跟踪股票的资金流向，特别关注庄家的大资金流向，对其拉升等动作进行大数据判断。\n\n图形分析：\n\n 软件对图形分析做了较多的大数据资料，并加入了自我学习的能力，如判断历史上的黄金坑，判断双底，计算斜率等。\n\n综合动能：\n\n 除了以上指标，软件还结合传统的MACD＼KDJ等数据，按不同的指标进行打分，最终得出动能分。然后即时对高分股票按历史数据进行判断，推荐出最合适的股票供用户参考，当动能衰减时则会被沽出。\n\n\n\n 将软件停留在在仓界面，会自动更新股股价及进行买卖指令的操作。\n\n\n\n

⑷ 大数据技术可以应用在炒股上吗有这种软件吗

有的呀，RC智能云就是运用大数据和智能AI，预测的精准度还可以，超出人类的水平了。

⑸ 怎样找互联网+和大数据的相关股票代码

实际上，移动互联网的最大投资机会在于对传统行业的改造，互联网思维和传统思维最大的不同就是对于用户的理解，而把传统消费者转变为用户，是盘活存量的一个表现形式，市场无天花板。按照用户属性，将分为B2C和B2B进行研究。
B2C模式：
B2C是Business-to-Customer的缩写，而其中文简称为“商对客”。也就是通常说的商业零售，直接面向消费者销售产品和服务。这种形式的电子商务一般以网络零售业为主，主要借助于互联网开展在线销售活动。B2C即企业通过互联网为消费者提供一个新型的购物环境——网上商店，消费者通过网络在网上购物、在网上支付。
按照上述的四大要素进行筛选，发现旅游、房地产、汽车、金融、医疗健康满足我们所设立的条件，将成为移动互联网首先改造的五大传统行业。
在线旅游：看好度假游，2015年仍以价格战为主
2013年，中国旅游市场规模达到2.63万亿，但在线旅游市场仅为2181亿，渗透率为8.3%。我们预计，未来两年，中国旅游市场的复合增长率为13%，到2015 年底达到3.38万亿，移动互联网会加快旅游市场在线化的进程，预计2015年，在线旅游渗透率将达到12%，市场规模达到4061亿元。
目前中国在线旅游主要分为机票、酒店、度假游三块，其中度假游包括出国游、国内游、周边游（景区门票）。
1) 机票在线预订发展较早，其标准化程度高，发展较为成熟，未来占比将逐步下降；
2) 酒店在线预订发展时间较长，但由于涉及酒店、传统旅行社之间的利益再分配，市场普及度仍不高，所以仍处于快速成长期。由于利润率丰厚，2015年将成为价格战的主战场。
3) 度假游处于发展初期，随着旅游内容和旅游服务不断提升，未来占比将不断上升。
相关个股：众信旅游(002707)、腾邦国际(300178)、石基信息(002153)、中青旅(600138)。

