Ⅰ 大數據龍頭股有哪些
: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。
Ⅱ 文化板塊龍頭 大數據之王c輪融資 市值40億 股票
只憑借著微光的歡喜,便洇濕了前世的雨
Ⅲ 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。
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:
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~
Ⅳ 大數據概念股票龍頭股票有哪些
大數據概念一共有100家上市公司,其中22家大數據概念上市公司在上證交易所交易,另外78家大數據概念上市公司在深交所交易。
根據雲財經智能題材挖掘技術自動匹配,大數據概念股的龍頭股最有可能從以下幾個股票中誕生
海量數據、
三聯虹普、
東方國信。
Ⅳ 最近流行的事件驅動的股票分析軟體是什麼意思啊
你說的是神牛股APP吧,這是國內首款事件驅動炒股票軟體,權威機構中證報、證券時報全力支持,7*24h股市資訊播報!大數據挖掘股市熱點,選擇股票推薦,精準捕捉牛股,免去股票技術分析的多變,可以躲開價值投資的波動。
Ⅵ 如何用大數據炒股
1月4日之後大盤跌破上升趨勢線 60日均線 前期平台頸線
加上外圍股市持續暴跌 既然全世界的資金都在做同一個動作
一定有什麼我們看不到的黑天鵝
現在上證一直在所有均線之下 所以年前不會有波段行情 最好就是震盪打底 年後能把均線盤好 才可以期待後面
3次股災其實只要學一點技術手段就能完全躲過 比如跌破上升趨勢線就清倉 5178那次在4800
4006那次在3900 這一次在3480
而突破下降壓力線買入 3450 2950 這2次買入獲利都會不少
遭遇虧損的股民只是因為完全不懂股市 又不學任何技術手段而已
投資市場不是一個聽消息看新聞就能進的市場 必須要學習充實自己
現在不要進場買任何股票 等見底信號出現再說
有持股逢反彈減倉
Ⅶ 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)
Ⅷ 大數據股票,最新大數據股票有哪些
最新大智慧股票軟體的優勢並不明顯,在原來的基礎上增加了Level-2數據而已。如果不會分析Level-2數據,那麼一切都是假的。另外大智慧軟體不是很好學,建議用別的軟體,比如同花順、盛世贏家軟體等,可以將這兩個軟體都咨詢一下,就知道自己用哪個軟體了。