大數據和股票投資分析

㈠ 通過大數據分析股票，對購買決策有何幫助

毫無作用,因為你拿不到真實的數據,中國股市信息不對稱問題由來已久,而且尚未解決,數據分析是有作用的,但是只限於基本面,其他的數據分析甚至會誤導你的決策

㈡ 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。

㈢ 投資分析難還是股票分析難

兩個概念，股票是金融商品，投資是對金融商品的操作。在我看來兩個都不簡單。

㈣ 大數據開發和數據分析有什麼區別

1、技術區別

大數據開發類的崗位對於code能力、工程能力有一定要求，這意味著需要有一定的編程能力，有一定的語言能力，然後就是解決問題的能力。

因為大數據開發會涉及到大量的開源的東西，而開源的東西坑比較多，所以需要能夠快速的定位問題解決問題，如果是零基礎，適合有一定的開發基礎，然後對於新東西能夠快速掌握。

如果是大數據分析類的職位，在業務上，需要你對業務能夠快速的了解、理解、掌握，通過數據感知業務的變化，通過對數據的分析來做業務的決策。

在技術上需要有一定的數據處理能力，比如一些腳本的使用、sql資料庫的查詢，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具層面上，變動的范圍比較少，主要還是業務的理解能力。

2、薪資區別

作為IT類職業中的「大熊貓」，大數據工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。國內IT、通訊、行業招聘中，有10%都是和大數據相關的，且比例還在上升。

在美國，大數據工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元。大數據開發工程師在一線城市和大數據發展城市的薪資是比較高的。

大數據分析：大數據分析同樣作為高收入技術崗位，薪資也不遑多讓，並且，我們可以看到，擁有3-5年技術經驗的人才薪資可達到30K以上。

3、數據存儲不同

傳統的數據分析數據量較小，相對更加容易處理。不需要過多考慮數據的存儲問題。而大數據所涉及到的數據具有海量、多樣性、高速性以及易變性等特點。因此需要專門的存儲工具。

4、數據挖掘的方式不同

傳統的數據分析數據一般採用人工挖掘或者收集。而面對大數據人工已經無法實現最終的目標，因此需要跟多的大數據技術實現最終的數據挖掘，例如爬蟲。

㈤ 大數據能不能預測股市

大數據對於很多的地方都是非常有用的，但是，是否也有大數據不能做到的？我覺得很多時候，大數據只能說作為一個參考的方向，並不能准確的作出判斷，或者給出答案。首先大數據是一個有科學根據的一個參考物，因為有大量的數據，有大量的參考物，所以，這件事情結果跟大數據一致的概率變得會跟大數據所統計的相差不遠，這就是我們的大數據擁有的功能。

我們的股市，說實話我以前的工作是金融方面的也接觸過股市，對於股市的話，首先影響我們股市的一些因素有哪些？從宏觀來說，像國家的一些政策調控，包括我們公司的一些政策變化，股東的一些變動，或者說我們現在在整個股市來說什麼樣的一個趨勢。

我們如果從技術層面，就是可以通過我們的一些k線圖，或者我們的一些kdj指標，很多的一些分析股票的一些指標來判斷，當然這些指標的話並不是百分之百，都是金錢。而是說這些指標，其實也就是通過一些大量的，我們以前的歷史數據，其實都是已經是歷史性的，所以總結出來的這樣一個圖案，便於我們能進行分析。

這樣一個指標的話，其實跟我們的大數據就非常的類似，我們說大數據到底能不能預測故事？這個真的不能具體的回答，因為預測這個事情也就是說對於未來的股市的一個判斷，這其實是很難的，我們很多的時候看到的都只是表面上的，大數據來說，他可以給出一個方向，或者能夠得出的結論跟未來行情的變化正確的概率是非常高的，但是我們不能百分之百肯定，他得出的結論是正確的，所以大數據他可以預測股市一個大致方向，但不不能保證他預測的是正確的，可以作為一個參考。