互联网地产：看好社区O2O 和家装建材互联网化
我们认为在房地产生态体系下，新房销售、家装建材、二手房销售、社区服务四个环节满足互联网化的四大要素。
1）新房销售的互联网渗透率已经达到10%左右，处于高速成长期，也代表着目前市场对于互联网地产的认识。
2） 家装建材互联网化处于快速成长期，由于家装建材品类很多且对接各类服务，所以在PC互联网时代并没有很高的渗透率，但是随着移动互联网的到来，家装建材互联网化的进程大幅加快；
3） 二手房互联网化处于成长初期，由于搜房模式被颠覆，延误了整个产业互联网化的进程，目前新的二手房互联网化模式在形成中。
4） 社区服务互联网化处于初创期，由于社区服务本身处于初创期，伴随着产业的发展，加上移动互联网普及率提升，以及创业者的涌入，社区服务互联网化的发展速度将更快。
相关个股：三六五网（300295）、金螳螂（002081）、东易日盛（002713）、广田股份（002482）、捷顺科技（002609）、安居 宝（300155）、三泰控股（002312）。
互联网汽车：看好汽车后市场互联网化
汽车后市场的服务包含更多内容，其中有维修保养、改装、二手车交易、金融、租车等，每一项都是千亿级的大市场，通过极致的后市场服务来获取用户，最终形成车生活服务，即车联网。其O2O的发展模式也是通过汽车垂直平台和社交平台的入口优势将用户引流至线下的服务商。
汽车前市场互联网化：四维图新（002405）、新宁物流（300013）、永太科技（002326）、荣之联（002642）、双林股份（300100）、泰豪科技（600590）。
汽车后市场互联网化：德联集团（002666）、隆基机械（002362）、金固股份（002488）、亚太科技（002540）。
互联网金融：看好平台层和应用层
目前金融市场最大的用户痛点就是收益率和风险无法完全匹配，也是互联网金融可以去颠覆的方向。
我们把互联网金融产业链分为IaaS，PaaS，SaaS，2015年更看好PaaS（平台），SaaS（应用）的投资机会。
PaaS层受益投资标的：恒生电子（600570）、东方财富（300059）、金证股份（600446）、同花顺（300033）。
SaaS层受益投资标的：世联行（002285）、三六五网（300295）、上海钢联（300226）、生意宝（002095）、怡亚通（002185）、腾邦国际（300178）。
互联网医疗：看好重度垂直、医疗信息化、医药电商
互联网医疗生态格局的演变路径如下：
首先，“单环节-大而全”的医患互动等环节平台如雨后春笋般崛起，进入红海状态，由于规模效应的存在，以及轻模式无边界扩张的特征，最终将整合为几大“单环节-大而全”互联网医疗巨头。
第二步，重度垂直模式开始出现。由于重度垂直模式的用户具备“高单价”、“高粘性”、“高频次”的特征，更容易获得医院的合作倾向，因此较“单环节-大而全”平台更容易打通医院产业链。
第三步，各适合于“重度垂直”的细分医疗服务相继从“大而全”平台切分出去，大而全平台上“厚利”用户逐渐流失到“重度垂直”平台，留在“大而全”平台商的逐渐只有低频、低粘性、低单价的“薄利”用户。
