大數據中國股票市場

① 大數據板塊龍頭股票一覽表

龍頭股票有：
1、寶信軟體：寶信軟體秉持「智慧化」發展戰略，積極投身「新基建」與「在線新經濟」，加快融入「雙循環」新發展格局。公司近日發布2021年半年度業績預增公告，預計2021年半年度實現歸屬於上市公司股東的凈利潤與上年同期相比，增加2億元到2.8億元，同比增長30.4%到42.5%。
2、數據港：數據港的主營業務為服務業、IDC解決方案、雲銷售，占營收比例分別為：96.33%、0.74%、0.03%。公司4月28日晚間發布一季度業績公告稱，2021年第一季度營收約2.63億元，同比增長51.18%；凈利潤約3272萬元，同比增長11.59%；基本每股收益0.14元，同比增長0%。
龍頭股指的是在某一時期在股票市場的炒作中對同行業板塊的其他股票具有影響和號召力的股票，龍頭股的漲跌往往對其他同行業板塊股票的漲跌起引導和示範作用。在股票市場中，龍頭股並不是一成不變的，龍頭股的地位往往只能維持一段時間。因此，投資者可以通過觀察行業和概念中的股票表現來檢驗股票是否屬於該行業或概念的龍頭股。
拓展資料：
大數據(big data，mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據概念股：博彥科技、華平股份、省廣股份等。

大數據概念板塊簡介： 大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據通過對海量信息的收集、處理和展示，使人們第一次可以無限接近真實地了解現有資源的配置情況，從而指導進一步的發展。數據資源是大數據產業的源頭和基礎，對於數據資源的採集和積累，將成為大數據企業爭奪的焦點。

② 國泰君安基本面和技術面分析國泰君安大數據分析股票國泰君安股票手機牛叉診股

隨著中國居民財富的增長、各類機構投資者的發展以及市場各項制度的完善程度越來越高，中國股票二級市場的活躍度逐漸提升，這給證券行業的發展提供了不少的空間。那麼我們就來說一下今天的主角國泰君安--國內最具規模的一家券商企業，究竟值不值得進行投資？接下來將進行分析。

在開始分析國泰君安前，先分享一份整理好的證券行業龍頭股名單給大家，限時點擊就可以領取：寶藏資料：證券行業龍頭股一覽表

一、從公司角度看

公司介紹：國泰君安證券股份有限公司是中國證券行業長期、持續、全面領先的綜合金融服務商。2011到2020年，國泰君安的收益連續十年在行業里排到前三位，不僅致力於實現高質量增長，規模領先，注重盈利能力和風險管理。2008年發展到2021年，國泰君安這十四年以來一直會得到中國證監會授予的A類AA級監管評級，該評級屬於迄今為止中國證券公司獲得的最高評級。

明白了公司的基本情形後，我們來瞅一瞅這家老牌券商還擁有哪些有利的因素。

亮點一：中國證券行業科技和創新的引領者

國泰君安特別看重對科技的戰略性投入，主要針對於自主金融創新進行推進，屬於最早把金融科技應用在證券行業的企業。設計了道合及Martix系統、優化數字化財富管理平台，促進企業機構客戶及零售客戶服務體系建設，提升客戶經營能力。

針對人工智慧和知識圖譜應用採取不斷深化的措施，促進了智能投研建設，擁有了全資產管理系統，採用場外衍生品業務技術平台進行初步建設的措施，將交易體系布局擴大。具備了特別突出的創新能力，它的創新優勢在行業中領先。

亮點二：打造國際業務平台

國際業務方面，公司圍繞國泰君安金融控股打造國際業務平台，在香港主要通過國泰君安國際開展經紀、企業融資、資產管理、貸款及融資和金融產品、做市及投資業務。

另外，它的業務布局在美國和新加坡等地也有布局，已建成了企業機構客戶及零售客戶及兩大服務體系，採用提供證券產品或服務的方式來獲取手續費和傭金收入，還有就是用證券或另類投資的方式來獲取投資收益等。

由於篇幅受限，更多關於國泰君安的深度報告和風險提示，我整理在這篇研報當中，點擊即可查看：【深度研報】國泰君安點評，建議收藏！

二、從行業角度

證券行業有著比較好的發展機遇。一是國企改革由試點逐步走向全面推開，電力、石油、民航、電信、軍工等領域的混合所有制改革有望邁出實質性步伐，在股權並購、引入戰略投資者、資產重組等投行服務方面有一定的需求。二是社保改革加速長期資金入市，預計養老金入市可給A股市場帶來人民幣6,000億元的增量資金，證券公司資產管理業務的前景還是特別廣闊的，

