㈠ 你們的基於大數據預測的股票為什麼沒有跟上來用大數據來預測股市靠譜嗎
目前還沒有到大數據時代,還是靠自己預測吧
㈡ 為什麼jm33.cn中說股票分析可用大數據來預測而多人都覺得股票是被操縱的,沒有預測的可能
股票的預測只是一個概率問題,實際上即便是使用大數據也無法解決其中的偶然因素造成的影響,所以沒有100%的准確。
㈢ 股票預測軟體哪個好用
股票預測軟體,比較老牌的是同花順,有一些股票預測的模型,軟體上也累積了很多炒股真正需要的信息,作為新韭菜,甚至可以考慮買level2服務。(我不是托,真的)。在自己存在困惑的時候,可以適當地參考。只是參考,不是讓你麻木跟哈。
新的股票預測軟體有淘股吧、雪球以及易選股這一類。
淘股和雪球主要是大V推薦、預測,偏技術面、盤面分析較多,比較不好的點是信息質量良莠不齊,有人的地方就會有利益分配,需要自己鑒定大V的預測里哪些信息是帶欺騙性質,哪些是真心探討。
易選股主要做大數據選股,懶人專屬,軟體通過監控市場上的技術指標、資金流入流出推薦了一些投資機會,還有回測的勝算率,方便參考。機器比人能計算更多數據,更不受情緒影響。不太好的可能就是每天有比較多投資機會,需要自己再根據自己的倉位、風險偏好等實際情況確定。
㈣ 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。
㈤ 大數據分析股票,有什麼好的方法
大數據只是做好宏觀經濟走向,但是落實到具體某隻股票,就顯得不那麼使用了
㈥ 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。
㈦ 大數據預測股票靠譜嗎
要進行人工分析,不能完全依靠數據
㈧ 大數據能否預測彩票結果或者股票走勢呢
理論上可以做到,但是彩票數據樣本太少,缺失的數據太多,很難完全分析。股票的話雖然降噪不好處理,但是樣本就是整體,是可以通過一定的技術手段進行降噪分析。這一點國內做的比較好的量化交易機構都在研究這方面的問題。比如說策略炒股通,我認真研究過他們的演算法,在國內的技術級別上算是比較好的。
㈨ 股票的短期走勢能預測嗎
在中國,即便是資深的股民也無法預測股票短期走勢,還有一個重要的原因就是大多數投資工具無法提供大量的數據統計樣本,因此股民的炒股技術有可能提高,但還是無法預測股票短期走勢。但是大數據分析引擎能夠打破信息壁壘,提供更多的分析數據。
㈩ 大數據為什麼不能預測外匯期貨股票
有效市場,假說里講所有市場的信息都會即時的反映到市場的價格中。如果你認為這個假說成立(事實上也有很多論文支持這個假說),那麼所謂大數據並不能為你的策略帶來額外收益。因為「大數據」無非也是收集當前的已公開的信息而已。
有幾個可能是大數據可以為策略帶來額外收益的地方:
1. 投資者的非理性行為。當有新的信息進入到市場以後,由於投資者的非理性操作,在短期內市場可能偏離合適的價格。所以如果你的「大數據」模型可以准確預測信息對市場帶來的影響,或者投資者的非理性行為。那麼就有可能帶來超額收益。
2. 大數據的特性是兩點:一個是全,一個是快。「全」的意思是可以同時分析盡可能多的信息,所以如果你的模型包含了別人不曾注意到的因素,那麼也可能帶來收益。「快」的意思是極短時間處理數據的能力里,如果你的演算法可以保證機器比別人更快的消化信息,那麼這也是超額收益的來源。