第四步，基于本地医疗资源的“重度垂直”本地化完成，跨区域竞争逐渐开始显现，跨区域“重度垂直”医疗模式逐步成为可能。
最后，整个互联网医疗的生态格局呈现类似“一全多垂”的局面。
重度垂直：九安医疗（002432）、三诺生物（300298）、宝莱特（300246）、乐普医疗（300003）、福瑞股份（300049）、运盛实业（600767）。
医药电商：九州通（600998）、一心堂（002727）。
医疗信息化：卫宁软件（300253）、万达信息（300168）、易联众（300096）、海虹控股（000503）、宜华健康（000150）。
B2B模式：
B2B是指企业对企业之间的营销关系，它将企业内部网，通过 B2B 网站与客户紧密结合起来，通过网络的快速反应，为客户提供更好的服务，从而促进企业的业务发展。
最易于在移动互联网时代实现转型的行业必须满足四大要素：1）上游分散或议价能力减弱；2）品类丰富，渠道层级复杂，效率低下；3）市场空间大；4）海量中小企业用户。
企业的经营环节分为采购、生产和销售。其中，生产不能互联网化，而采购和销售是互联网改造的核心。在互联网改造的第一阶段，采购渠道不变，使用B2C 电商模式重构销售环节，扩大销售面；在第二阶段，随着B2C 平台建立和大数据普及，电商可以更好的获取客户需求，从而形成了以消费者需求为导向的C2B模式，这对企业采购能力形成巨大挑战，而供应链效率最好的解决方式就是B2B电商平台产业化发展。
B2B电商重构价值链始于流通环节。对于原有生态环境，B2B 电商通过剔除多级经销商，减少中间成本，解决流通环节成本，加上提供线下服务对中小企业用户形成强大的粘性。
垂直电商平台商业全景
我们站在全局的高度，主要考虑四大组成部分：
1)电商平台本身。模式有选择自营和第三方加盟，自营控制力强而第三方有利于提升品类丰富度，各有利弊。其次，交易要形成闭环。线上要有PC和移动端的软件，线下要提供销售服务和技术支持，仓储物流和第三方支付是连接线上和线下的纽带，而第三方支付是打通交易闭环和提供后续增值的关键。
2)与上游供应商的关系。平台获取大型供应商和中小型供应商的成本和方式都不一样，对上游供应商的议价能力决定产品丰富度和价格，直接影响下游客户体验；
3)与下游企业用户的关系。下游大型客户对于平台的价值不大，中小客户具有长尾价值时，决定了最终平台价值。
4) 增值服务。在提升平台的用户粘性和盈利模式过程中，要提供增值服务，决定了企业商业模式的完整性和平台最终价值。
受益投资标的推荐：
农资行业（包含大数据公司）：江淮动力（000816）、大北农（002385）、芭田股份（002170）、康达尔（000048）、辉丰股份（002496）、司尔特（002538）、诺普信（002215）、金正大（002470）。
钢铁行业：上海钢联（300226）、欧浦钢网（002711）。
快消品行业：怡亚通（002183）。