三是國家"一帶一路"戰略進入加速落地期，沿線國家的基礎設施建設、能源資源開發、產業投資等則採用綜合化的融資方式。中國股票市場基本對所有國際投資者都是開放的，為證券公司跨境投融資服務帶來業務機會。

綜上來看，國泰君安作為券商行業的翹楚，由於國內對金融的重視力度加大，未來還存在相當巨大的上升空間。但是文章具有一定的滯後性，想更准確地知道國泰君安未來行情，直接點擊鏈接，有專業的投顧幫你診股，看下國泰君安現在行情是否到買入或賣出的好時機：【免費】測一測國泰君安還有機會嗎？

應答時間：2021-12-01，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看

③ 大數據股票龍頭股票

大數據龍頭股票有：
1、福田汽車600166：
大數據龍頭。2020年報顯示，公司的營業收入577.7億元，同比增長22.99%，近3年復合增長18.63%。公司是網路Apollo的合作夥伴，與網路就車聯網、大數據、智能汽車和無人駕駛展開全面合作，共同打造面向未來的智能互聯網商用汽車。
2、高鴻股份000851：
大數據龍頭。公司2020年實現總營收70.18億，同比增長-38.49%。2014年6月17日晚間公告稱，公司擬聯合貴州旅遊投資控股有限責任公司、貴州產業技術發展研究院，合計認繳資5000萬元發起方式設立貴州大數據旅遊產業股份有限公司，立足貴州，面向全國打造知名的大數據旅遊平台運營公司。
3、神州數碼000034：雙方將聚焦金融、稅務、醫療大數據、農業等領域構建差異化雲服務，未來將帶動上百萬企業和代理商客戶向雲轉型。
4、中國長城000066：採用新一代的人工智慧和大數據技術，為傳統智慧城市提供全新的一攬子解決方案，促進關鍵行業的產業升級。
5、華數傳媒000156：公司處於大數據產業鏈的數據端（影音數據），公司通過有線電視網路業務逐步輻射互動電視/IPTV、手機電視、互聯網電視和互聯網視聽等新媒體業務，同時公司於阿里合作推出阿里盒子，掌控電視屏入口。
6、常山北明000158：中標舞鋼市智慧城市項目；通過整合雲計算、大數據、物聯網、移動互聯網和人工智慧等領域技術、業務成果，融合成國內領先的智慧城市總體解決方案。
7、美的集團000333：2014年3月，公司與阿里雲簽署《框架合作協議》，就構建基於雲平台的物聯網智慧系統及大數據應用達成框架合作意向 。
拓展資料：
股票投資注意事項
1、股票價格。購買股票時要觀察的第一件事是每隻股票的價格。這不僅決定了自己是否負擔得起該股票投資，還決定了購買每種證券的數量。如果自己是通過經紀人購買股票，則平均每購買一股股票就需要支付一定的傭金。
2、收益。即使自己負擔得起某隻股票，也不意味著該證券值得購買。因為如果自己認為該企業將來會獲得高利潤，則100元的股票可能會顯得便宜。
3、股利。當自己購買股票時應該先查找這些公司是否有向投資者支付股息的歷史。這是公司在有足夠現金儲備的前提下可以選擇向股東支付現金。即使股票下跌一段時間，股息也可以為自己提供一定的收益。並且需要注意公司是否有提高股息金額的歷史。
4、股票風險。如果自己要購買大量股票，應該要倆接公司交易所在行業的市場風險。

