A. 如何用大數據炒股
我們如今生活在一個數據爆炸的世界裡。網路每天響應超過60億次的搜索請求，日處理數據超過100PB，相當於6000多座中國國家圖書館的書籍信息量總和。新浪微博每天都會發布上億條微博。在荒無人煙的郊外，暗藏著無數大公司的信息存儲中心，24小時夜以繼日地運轉著。
克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中認為，大數據的核心就是預測，即只要數據豐富到一定程度，就可預測事情發生的可能性。例如，「從一個人亂穿馬路時行進的軌跡和速度來看他能及時穿過馬路的可能性」，或者通過一個人穿過馬路的速度，預測車子何時應該減速從而讓他及時穿過馬路。
那麼，如果把這種預測能力應用在股票投資上，又會如何？
目前，美國已經有許多對沖基金採用大數據技術進行投資，並且收獲甚豐。中國的中證廣發網路百發100指數基金（下稱百發100），上線四個多月以來已上漲68%。
和傳統量化投資類似，大數據投資也是依靠模型，但模型里的數據變數幾何倍地增加了，在原有的金融結構化數據基礎上，增加了社交言論、地理信息、衛星監測等非結構化數據，並且將這些非結構化數據進行量化，從而讓模型可以吸收。
由於大數據模型對成本要求極高，業內人士認為，大數據將成為共享平台化的服務，數據和技術相當於食材和鍋，基金經理和分析師可以通過平台製作自己的策略。
量化非結構數據
不要小看大數據的本領，正是這項剛剛興起的技術已經創造了無數「未卜先知」的奇跡。
2014年，網路用大數據技術預測命中了全國18卷中12卷高考作文題目，被網友稱為「神預測」。網路公司人士表示，在這個大數據池中，包含互聯網積累的用戶數據、歷年的命題數據以及教育機構對出題方向作出的判斷。
在2014年巴西世界盃比賽中，Google亦通過大數據技術成功預測了16強和8強名單。
從當年英格蘭報社的信鴿、費城股票交易所的信號燈到報紙電話，再到如今的互聯網、雲計算、大數據，前沿技術迅速在投資領域落地。在股票策略中，大數據日益嶄露頭角。
做股票投資策略，需要的大數據可以分為結構化數據和非結構化數據。結構化數據，簡單說就是「一堆數字」，通常包括傳統量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等專業信息；非結構化數據就是社交文字、地理位置、用戶行為等「還沒有進行量化的信息」。
量化非結構化就是用深度模型替代簡單線性模型的過程，其中所涉及的技術包括自然語言處理、語音識別、圖像識別等。
金融大數據平台-通聯數據CEO王政表示，通聯數據採用的非結構化數據可以分為三類：第一類和人相關，包括社交言論、消費、去過的地點等；第二類與物相關，如通過正在行駛的船隻和貨車判斷物聯網情況；第三類則是衛星監測的環境信息，包括汽車流、港口裝載量、新的建築開工等情況。
衛星監測信息在美國已被投入使用，2014年Google斥資5億美元收購了衛星公司Skybox，從而可以獲得實施衛星監測信息。
結構化和非結構化數據也常常相互轉化。「結構化和非結構化數據可以形象理解成把所有數據裝在一個籃子里，根據應用策略不同相互轉化。例如，在搜索頻率調查中，用戶搜索就是結構化數據；在金融策略分析中，用戶搜索就是非結構化數據。」網路公司人士表示。
華爾街拿著豐厚薪水的分析師們還不知道，自己的僱主已經將大量資本投向了取代自己的機器。
2014年11月23日，高盛向Kensho公司投資1500萬美元，以支持該公司的大數據平台建設。該平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量數據進行分析，並且回答投資者提出的各種金融問題，例如「下月有颶風，將對美國建材板塊造成什麼影響？」
在Kensho處理的信息中，有80%是「非結構化」數據，例如政策文件、自然事件、地理環境、科技創新等。這類信息通常是電腦和模型難以消化的。因此，Kensho的CEO Daniel Nadler認為，華爾街過去是基於20%的信息做出100%的決策。
既然說到高盛，順便提一下，這家華爾街老牌投行如今對大數據可謂青睞有加。除了Kensho，高盛還和Fortress信貸集團在兩年前投資了8000萬美元給小額融資平台On Deck Capital。這家公司的核心競爭力也是大數據，它利用大數據對中小企業進行分析，從而選出值得投資的企業並以很快的速度為之提供短期貸款。
捕捉市場情緒
上述諸多非結構化數據，歸根結底是為了獲得一個信息：市場情緒。
在采訪中，2013年諾貝爾經濟學獎得主羅伯特•席勒的觀點被無數采訪對象引述。可以說，大數據策略投資的創業者們無一不是席勒的信奉者。