外贸行业：焦点科技（002315）。
化工品行业：生意宝（002095）。
旅游行业：腾邦国际（300178）。
电子元器件行业：力源信息（300184）。
机械组件：智慧能源（600869）、晋亿实业（601002）。
煤炭行业：瑞茂通（600180）。（ 指尖理财）

⑹ 互联网数据分析A股那个股票做的最好

应该是那个证券公司软件最好，正常都是东方财富和同花顺及通达信比较全面些，但所有的数据都是参考，价值不大！

⑺ 请问有些股票交易软件还支持股票买卖点。请问这样的方法靠谱嘛他们系统说是专门通过大数据分析得来的。

这种买卖点交易不太靠谱。
历史不会简单的重复，但总会惊人的相似。
这是这种买卖点交易的理论基础。
如果跟着这种决策模拟操作100个股票。就会发现成功率很难能达到60%。
如果是一半对一半的成功率。再加上手续费，估计还要赔钱。

⑻ 登录电脑上的炒股软件一直显示更新大数据怎么回事

如果说您登录电脑上的炒股软件一直显示更新大数据，有可能是相关的服务器没有正常的工作而造成的，这个应该并不是你本身的原因

⑼ 基于微信大数据的股票预测研究

基于微信大数据的股票预测研究
大数据是近些年来的热门话题，无论国际上还是国内，影响很大。经济学、政治学、社会学和许多科学门类都会发生巨大甚至是本质上的变化和发展，进而影响人类的价值体系、知识体系和生活方式。而全球经济目前生成了史无前例的大量数据，如果把每天产生的大量数据比作神话时期的大洪水是完全正确的，这个数据洪流是我们前所未见的，他是全新的、强大的、当然，也是让人恐慌但又极端刺激的。
而我所分享的话题，正是在互联网环境下，如何利用大数据技术，进行股票预测的研究。–今天，我想分享我认为有意义的四点。
1.大数据下的商业预测
根据大数据，我们可以有效地进行故障、人流、流量、用电量、股票市场、疾病预防、交通、食物配送、产业供需等方面的预测。而本文我们所关心的内容是股票市场的预测。
大数据的核心是预测，预测依赖于对数据的分析。那么分析的方法是否是基于随机采样的结果而设计的，这样的分析方法是否会有误差？
从传统认识上，由于资源和科技的局限，如人和计算资源受限、从计算机处理能力来讲无法处理全部数据来获取人们所关注的结果。因此随机采样应运而生，通过所选取的个体来代表全体，如使用随机抽取的方式来使得推论结果更科学。但既然提到了大数据，它是资源发展到一定程度、以及技术发展到一定阶段产生的一个新的认识。如同电力的出现，使人类进入了一个快速发展阶段，大数据也一样，它的含义是全体样本，从整体样本来做推论。在本文大数据的含义是所有股票在整个社交网络上的流动信息，从数据源上讲，本文没有采用所有社交网络上的数据，只分析了微信这个最具代表性的社交媒体作为信息源。
互动数据能反映用户情绪，搜索数据能反映用户的关注点和意图，在股市预测时这两种数据哪种更具有参考价值？
我认为都有价值，互动数据反映了用户对某一特定股票的喜好和厌恶，可以简单描述为对该股票的操作是继续持有还是卖出；而搜索数据则代表用户在收集该股票信息的过程，它是关注度的概念，某只股票搜索度高则意味着消息的影响力大。互动代表着方向，搜索代表着振幅。
我们知道这两种数据得出的结论会有差异，您是如何平衡这两种数据反映的情况来进行预测的？
正如上一个问题里提到的，如果是股票推荐，买进卖出等原则问题，则应该考虑互动数据，但如果已经买到手了，搜索数据可以提供一个幅度的概念，类似债券评级A级、AA级、AAA级等，供投资者参考，因为不同投资者对风险的承受度是不同的。
将股票和市场的消息整理成140字的短消息发布，是否意味着主要发布渠道是微博？现在微信公众号很火，有没有考虑通过这个渠道也发布消息？
事实上，信息传播的方式很多，微信作为新媒体当然影响力不容小觑，但目前技术投入最小的还是邮件、短信等方式，未来会考虑使用公众号来推送股票和市场消息。
如果在未来通过微信公众号推送消息，那么推送的消息会不会作为数据来源被再次采集？这会有多大的影响？
会被采集，但互联网上的每日关于个股的信息数量会达到很大，该推送会增加推荐股票1点权重，每只股票的权重成百上千，因此影响极小。
数据来源是微信公众号，除了准确性的考虑之外，是否还考虑过这样收集数据会较少触犯个人隐私？
从法律角度来看，搜索微信或其他个人聊天记录，是侵犯个人隐私权的，因此如果腾讯开放了这样的接口，每个公民都可以对这样的行为进行投诉、抗议、甚至进行法律起诉直至其改正过错、赔偿损失的。
这样是否意味着即使存在违法的行为，其结果也是由腾讯来承担，而我们作为数据的使用方不需要承担任何法律责任？
在整个社会，我们作为系统技术提供方，应恪守大数据的伦理道德，遵守国家法律，如侵犯个人隐私，系统不会采集，谷歌有一句座右铭“谷歌不作恶”，本文提到的系统也一样。
2.基于大数据进行股票推荐实验
股票的及时度反应了微信文章所发布的时效性，及时度越高，数据价值就越大。
股票的热度反应了当前某只股票被关注的频度，关注频度越大，上涨的可能性越高。