④ 哪有大數據的股市分析

大智慧(7.23.4)、同花順(.76.9)、通達信(4.32.1)，東方財付通(6.32.4)都有大數據分析系統，
1、大智慧
大智慧簡單易懂，數據分析系統也很完善、指標系統專業，畫面也簡潔。 同花順 界面有點復雜，數據分析系統，指標系統，都很好，就是編程有點復雜，需要有一定的編程知識。特別是大數據分析選股方面學起來有點吃力。適合專業選手。
2、通達信
通達信是國內用得比較多的軟體，畫面簡潔，每次更新，版面變化不大，不仔細看，看不出來。不過 大數據分析系統功有點少，老年用戶、新股民用得比較多。
3、東方財富通
更新較快，每次跟他們提的意見，都能及時的回復，還不錯。他的大數據分析系統，再加上網站的數據，很及時，准確。
拓展資料
一、股票交易手續費是進行股票交易時所支付的手續費。委託買賣的手續費分「階段式」和「跟價式」。
(1)階段式。根據股票價格和交易股數收取手續費。
(2)跟價式。根據股票的交易金額收取手續費，目前世界上多採用跟價式。
第二次世界大戰以後，許多國家為避免證券公司間的過度競爭，穩定證券業的經營，採取委託交易手續費最低限額制度。70年代中期以來，在證券市場自由化潮流的沖擊下、美國、英國等一些國家先後放棄這一制度，實現委託交易手續費的自由化，但日本等國至今仍實行這一制度。
股票交易是指股票投資者之間按照市場價格對已發行上市的股票所進行的買賣，包括場內交易和場外交易。股票公開轉讓的場所首先是證券交易所。中國大陸僅有兩家交易所，即上海證券交易所和深圳證券交易所。
二、費用內容
1.印花稅：成交金額的1‰。2008年9月19日至今由向雙邊徵收改為向出讓方單邊徵收。受讓者不再繳納印花稅。投資者在買賣成交後支付給財稅部門的稅收。上海股票及深圳股票均按實際成交金額的千分之一支付，此稅收由券商代扣後由交易所統一代繳。債券與基金交易均免交此項稅收。
2.證管費：成交金額的0.002%雙向收取
3.證券交易經手費：A股，按成交金額的0.00487%雙向收取；B股，按成交額0.00487%雙向收取；基金，上海證券交易所按成交額雙邊收取0.0045%，深圳證券交易所按成交額0.00487%雙向收取；權證，按成交額0.0045%雙向收取。 A股2、3項收費合計稱為交易規費，合計收取成交金額的0.00687%，包含在券商交易傭金中。
4.過戶費（從2015年8月1日起已經更改為上海和深圳都進行收取）：這是指股票成交後，更換戶名所需支付的費用。根據中國登記結算公司的發文《關於調整A股交易過戶費收費標准有關事項的通知》，從2015年8月1日起已經更改為上海和深圳都進行收取，此費用按成交金額的0.02‰收取。

⑤ 大數據龍頭股

你好，大數據龍頭股有：
安妮股份：股票代碼002235；安妮股份長期從事商務信息用紙的研發、生產、銷售及綜合應用服務。是一家以互聯網應用與服務業務為主要領域和方向的綜合企業集團，是國家火炬計劃重點高新技術企業。
雪迪龍：股票代碼002658；經營范圍包括技術推廣、技術轉讓、技術咨詢、技術服務、數據處理、儀器儀表技術開發。
眾應互聯：股票代碼002464；經營范圍：互聯網信息服務業務；銷售娛樂數碼類產品；計算機軟體及輔助設備的技術開發、技術轉讓、技術咨詢、技術服務。
光一科技：股票代碼300356；光一科技是國內最早從事用電信息採集系統業務的專業廠家之一。經營范圍包括電力設備、儀器儀表、計算機軟硬體的開發、設計、製造、銷售及服務；信息系統設計、銷售、施工、服務及技術咨詢；電子設備與器件。
飛利信：股票代碼300287；經營范圍包括電子產品、機械設備、計算機軟硬體技術開發、技術咨詢、技術服務、技術轉讓、技術培訓。
拓展資料：一：龍頭股的注意事項
1、在疲軟的市場中很難把握機會。 大多在漲停後進入盤整。 如果沒有明顯的把握，他們寧願放棄。
2、並非所有龍頭股都在第二天上漲，甚至可能留下長影線，並不一定意味著行情已經結束。
3. 強市中龍頭股的表現與弱市或平衡市中的表現差異較大。 在弱勢行情或均衡行情中，強勢股的行情相對做空，不能有過高的期望。
4、如果強勢股在三盤後出現長影線或反復振盪，則說明行情已進入尾盤。 此時，應把握高拋機會，嚴格執行止損（止盈）紀律。
5.龍頭股操作紀律:絕對不允許模稜兩可的操作呈現
6.實戰操作要求客觀化、定量化、維護化。市場信號是實戰操作的唯一，也是最高原則。
7.給出精確的止損點。什麼股票都敢做，因為風險已被鎖定，這是操盤手的最高聖經。

