⑴ 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)
⑵ 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。
⑶ 怎麼提高股票回測結果花費的時間
回測所花費的時間根據的回測的數據量,還有你策略的復雜程度有關,也和計算機配置有關.
為了想提高回測的速度最有效的辦法是升級計算機硬體,並把軟體方面做徹底優化,除了回測需要的功能,其餘全部刪除.讓系統處於極其干凈的狀態.
再有就是優化你策略的本身.
改變回測的方式,把回測拆解成幾個部分,分別回測也可以,
有很多方法可以縮短回測時間.
這要看你的具體策略,回測的目的,硬體條件.
⑷ 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。
⑸ 通過大數據分析股票,對購買決策有何幫助
毫無作用,因為你拿不到真實的數據,中國股市信息不對稱問題由來已久,而且尚未解決,數據分析是有作用的,但是只限於基本面,其他的數據分析甚至會誤導你的決策
⑹ 股票期貨等交易策略,為什麼要進行歷史回測
說高端點就是為了個大數據,這樣能根據歷史推算成功率。
說白了,恕我直言那就是騙自己,沒卵用的東西。不同的行情不同的策略,不同的邏輯。你交易策略歷史勝率80%都沒卵用,可能這10次裡面8成功都是在牛市背景下,另外2次失敗是熊市背景下,等到你用的時候是熊市了對不起失敗了那就是100%了,80%勝率?不存在的!
這種東西就是最傻了,除非真堅持用個10幾20年去輪回一波牛熊,不然這勝率根本沒用沒有說服力
⑺ 投機性強波動大 基金靠「大數據」炒股靠譜嗎
美國著名信息經經濟學家、人工智慧創始人赫伯特-西蒙說,在後工業時代本質是信息時代,人類社會面臨的中心問題將從如何提高生產力轉變為如何更好地利用信息來輔助決策,利用信息技術服務生產和金融創新,信息挖掘是一種信息生產和消費產業鏈,它抓取的是信息接受者的注意力。信息越豐富,就會導致注意力越匱乏。
現代社會的信息量並不匱乏,而匱乏的是我們抓取並處理信息的能力。 沃尓瑪的首席信息官羅林·福特說,每天早上醒來,我都要問自己,怎麼才能讓數據流動性更好、管理得更好、分析得更好。數據倉庫、聯機分析和人工智慧技術的發展和成熟,為商務智能成為巨大的創新性產業奠定把基礎,但真正賦予它生命的是一個產業鏈:海量數據的整理、加工和挖掘。
如何創造性地用大數據指導投資策略,國內的基金業已經在研究了。國內首隻大數據指數基金百發100自2014年10月20日正式打開銷售渠道開始,前期凈值持續增長,其令人驚艷的表現無疑為隨後而來的其他大數據金融產品起到了非常好的示範作用,並打下良好的群眾基礎。對於用戶投資而言,網路金融中心無疑可以作為一個不錯的選擇。
4月22日,基於新浪財經「大數據」的南方i100指數基金正式發售,出現了首日售罄的情形。數據顯示,當日認購總金額超過35.86億元,最終配售比例僅為27.88%。作為首款電商「大數據」指數基金,5月4日成立的博時中證淘金大數據100指數基金則創下40.75億元的首募規模。投資者對於「大數據」的熱情可見一斑。
如今,大數據似乎已經成為了互聯網+金融的最佳實戰工具,大有要引領互聯網金融2.0時代巔峰之勢。大數據指數基金前赴後繼,用戶該如何選取投資?大數據選股的可信度到底有多高?不少投資者都苦惱於此。最近也出現了一些較好的大數據指數,成為大數據新的應用亮點,如一款名為新興大數據指數產品,它的表現獨具特色。相比百發100與i100指數基金,該指數在今年的牛熊市中,收益走勢相對穩健!回撤幅度相比最小!
該指數是有優品財富管理有限公司獨立團隊研發,依託優品財富大數據資訊庫,通過大數據分析資訊、題材、個股熱度,構架多因子策略模型,得出有效的大數據因子,再結合基本面因子和市場面因子按一定權重綜合評分,選出排名在前100名的股票構成指數樣本股,並每月進行優化調整。
近些年國內A股市場上概念題材與熱點的炒作頻繁,相關個股在某一新聞資訊背景下,往往在中短期時間內有較好的市場表現。該指數主要從大規模的互聯網新聞資訊的文本相關性分析進行大數據挖掘,捕捉這種熱點、概念題材炒作帶來的投資機會。通過對歷史數據的回測結果分析,該指數的選股策略取得相對較為優異的表現,是實力的有效驗證!
⑻ 如何通過大數據計算是主力買入的股票佔多數
相同的成交量,筆數少。同樣的筆數,成交量大。
⑼ 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