大数据和股票投资分析

㈠ 通过大数据分析股票，对购买决策有何帮助

毫无作用,因为你拿不到真实的数据,中国股市信息不对称问题由来已久,而且尚未解决,数据分析是有作用的,但是只限于基本面,其他的数据分析甚至会误导你的决策

㈡ 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。

㈢ 投资分析难还是股票分析难

两个概念，股票是金融商品，投资是对金融商品的操作。在我看来两个都不简单。

㈣ 大数据开发和数据分析有什么区别

1、技术区别

大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力。

因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源的东西坑比较多，所以需要能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。

如果是大数据分析类的职位，在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策。

在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。

2、薪资区别

作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。

在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元。大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。

大数据分析：大数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。

3、数据存储不同

传统的数据分析数据量较小，相对更加容易处理。不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。因此需要专门的存储工具。

4、数据挖掘的方式不同

传统的数据分析数据一般采用人工挖掘或者收集。而面对大数据人工已经无法实现最终的目标，因此需要跟多的大数据技术实现最终的数据挖掘，例如爬虫。

㈤ 大数据能不能预测股市

大数据对于很多的地方都是非常有用的，但是，是否也有大数据不能做到的？我觉得很多时候，大数据只能说作为一个参考的方向，并不能准确的作出判断，或者给出答案。首先大数据是一个有科学根据的一个参考物，因为有大量的数据，有大量的参考物，所以，这件事情结果跟大数据一致的概率变得会跟大数据所统计的相差不远，这就是我们的大数据拥有的功能。

我们的股市，说实话我以前的工作是金融方面的也接触过股市，对于股市的话，首先影响我们股市的一些因素有哪些？从宏观来说，像国家的一些政策调控，包括我们公司的一些政策变化，股东的一些变动，或者说我们现在在整个股市来说什么样的一个趋势。

我们如果从技术层面，就是可以通过我们的一些k线图，或者我们的一些kdj指标，很多的一些分析股票的一些指标来判断，当然这些指标的话并不是百分之百，都是金钱。而是说这些指标，其实也就是通过一些大量的，我们以前的历史数据，其实都是已经是历史性的，所以总结出来的这样一个图案，便于我们能进行分析。

这样一个指标的话，其实跟我们的大数据就非常的类似，我们说大数据到底能不能预测故事？这个真的不能具体的回答，因为预测这个事情也就是说对于未来的股市的一个判断，这其实是很难的，我们很多的时候看到的都只是表面上的，大数据来说，他可以给出一个方向，或者能够得出的结论跟未来行情的变化正确的概率是非常高的，但是我们不能百分之百肯定，他得出的结论是正确的，所以大数据他可以预测股市一个大致方向，但不不能保证他预测的是正确的，可以作为一个参考。