⑥ 大數據中心龍頭股票有哪些

數據中心板塊龍頭股票有：
1、鵬博士：數據中心龍頭。國富光啟主營業務為互聯網數據中心、內容分發與加速以及雲平台租賃及增值服務等業務；互信互通主要從事公共安全大數據及北斗授時服務業務。
2、數據港：數據中心龍頭。數據中心投資大、使用壽命周期長，數據中心固定資產折舊在整體成本中占據較大的比例，通常佔20%以上。
3、特發信息：數據中心龍頭。子公司數據科技擬1.4億元在西安投建數據中心項目。
4、光環新網：數據中心龍頭。光環新網是業界領先的互聯網綜合服務提供商，主營業務為雲計算業務及互聯網數據中心服務等互聯網綜合服務，是北京最具影響力的互聯網服務商之一。
數據中心行業股票其他的還有：沙鋼股份、動力源、聖陽股份、科士達、潤建股份、銀信科技、塞力醫療、電科數字、世紀華通、精工鋼構、迪威迅、常山北明、立昂技術、科創信息、科信技術、科華數據等。
拓展資料
①投資需謹慎。股票投資風險是股票投資者購進股票後遭遇股價下跌損失的可能性。一般可理解為賣出價格低於預期價格的差距，或實獲股息未能達到預定的標准。股票市場交易價格往往一日數十變，價漲即獲利，價跌即虧損，有時連漲數日獲利豐厚，有時連跌數日損失慘重。
②股票市場上的機遇和風險總是同時存在、同時發展、同時減退的，投資者在期望獲取高額收益的同時，必然要承擔相應巨大的風險。
③股票是股份公司發行的所有權憑證，是股份公司為籌集資金而發行給各個股東作為持股憑證並藉以取得股息和紅利的一種有價證券。每股股票都代表股東對企業擁有一個基本單位的所有權。每支股票背後都有一家上市公司。換言之，每家上市公司都會發行股票。同一類別的每一份股票所代表的公司所有權是相等的。每個股東所擁有的公司所有權份額的大小，取決於其持有的股票數量占公司總股本的比重。股票是股份公司資本的構成部分，可以轉讓、買賣或作價抵押，是資本市場的主要長期信用工具，但不能要求公司返還其出資。

⑦ 利用大數據人工智慧投資股票的話，能代替投顧嗎

現在有越來越多的人都想進入到股票市場進行投資，的確股票是一種高收益的投資，但是很多人進入到股票市場都會血本無歸，就是因為他們本身對於股票市場沒有足夠的認識。利用大數據人工智慧投資股票，這樣能夠代替投資顧問嗎？

三、為什麼不能替代

大家要知道投資顧問在中國市場發展的時間是非常長的，現在科技的發展速度也已經越來越快了，為什麼投資顧問無法被機器人代替這也是有一定的原因的。這是因為基金或者是股票投資本身就是一種動態的過程，在這個過程之中，需要當事人跟投資顧問進行實時的交流，這樣才能夠去滿足客戶的需求，但是機器人卻不能做到這一點。

⑧ 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。

⑨ 如何用大數據炒股

我們如今生活在一個數據爆炸的世界裡。網路每天響應超過60億次的搜索請求，日處理數據超過100PB，相當於6000多座中國國家圖書館的書籍信息量總和。新浪微博每天都會發布上億條微博。在荒無人煙的郊外，暗藏著無數大公司的信息存儲中心，24小時夜以繼日地運轉著。
克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中認為，大數據的核心就是預測，即只要數據豐富到一定程度，就可預測事情發生的可能性。例如，「從一個人亂穿馬路時行進的軌跡和速度來看他能及時穿過馬路的可能性」，或者通過一個人穿過馬路的速度，預測車子何時應該減速從而讓他及時穿過馬路。

那麼，如果把這種預測能力應用在股票投資上，又會如何？

目前，美國已經有許多對沖基金採用大數據技術進行投資，並且收獲甚豐。中國的中證廣發網路百發100指數基金（下稱百發100），上線四個多月以來已上漲68%。

和傳統量化投資類似，大數據投資也是依靠模型，但模型里的數據變數幾何倍地增加了，在原有的金融結構化數據基礎上，增加了社交言論、地理信息、衛星監測等非結構化數據，並且將這些非結構化數據進行量化，從而讓模型可以吸收。

由於大數據模型對成本要求極高，業內人士認為，大數據將成為共享平台化的服務，數據和技術相當於食材和鍋，基金經理和分析師可以通過平台製作自己的策略。

量化非結構數據

不要小看大數據的本領，正是這項剛剛興起的技術已經創造了無數「未卜先知」的奇跡。

2014年，網路用大數據技術預測命中了全國18卷中12卷高考作文題目，被網友稱為「神預測」。網路公司人士表示，在這個大數據池中，包含互聯網積累的用戶數據、歷年的命題數據以及教育機構對出題方向作出的判斷。

在2014年巴西世界盃比賽中，Google亦通過大數據技術成功預測了16強和8強名單。

從當年英格蘭報社的信鴿、費城股票交易所的信號燈到報紙電話，再到如今的互聯網、雲計算、大數據，前沿技術迅速在投資領域落地。在股票策略中，大數據日益嶄露頭角。

做股票投資策略，需要的大數據可以分為結構化數據和非結構化數據。結構化數據，簡單說就是「一堆數字」，通常包括傳統量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等專業信息；非結構化數據就是社交文字、地理位置、用戶行為等「還沒有進行量化的信息」。