席勒於上世紀80年代設計的投資模型至今仍被業內稱道。在他的模型中，主要參考三個變數：投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應（市場情緒）。他認為，市場本身帶有主觀判斷因素，投資者情緒會影響投資行為，而投資行為直接影響資產價格。
然而，在大數據技術誕生之前，市場情緒始終無法進行量化。
回顧人類股票投資發展史，其實就是將影響股價的因子不斷量化的過程。
上世紀70年代以前，股票投資是一種定性的分析，沒有數據應用，而是一門主觀的藝術。隨著電腦的普及，很多人開始研究驅動股價變化的規律，把傳統基本面研究方法用模型代替，市盈率、市凈率的概念誕生，量化投資由此興起。
量化投資技術的興起也帶動了一批華爾街大鱷的誕生。例如，巴克萊全球投資者（BGI）在上世紀70年代就以其超越同行的電腦模型成為全球最大的基金管理公司；進入80年代，另一家基金公司文藝復興（Renaissance）年均回報率在扣除管理費和投資收益分成等費用後仍高達34%，堪稱當時最佳的對沖基金，之後十多年該基金資產亦十分穩定。
「從主觀判斷到量化投資，是從藝術轉為科學的過程。」王政表示，上世紀70年代以前一個基本面研究員只能關注20隻到50隻股票，覆蓋面很有限。有了量化模型就可以覆蓋所有股票，這就是一個大的飛躍。此外，隨著計算機處理能力的發展，信息的用量也有一個飛躍變化。過去看三個指標就夠了，現在看的指標越來越多，做出的預測越來越准確。
隨著21世紀的到來，量化投資又遇到了新的瓶頸，就是同質化競爭。各家機構的量化模型越來越趨同，導致投資結果同漲同跌。「能否在看到報表數據之前，用更大的數據尋找規律？」這是大數據策略創業者們試圖解決的問題。
於是，量化投資的多米諾骨牌終於觸碰到了席勒理論的第三層變數——市場情緒。
計算機通過分析新聞、研究報告、社交信息、搜索行為等，藉助自然語言處理方法，提取有用的信息；而藉助機器學習智能分析，過去量化投資只能覆蓋幾十個策略，大數據投資則可以覆蓋成千上萬個策略。
基於互聯網搜索數據和社交行為的經濟預測研究，已逐漸成為一個新的學術熱點，並在經濟、社會以及健康等領域的研究中取得了一定成果。在資本市場應用上，研究發現搜索數據可有效預測未來股市活躍度（以交易量指標衡量）及股價走勢的變化。
海外就有學術研究指出，公司的名稱或者相關關鍵詞的搜索量，與該公司的股票交易量正相關。德國科學家Tobias Preis就進行了如此研究：Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趨勢（Google Trends），以美國標普500指數的500隻股票為其樣本，以2004年至2010年為觀察區間，發現谷歌趨勢數據的公司名稱搜索量和對應股票的交易量，在每周一次的時間尺度上有高度關聯性。也就是說，當某個公司名稱在谷歌的搜索量活動增加時，無論股票的價格是上漲或者下跌，股票成交量與搜索量增加；反之亦然，搜索量下降，股票成交量下降。以標普500指數的樣本股為基礎，依據上述策略構建的模擬投資組合在六年的時間內獲得了高達329%的累計收益。
在美國市場上，還有多家私募對沖基金利用Twitter和Facebook的社交數據作為反映投資者情緒和市場趨勢的因子，構建對沖投資策略。利用互聯網大數據進行投資策略和工具的開發已經成為世界金融投資領域的新熱點。
保羅·霍丁管理的對沖基金Derwent成立於2011年5月，注冊在開曼群島，初始規模約為4000萬美元， 2013年投資收益高達23.77%。該基金的投資標的包括流動性較好的股票及股票指數產品。
通聯數據董事長肖風在《投資革命》中寫道，Derwent的投資策略是通過實時跟蹤Twitter用戶的情緒，以此感知市場參與者的「貪婪與恐懼」，從而判斷市場漲跌來獲利。
在Derwent的網頁上可以看到這樣一句話：「用實時的社交媒體解碼暗藏的交易機會。」保羅·霍丁在基金宣傳冊中表示：「多年以來，投資者已經普遍接受一種觀點，即恐懼和貪婪是金融市場的驅動力。但是以前人們沒有技術或數據來對人類情感進行量化。這是第四維。Derwent就是要通過即時關注Twitter中的公眾情緒，指導投資。」
另一家位於美國加州的對沖基金MarketPsych與湯普森·路透合作提供了分布在119個國家不低於18864項獨立指數，比如每分鍾更新的心情狀態（包括樂觀、憂郁、快樂、害怕、生氣，甚至還包括創新、訴訟及沖突情況等），而這些指數都是通過分析Twitter的數據文本，作為股市投資的信號。
此類基金還在不斷涌現。金融危機後，幾個台灣年輕人在波士頓組建了一家名為FlyBerry的對沖基金，口號是「Modeling the World（把世界建模）」。它的投資理念全部依託大數據技術，通過監測市場輿論和行為，對投資做出秒速判斷。
