股票軟體基於互聯網大數據

⑴ 互聯網大數據vr和ar的股票

BRAR指標簡介：
情緒指標（BRAR）也稱為人氣意願指標，其英文縮寫亦可表示為ARBR。由人氣指標(AR)和意願指標(BR)兩個指標構成。AR指標和BR指標都是以分析歷史股價為手段的技術指標。
AR指標是反映市場當前情況下多空雙方力量發展對比的結果。它是以當日的開盤價為基點。與當日最高價相比較，依固定公式計算出來的強弱指標。
BR指標又稱買賣意願指標，同AR指標一樣也是反映當前市況下多空雙方相互較量結果的指標之一。它們的區別在於AR指標是以當日的開盤價為均衡價位，而BR指標選擇的是前一天的收盤價。雙方的分界線是100，100以上是多方優勢，100以下是空方優勢。

⑵ 十大炒股軟體排行榜是哪個

十大軟體是：同花順炒股票、大智慧手機版、容維財經、東方財富、小牛在線、雪球股票、自選股、益盟操盤手經典版、愛投顧股票和金太陽
1.同花順炒股票
軟體介紹：同花順是市場上深受股民歡迎的一款免費炒股理財軟體，而且還有模擬炒股的方法，幫助新手上手，擁有高速行情、極速交易、數據全面、支持券商眾多、領先支持股指期權和滬港通等多項優勢。
2.大智慧手機版
軟體介紹：大智慧是一款炒股軟體，功能豐富，覆蓋面廣，與多家券商合作，和專業機構、企業合作，低傭金股票開戶，部分券商開戶即享大智慧收費軟體，提供權威資訊和數據。便捷的交流平台，匯聚股民，便捷溝通。
3.容維財經
軟體介紹：隸屬於具有21年證券投資咨詢經驗的容維證券數據程序化有限公司，獨家的數十種AI智能炒股策略基於長期的對經典投資分析模型的自主學習而產生，突破傳統炒股思維束縛，為股民帶來全新的智能化炒股體驗。「AI智能」+「投顧名家」強強聯合！全面覆蓋從穩健到激進，從超短線到中長線，從技術面到基本面，具有操作價值的股票，不放過每一個盈利機會，助您運籌帷幄、決勝掌中。
4.東方財富
軟體介紹：東方財富是一款炒股投資類軟體，是中國財經第一門戶，有著全面的行情資訊，極速的滬深港美全球實時高速行情，安全的全球交易，權威的資訊內容、互動的交流平台，還支持40多家主流券商在線交易。
5.小牛在線
軟體介紹：小牛在線是一款金融投資軟體，一個大的金融讀物平台，提供專業、高效、安全的金融信息匹配、咨詢等一站式服務。而且還能藉助大數據風控、移動支付等先進的互聯網金融科技，令投融資變得更簡單、更透明、更科學。
6.雪球股票
軟體介紹：雪球股票的口號是：聰明的投資人都在這里，這里擁有幾十萬用戶創建的雪球投資組合，可以第一時間獲得重要交易信號，在雪球，你可以直接開戶買股，每天獲取無窮盡干貨好貼，並與真實的投資高手深入交流。
7.自選股
軟體介紹：自選股全稱其實是騰訊自選股，這是騰訊官方出品的專業炒股軟體。覆蓋滬深、港股、美股三大市場，非常便捷，可以使用qq帳號登錄查看，還有精編全球財經資訊，即時滬深行情報價。
8.益盟操盤手經典版
軟體介紹：益盟操盤手經典版是一款手機炒股軟體，擁有清晰智能的選股指標，便捷全面的預警功能炒股，主要依據行業首創的操盤線BS點，主力資金分析等特色功能，還擁有上交所最大付費用戶群。
9.愛投顧股票
軟體介紹：愛投顧股票是一款投資理財的手機軟體，主要以交易為核心，是一個一站式證券理財投顧服務平台，集股票開戶、策略指導、資訊服務、股市直播的一站式專業股票服務平台。
10.金太陽
軟體介紹：金太陽是一款金融投資理財的手機app，而且是由國信證券自主研發的，這是一個全新的一站式的投資理財平台，能夠隨時隨地掌握證券行情、了解財經資訊、進行各種證券交易，具備國信資訊、行情、交易、轉賬、帳戶管理等多項功能。