量化非結構化就是用深度模型替代簡單線性模型的過程，其中所涉及的技術包括自然語言處理、語音識別、圖像識別等。

金融大數據平台-通聯數據CEO王政表示，通聯數據採用的非結構化數據可以分為三類：第一類和人相關，包括社交言論、消費、去過的地點等；第二類與物相關，如通過正在行駛的船隻和貨車判斷物聯網情況；第三類則是衛星監測的環境信息，包括汽車流、港口裝載量、新的建築開工等情況。

衛星監測信息在美國已被投入使用，2014年Google斥資5億美元收購了衛星公司Skybox，從而可以獲得實施衛星監測信息。

結構化和非結構化數據也常常相互轉化。「結構化和非結構化數據可以形象理解成把所有數據裝在一個籃子里，根據應用策略不同相互轉化。例如，在搜索頻率調查中，用戶搜索就是結構化數據；在金融策略分析中，用戶搜索就是非結構化數據。」網路公司人士表示。

華爾街拿著豐厚薪水的分析師們還不知道，自己的僱主已經將大量資本投向了取代自己的機器。
2014年11月23日，高盛向Kensho公司投資1500萬美元，以支持該公司的大數據平台建設。該平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量數據進行分析，並且回答投資者提出的各種金融問題，例如「下月有颶風，將對美國建材板塊造成什麼影響？」

在Kensho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。因此，Kensho的CEO Daniel Nadler認為，華爾街過去是基於20%的信息做出100%的決策。

既然說到高盛，順便提一下，這家華爾街老牌投行如今對大數據可謂青睞有加。除了Kensho，高盛還和Fortress信貸集團在兩年前投資了8000萬美元給小額融資平台On Deck Capital。這家公司的核心競爭力也是大數據，它利用大數據對中小企業進行分析，從而選出值得投資的企業並以很快的速度為之提供短期貸款。

捕捉市場情緒

上述諸多非結構化數據，歸根結底是為了獲得一個信息：市場情緒。

在采訪中，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。可以說，大數據策略投資的創業者們無一不是席勒的信奉者。

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。
然而，在大數據技術誕生之前，市場情緒始終無法進行量化。

回顧人類股票投資發展史，其實就是將影響股價的因子不斷量化的過程。

上世紀70年代以前，股票投資是一種定性的分析，沒有數據應用，而是一門主觀的藝術。隨著電腦的普及，很多人開始研究驅動股價變化的規律，把傳統基本面研究方法用模型代替，市盈率、市凈率的概念誕生，量化投資由此興起。

量化投資技術的興起也帶動了一批華爾街大鱷的誕生。例如，巴克萊全球投資者（BGI）在上世紀70年代就以其超越同行的電腦模型成為全球最大的基金管理公司；進入80年代，另一家基金公司文藝復興（Renaissance）年均回報率在扣除管理費和投資收益分成等費用後仍高達34%，堪稱當時最佳的對沖基金，之後十多年該基金資產亦十分穩定。

「從主觀判斷到量化投資，是從藝術轉為科學的過程。」王政表示，上世紀70年代以前一個基本面研究員只能關注20隻到50隻股票，覆蓋面很有限。有了量化模型就可以覆蓋所有股票，這就是一個大的飛躍。此外，隨著計算機處理能力的發展，信息的用量也有一個飛躍變化。過去看三個指標就夠了，現在看的指標越來越多，做出的預測越來越准確。

隨著21世紀的到來，量化投資又遇到了新的瓶頸，就是同質化競爭。各家機構的量化模型越來越趨同，導致投資結果同漲同跌。「能否在看到報表數據之前，用更大的數據尋找規律？」這是大數據策略創業者們試圖解決的問題。

於是，量化投資的多米諾骨牌終於觸碰到了席勒理論的第三層變數——市場情緒。

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。

海外就有學術研究指出，公司的名稱或者相關關鍵詞的搜索量，與該公司的股票交易量正相關。德國科學家Tobias Preis就進行了如此研究：Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趨勢（Google Trends），以美國標普500指數的500隻股票為其樣本，以2004年至2010年為觀察區間，發現谷歌趨勢數據的公司名稱搜索量和對應股票的交易量，在每周一次的時間尺度上有高度關聯性。也就是說，當某個公司名稱在谷歌的搜索量活動增加時，無論股票的價格是上漲或者下跌，股票成交量與搜索量增加；反之亦然，搜索量下降，股票成交量下降。以標普500指數的樣本股為基礎，依據上述策略構建的模擬投資組合在六年的時間內獲得了高達329%的累計收益。