關於社交媒體信息的量化應用，在股票投資之外的領域也很常見：Twitter自己也十分注重信息的開發挖掘，它與DataSift和Gnip兩家公司達成了一項出售數據訪問許可權的協議，銷售人們的想法、情緒和溝通數據，從而作為顧客的反饋意見匯總後對商業營銷活動的效果進行判斷。從事類似工作的公司還有DMetics，它通過對人們的購物行為進行分析，尋找影響消費者最終選擇的細微原因。
回到股票世界，利用社交媒體信息做投資的公司還有StockTwits。打開這家網站，首先映入眼簾的宣傳語是「看看投資者和交易員此刻正如何討論你的股票」。正如其名，這家網站相當於「股票界的Twitter」，主要面向分析師、媒體和投資者。它通過機器和人工相結合的手段，將關於股票和市場的信息整理為140字以內的短消息供用戶參考。
此外，StockTwits還整合了社交功能，並作為插件可以嵌入Twitter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台，讓人們可以輕易分享投資信息。
另一家公司Market Prophit也很有趣。這家網站的宣傳語是「從社交媒體噪音中提煉市場信號」。和StockTwits相比，Market Prophit更加註重大數據的應用。它採用了先進的語義分析法，可以將Twitter里的金融對話量化為「-1（極度看空）」到「1（極度看多）」之間的投資建議。網站還根據語義量化，每天公布前十名和後十名的股票熱度榜單。網站還設計了「熱度地圖」功能，根據投資者情緒和意見，按照不同板塊，將板塊內的個股按照顏色深淺進行標注，誰漲誰跌一目瞭然。
中國原創大數據指數
盡管大數據策略投資在美國貌似炙手可熱，但事實上，其應用尚僅限於中小型對沖基金和創業平台公司。大數據策略投資第一次被大規模應用，應歸於中國的百發100。
網路金融中心相關負責人表示，與歐美等成熟資本市場主要由理性機構投資者構成相比，東亞尤其是中國的股票類證券投資市場仍以散戶為主，因此市場受投資者情緒和宏觀政策性因素影響很大。而個人投資者行為可以更多地反映在互聯網用戶行為大數據上，從而為有效地預測市場情緒和趨勢提供了可能。這也就是中國國內公募基金在應用互聯網大數據投資方面比海外市場並不落後、甚至領先的原因。
百發100指數由網路、中證指數公司、廣發基金聯合研發推出，於2014年7月8日正式對市場發布，實盤運行以來一路上漲，漲幅超過60%。跟蹤該指數的指數基金規模上限為30億份，2014年9月17日正式獲批，10月20日發行時一度創下26小時瘋賣18億份的「神話」。
外界都知道百發100是依託大數據的指數基金，但其背後的細節鮮為人知。
百發100數據層面的分析分為兩個層面，即數據工廠的數據歸集和數據處理系統的數據分析。其中數據工廠負責大數據的收集分析，例如將來源於互聯網的非結構化數據進行指標化、產品化等數據量化過程；數據處理系統，可以在數據工廠遞交的大數據中尋找相互統計關聯，提取有效信息，最終應用於策略投資。
「其實百發100是在傳統量化投資技術上融合了基於互聯網大數據的市場走勢和投資情緒判斷。」業內人士概括道。
和傳統量化投資類似，百發100對樣本股的甄選要考慮財務因子、基本面因子和動量因子，包括凈資產收益率（ROE）、資產收益率（ROA）、每股收益增長率（EPS）、流動負債比率、企業價值倍數（EV/EBITDA）、凈利潤同比增長率、股權集中度、自由流通市值以及最近一個月的個股價格收益率和波動率等。
此外，市場走勢和投資情緒是在傳統量化策略基礎上的創新產物，也是百發100的核心競爭力。接近網路的人士稱，市場情緒因子對百發100基金起決定性作用。
網路金融中心相關負責人是羅伯特•席勒觀點的支持者。他認為，投資者行為和情緒對資產價格、市場走勢有著巨大的影響。因此「通過互聯網用戶行為大數據反映的投資市場情緒、宏觀經濟預期和走勢，成為百發100指數模型引入大數據因子的重點」。
傳統量化投資主要著眼點在於對專業化金融市場基本面和交易數據的應用。但在網路金融中心相關業務負責人看來，無論是來源於專業金融市場的結構化數據，還是來源於互聯網的非結構化數據，都是可以利用的數據資源。因此，前文所述的市場情緒數據，包括來源於互聯網的用戶行為、搜索量、市場輿情、宏觀基本面預期等等，都被網路「變廢為寶」，從而通過互聯網找到投資者參與特徵，選出投資者關注度較高的股票。
「與同期滬深300指數的表現相較，百發100更能在股票市場振盪時期、行業輪動劇烈時期、基本面不明朗時期抓住市場熱點、了解投資者情緒、抗擊投資波動風險。」網路金融中心相關負責人表示。