⑶ 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

⑷ 大數據技術可以應用在炒股上嗎有這種軟體嗎

有的呀，RC智能雲就是運用大數據和智能AI，預測的精準度還可以，超出人類的水平了。

⑸ 怎樣找互聯網+和大數據的相關股票代碼

實際上，移動互聯網的最大投資機會在於對傳統行業的改造，互聯網思維和傳統思維最大的不同就是對於用戶的理解，而把傳統消費者轉變為用戶，是盤活存量的一個表現形式，市場無天花板。按照用戶屬性，將分為B2C和B2B進行研究。
B2C模式：
B2C是Business-to-Customer的縮寫，而其中文簡稱為「商對客」。也就是通常說的商業零售，直接面向消費者銷售產品和服務。這種形式的電子商務一般以網路零售業為主，主要藉助於互聯網開展在線銷售活動。B2C即企業通過互聯網為消費者提供一個新型的購物環境——網上商店，消費者通過網路在網上購物、在網上支付。
按照上述的四大要素進行篩選，發現旅遊、房地產、汽車、金融、醫療健康滿足我們所設立的條件，將成為移動互聯網首先改造的五大傳統行業。
在線旅遊：看好度假游，2015年仍以價格戰為主
2013年，中國旅遊市場規模達到2.63萬億，但在線旅遊市場僅為2181億，滲透率為8.3%。我們預計，未來兩年，中國旅遊市場的復合增長率為13%，到2015 年底達到3.38萬億，移動互聯網會加快旅遊市場在線化的進程，預計2015年，在線旅遊滲透率將達到12%，市場規模達到4061億元。
目前中國在線旅遊主要分為機票、酒店、度假游三塊，其中度假游包括出國游、國內游、周邊游（景區門票）。
1) 機票在線預訂發展較早，其標准化程度高，發展較為成熟，未來佔比將逐步下降；
2) 酒店在線預訂發展時間較長，但由於涉及酒店、傳統旅行社之間的利益再分配，市場普及度仍不高，所以仍處於快速成長期。由於利潤率豐厚，2015年將成為價格戰的主戰場。
3) 度假游處於發展初期，隨著旅遊內容和旅遊服務不斷提升，未來佔比將不斷上升。
相關個股：眾信旅遊(002707)、騰邦國際(300178)、石基信息(002153)、中青旅(600138)。