在美國市場上，還有多家私募對沖基金利用Twitter和Facebook的社交數據作為反映投資者情緒和市場趨勢的因子，構建對沖投資策略。利用互聯網大數據進行投資策略和工具的開發已經成為世界金融投資領域的新熱點。

保羅·霍丁管理的對沖基金Derwent成立於2011年5月，注冊在開曼群島，初始規模約為4000萬美元， 2013年投資收益高達23.77%。該基金的投資標的包括流動性較好的股票及股票指數產品。
通聯數據董事長肖風在《投資革命》中寫道，Derwent的投資策略是通過實時跟蹤Twitter用戶的情緒，以此感知市場參與者的「貪婪與恐懼」，從而判斷市場漲跌來獲利。

在Derwent的網頁上可以看到這樣一句話：「用實時的社交媒體解碼暗藏的交易機會。」保羅·霍丁在基金宣傳冊中表示：「多年以來，投資者已經普遍接受一種觀點，即恐懼和貪婪是金融市場的驅動力。但是以前人們沒有技術或數據來對人類情感進行量化。這是第四維。Derwent就是要通過即時關注Twitter中的公眾情緒，指導投資。」

另一家位於美國加州的對沖基金MarketPsych與湯普森·路透合作提供了分布在119個國家不低於18864項獨立指數，比如每分鍾更新的心情狀態（包括樂觀、憂郁、快樂、害怕、生氣，甚至還包括創新、訴訟及沖突情況等），而這些指數都是通過分析Twitter的數據文本，作為股市投資的信號。

此類基金還在不斷涌現。金融危機後，幾個台灣年輕人在波士頓組建了一家名為FlyBerry的對沖基金，口號是「Modeling the World（把世界建模）」。它的投資理念全部依託大數據技術，通過監測市場輿論和行為，對投資做出秒速判斷。

關於社交媒體信息的量化應用，在股票投資之外的領域也很常見：Twitter自己也十分注重信息的開發挖掘，它與DataSift和Gnip兩家公司達成了一項出售數據訪問許可權的協議，銷售人們的想法、情緒和溝通數據，從而作為顧客的反饋意見匯總後對商業營銷活動的效果進行判斷。從事類似工作的公司還有DMetics，它通過對人們的購物行為進行分析，尋找影響消費者最終選擇的細微原因。

回到股票世界，利用社交媒體信息做投資的公司還有StockTwits。打開這家網站，首先映入眼簾的宣傳語是「看看投資者和交易員此刻正如何討論你的股票」。正如其名，這家網站相當於「股票界的Twitter」，主要面向分析師、媒體和投資者。它通過機器和人工相結合的手段，將關於股票和市場的信息整理為140字以內的短消息供用戶參考。

此外，StockTwits還整合了社交功能，並作為插件可以嵌入Twitter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台，讓人們可以輕易分享投資信息。

另一家公司Market Prophit也很有趣。這家網站的宣傳語是「從社交媒體噪音中提煉市場信號」。和StockTwits相比，Market Prophit更加註重大數據的應用。它採用了先進的語義分析法，可以將Twitter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。網站還根據語義量化，每天公布前十名和後十名的股票熱度榜單。網站還設計了「熱度地圖」功能，根據投資者情緒和意見，按照不同板塊，將板塊內的個股按照顏色深淺進行標注，誰漲誰跌一目瞭然。

中國原創大數據指數

盡管大數據策略投資在美國貌似炙手可熱，但事實上，其應用尚僅限於中小型對沖基金和創業平台公司。大數據策略投資第一次被大規模應用，應歸於中國的百發100。

網路金融中心相關負責人表示，與歐美等成熟資本市場主要由理性機構投資者構成相比，東亞尤其是中國的股票類證券投資市場仍以散戶為主，因此市場受投資者情緒和宏觀政策性因素影響很大。而個人投資者行為可以更多地反映在互聯網用戶行為大數據上，從而為有效地預測市場情緒和趨勢提供了可能。這也就是中國國內公募基金在應用互聯網大數據投資方面比海外市場並不落後、甚至領先的原因。

百發100指數由網路、中證指數公司、廣發基金聯合研發推出，於2014年7月8日正式對市場發布，實盤運行以來一路上漲，漲幅超過60%。跟蹤該指數的指數基金規模上限為30億份，2014年9月17日正式獲批，10月20日發行時一度創下26小時瘋賣18億份的「神話」。

