大數據預測股票和實際差值

『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』 股票的估值模型越復雜,引用的大數據越多,獲得的估值結果就越精確

股票估值的變數很多，從原理上說，引用的數據越多，估值結果就越精確。但是引用的每一個數據都不是准確的，所以引用再多的數據也是沒用的。

『叄』 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。

『肆』 股票風險預測時，如何才能知道預測結果是否正確

隨著機器學習和人工智慧的興起，預測：只需幾行代碼，就可以在初露頭角的數據愛好者處輕松訪問最新模型，且他們已經准備好隨時攻克可能遇到的一切任務。

但是一知半解是危險的，雖然機器學習的大部分可以歸因於統計和編程，但同樣重要的是領域知識，但它往往被忽略。這一點在投資領域最為明顯。

金融時間序列數據的信噪比一直都非常低，這種細微差別令人難以置信，從業人員花費了大量的精力來嘗試實現難以捉摸的目標，但只有少數成功。因此，需要對數據進行更深入的了解，並且找出其成功的共通之處。

很多項目都是從選擇一隻股票開始的，這只股票通常是蘋果(Apple)或亞馬遜(Amazon)等科技公司的股票，原因很簡單，這些公司眾所周知，並在消費者的日常生活中根深蒂固。

這是有問題的，因為選股不是一個任意的過程，它是投資決策過程的一部分，本身需要一個模型。

以蘋果為例，如果我們將其表現與更廣泛的標准普爾500指數(SP 500)進行對比，我們會發現蘋果的表現比該指數高出近60%。

乍一看，EWMA對標普500指數的預測非常准確，但如果我們仔細觀察市場下滑的時期，就會發現情況並非看上去那樣。

盡管藍線和橙線似乎緊密相連，但EWMA策略僅能融合過去的信息，即它只包含了過去的信息，無法應對日內波動的信息，因此往往導致它預測上漲，但實際是下跌，反之亦然。在此期間採取這種策略，其表現將遜於標普500指數。

結論

在開始一個股票預測項目之前，特別是在你打算投入實際資金的項目之前，先對這個主題做一些研究並了解數據是有好處的。

如果結果好得令人難以置信。由於參與者的數量越來越多，而且參與者的水平也越來越高，市場在價格發現方面極其有效，尤其是在股票方面。

盡管這可能不會排除潛在機會的可能性，但這意味著需要比即時可用的演算法和標准預處理技術更多的努力才能找到它。

『伍』 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。

『陸』 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。

『柒』 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

『捌』 可以用我獨創的指標預測到股票大盤的底和頂，是我自己研究了2年才研究出來的，頂底誤差50點左右。

不會吧，真的這么牛，那你幹嘛不利用你的這個賺錢呢，為什麼還會缺乏資金呢，真是奇怪？？如果找你這樣的話，你就1000元錢的話，你也賺好多了呀

『玖』 假如一個公司的股票價值的預測值比現在的值要低，那麼是高估還是低估了公司的股票。最好詳細說明一下。

如果該股票目前的價格低於統計學上的預測價格，那麼這只股票被低估了，相應的操作就是買進，等到股價恢復正常後賣出，這種操作其實就是尋找市場的差錯。這個預測價格有多種模型可以使用，本人認為最可靠的是統計該股票同行業同規模企業的平均價格。

『拾』 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。