大數據能否預測股票價格

『壹』 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。

『貳』 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

『叄』 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。

『肆』 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。

『伍』 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。

『陸』 如何從股票數據中預測股票漲跌

在股市中成交量和股價是技術分析的最基本要素，其中量是市場運動的原因，價是市場運動的結果，量價之間有一個基本的對應，稱為量價關系。利用這個關系，就可以根據成交量和股價的變化來推測股價的未來走勢。
在成交量和股價的關系組合中具有意義的主要有如下幾個：
1、價格隨成交量的遞增而上漲，為市場行情的正常特性，此種量增價漲的關系，表示股價將繼續上升。
2、股價下跌，向下跌破股價形態、趨勢線、移動平均線，同時出現大成交量是股價將深幅下跌的信號，強調趨勢的反轉。
3、股價隨著緩慢遞增的成交量而逐漸上漲，漸漸的走勢突然成為垂直上升的爆發行情，成交量急劇增加，股價爆漲，緊接著，成交量大幅萎縮，股價急劇下跌，表示漲勢已到末期，有轉勢可能。
4、溫和放量。個股的成交量在前期持續低迷之後，出現連續溫和放量形態，一般可以證明有實力資金在介入。但這並不意味著投資者就可以馬上介入，個股在底部出現溫和放量之後，股價會隨量上升，量縮時股價會適量調整。當持續一段時間後，股價的上漲會逐步加快。
5、突放巨量。這其中可能存在多種情況，如果股價經歷了較長時間的上漲過程後放巨量，通常表明多空分歧加大，有實力資金開始派發，後市繼續上漲將面臨一定困難。而經歷了深幅下跌後的巨量一般多為空方力量的最後一次集中釋放，後世繼續深跌的可能性很小，反彈或反轉的時機近在眼前。如果股市整體下跌，而個股逆勢放量，在市場一片喊空聲之時放量上攻，造成十分醒目的效果。這類個股往往持續時間不長，隨後反而加速下跌。
6、成交量也有形態，當成交量構築圓弧底，而股價也形成圓弧底時，往往表明該股後市將出現較大上漲機會。
這些可以慢慢去領悟，炒股最重要的是掌握好一定的經驗與技巧，這樣才能作出准確的判斷，新手在把握不準的情況下不防用個牛股寶手機炒股去跟著裡面的牛人去操作，這樣要穩妥得多，希望可以幫助到您，祝投資愉快！

『柒』 如何通過成交量來預測股票的漲跌

• 通過成交量來預測股票漲跌經驗：

  1、成交量的變化關鍵在於趨勢。趨勢是金，所謂的「天量天價，地量地價」，只是相對某一段時期而言的，具體的內容則需要看其當時的盤面狀態、以及所處的位置，才能夠真正確定未來可能的發展趨勢。在股價走勢中，量的變化有許多情況，最難判斷的是一個界限，多少算放量，多少算縮量，實際上並沒有一個可以遵循的規律，也沒有「放之四海皆真理」的絕對數據。很多時候只是一個「勢」，即放量的趨勢和縮量的趨勢，這種趨勢的把握來自於對前期走勢的整體判斷以及當時的市場變化狀態，還有很難說明白的市場心理變化。在用成交手數作為成交量研判的主要依據時，也可輔助使用成交金額與換手率進行研判，從而更好地把握量的「勢」。這里重點談談溫和放量與突放巨量的運用。

  溫和放量，指成交量在持續低迷之後，突然出現一個類似「山形」一樣的連續溫和放量形態，也稱作「量堆」。個股出現底部的「量堆」現象，一般就可以證明有實力資金在介入，但這並不意味著投資者就可以馬上介入，一般個股在底部出現溫和放量之後，股價會隨之上升，縮量時股價會適量調整。此類調整沒有固定的時間模式，少則十幾天多則幾個月，所以此時投資者一定要分批逢低買入，並在買進的理由沒有被證明是錯誤的時候，有足夠的耐心用來等待。突放巨量，一般來說在上漲過程中突放巨量通常表明多方的力量使用殆盡，後市繼續上漲將十分困難，即「先見天量，後見天價」；而下跌過程中的巨量一般多為空方力量的最後一次集中釋放，股價繼續深跌的可能性很小，短線反彈的可能就在眼前了，即「市場在恐懼中見底」。