互聯網地產：看好社區O2O 和家裝建材互聯網化
我們認為在房地產生態體系下，新房銷售、家裝建材、二手房銷售、社區服務四個環節滿足互聯網化的四大要素。
1）新房銷售的互聯網滲透率已經達到10%左右，處於高速成長期，也代表著目前市場對於互聯網地產的認識。
2） 家裝建材互聯網化處於快速成長期，由於家裝建材品類很多且對接各類服務，所以在PC互聯網時代並沒有很高的滲透率，但是隨著移動互聯網的到來，家裝建材互聯網化的進程大幅加快；
3） 二手房互聯網化處於成長初期，由於搜房模式被顛覆，延誤了整個產業互聯網化的進程，目前新的二手房互聯網化模式在形成中。
4） 社區服務互聯網化處於初創期，由於社區服務本身處於初創期，伴隨著產業的發展，加上移動互聯網普及率提升，以及創業者的湧入，社區服務互聯網化的發展速度將更快。
相關個股：三六五網（300295）、金螳螂（002081）、東易日盛（002713）、廣田股份（002482）、捷順科技（002609）、安居 寶（300155）、三泰控股（002312）。
互聯網汽車：看好汽車後市場互聯網化
汽車後市場的服務包含更多內容，其中有維修保養、改裝、二手車交易、金融、租車等，每一項都是千億級的大市場，通過極致的後市場服務來獲取用戶，最終形成車生活服務，即車聯網。其O2O的發展模式也是通過汽車垂直平台和社交平台的入口優勢將用戶引流至線下的服務商。
汽車前市場互聯網化：四維圖新（002405）、新寧物流（300013）、永太科技（002326）、榮之聯（002642）、雙林股份（300100）、泰豪科技（600590）。
汽車後市場互聯網化：德聯集團（002666）、隆基機械（002362）、金固股份（002488）、亞太科技（002540）。
互聯網金融：看好平台層和應用層
目前金融市場最大的用戶痛點就是收益率和風險無法完全匹配，也是互聯網金融可以去顛覆的方向。
我們把互聯網金融產業鏈分為IaaS，PaaS，SaaS，2015年更看好PaaS（平台），SaaS（應用）的投資機會。
PaaS層受益投資標的：恆生電子（600570）、東方財富（300059）、金證股份（600446）、同花順（300033）。
SaaS層受益投資標的：世聯行（002285）、三六五網（300295）、上海鋼聯（300226）、生意寶（002095）、怡亞通（002185）、騰邦國際（300178）。
互聯網醫療：看好重度垂直、醫療信息化、醫葯電商
互聯網醫療生態格局的演變路徑如下：
首先，「單環節-大而全」的醫患互動等環節平台如雨後春筍般崛起，進入紅海狀態，由於規模效應的存在，以及輕模式無邊界擴張的特徵，最終將整合為幾大「單環節-大而全」互聯網醫療巨頭。
第二步，重度垂直模式開始出現。由於重度垂直模式的用戶具備「高單價」、「高粘性」、「高頻次」的特徵，更容易獲得醫院的合作傾向，因此較「單環節-大而全」平台更容易打通醫院產業鏈。
第三步，各適合於「重度垂直」的細分醫療服務相繼從「大而全」平台切分出去，大而全平台上「厚利」用戶逐漸流失到「重度垂直」平台，留在「大而全」平台商的逐漸只有低頻、低粘性、低單價的「薄利」用戶。
第四步，基於本地醫療資源的「重度垂直」本地化完成，跨區域競爭逐漸開始顯現，跨區域「重度垂直」醫療模式逐步成為可能。
最後，整個互聯網醫療的生態格局呈現類似「一全多垂」的局面。
重度垂直：九安醫療（002432）、三諾生物（300298）、寶萊特（300246）、樂普醫療（300003）、福瑞股份（300049）、運盛實業（600767）。
醫葯電商：九州通（600998）、一心堂（002727）。
醫療信息化：衛寧軟體（300253）、萬達信息（300168）、易聯眾（300096）、海虹控股（000503）、宜華健康（000150）。
B2B模式：
B2B是指企業對企業之間的營銷關系，它將企業內部網，通過 B2B 網站與客戶緊密結合起來，通過網路的快速反應，為客戶提供更好的服務，從而促進企業的業務發展。
最易於在移動互聯網時代實現轉型的行業必須滿足四大要素：1）上游分散或議價能力減弱；2）品類豐富，渠道層級復雜，效率低下；3）市場空間大；4）海量中小企業用戶。
企業的經營環節分為采購、生產和銷售。其中，生產不能互聯網化，而采購和銷售是互聯網改造的核心。在互聯網改造的第一階段，采購渠道不變，使用B2C 電商模式重構銷售環節，擴大銷售面；在第二階段，隨著B2C 平台建立和大數據普及，電商可以更好的獲取客戶需求，從而形成了以消費者需求為導向的C2B模式，這對企業采購能力形成巨大挑戰，而供應鏈效率最好的解決方式就是B2B電商平台產業化發展。
B2B電商重構價值鏈始於流通環節。對於原有生態環境，B2B 電商通過剔除多級經銷商，減少中間成本，解決流通環節成本，加上提供線下服務對中小企業用戶形成強大的粘性。
垂直電商平台商業全景
我們站在全局的高度，主要考慮四大組成部分：
1)電商平台本身。模式有選擇自營和第三方加盟，自營控制力強而第三方有利於提升品類豐富度，各有利弊。其次，交易要形成閉環。線上要有PC和移動端的軟體，線下要提供銷售服務和技術支持，倉儲物流和第三方支付是連接線上和線下的紐帶，而第三方支付是打通交易閉環和提供後續增值的關鍵。
2)與上游供應商的關系。平台獲取大型供應商和中小型供應商的成本和方式都不一樣，對上游供應商的議價能力決定產品豐富度和價格，直接影響下遊客戶體驗；
3)與下游企業用戶的關系。下游大型客戶對於平台的價值不大，中小客戶具有長尾價值時，決定了最終平台價值。
4) 增值服務。在提昇平台的用戶粘性和盈利模式過程中，要提供增值服務，決定了企業商業模式的完整性和平台最終價值。
受益投資標的推薦：
農資行業（包含大數據公司）：江淮動力（000816）、大北農（002385）、芭田股份（002170）、康達爾（000048）、輝豐股份（002496）、司爾特（002538）、諾普信（002215）、金正大（002470）。
鋼鐵行業：上海鋼聯（300226）、歐浦鋼網（002711）。
快消品行業：怡亞通（002183）。

外貿行業：焦點科技（002315）。
化工品行業：生意寶（002095）。
旅遊行業：騰邦國際（300178）。
電子元器件行業：力源信息（300184）。
機械組件：智慧能源（600869）、晉億實業（601002）。
煤炭行業：瑞茂通（600180）。（ 指尖理財）

