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用大數據炒股的例子

發布時間:2021-03-19 12:15:04

1. 如何利用網路上的現成大數據來進行超短線炒股

我們利用網路大數據分析技術,從互聯網上檢索最熱的關鍵詞,然後從關鍵詞中檢出相對應的股票名稱或代碼,依據各類大數據分析加權系數演算法,選出優選股。\n\n搜索指數:\n\n 搜索指數是以搜索引擎海量網民行為數據為基礎的數據分享平台,是當前互聯網乃至整個數據時代最重要的統計分析平台之一,自發布之日便成為眾多企業營銷決策的重要依據。搜索指數能夠告訴用戶:某個關鍵詞在搜索引擎上的搜索規模有多大,一段時間內的漲跌態勢以及相關的新聞輿論變化,關注這些詞的網民是什麼樣的,分布在哪裡,同時還搜了哪些相關的詞。例如index..com \n\n新聞熱度:\n\n 10大新聞網站的財經頻道每天都在報道上市企業和市場情況,爬蟲根據財經首頁的頁面進行板塊和行業等數據進行分析熱門股票近日的曝光率。\n\n評論喜好:\n\n 股民喜歡在股吧和貼吧進行評論,爬蟲根據網民發貼的情緒化詞彙進行判斷,出現負面詞彙如不文明用語時,進行必要的扣分等操作。\n\n自選股關注度:\n\n 軟體對用戶自選股進行統計,關注人數高的股票自然會被納入熱門股票之列。\n\n資金流向:\n\n 軟體即時跟蹤股票的資金流向,特別關注莊家的大資金流向,對其拉升等動作進行大數據判斷。\n\n圖形分析:\n\n 軟體對圖形分析做了較多的大數據資料,並加入了自我學習的能力,如判斷歷史上的黃金坑,判斷雙底,計算斜率等。\n\n綜合動能:\n\n 除了以上指標,軟體還結合傳統的MACD\KDJ等數據,按不同的指標進行打分,最終得出動能分。然後即時對高分股票按歷史數據進行判斷,推薦出最合適的股票供用戶參考,當動能衰減時則會被沽出。\n\n\n\n 將軟體停留在在倉界面,會自動更新股股價及進行買賣指令的操作。\n\n\n\n

2. 可以利用大數據炒股嗎

大數據對現貨行業有用。股票不行

3. 大數據現在非常火,到底什麼是大數據,能炒股嗎

所謂的大數據,簡單說是對大量、動態、能持續的數據,通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘,從而獲得具有洞察力和新價值的東西,是一種新的分析理念。大數據在一些金融工具中已經有體現了,大家不妨搜一款叫超級雲腦的工具,就是用的大數據。

4. 什麼是大數據,大數據的典型案例有哪些

隨著大數據時代的到來,大數據早已被逐步的運用在我們生活中的方方面面,那麼除了之前眾所周知的大數據殺熟事件,對於大數據你還了解多少呢?科學運用案例你又知道多少?今天就跟隨千鋒小編一起來看看。
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
梅西百貨的實時定價機制,根據需求和庫存的情況,該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
……
種種的案例實在是太多,或許我們永遠說不完一樣,所以我們就來看一看大數據被科學運用的一個經典案例:

「啤酒與尿布」的故事產生於20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中,沃爾瑪的超市管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難於理解的現象:在某些特定的情況下,「啤酒」與「尿布」兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中,這種獨特的銷售現象引起了管理人員的注意,經過後續調查發現,這種現象出現在年輕的父親身上。
如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一,則他很有可能會放棄購物而到另一家商店,直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發現了這一獨特的現象,開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域,讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品,並很快地完成購物;而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件,從而獲得了很好的商品銷售收入,這就是「啤酒與尿布」 故事的由來。
當然「啤酒與尿布」的故事必須具有技術方面的支持。1993年美國學者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合,從而找出商品之間關聯關系的關聯演算法,並根據商品之間的關系,找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數學及計算機演算法角度提 出了商品關聯關系的計算方法——Aprior演算法。沃爾瑪從上個世紀 90 年代嘗試將 Aprior 演算法引入到 POS機數據分析中,並獲得了成功,於是產生了「啤酒與尿布」的故事。
其實大數據,其影響除了以上列舉的方面外,它同時也能在經濟、政治、文化等方面產生深遠的影響,大數據可以幫助人們開啟循「數」管理的模式,也是我們當下「大社會」的集中體現,三分技術,七分數據,得數據者得天下。