㈥ 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。

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：

• 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~

㈦ 什么是大数据概念股票中国A股有哪些大数据概念股

英国作家菲利普？鲍尔（Philip Ball）在《预知社会：群体行为的内在法则》一书阐述了一种观点，即个体行为是无法预知的，但当个体数量达到一定程度时，群体行为往往会表现出一定规律，通过统计物理和生物化学中的种种自然规律，可大致预知社会群体行为的运行法则。
数年来这个困惑一直存在。不久前，IBM技术创新全球副总裁伯纳德？梅耶森博士（Dr.Bernard S.Meyerson）的一篇演讲令笔者产生了醍醐灌顶之感。
梅耶森博士在演讲中表示，
这是个很诱人的话题。早在原始社会时期，能比常人早知道天气变化规律，用于指导生产劳作，就有可能成为部落巫师甚至是首领。而巫师未必真具有法力，或许只是比常人掌握了更高层次的知识而已，同时利用了这种信息判断能力的不对称。之后算命这个行当经久不息，也大致继承于此。而当代社会热衷的分析预测，不过也是巫师算命的行当罢了。可以说，任何成功的预测，都是基于对大量有效信息的掌握和准确分析。
基于大数据的智慧产业的重要意义在于，可以更准确地把握市场需求和预测社会群体行为，在此基础上优化各个产业企业环节的生产效率，并以此提升整个社会的生产力。
人类从狩猎到耕种，是利用了土地资源升级了社会生产力；进入工业时代，是利用机器解放了人类的双手升级了社会生产力；电子通信和互联网的出现，大大提升了全球资讯的使用效用，并以此进一步提升了社会生产力。在经历了2008年金融危机后，在欧债危机的影响下，下一个产业升级出自于哪里众说纷纭，而智慧产业很可能成为下一个产业革命的关键。
以工业企业为例，对于社会信息的有效掌握和分析，有助于企业准确把握市场下一个热点或趋势，降低创新过程中的失败概率，也有助于提升企业在市场营销和销售过程中的效率，避免泛广告投放的效率低下。反之，作为消费者，也会更有效率地找到自己想要的商品。现在网购平台构建的你可能喜欢的产品功能，就是这种效率提升的初级应用。
大数据产业链有很多环节，未来都可能面临较大的发展机遇。首先，信息数据产生将会是第一个环节。
信息的产生很好理解，比如，现在公众每天使用的互联网和无限通讯，即时通讯、微博、手机电话、短信、彩信甚至是每一个互联网点击（通过点击习惯可以分析经常浏览某类网站，喜欢某类商品，以及上网时间等使用习惯），都是数据的产生。现在数据产生最多的领域是物联网，根据IBM的分析，上网人数和手机人数在过去最多是2-5倍的增长，而物联网上连接设备的数量在过去5年增加了2000倍。上述领域拥有大量的数据，企业可以依靠这些数据，或进行分析自我提升效率，或出售这些数据（当然，前提是不涉及个人私密信息的数据）给专业分析机构。其次，信息数据的大量产生需要存储。
存储设备领域的增长潜力同样不容忽视。虽然存储设备是整个产业链中技术含量最少的，同时发展空间也可能没有其他子行业充满想象力，但却可能是增长最稳定的子行业。再次，信息数据需要采集整理。
这个环节是整个大数据产业链的最末端，也可能是最具技术含量和产业附加值的子行业。任何数据不经过分析这一环节，都无法落实到实际应用。而且，在同样的数据面前，谁分析出的结果最有效，将决定谁才是真正的大数据智能产业领跑者。
因此，挖掘A股上市公司中的
大数据概念股
（在中国大数据成熟之前，相信会有不少个股仅属于概念股）显得至关重要。
在国金证券、中信证券和光大证券等研究机构的报告中，确实有不少上市公司被列入大数据关注标的。这三家机构选出的标的有：
超图软件、科大讯飞、拓尔思、汉得信息、太极股份、用友软件、东方国信、久其软件、广联达、大智慧、四维图新、威创股份、卫士通、天玑科技、远光软件、美亚柏科、恒泰艾普、华胜天成等。
中国大数据时代还刚刚开启，上述这些上市公司中，谁是真正的大数据受益股，谁压根就想不到进入大数据领域，又或者谁真正拥有大数据所需的技术优势，还得是骡子是马拉出来溜溜。
不过，在大数据浪潮下，相信上述上市公司中会有真正的受益者脱颍而出，但究竟是谁这需要投资者密切跟踪和下功夫研究了。

㈧ 如何用大数据炒股

方法/步骤
1
下载，安装app。 网络搜索 网络股市通，并根据手机选择版本安装（安卓的安装安卓的，iphone安装ios版本）
2

安装，app这个不多说了。打开app，界面如图所示。可以看到有自选股、资讯、智能选股、行情、我 五个标签页，自选股、行情和“我"就不多说了，炒股的都知道，我们主要要看的是 资讯和智能选股两个标签页的内容
3

打开“资讯”，里面是根据网络大数据筛选出来的一些可能对股市有比较大影响的新闻。虽然现在新闻到处都能看到，但是对于股市新手来说，分辨哪些新闻比较重要是一件十分困难的事情，我一般是看这里的概念热点，对于追热点非常有用。
4

下面介绍最最有用的“智能选股”，打开，可以看到有“最新热点”、“异动个股”、“优选公告”3项
5
最新热点，这里综合了最近搜索最热的话题新闻，并且列出了相关的股票，非常有价值，可以据此布局；
6
异动个股，这里整理出了盘中资金变化较大，有可能大涨大跌的股票，适合作参考
7

优选公告，这是我最看重的地方了。 新手对于上市公司的公告，看不懂，看懂了也不知道对于股票走势有什么影响。而这里则根据历史数据，统计出了该股票同类公告引起的涨跌，很准的。

㈨ 大数据股票有哪些

大数据概念股 : 就主题投资而言,"大数据"概念2012年有望成为具有较强冲击力的新主题,大数据概念实际上是从海量数据有效利用的角度对云计算、物联网等概念的综合,更加准确地抓住了云计算、物联网的本质,以数据处理和数据中心建设与运维为主要业务的公司是最为贴切的投资标的。 "大数据"产业链条包含了从数据生成、数据存储、数据处理和数据展示等多个环节。完整的生态系统还应当包括大数据处理结果的应用。 "大数据"时代更多的商机来自于应用,我们认为国内企业有机会获得较大的发展空间。与大数据相关的投资标的有以下几类。 第一类是与海量数据的存储和处理相关的公司,关注拓尔思、美亚柏科、恒泰艾普、潜能恒信、天泽信息。 第二类是与数据中心建设与运营维护相关的公司,包括荣之联、天玑科技、银信科技。 第三类是与视频化应用相关的公司,包括视频监控业务为主的海康威视、大华股份、威创股份、华平股份。 第四类是与智能化和人机交互概念相关的公司,关注科大讯飞、用友软件、东方国信等。 (南方股票频道)