百發100選取的100隻樣本股更換頻率是一個月，調整時間為每月第三周的周五。
業內人士指出，百發100指數的月收益率與中證100、滬深300、中證500的相關性依次提升，說明其投資風格偏向中小盤。
但事實並非如此。從樣本股的構成來說，以某一期樣本股為例，樣本股總市值6700億元，佔A股市值4.7%。樣本股的構成上，中小板21隻，創業板4隻，其餘75隻樣本股均為大盤股。由此可見，百發100還是偏向大盤為主、反映主流市場走勢。
樣本股每個月的改變比例都不同，最極端的時候曾經有60%進行了換倉。用大數據預測熱點變化，市場熱點往往更迭很快；但同時也要考慮交易成本。兩方面考慮，網路最後測算認為一個月換一次倉位為最佳。
樣本股對百發100而言是核心機密——據說「全世界只有基金經理和指數編制機構負責人兩個人知道」——都是由機器決定後，基金經理分配給不同的交易員建倉買入。基金經理也沒有改變樣本股的權利。
展望未來，網路金融中心相關負責人躊躇滿志，「百發100指數及基金的推出，只是我們的開端和嘗試，未來將形成多樣化、系列投資產品。」
除了百發100，目前市場上打著大數據旗幟的基金還有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指數基金。
南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪財經和深圳證券信息公司三方聯合編制的。和百發100類似，也是按照財務因子和市場情緒因子進行模型打分，按照分值將前100和前300名股票構成樣本股。推出至今，這兩個指數基金分別上漲了10%左右。
正如百發100的市場情緒因子來自網路，南方-新浪I100和I300的市場情緒因子全部來自新浪平台。其中包括用戶在新浪財經對行情的訪問熱度、對股票的搜索熱度；用戶在新浪財經對股票相關新聞的瀏覽熱度；股票相關微博的多空分析數據等。
此外，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大數據策略上做文章。據了解，天弘基金將和阿里巴巴合作，推出大數據基金產品，最早將於2015年初問世。
天弘基金機構產品部總經理劉燕曾對媒體表示，「在傳統的調研上，大數據將貢獻於基礎資產的研究，而以往過度依賴線下研究報告。大數據將視野拓展至了線上的數據分析，給基金經理選股帶來新的邏輯。」
在BAT三巨頭中，騰訊其實是最早推出指數基金的。騰訊與中證指數公司、濟安金信公司合作開發的「中證騰安價值100指數」早在2013年5月就發布了，號稱是國內第一家由互聯網媒體與專業機構編制發布的A股指數。不過，業內人士表示，有關指數並沒有真正應用大數據技術。雖然騰訊旗下的微信是目前最熱的社交平台，蘊藏了大量的社交數據，但騰訊未來怎麼開發，目前還並不清晰。
大數據投資平台化
中歐商學院副教授陳威如在其《平台戰略》一書中提到，21世紀將成為一道分水嶺，人類商業行為將全面普及平台模式，大數據金融也不例外。
然而，由於大數據模型對成本要求極高，就好比不可能每家公司都搭建自己的雲計算系統一樣，讓每家機構自己建設大數據模型，從數據來源和處理技術方面看都是不現實的。業內人士認為，大數據未來必將成為平台化的服務。
目前，阿里、網路等企業都表示下一步方向是平台化。
螞蟻金服所致力搭建的平台，一方麵包括招財寶一類的金融產品平台，另一方麵包括雲計算、大數據服務平台。螞蟻金服人士說，「我們很清楚自己的優勢不是金融，而是包括電商、雲計算、大數據等技術。螞蟻金服希望用這些技術搭建一個基礎平台，把這些能力開放出去，供金融機構使用。」
網路亦是如此。接近網路的人士稱，未來是否向平台化發展，目前還在討論中，但可以確定的是，「網路不是金融機構，目的不是發產品，百發100的意義在於打造影響力，而非經濟效益。」
當BAT還在摸索前行時，已有嗅覺靈敏者搶佔了先機，那就是通聯數據。
通聯數據股份公司（DataYes）由曾任博時基金副董事長肖風帶隊創建、萬向集團投資成立，總部位於上海，公司願景是「讓投資更容易，用金融服務雲平台提升投資管理效率和投研能力」。該平台7月上線公測，目前已擁有130多家機構客戶，逾萬名個人投資者。
通聯數據目前有四個主要平台，分別是通聯智能投資研究平台、通聯金融大數據服務平台、通聯多資產投資管理平台和金融移動辦公平台。
通聯智能投資研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研報三款產品，可以對基於自然語言的智能事件進行策略分析，實時跟蹤市場熱點，捕捉市場情緒。可以說，和百發100類似，其核心技術在於將互聯網非結構化數據的量化使用。