数据的完整性：我们采用循环的方式对所有深沪两地发行约2236只股票（创业版除外）在微信搜索网站上的搜索结果进行保存。
数据的一致性：文件格式由负责保存数据文件的程序决定，单一的流程保障了文件的一致性。
数据的准确性：由于所分析的订阅号文章的是由微信公共平台的公众号所提供，在一定程度上杜绝了虚假消息对于预测系统的破坏。
数据的及时性：考虑到磁盘读写以及采集程序所处的网络带宽，以及搜索引擎对于采集程序的屏蔽，程序中采集两条信息之间间隔了5秒，因此理论上11180秒（3.1个小时）可收集完当日推荐所需要的数据。对于每个交易日，在9点-9点30分之间采集所有数据，需要7台以上的设备可达到最佳效果。本次试验受限于试验设备，在一台设备上，交易日每天早六时开始进行数据采集，也满足及时性要求。
数据分析：查看三个高优先级的股票，该股票当日的开盘价与收盘价，再与当日（2015-4-8）上证综指进行比较，可得在收益上该算法是优于上证综指为样本的整体股票的股价差收益的。
实验结论：按照上述方式，系统每天推荐出当日股票，在开盘时进行买进，在第二个交易日进行卖出。经过一个月21个交易日（2015-3-1至2015-3-31），系统的收益为20%/月。通过微信搜索公众号来预测市场走势和投资情绪呈现出正相关性，因此可以作为股票甄选的因子。
3.股票预测的大数据发展趋势
网络数据分成三种：
一是浏览数据，主要用于电商领域的消费者行为分析，浏览数据反映了用户每一步的访问脚步，进一步刻画出用户的访问路径，分析不同页面的跳转概率等。
二是搜索数据，主要指搜索引擎记录的关键词被搜索频次的时间序列数据，能反映数亿用户的兴趣、关注点、意图。
三是互动数据，主要是微博、微信、社交网站的数据，反映用户的倾向性和情绪因素。
2013年诺贝尔经济学奖得主罗伯特?席勒的观点被无数采访对象引述。席勒于上世纪80年代设计的投资模型至今仍被业内称道。在他的模型中，主要参考三个变量：投资项目计划的现金流、公司资本的估算成本、股票市场对投资的反应（市场情绪）。他认为，市场本身带有主观判断因素，投资者情绪会影响投资行为，而投资行为直接影响资产价格。
计算机通过分析新闻、研究报告、社交信息、搜索行为等，借助自然语言处理方法，提取有用的信息；而借助机器学习智能分析，过去量化投资只能覆盖几十个策略，大数据投资则可以覆盖成千上万个策略。
基于互联网搜索数据和社交行为的经济预测研究，已逐渐成为一个新的学术热点，并在经济、社会以及健康等领域的研究中取得了一定成果。在资本市场应用上，研究发现搜索数据可有效预测未来股市活跃度（以交易量指标衡量）及股价走势的变化。
对于搜索数据：互联网搜索行为与股票市场的关联机理。这个研究属于行为金融与互联网的交叉领域，其原理是：股票量价调整是投资者行为在股票市场上的反应；与此同时，投资者行为在互联网搜索市场也有相应地行为迹象，我们要做到是：找到互联网搜索市场中领先于股票交易的行为指标，综合众多投资者的先行搜索指标，对未来的股票交易做出预判。
如同天气预报那样，不断优化模型、灌入海量信息，然后给出结果。并且在处理的信息中，有80%是“非结构化”数据，例如政策文件、自然事件、地理环境、科技创新等，这类信息通常是电脑和模型难以消化的。采用了语义分析法，可以将互动数据里的金融对话量化为“-1（极度看空）”到“1（极度看多）”之间的投资建议，通过分析互动数据的数据文本，作为股市投资的信号。
4.正在发生的未来
大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的将来。
大数据在实用层面的影响很广泛，解决了大量的日常问题。大数据更是利害攸关的，它将重塑我们的生活、工作和思维方式。在某些方面，我们面临着一个僵局，比其他划时代创新引起的社会信息范围和规模急剧扩大所带来的影响更大。我们脚下的地面在移动。过去确定无疑的事情正在受到质疑。大数据需要人们重新讨论决策、命运和正义的性质。拥有知识曾意味着掌握过去，现在则意味着能够预测未来。
大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。就好像我们学习处理混乱数据一样，因为这些数据服务的是更加广大的目标。必将混乱构成了世界的本质，也构成了人脑的本职，而无论是世界的混乱还是人脑的混乱，学会接受和应用他们才能得益。
我相信，利用基础数据、搜索数据、互动数据再进行加权计算，可以对所有股票进行大数据遴选，从而给出投资建议。我认为，我们的肉身刚刚步入大数据时代，但我们的精神还滞留在小数据、采样思维之中，率先用理性击碎固有思维的人，也将率先获得大数据带来的益处。