5. 一張圖看懂:用大數據炒股靠譜嗎

你要的圖在這里

慢慢參詳吧

6. 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)

7. 如何利用大數據炒股

大數據應用還處於初級階段,其核心在於對數據怎麼用。對於股票來說,就是對現有的數據能進行分析。

8. 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。

9. 簡述身邊大數據成功案例並且用了哪些大數據的數據達到什麼效果

隨著大數據時代的到來,大數據早已被逐步的運用在我們生活中的方方面面,那麼除了之前眾所周知的大數據殺熟事件,對於大數據你還了解多少呢?科學運用案例你又知道多少?今天就跟隨千鋒小編一起來看看。
洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。
google流感趨勢(Google Flu Trends)利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。
統計學家內特.西爾弗(Nate Silver)利用大數據預測2012美國選舉結果。
麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。
梅西百貨的實時定價機制,根據需求和庫存的情況,該公司基於SAS的系統對多達7300萬種貨品進行實時調價。
……
種種的案例實在是太多,或許我們永遠說不完一樣,所以我們就來看一看大數據被科學運用的一個經典案例:
「啤酒與尿布」的故事產生於20世紀90年代的美國沃爾瑪超市中,沃爾瑪的超市管理人員分析銷售數據時發現了一個令人難於理解的現象:在某些特定的情況下,「啤酒」與「尿布」兩件看上去毫無關系的商品會經常出現在同一個購物籃中,這種獨特的銷售現象引起了管理人員的注意,經過後續調查發現,這種現象出現在年輕的父親身上。
如果這個年輕的父親在賣場只能買到兩件商品之一,則他很有可能會放棄購物而到另一家商店,直到可以一次同時買到啤酒與尿布為止。沃爾瑪發現了這一獨特的現象,開始在賣場嘗試將啤酒與尿布擺放在相同的區域,讓年輕的父親可以同時找到這兩件商品,並很快地完成購物;而沃爾瑪超市也可以讓這些客戶一次購買兩件商品、而不是一件,從而獲得了很好的商品銷售收入,這就是「啤酒與尿布」 故事的由來。
當然「啤酒與尿布」的故事必須具有技術方面的支持。1993年美國學者Agrawal提出通過分析購物籃中的商品集合,從而找出商品之間關聯關系的關聯演算法,並根據商品之間的關系,找出客戶的購買行為。艾格拉沃從數學及計算機演算法角度提 出了商品關聯關系的計算方法——Aprior演算法。沃爾瑪從上個世紀 90 年代嘗試將 Aprior 演算法引入到 POS機數據分析中,並獲得了成功,於是產生了「啤酒與尿布」的故事。
其實大數據,其影響除了以上列舉的方面外,它同時也能在經濟、政治、文化等方面產生深遠的影響,大數據可以幫助人們開啟循「數」管理的模式,也是我們當下「大社會」的集中體現,三分技術,七分數據,得數據者得天下。

10. 如何用大數據炒股

方法/步驟
1
下載,安裝app。 網路搜索 網路股市通,並根據手機選擇版本安裝(安卓的安裝安卓的,iphone安裝ios版本)
2

安裝,app這個不多說了。打開app,界面如圖所示。可以看到有自選股、資訊、智能選股、行情、我 五個標簽頁,自選股、行情和「我"就不多說了,炒股的都知道,我們主要要看的是 資訊和智能選股兩個標簽頁的內容
3

打開「資訊」,裡面是根據網路大數據篩選出來的一些可能對股市有比較大影響的新聞。雖然現在新聞到處都能看到,但是對於股市新手來說,分辨哪些新聞比較重要是一件十分困難的事情,我一般是看這里的概念熱點,對於追熱點非常有用。
4

下面介紹最最有用的「智能選股」,打開,可以看到有「最新熱點」、「異動個股」、「優選公告」3項
5
最新熱點,這里綜合了最近搜索最熱的話題新聞,並且列出了相關的股票,非常有價值,可以據此布局;
6
異動個股,這里整理出了盤中資金變化較大,有可能大漲大跌的股票,適合作參考
7

優選公告,這是我最看重的地方了。 新手對於上市公司的公告,看不懂,看懂了也不知道對於股票走勢有什麼影響。而這里則根據歷史數據,統計出了該股票同類公告引起的漲跌,很準的。

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