㈥ 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。

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：

• 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~

㈦ 什麼是大數據概念股票中國A股有哪些大數據概念股

英國作家菲利普？鮑爾（Philip Ball）在《預知社會：群體行為的內在法則》一書闡述了一種觀點，即個體行為是無法預知的，但當個體數量達到一定程度時，群體行為往往會表現出一定規律，通過統計物理和生物化學中的種種自然規律，可大致預知社會群體行為的運行法則。
數年來這個困惑一直存在。不久前，IBM技術創新全球副總裁伯納德？梅耶森博士（Dr.Bernard S.Meyerson）的一篇演講令筆者產生了醍醐灌頂之感。
梅耶森博士在演講中表示，
這是個很誘人的話題。早在原始社會時期，能比常人早知道天氣變化規律，用於指導生產勞作，就有可能成為部落巫師甚至是首領。而巫師未必真具有法力，或許只是比常人掌握了更高層次的知識而已，同時利用了這種信息判斷能力的不對稱。之後算命這個行當經久不息，也大致繼承於此。而當代社會熱衷的分析預測，不過也是巫師算命的行當罷了。可以說，任何成功的預測，都是基於對大量有效信息的掌握和准確分析。
基於大數據的智慧產業的重要意義在於，可以更准確地把握市場需求和預測社會群體行為，在此基礎上優化各個產業企業環節的生產效率，並以此提升整個社會的生產力。
人類從狩獵到耕種，是利用了土地資源升級了社會生產力；進入工業時代，是利用機器解放了人類的雙手升級了社會生產力；電子通信和互聯網的出現，大大提升了全球資訊的使用效用，並以此進一步提升了社會生產力。在經歷了2008年金融危機後，在歐債危機的影響下，下一個產業升級出自於哪裡眾說紛紜，而智慧產業很可能成為下一個產業革命的關鍵。
以工業企業為例，對於社會信息的有效掌握和分析，有助於企業准確把握市場下一個熱點或趨勢，降低創新過程中的失敗概率，也有助於提升企業在市場營銷和銷售過程中的效率，避免泛廣告投放的效率低下。反之，作為消費者，也會更有效率地找到自己想要的商品。現在網購平台構建的你可能喜歡的產品功能，就是這種效率提升的初級應用。
大數據產業鏈有很多環節，未來都可能面臨較大的發展機遇。首先，信息數據產生將會是第一個環節。
信息的產生很好理解，比如，現在公眾每天使用的互聯網和無限通訊，即時通訊、微博、手機電話、簡訊、彩信甚至是每一個互聯網點擊（通過點擊習慣可以分析經常瀏覽某類網站，喜歡某類商品，以及上網時間等使用習慣），都是數據的產生。現在數據產生最多的領域是物聯網，根據IBM的分析，上網人數和手機人數在過去最多是2-5倍的增長，而物聯網上連接設備的數量在過去5年增加了2000倍。上述領域擁有大量的數據，企業可以依靠這些數據，或進行分析自我提升效率，或出售這些數據（當然，前提是不涉及個人私密信息的數據）給專業分析機構。其次，信息數據的大量產生需要存儲。
存儲設備領域的增長潛力同樣不容忽視。雖然存儲設備是整個產業鏈中技術含量最少的，同時發展空間也可能沒有其他子行業充滿想像力，但卻可能是增長最穩定的子行業。再次，信息數據需要採集整理。
這個環節是整個大數據產業鏈的最末端，也可能是最具技術含量和產業附加值的子行業。任何數據不經過分析這一環節，都無法落實到實際應用。而且，在同樣的數據面前，誰分析出的結果最有效，將決定誰才是真正的大數據智能產業領跑者。
因此，挖掘A股上市公司中的
大數據概念股
（在中國大數據成熟之前，相信會有不少個股僅屬於概念股）顯得至關重要。
在國金證券、中信證券和光大證券等研究機構的報告中，確實有不少上市公司被列入大數據關注標的。這三家機構選出的標的有：
超圖軟體、科大訊飛、拓爾思、漢得信息、太極股份、用友軟體、東方國信、久其軟體、廣聯達、大智慧、四維圖新、威創股份、衛士通、天璣科技、遠光軟體、美亞柏科、恆泰艾普、華勝天成等。
中國大數據時代還剛剛開啟，上述這些上市公司中，誰是真正的大數據受益股，誰壓根就想不到進入大數據領域，又或者誰真正擁有大數據所需的技術優勢，還得是騾子是馬拉出來溜溜。
不過，在大數據浪潮下，相信上述上市公司中會有真正的受益者脫潁而出，但究竟是誰這需要投資者密切跟蹤和下功夫研究了。

㈧ 如何用大數據炒股

方法/步驟
1
下載，安裝app。 網路搜索 網路股市通，並根據手機選擇版本安裝（安卓的安裝安卓的，iphone安裝ios版本）
2

安裝，app這個不多說了。打開app，界面如圖所示。可以看到有自選股、資訊、智能選股、行情、我 五個標簽頁，自選股、行情和「我"就不多說了，炒股的都知道，我們主要要看的是 資訊和智能選股兩個標簽頁的內容
3

打開「資訊」，裡面是根據網路大數據篩選出來的一些可能對股市有比較大影響的新聞。雖然現在新聞到處都能看到，但是對於股市新手來說，分辨哪些新聞比較重要是一件十分困難的事情，我一般是看這里的概念熱點，對於追熱點非常有用。
4

下面介紹最最有用的「智能選股」，打開，可以看到有「最新熱點」、「異動個股」、「優選公告」3項
5
最新熱點，這里綜合了最近搜索最熱的話題新聞，並且列出了相關的股票，非常有價值，可以據此布局；
6
異動個股，這里整理出了盤中資金變化較大，有可能大漲大跌的股票，適合作參考
7

優選公告，這是我最看重的地方了。 新手對於上市公司的公告，看不懂，看懂了也不知道對於股票走勢有什麼影響。而這里則根據歷史數據，統計出了該股票同類公告引起的漲跌，很準的。

㈨ 大數據股票有哪些

大數據概念股 : 就主題投資而言,"大數據"概念2012年有望成為具有較強沖擊力的新主題,大數據概念實際上是從海量數據有效利用的角度對雲計算、物聯網等概念的綜合,更加准確地抓住了雲計算、物聯網的本質,以數據處理和數據中心建設與運維為主要業務的公司是最為貼切的投資標的。 "大數據"產業鏈條包含了從數據生成、數據存儲、數據處理和數據展示等多個環節。完整的生態系統還應當包括大數據處理結果的應用。 "大數據"時代更多的商機來自於應用,我們認為國內企業有機會獲得較大的發展空間。與大數據相關的投資標的有以下幾類。 第一類是與海量數據的存儲和處理相關的公司,關注拓爾思、美亞柏科、恆泰艾普、潛能恆信、天澤信息。 第二類是與數據中心建設與運營維護相關的公司,包括榮之聯、天璣科技、銀信科技。 第三類是與視頻化應用相關的公司,包括視頻監控業務為主的海康威視、大華股份、威創股份、華平股份。 第四類是與智能化和人機交互概念相關的公司,關注科大訊飛、用友軟體、東方國信等。 (南方股票頻道)