通聯金融大數據服務平台更側重於專業金融數據的分析整理。它可以提供公司基本面數據、國內外主要證券、期貨交易所的行情數據、公司公告數據、公關經濟、行業動態的結構化數據、金融新聞和輿情的非結構化數據等。
假如將上述兩個平台比作「收割機」，通聯多資產投資管理平台就是「廚房」。在這個「廚房」里，可以進行全球跨資產的投資組合管理方案、訂單管理方案、資產證券化定價分析方案等。
通聯數據可以按照主題熱點或者自定義關鍵字進行分析，構建知識圖譜，將相關的新聞和股票提取做成簡潔的分析框架。例如用戶對特斯拉感興趣，就可以通過主題熱點看到和特斯拉相關的公司，並判斷這個概念是否值得投資。「過去這個搜集過程要花費幾天時間，現在只需要幾分鍾就可以完成。」王政表示。
「通聯數據就好比一家餐館，我們把所有原料搜集來、清洗好、准備好，同時准備了一個鍋，也就是大數據存儲平台。研究員和基金經理像廚師一樣，用原料、工具去『烹制』自己的策略。」王政形容道。
大數據在平台上扮演的角色，就是尋找關聯關系。人類總是習慣首先構建因果關系，繼而去倒推和佐證。機器學習則不然，它可以在海量數據中查獲超越人類想像的關聯關系。正如維克托`邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》中所提到的，社會需要放棄它對因果關系的渴求，而僅需關注相互關系。
例如，美國超市沃爾瑪通過大數據分析，發現颶風用品和蛋撻擺在一起可以提高銷量，並由此創造了頗大的經濟效益。如果沒有大數據技術，誰能將這毫無關聯的兩件商品聯系在一起？
通聯數據通過機器學習，也能找到傳統量化策略無法發現的市場聯系。其中包括各家公司之間的資本關系、產品關系、競爭關系、上下游關系，也包括人與人之間的關系，例如管理團隊和其他公司有沒有關聯，是否牽扯合作等。
未來量化研究員是否將成為一個被淘汰的職業？目前研究員的主要工作就是收集整理數據，變成投資決策，而之後這個工作將更多由機器完成。
「當初醫療科技發展時，人們也認為醫生會被淘汰，但其實並不會。同理，研究員也會一直存在，但他們會更注重深入分析和調研，初級的數據搜集可以交給機器完成。」王政表示。
但當未來大數據平台並廣泛應用後，是否會迅速擠壓套利空間？這也是一個問題。回答根據網上資料整理
B. 如何根據成交量進行股票買賣
一、什麼是股票成交量？ 股票成交量是一種供需的表現，指一個時間單位內對某項交易成交的股票總手數（1手=100股），用VOL表示。不過，需要注意的是，通常人們說的大盤股票成交量指的是成交金額，成交金額為成交數量與成交均價的乘積。
股票成交量是判斷市場走勢的重要指標，它的變化反映了資金進出市場的情況， 一般情況下，股票成交量大且價格上漲的股票，趨勢向好。在熊市或股票整理階段，股票成交量會持續低迷。
二、股票成交量變化八規律
1）量增價平，轉陽信號 股價經過持續下跌的低位區，出現股票成交量增加股價企穩現象，此時一般股票成交量的陽柱線明顯多於陰柱，凸凹量差比較明顯，說明底部在積聚上漲動力，有主力在進貨為中線轉陽信號，可以適量買進持股待漲。
量增價平的情況有時也會在上升趨勢中，則說明股價上行暫時受挫，只要上升趨勢未破，一般整理後仍會有行情。
2）量增價升，買入信號
股票成交量持續增加，股價趨勢也轉為上升，這是短中線最佳的買入信號。「量增價升」是最常見的多頭主動進攻模式，應積極進場買入與庄共舞。
3）量平價升，持續買入
股票成交量保持等量水平，股價持續上升，可以在期間適時適量地參與。
4）量減價升，繼續持有 股票成交量減少，股價仍在繼續上升，適宜繼續持股，即使如果鎖籌現象較好，也只能是小資金短線參與，因為股價已經有了相當的漲幅，接近上漲末期了。有時在上漲初期也會出現「量減價升」，這可能是曇花一現，但經過補量後仍有上行空間。
5）量減價平，警戒信號
股票成交量顯著減少，股價經過長期大幅上漲之後，進行橫向整理不再上升，此為警戒出貨的信號。此階段如果突發巨量天量拉出大陽大陰線，無論有無利好利空消息，均應果斷派發。
6）量減價跌，賣出信號 股票成交量繼續減少，股價趨勢開始轉為下降，為賣出信號。此為無量陰跌，底部遙遙無期，所謂多頭不死跌勢不止，一直跌到多頭徹底喪失信心斬倉認賠，爆出大的股票成交量，跌勢才會停止，所以在操作上，只要趨勢逆轉，應及時止損出局。
7）量平價跌，繼續賣出
股票成交量停止減少，股價急速滑落，此階段應繼續堅持及早賣出的方針，不要買入當心「飛刀斷手」。
8）量增價跌，棄賣觀望 股價經過長期大幅下跌之後，出現股票成交量增加，即使股價仍在下落，也要慎重對待極度恐慌的「殺跌」，所以此階段的操作原則是放棄賣出空倉觀望。低價區的增量說明有資金接盤，說明後期有望形成底部或反彈的產生，適宜關注。有時若在趨勢逆轉跌勢的初期出現「量增價跌」，那麼更應果斷地清倉出局。
