股票投资大数据分析

Ⅰ 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。

Ⅱ 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~

Ⅲ 分析一支股票主要看什么数据啊，

选股票主要看的指标有：
1、经济指标：GDP增速、通胀率CPI、采购经理指数PMI
2、技术指标：MACD、KDJ、CCI、Boll 、MDI等
3、货币流动性：M1、M2、国债回购、存准、利率、QE3量化宽松等等
4、行业指标：金融指标、制造业指标
5、外围（相关）：大宗商品、期货、美股、日经、港股、法国股指、德国股指、汇率市场
6、政策导向：金融改革、减排降耗等
7、财务指标：市净率、市盈率、公积金、每股年度收益率
8、风险事件（相关）：天灾人祸事件

Ⅳ 股票投资的基本分析包括哪几个方面的主要内容

一、经济分析。经济分析主要探讨各经济指标和经济政策对证券价格的影响。经济指标分为三类：先于证券价格变化的超前性指标，如利率水平、主要生产资料价格等；与证券价格变化基本趋于同步的吻合性指标，如GDP、社会商品销售额等；滞后于证券价格变化的滞后性指标，如失业率、库存量等。除了经济指标之外，主要的经济政策有：货币政策、财政政策、行业政策等。

二、行业分析。主要分析行业所属的不同市场类型、所处的不同生命周期以及行业的业绩对于证券价格的影响，行业分析是介于经济分析与公司分析之间的中观层次分析，它在发现行业之间的绩效差异以帮助发现投资机会方面，既是重要的又是必要的。

三、公司分析。公司分析是基本分析的重点，无论什么样的分析报告，最终都要落实在具体上市公司股票的走势上。如果没有对公司状况进行全面、客观、准确的分析，就很难正确地预测其股票的走势。

四、基本面分析

股指期货基础分析主要侧重于从股票市场的基本面因素，如宏观经济、各行业分析。

基本面分析包括：

（1）、宏观：研究一个国家的财政政策、货币政策。

（2）、微观：研究股指期货标的股指的权重上市公司经济行为和相应的经济变量，为买卖提供参考依据。

五、技术分析

技术分析是以预测股票市场价格变化的未来趋势为目的，以图表为主要手段对市场行为进行的研究，是不同研究途径和专业领域的完美结合。

基础分析主要研究导致价格涨跌的供求关系，而技术分析主要研究市场行为。这两种分析方法都试图解决同样的问题――预测未来价格可能运行的方向，基础分析是研究市场运动的成因而技术分析是研究其结果。

Ⅳ 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)

Ⅵ 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

Ⅶ 需要一份完整的个股投资分析报告 包括股票的基本面和技术面分析 包含k线图等图表 不要网上百度文库等找的

你好，可以自己在股票软件里面去找，有很多机构写的分析报告。

Ⅷ 如何写好一份股票投资分析报告

1，基本面：公司行业发展状况，公司行业地位，公司估值，公司产品是否有定价与涨价权，公司产品是否具有持续盈利能力。
2，技术面：首先分析月线，周线处在历史的什么价位上，再看日线的形态是否形态大双底，或者突破长期横盘整理，日线最近一段时间的成交量如何，是否有大资金在动作，按形态与当前一段时间成交量，可以判断出个股的强弱，与短时间内股份是否有能力上涨，和股份运行支撑与阻力区间。

Ⅸ 什么是股票投资分析

你好，股票投资分析的主要方法当前，股票投资分析方法主要有两大类：一是基本分析；二是技术分析。1）基本分析基本分析法通过对决定股票内在价值和影响股票价格的宏观经济形势，行业状况，公司经营状况等进行分析，评估股票的投资价值和合理价值，与股票市场价进行比较，相应形成买卖的建议。2）技术分析技术分析法从股票的成交量，价格，达到这些价格和成交量所用的时间，价格波动的空间几个方面分析走势并预测未来。当前常用的有K线理论，波浪理论，形态理论，趋势线理论和技术指标分析等，在后面将做详细分析。