外界都知道百發100是依託大數據的指數基金，但其背後的細節鮮為人知。

百發100數據層面的分析分為兩個層面，即數據工廠的數據歸集和數據處理系統的數據分析。其中數據工廠負責大數據的收集分析，例如將來源於互聯網的非結構化數據進行指標化、產品化等數據量化過程；數據處理系統，可以在數據工廠遞交的大數據中尋找相互統計關聯，提取有效信息，最終應用於策略投資。

「其實百發100是在傳統量化投資技術上融合了基於互聯網大數據的市場走勢和投資情緒判斷。」業內人士概括道。

和傳統量化投資類似，百發100對樣本股的甄選要考慮財務因子、基本面因子和動量因子，包括凈資產收益率（ROE）、資產收益率（ROA）、每股收益增長率（EPS）、流動負債比率、企業價值倍數（EV/EBITDA）、凈利潤同比增長率、股權集中度、自由流通市值以及最近一個月的個股價格收益率和波動率等。

此外，市場走勢和投資情緒是在傳統量化策略基礎上的創新產物，也是百發100的核心競爭力。接近網路的人士稱，市場情緒因子對百發100基金起決定性作用。

網路金融中心相關負責人是羅伯特•席勒觀點的支持者。他認為，投資者行為和情緒對資產價格、市場走勢有著巨大的影響。因此「通過互聯網用戶行為大數據反映的投資市場情緒、宏觀經濟預期和走勢，成為百發100指數模型引入大數據因子的重點」。

傳統量化投資主要著眼點在於對專業化金融市場基本面和交易數據的應用。但在網路金融中心相關業務負責人看來，無論是來源於專業金融市場的結構化數據，還是來源於互聯網的非結構化數據，都是可以利用的數據資源。因此，前文所述的市場情緒數據，包括來源於互聯網的用戶行為、搜索量、市場輿情、宏觀基本面預期等等，都被網路「變廢為寶」，從而通過互聯網找到投資者參與特徵，選出投資者關注度較高的股票。

「與同期滬深300指數的表現相較，百發100更能在股票市場振盪時期、行業輪動劇烈時期、基本面不明朗時期抓住市場熱點、了解投資者情緒、抗擊投資波動風險。」網路金融中心相關負責人表示。

百發100選取的100隻樣本股更換頻率是一個月，調整時間為每月第三周的周五。

業內人士指出，百發100指數的月收益率與中證100、滬深300、中證500的相關性依次提升，說明其投資風格偏向中小盤。

但事實並非如此。從樣本股的構成來說，以某一期樣本股為例，樣本股總市值6700億元，佔A股市值4.7%。樣本股的構成上，中小板21隻，創業板4隻，其餘75隻樣本股均為大盤股。由此可見，百發100還是偏向大盤為主、反映主流市場走勢。

樣本股每個月的改變比例都不同，最極端的時候曾經有60%進行了換倉。用大數據預測熱點變化，市場熱點往往更迭很快；但同時也要考慮交易成本。兩方面考慮，網路最後測算認為一個月換一次倉位為最佳。

樣本股對百發100而言是核心機密——據說「全世界只有基金經理和指數編制機構負責人兩個人知道」——都是由機器決定後，基金經理分配給不同的交易員建倉買入。基金經理也沒有改變樣本股的權利。

展望未來，網路金融中心相關負責人躊躇滿志，「百發100指數及基金的推出，只是我們的開端和嘗試，未來將形成多樣化、系列投資產品。」

除了百發100，目前市場上打著大數據旗幟的基金還有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指數基金。

南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪財經和深圳證券信息公司三方聯合編制的。和百發100類似，也是按照財務因子和市場情緒因子進行模型打分，按照分值將前100和前300名股票構成樣本股。推出至今，這兩個指數基金分別上漲了10%左右。

正如百發100的市場情緒因子來自網路，南方-新浪I100和I300的市場情緒因子全部來自新浪平台。其中包括用戶在新浪財經對行情的訪問熱度、對股票的搜索熱度；用戶在新浪財經對股票相關新聞的瀏覽熱度；股票相關微博的多空分析數據等。

此外，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大數據策略上做文章。據了解，天弘基金將和阿里巴巴合作，推出大數據基金產品，最早將於2015年初問世。

天弘基金機構產品部總經理劉燕曾對媒體表示，「在傳統的調研上，大數據將貢獻於基礎資產的研究，而以往過度依賴線下研究報告。大數據將視野拓展至了線上的數據分析，給基金經理選股帶來新的邏輯。」

在BAT三巨頭中，騰訊其實是最早推出指數基金的。騰訊與中證指數公司、濟安金信公司合作開發的「中證騰安價值100指數」早在2013年5月就發布了，號稱是國內第一家由互聯網媒體與專業機構編制發布的A股指數。不過，業內人士表示，有關指數並沒有真正應用大數據技術。雖然騰訊旗下的微信是目前最熱的社交平台，蘊藏了大量的社交數據，但騰訊未來怎麼開發，目前還並不清晰。