⑹ 互聯網數據分析A股那個股票做的最好

應該是那個證券公司軟體最好，正常都是東方財富和同花順及通達信比較全面些，但所有的數據都是參考，價值不大！

⑺ 請問有些股票交易軟體還支持股票買賣點。請問這樣的方法靠譜嘛他們系統說是專門通過大數據分析得來的。

這種買賣點交易不太靠譜。
歷史不會簡單的重復，但總會驚人的相似。
這是這種買賣點交易的理論基礎。
如果跟著這種決策模擬操作100個股票。就會發現成功率很難能達到60%。
如果是一半對一半的成功率。再加上手續費，估計還要賠錢。

⑻ 登錄電腦上的炒股軟體一直顯示更新大數據怎麼回事

如果說您登錄電腦上的炒股軟體一直顯示更新大數據，有可能是相關的伺服器沒有正常的工作而造成的，這個應該並不是你本身的原因

⑼ 基於微信大數據的股票預測研究

基於微信大數據的股票預測研究
大數據是近些年來的熱門話題，無論國際上還是國內，影響很大。經濟學、政治學、社會學和許多科學門類都會發生巨大甚至是本質上的變化和發展，進而影響人類的價值體系、知識體系和生活方式。而全球經濟目前生成了史無前例的大量數據，如果把每天產生的大量數據比作神話時期的大洪水是完全正確的，這個數據洪流是我們前所未見的，他是全新的、強大的、當然，也是讓人恐慌但又極端刺激的。
而我所分享的話題，正是在互聯網環境下，如何利用大數據技術，進行股票預測的研究。–今天，我想分享我認為有意義的四點。
1.大數據下的商業預測
根據大數據，我們可以有效地進行故障、人流、流量、用電量、股票市場、疾病預防、交通、食物配送、產業供需等方面的預測。而本文我們所關心的內容是股票市場的預測。
大數據的核心是預測，預測依賴於對數據的分析。那麼分析的方法是否是基於隨機采樣的結果而設計的，這樣的分析方法是否會有誤差？
從傳統認識上，由於資源和科技的局限，如人和計算資源受限、從計算機處理能力來講無法處理全部數據來獲取人們所關注的結果。因此隨機采樣應運而生，通過所選取的個體來代表全體，如使用隨機抽取的方式來使得推論結果更科學。但既然提到了大數據，它是資源發展到一定程度、以及技術發展到一定階段產生的一個新的認識。如同電力的出現，使人類進入了一個快速發展階段，大數據也一樣，它的含義是全體樣本，從整體樣本來做推論。在本文大數據的含義是所有股票在整個社交網路上的流動信息，從數據源上講，本文沒有採用所有社交網路上的數據，只分析了微信這個最具代表性的社交媒體作為信息源。
互動數據能反映用戶情緒，搜索數據能反映用戶的關注點和意圖，在股市預測時這兩種數據哪種更具有參考價值？
我認為都有價值，互動數據反映了用戶對某一特定股票的喜好和厭惡，可以簡單描述為對該股票的操作是繼續持有還是賣出；而搜索數據則代表用戶在收集該股票信息的過程，它是關注度的概念，某隻股票搜索度高則意味著消息的影響力大。互動代表著方向，搜索代表著振幅。
我們知道這兩種數據得出的結論會有差異，您是如何平衡這兩種數據反映的情況來進行預測的？
正如上一個問題里提到的，如果是股票推薦，買進賣出等原則問題，則應該考慮互動數據，但如果已經買到手了，搜索數據可以提供一個幅度的概念，類似債券評級A級、AA級、AAA級等，供投資者參考，因為不同投資者對風險的承受度是不同的。
將股票和市場的消息整理成140字的短消息發布，是否意味著主要發布渠道是微博？現在微信公眾號很火，有沒有考慮通過這個渠道也發布消息？
事實上，信息傳播的方式很多，微信作為新媒體當然影響力不容小覷，但目前技術投入最小的還是郵件、簡訊等方式，未來會考慮使用公眾號來推送股票和市場消息。
如果在未來通過微信公眾號推送消息，那麼推送的消息會不會作為數據來源被再次採集？這會有多大的影響？
會被採集，但互聯網上的每日關於個股的信息數量會達到很大，該推送會增加推薦股票1點權重，每隻股票的權重成百上千，因此影響極小。
數據來源是微信公眾號，除了准確性的考慮之外，是否還考慮過這樣收集數據會較少觸犯個人隱私？
從法律角度來看，搜索微信或其他個人聊天記錄，是侵犯個人隱私權的，因此如果騰訊開放了這樣的介面，每個公民都可以對這樣的行為進行投訴、抗議、甚至進行法律起訴直至其改正過錯、賠償損失的。
這樣是否意味著即使存在違法的行為，其結果也是由騰訊來承擔，而我們作為數據的使用方不需要承擔任何法律責任？
在整個社會，我們作為系統技術提供方，應恪守大數據的倫理道德，遵守國家法律，如侵犯個人隱私，系統不會採集，谷歌有一句座右銘「谷歌不作惡」，本文提到的系統也一樣。
2.基於大數據進行股票推薦實驗
股票的及時度反應了微信文章所發布的時效性，及時度越高，數據價值就越大。
股票的熱度反應了當前某隻股票被關注的頻度，關注頻度越大，上漲的可能性越高。