三、股票成交量五種形態
1）分歧量
分歧量即表示市場分歧促成成交。所謂成交，必然是一部分人看空後市，另外一部分人看多後市，造成巨大的分歧，雙方買入、賣出，各取所需，才會成交。
2）縮量
縮量是指市場成交極為冷清，大部分人對市場後期走勢十分認同。認同的情況有兩種：
①看跌縮量
市場人士都十分看淡後市，造成只有人賣，卻沒有人買，所以急劇縮量；
面臨看跌縮量，投資者應堅決出局，等量縮到一定程度，開始放量上攻時再買入。
②看漲縮量
市場人士都對後市十分看好，只有人買，卻沒有人賣，所以又急劇縮量。
面臨看漲縮量，投資者可買進迎價漲，等股價上沖乏力，有巨量放出的時候再賣出。
3）放量
放量一般發生在市場趨勢發生轉折的轉折點處，市場各方力量對後市分歧逐漸加大，在一部分人堅決看空後市時，另一部分人卻對後市堅決看好，一些人紛紛把家底甩出，另一部分人卻在大手筆吸納。
4）堆量 當主力意欲拉升時，常把股票成交量做得非常漂亮，幾日或幾周以來，股票成交量緩慢放大，股價慢慢推高，股票成交量在近期的K線圖上，形成了一個狀似土堆的形態，堆得越漂亮，就越可能產生大行情。相反，在高位的堆量表明主力已不想玩了，在大舉出貨。
5）無規則量能（有大有小）
這種情況一般是沒有突發利好或大盤基本穩定的前提下，妖庄所為，風平浪靜時突然放出歷史巨量，隨後又沒了後音，一般是實力不強的莊家在吸引市場關注，以便出貨。
C. 投資者如何通過成交量判斷資金流向成交量對股票買賣有什麼作用
在股市中，我們作為投資者，應該如何通過成交量判斷資金流向？其中成交量對股票買賣又有什麼作用呢？當我們在股市中交易的時候，我們是可以通過成交量來判斷資金流向的，比如說股市中的兩個板塊，一個是鋼鐵板塊，另一個是新能源汽車板塊，那麼此時鋼鐵板塊的成交量很小，而汽車板塊的成交量非常大，那就說明當日的資金流向基本上都是以交易新能源汽車板塊的股票為主，此時我們應該在新能源汽車板塊中尋找交易機會。那麼我們應該如何根據成交量來買賣股票呢？一直板塊裡面的股票是非常多的，我們可以根據成交量來進行股票的買賣，當某隻股票的成交量達到了該板塊的前排，那麼我們可以多觀察這只股票，因為這只股票買賣的人最多，所以機會也就更多一些。
一.資金流向
在股市中我們作為投資者應該如何通過成交量來判斷資金的流向呢？其實如果我們想要通過成交量來判斷資金流向還是非常簡單的。比如說鋼鐵板塊和新能源汽車板塊這兩個板塊，我們可以觀察這兩個板塊的成交量如何，如果說新能源汽車板塊的成交量比鋼鐵板塊的成交量高出許多，那麼就說明當天的資金主要是以交易新能源汽車板塊為主，那麼我們就可以以在新能源汽車板塊這邊尋找交易機會。
D. 股票中怎麼判斷是買入成交量還是賣出的成交量
第一：看盤口內盤和外盤的變化 。內盤就是賣盤，外盤就是買盤。當內盤大於外盤說明當日賣方的力量強於買方，也就是當日主動性賣出多；反之如果外盤大於內盤，則說明當日買方強於賣方，當日主動性買入多；
第二：查看委比變化 。委比反映的是一段時間買賣盤強度的指標，當委比值為負時，賣盤比買盤大；而委比值為正時，說明買盤比賣盤大。
第三：查看成交量紅綠柱變化 。當日成交量是紅色，代表當日主動性買入多，並且柱子越長，表示成交的數量越多；當日成交量是綠色，表示當天主動性賣出多，柱子越長，表示主動性賣出的數量越多。
股票成交量是計算買入、賣出雙邊的，股票買賣是同時發生的，股票買入才能賣出，股票沒有賣出也不能買入，所以股票成交量是計算雙邊的。 股票成交量代表的是股票成交的數量，是人氣的代表，成交量越大代表參與股票交易的投資者越多，相反成交量越小代表參與股票交易的投資者越少，一般成交量和股價同步運行是良性的。成交額代表的是股票成交的金額，成交量代表的是股票成交的數量。 一般用成交額和成交量的大小來衡量股票市場資金參與程度，兩個指標是股票的風向標，成交量和成交額越大越好，越大代表市場上資金越多，投資者參與度越高，股票上漲的概率越大，成交量和成交量越小代表市場上資金越少，投資者參與度越低，股票行情不會太好。
拓展資料
成交量賣點
高位放量漲停：股價經過一段長時間的震盪上行，無論是主力還是散戶都有一定的獲利。 高位放量大陰線：股價在高位區域出現開盤後走低的現象。 高位放量十字星：股價上漲了一段時間之後高位區域出現的十字星形態。
高位放量長上影線：當股價在高位區域出現放量長上影線的走勢時，說明股價的上漲動能在減弱，上方的壓力盤比較重，後市看跌
E. 如何利用成交量判斷股票價格走勢
我們所說的股票成交量，也就是股票最終的成交數量，也就是當天成交的所有股票數量（1手=100股）
一般來說，股票成交量能在一定程度上反映出個股或者大盤的活躍程度，有助於我們從眾多股票中選中最好的一個、識別買入和賣出的時機。