大數據投資平台化

中歐商學院副教授陳威如在其《平台戰略》一書中提到，21世紀將成為一道分水嶺，人類商業行為將全面普及平台模式，大數據金融也不例外。

然而，由於大數據模型對成本要求極高，就好比不可能每家公司都搭建自己的雲計算系統一樣，讓每家機構自己建設大數據模型，從數據來源和處理技術方面看都是不現實的。業內人士認為，大數據未來必將成為平台化的服務。

目前，阿里、網路等企業都表示下一步方向是平台化。

螞蟻金服所致力搭建的平台，一方麵包括招財寶一類的金融產品平台，另一方麵包括雲計算、大數據服務平台。螞蟻金服人士說，「我們很清楚自己的優勢不是金融，而是包括電商、雲計算、大數據等技術。螞蟻金服希望用這些技術搭建一個基礎平台，把這些能力開放出去，供金融機構使用。」

網路亦是如此。接近網路的人士稱，未來是否向平台化發展，目前還在討論中，但可以確定的是，「網路不是金融機構，目的不是發產品，百發100的意義在於打造影響力，而非經濟效益。」
當BAT還在摸索前行時，已有嗅覺靈敏者搶佔了先機，那就是通聯數據。

通聯數據股份公司（DataYes）由曾任博時基金副董事長肖風帶隊創建、萬向集團投資成立，總部位於上海，公司願景是「讓投資更容易，用金融服務雲平台提升投資管理效率和投研能力」。該平台7月上線公測，目前已擁有130多家機構客戶，逾萬名個人投資者。

通聯數據目前有四個主要平台，分別是通聯智能投資研究平台、通聯金融大數據服務平台、通聯多資產投資管理平台和金融移動辦公平台。

通聯智能投資研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研報三款產品，可以對基於自然語言的智能事件進行策略分析，實時跟蹤市場熱點，捕捉市場情緒。可以說，和百發100類似，其核心技術在於將互聯網非結構化數據的量化使用。

通聯金融大數據服務平台更側重於專業金融數據的分析整理。它可以提供公司基本面數據、國內外主要證券、期貨交易所的行情數據、公司公告數據、公關經濟、行業動態的結構化數據、金融新聞和輿情的非結構化數據等。

假如將上述兩個平台比作「收割機」，通聯多資產投資管理平台就是「廚房」。在這個「廚房」里，可以進行全球跨資產的投資組合管理方案、訂單管理方案、資產證券化定價分析方案等。

通聯數據可以按照主題熱點或者自定義關鍵字進行分析，構建知識圖譜，將相關的新聞和股票提取做成簡潔的分析框架。例如用戶對特斯拉感興趣，就可以通過主題熱點看到和特斯拉相關的公司，並判斷這個概念是否值得投資。「過去這個搜集過程要花費幾天時間，現在只需要幾分鍾就可以完成。」王政表示。

「通聯數據就好比一家餐館，我們把所有原料搜集來、清洗好、准備好，同時准備了一個鍋，也就是大數據存儲平台。研究員和基金經理像廚師一樣，用原料、工具去『烹制』自己的策略。」王政形容道。

大數據在平台上扮演的角色，就是尋找關聯關系。人類總是習慣首先構建因果關系，繼而去倒推和佐證。機器學習則不然，它可以在海量數據中查獲超越人類想像的關聯關系。正如維克托`邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》中所提到的，社會需要放棄它對因果關系的渴求，而僅需關注相互關系。

例如，美國超市沃爾瑪通過大數據分析，發現颶風用品和蛋撻擺在一起可以提高銷量，並由此創造了頗大的經濟效益。如果沒有大數據技術，誰能將這毫無關聯的兩件商品聯系在一起？
通聯數據通過機器學習，也能找到傳統量化策略無法發現的市場聯系。其中包括各家公司之間的資本關系、產品關系、競爭關系、上下游關系，也包括人與人之間的關系，例如管理團隊和其他公司有沒有關聯，是否牽扯合作等。

未來量化研究員是否將成為一個被淘汰的職業？目前研究員的主要工作就是收集整理數據，變成投資決策，而之後這個工作將更多由機器完成。

「當初醫療科技發展時，人們也認為醫生會被淘汰，但其實並不會。同理，研究員也會一直存在，但他們會更注重深入分析和調研，初級的數據搜集可以交給機器完成。」王政表示。
但當未來大數據平台並廣泛應用後，是否會迅速擠壓套利空間？這也是一個問題。回答根據網上資料整理