數據的完整性：我們採用循環的方式對所有深滬兩地發行約2236隻股票（創業版除外）在微信搜索網站上的搜索結果進行保存。
數據的一致性：文件格式由負責保存數據文件的程序決定，單一的流程保障了文件的一致性。
數據的准確性：由於所分析的訂閱號文章的是由微信公共平台的公眾號所提供，在一定程度上杜絕了虛假消息對於預測系統的破壞。
數據的及時性：考慮到磁碟讀寫以及採集程序所處的網路帶寬，以及搜索引擎對於採集程序的屏蔽，程序中採集兩條信息之間間隔了5秒，因此理論上11180秒（3.1個小時）可收集完當日推薦所需要的數據。對於每個交易日，在9點-9點30分之間採集所有數據，需要7台以上的設備可達到最佳效果。本次試驗受限於試驗設備，在一台設備上，交易日每天早六時開始進行數據採集，也滿足及時性要求。
數據分析：查看三個高優先順序的股票，該股票當日的開盤價與收盤價，再與當日（2015-4-8）上證綜指進行比較，可得在收益上該演算法是優於上證綜指為樣本的整體股票的股價差收益的。
實驗結論：按照上述方式，系統每天推薦出當日股票，在開盤時進行買進，在第二個交易日進行賣出。經過一個月21個交易日（2015-3-1至2015-3-31），系統的收益為20%/月。通過微信搜索公眾號來預測市場走勢和投資情緒呈現出正相關性，因此可以作為股票甄選的因子。
3.股票預測的大數據發展趨勢
網路數據分成三種：
一是瀏覽數據，主要用於電商領域的消費者行為分析，瀏覽數據反映了用戶每一步的訪問腳步，進一步刻畫出用戶的訪問路徑，分析不同頁面的跳轉概率等。
二是搜索數據，主要指搜索引擎記錄的關鍵詞被搜索頻次的時間序列數據，能反映數億用戶的興趣、關注點、意圖。
三是互動數據，主要是微博、微信、社交網站的數據，反映用戶的傾向性和情緒因素。
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。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。
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。
對於搜索數據：互聯網搜索行為與股票市場的關聯機理。這個研究屬於行為金融與互聯網的交叉領域，其原理是：股票量價調整是投資者行為在股票市場上的反應；與此同時，投資者行為在互聯網搜索市場也有相應地行為跡象，我們要做到是：找到互聯網搜索市場中領先於股票交易的行為指標，綜合眾多投資者的先行搜索指標，對未來的股票交易做出預判。
如同天氣預報那樣，不斷優化模型、灌入海量信息，然後給出結果。並且在處理的信息中，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。採用了語義分析法，可以將互動數據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，通過分析互動數據的數據文本，作為股市投資的信號。
4.正在發生的未來
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的將來。
大數據在實用層面的影響很廣泛，解決了大量的日常問題。大數據更是利害攸關的，它將重塑我們的生活、工作和思維方式。在某些方面，我們面臨著一個僵局，比其他劃時代創新引起的社會信息范圍和規模急劇擴大所帶來的影響更大。我們腳下的地面在移動。過去確定無疑的事情正在受到質疑。大數據需要人們重新討論決策、命運和正義的性質。擁有知識曾意味著掌握過去，現在則意味著能夠預測未來。
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的，因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創造力、直覺和天賦。這提示我們應該樂於接受類似的不準確，因為不準確正是我們之所以為人的特徵之一。就好像我們學習處理混亂數據一樣，因為這些數據服務的是更加廣大的目標。必將混亂構成了世界的本質，也構成了人腦的本職，而無論是世界的混亂還是人腦的混亂，學會接受和應用他們才能得益。
我相信，利用基礎數據、搜索數據、互動數據再進行加權計算，可以對所有股票進行大數據遴選，從而給出投資建議。我認為，我們的肉身剛剛步入大數據時代，但我們的精神還滯留在小數據、采樣思維之中，率先用理性擊碎固有思維的人，也將率先獲得大數據帶來的益處。