• 2、上升途中縮量上攻天天漲，下跌途中縮量陰跌天天跌。

  市場上有這樣一種認識，認為股價的上漲必須要有量能的配合，如果是價漲量增，則表示上漲動能充足，預示股價將繼續上漲；反之，如果縮量上漲，則視為無量空漲，量價配合不理想，預示股價不會有較大的上升空間或難以持續上行。實際情況其實不然，具體情況要具體分析，典型的現象是上漲初期需要價量配合，上漲一段後則不同了，主力控盤個股的股價往往越是上漲成交量反而萎縮了，直到再次放量上漲或高位放量滯脹時反而預示著要出貨了。上漲過程不放量表明沒有人賣股票，而盤面又能保持和諧的走勢，說明持有者一致看好後市走勢，股價的上漲根本沒有拋盤，因為大部分籌碼已被主力鎖定了，在沒有拋壓的情況下，股價的上漲並不需要成交量的。股價在下跌過程中不放量是正常現象，一是沒有接盤因此拋不出去，二是惜售情節較高沒有人肯割肉。因此縮量下跌的股票，要看速率，快速縮量才好，否則可能會綿綿陰跌無止期。實戰中往往出現無量陰跌天天跌的現象，只有在出現恐慌性拋盤之後，再次放量才會有所企穩。其實放量下跌說明拋盤大的同時接盤也大，反而是好事，尤其是在下跌的末期，顯示出有人開始搶反彈。由於弱勢反彈主要靠市場的惜售心理所支撐的，止跌反彈的初期往往會出現在恐懼中單針見底，因此需要放量，但之後的上攻反而會呈現縮量反彈天天漲的現象，這時不必理會某些市場人士喋喋不休的放量論調，因為弱勢反彈中一旦再度放量，就說明籌碼已松動了，預示著新一輪下跌的開始。

『捌』 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。

『玖』 大數據可以在哪些領域實現預測價值

和原來統計抽樣數據不同，大數據需要持續數據，來反應相對完整的過程，而且整個過程是一個相對穩定的規律性狀態。
這樣通過數據比對，一方面能去除偶然性和外界環境干擾帶來的噪點，另一方面通過數據積累，能把規律的異常波動和結果之間找到數據對應關系，來實現對異常變化的情況分析和預測。
只要數據全面和連續，異常變化的徵兆就可以被發現。傳統的統計抽樣數據需要從數據中進行抽樣，通過單個數據的精確來反應當時狀態，但是無法進行規律的分析。
所以大數據的原理是，基於每一種非常規的變化，在事前一定有徵兆體現。沒有任何一件事情是突發的，這和佛教哲學中的因果道理是一樣的，每一件事的發生是可以被追尋脈絡的。
利用大數據的預測和分析，就建立在可以捕捉和分析這些反應事物變化的徵兆上，而最容易捕捉這種徵兆的領域，一定是原本有穩定規律的領域。
我們從現實生活中舉幾個例子。
1、股票市場
是否能用大數據的方式，來預測股票的漲跌呢？如果不討論個股情況，從理論上講在美國可以，在中國很難。
美國股票市場是可以雙向盈利的，當股票價格脫離價值時，另一股資金力量就會反向操作來盈利。而中國的股票市場則不同，股票只有漲才能盈利，這樣的規則就會吸引一些游資利用信息不對等的狀況，人為改變股票市場規律，沒有相對的穩定狀態則很難被預測，或者說變數大到捕捉分析成本過高。
2、商品價格
單次性銷售的商品價格是能夠被預測的，因為任何商品的銷售無法脫離賺錢這個根本，而且不同渠道成本和收益需求在競爭充分的環境下是相對穩定的，與價格相關的變數相對固定，所以價格可以預測。
但是如果商品有後續服務等持續性收費，或產品盈利不是唯一的需求（比如：產品新上市推廣、打擊競爭對手新上市商品等）時，則此商品價格變得不可預測，因為它脫離了一個穩定的狀態。
3、人的健康狀況
慢性病是可以被預測的。因為人體的體征變化是呈固定的變化規律的，慢性病形成的過程中，體征變化規律也呈現持續性異常。所以在慢性病形成的過程，就可以對異常的體征變化規律進行分析。
急性病是很難預測的，因為是外界因素帶來的突變，體征數據變化規律異常是應激反應，屬於突變的過程，尤其隨機性，則預測成本過高，但可以發生後被分析出來。
1、數據波動規律不因外界隨機干擾而不可測影響，可以用固定維度的變數建立基準規律；
2、持續採集和分析數據的成本要小於預測帶來的收益；
3、有異常狀況和不同結果的對應關系。

『拾』 股票價格走勢可預測么

不對，股票價格的變化是可以通過的一定的方法進行預測的，價格是通過環境、意圖和行為來決定，對於這三個方面做出大概的信息收集，加上合理的推理模式，那麼股票價格是可以預測的