應該怎樣看股票的成交量呢？有什麼分析技巧？又有什麼要注意的地方呢？關於這幾個問題，我會在下面為大家一一回答。
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一、股票成交量怎麼看？有什麼分析技巧？
想知道股票成交量的話可以看交易軟體，成交量一般是看開盤之後實際的買入賣出數量來決定的 。或者看紅綠柱，投資者可以非常直觀的看到股票的成交量：紅柱體代表買入﹥賣出；綠柱體代表買入﹤賣出。
不過除了成交量，我們還要結合其他指標來確認市場趨勢，這里就不過多說明了，想了解的朋友點擊下方鏈接：新手小白必備的股市基礎知識大全
二、股票成交量大就一定好嗎？
成交量大的股票並不一定是好的，只能說對於這支股票的價格，買賣雙方分歧比較大。
像一些熱門股票，買的人認為價格會上漲，賣的人認為價格會下跌，雙方分歧很大，那成交量就會很高，反之成交量就很低。
成交量和股價趨勢可以搭配在一起研究：上漲趨勢中，成交量會放大的很快，價格隨之不斷上升，買賣雙方的分歧越來越劇烈，股票賣出數量越來越多此時追漲需要有所戒備了；下跌趨勢中，成交量萎縮，買賣雙方觀點較為一致的話，未來繼續下跌的概率可不小。
除了這幾種，股票成交量還存在其他情況，因為文章對字數有要求，我就不進行深入的闡述了，大家可以點擊下方鏈接，輸入你中意的股票，就能免費獲得個股成交量分析報告：【免費】測一測你的股票當前估值位置？
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F. 怎樣通過大盤分析個股的行情股票的買賣規則是什麼
在生活中我們為了提高自己的收入，經常會採取各種各樣的辦法。那麼我們最常見的也就是通過購買一些股票或者是一些基金來提高自己的經濟收入，但是當我們在購買股票的時候，我們需要對大盤上面的一些曲線有一個充分的了解。這樣的話才能夠了解股票的行情，那麼今天我們主要說的就是怎樣通過大盤分析某些股票的行情，以及股票買賣的規則是什麼？
那麼其實在購買股票的時候，也就是當我們在進行投資的時候都是有一定的風險性的。我們一定要注意到自己的股票的方方面面以及把握住它的每一個信息，只有這樣我們才能夠更加全面的了解這個股市。也能夠將這個風險降到最低，這對於我們來說是非常好的。
G. 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
H. 如何用成交量判斷股價走勢是否正常
一般而言，成交量大且價格上漲的股票，趨勢向好。成交量持續低迷時，一般出現在熊市或股票整理階段，市場交投不活躍。成交量是判斷股票走勢的重要依據，對分析主力行為提供了重要的依據。
股票成交量是什麼呢，就是買賣股票的成交數量，也就是當天內發生易手的股票總手數（1手=100股）。
在正常的情況下，股票成交量能展現出個股或者大盤的活躍程度，有助於我們從眾多股票中選中最好的一個、識別買入和賣出的時機。
應該怎樣看股票的成交量呢？有沒有詳細分析股票的訣竅？我們需要關注什麼、在意什麼呢？下面我來一一跟大家說明。
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一、股票成交量怎麼看？有沒有詳細分析股票的訣竅？
股票成交量可以通過交易軟體來查看，開盤之後的買入賣出數量，可以看出來確切的成交量。或者看紅綠柱，它們更生動形象地反映了股票的成交數量：紅柱體代表買入﹥賣出；綠柱體代表買入﹤賣出。
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二、股票成交量大就一定好嗎？
一隻股票的好壞不是它的成交量就能決定的，只能關於這支股票的價格，說買賣雙方有著非常大的分歧。
像一些熱門股票，買的人認為價格會上漲，賣的人認為價格會下跌，雙方分歧很大，那成交量就會很高，反之成交量就很低。
成交量和股價趨勢配合起來觀察是最好的：上漲趨勢，成交量仍然在不斷上漲，隨著價格抬升，買賣雙方分歧劇烈，不斷攀升的交易量，股票持有者在不斷參與賣出，這時候就需要小心追漲；在下跌趨勢中，成交量會逐漸縮小，買賣雙方沒有什麼分歧的話，未來繼續下跌就有很大的可能。
除去這幾類，股票成交量還會有別的情況，因為篇幅有限，我就不進一步解說了，大家可以點擊下方鏈接，輸入你中意的股票，就能免費獲得個股成交量分析報告：【免費】測一測你的股票當前估值位置？
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I. 如何通過成交量判斷股票走勢 股票成交量怎麼看圖解
股票依據成交量來判別未來的趨勢也是一種比較科學的辦法。那麼怎樣用成交量來判別未來的趨勢呢?
首先要了解現在的股票處於啥樣的狀況：
高位股價在跌落的進程;
長時間底部橫盤的進程;
橫盤拉高之後的調整;
股價快速拉升了進程。
1、股價在高位，是指從低位開始一波拉升之後開始跌落的進程。這個進程一般是指股票在出貨的進程。比方放量反彈不創新高，然後又開始逐步縮量了跌落，就能夠肯定是出貨。
2、股票長時間在底部縮量橫盤，有一天忽然放量跌落，或忽然放量拉升10%左右，然後又開始縮量，闡明這是這兒在震倉或許拉離本錢區域。也能夠以為是主力在上下試盤。這樣就能夠確認股票已經有市場主力在參於。未來的趨勢當然是向上的。
3、一隻股票在低位，開始放量拉升20-50%左右開始回調，然後縮量橫盤，闡明主力是在洗盤。由於在這區間，主力是不具有出貨空間的。由於縮量回調橫盤，闡明市場跟風志願不激烈，主力只需出貨，很容易就把股價直接打下去，所以就無法出貨。未來的趨勢當然還會向上拉升。
4、股價放量快速拉升。一隻股票在通過底部橫盤建倉，上下試盤，拉高洗盤之後。就會進入拉升階段。這時股價在接連放量的狀況下快速拉升。這一般都是主力通過對倒的方法，形成股價熱絡，量比擴大，招引市場跟風形成的結果。其意圖就是在拉升了進程中完成把底部籌碼派發出去。這就是出貨。但如果是無量接連漲停，然後忽然放量翻開一字板，之後接連放量卻很難大幅拉升的，都是主力出貨的行為。
以上我通過股票的一個完好的大周期進程。通過不同的四個階段，建倉，洗盤，拉升和出貨的四個主要特徵，把量價聯系的基本原理來論述其未來趨勢的基本聯系。期望讀者能夠靈敏了解。在實踐使用中領會。
怎樣通過成交量判別個股走勢?
個股走勢看成交
在變化多端的資本市場中，技術目標形形色色，千品百種。自己以為成交量目標是最為平常也最為有用的一種技術目標。股票的買賣，換手都反響在此目標中。
很多人以為在很多目標中只有成交量才不會扯謊，成交量的大小最直接實在的表明晰場內多空兩邊對市場某一階段走勢的認同程度。那麼，這種思維真是正確的么?或許只有在腦海中畫出問號的人才會在這如火如荼的股市中生存的更持久。
那麼，咱們作為最弱勢的出資集體，怎樣科學的調查和剖析成交量就顯得尤為重要，也更具有市場實戰含義。
1、溫文放量：
溫文放量是指個股在前期成交量持續低迷之後，其量能忽然呈現一個類似於山包相同的接連溫文擴大的形狀，此後股價在回檔進程中成交開始敏捷萎縮;而當K線重心再度向上移動，成交量便再次呈現有序擴大，這種在底部呈現的漲時有量，跌時縮量的走勢，就是場外的增量資金出場推升股價的結果。
09年頭的2091成為年終行情的超級翻倍黑馬，以目市核算收益已高達416%，我很走運的捕捉到了她發動之初的身影。
2、忽然放量：
若個股在歷經大幅上漲之後的某天突放巨量，則暗示多方動能耗費殆盡，後市持續上漲的動力行將消失，調整就在眼前。
2258 利爾化學放量滯漲，後市看空。
若股價已通過一輪深度調整之後呈現此種忽然大幅放量的現象，則多半是空方力氣的一次會集開釋，後市持續深跌的可能性較小，短線反彈或許就要到來，但不代表會大幅上漲，更不能以此判為回轉。當然，這兒相同具有場外大資金在跌落末段與上漲初期放量試盤的市場含義。
6582在發動前K線屢次異動，暗示場外資金正悄然介入。
還有一種狀況是在逆勢中忽然呈現放量，在市場一片喊空之聲中股價放量上攻，盤中作用非常奪目，但這類個股往往只有一兩天的行情，隨後股價便會加快跌落，使許多人在放量上攻那天跟進的出資都被套。
相同是6582，在高位呈現這樣的走勢就要引起高度留意。
J. 可以利用大數據炒股嗎
大數據可以用於股票交易，所謂大數據，就是一個新的分析概念，利用新的系統、新的工具、新的模型來挖掘大量動態的、可持續的數據，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。大數據已經在一些金融工具中有所體現，大數據會將股票之前的數據全都發布出來，股民可以根據這只股票之前的數據來進行對比。
其實大數據只能說是個趨勢，我們可以通過打數據讓投資者能夠有一個參考性，但不能夠過度依賴大數據，畢竟著只是數據，這些數據是死的，而股市卻是千變萬化的，我們不能過度的依賴大數據得出的分析與結論，大數據也只是作為一個參考數據。世事無絕對，更何況是股票，可能上一秒還是盈利的狀態，但是下一秒就已經處於虧損了，不少人也因為炒股傾家盪產，所以這邊還是要提醒大家一下，謹慎行事，不要盲目跟風。