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大數據預測股票價格

發布時間: 2022-11-28 02:09:26

⑴ 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。

⑵ 哪個軟體可以預測明天股票的漲跌

同花順軟體可以預測明天股票的漲跌走勢,對參考賣買股票有一定的幫助。

⑶ 大數據能不能預測股市

大數據可以預測股市,但是股市並不是靠大數據約束的,所以很大程度上雖然能預測股市,也會有或多或少的偏差。大數據時代的背景下,數據可以體現出很多實際的應用,而應用於預測股市也未嘗不可。

大數據預測的基本原理是根據大量的應用數據來進行整合分析,再利用概率論與數理統計的方式來進行整體評估,最後得到可靠的結論,同時運用數學方法分析數據,通過圖表或者數字的方式直觀的將股票走勢表現出來,再依據這些來進行決策。

依此來看,大數據對股市預測起著十分重要的影響,但是這只是預測股市的一個工具,在很多方面上依舊具有不全面性,股市的跌幅很大程度上受股民和社會大背景的影響,在不確定性因素的影響下也會出現較大的偏差,所以,在某些方面上來說不能一味的去依靠大數據統計的方式來預測。

如果想要盡可能的排除不可靠因素的影響,那麼在大數據的搜集上就要盡可能的更加全面和具體,數據不僅要偏重於股市近多年的,還要綜合實際應用中肯定影響結果的數據,只有更全面,覆蓋范圍更加廣泛,才能准確預測股市走向。股市同時也會收到實時事件和相關政策的影響,預測股市不僅需要以數據為基礎,更要結合經驗,只有依據科學的數據和敏銳的洞察力才能精確有效的預測出股市風雲。無論是哪一種方式,都不是一朝一夕就能完成的,需要長期的檢測才能使結果更加准確。

⑷ 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。

⑸ 人工智慧預測股票靠譜嗎

人工智慧預測股票是有一定可靠性,但是股票市場變幻無常,不能完全靠人工智慧軟體來炒股的。

⑹ 用大數據炒股,靠譜嗎

利用大數據炒股是現在的量化交易趨勢,可以快速整合海量數據進行分析,但目前的大數據可能還不夠成熟,不能僅此作為依據,要謹慎使用,避免判斷失誤。

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投資者應該充分認識投資風險,謹慎投資,充分了解並清楚知曉產品蘊含風險的基礎上,通過自身判斷自主參與交易,並自願承擔相關風險。
應答時間:2022-01-27,最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。

⑺ 大數據技術在金融行業中的典型應用

大數據技術在金融行業中的典型應用
近年來,我國金融科技快速發展,在多個領域已經走在世界前列。大數據、人工智慧、雲計算、移動互聯網等技術與金融業務深度融合,大大推動了我國金融業轉型升級,助力金融更好地服務實體經濟,有效促進了金融業整體發展。在這一發展過程中,又以大數據技術發展最為成熟、應用最為廣泛。從發展特點和趨勢來看,「金融雲」快速建設落地奠定了金融大數據的應用基礎,金融數據與其他跨領域數據的融合應用不斷強化,人工智慧正在成為金融大數據應用的新方向,金融行業數據的整合、共享和開放正在成為趨勢,給金融行業帶來了新的發展機遇和巨大的發展動力。
大數據在金融行業的典型應用場景
大數據涉及的行業過於廣泛,除金融外,還包括政治、教育、傳媒、醫學、商業、工農業、互聯網等多個方面,各行業對大數據的定義目前尚未統一。大數據的特點可歸納為「4V」。第一,數據體量大(Volume),海量性也許是與大數據最相關的特徵。第二,數據類型繁多(Variety),大數據既包括以事務為代表的傳統結構化數據,還包括以網頁為代表的半結構化數據和以視頻、語音信息為代表的非結構化數據。第三,價值密度低(Value),大數據的體量巨大,但數據中的價值密度卻很低。比如幾個小時甚至幾天的監控視頻中,有價值的線索或許只有幾秒鍾。第四,處理速度快(Velocity),大數據要求快速處理,時效性強,要進行實時或准實時的處理。
金融行業一直較為重視大數據技術的發展。相比常規商業分析手段,大數據可以使業務決策具有前瞻性,讓企業戰略的制定過程更加理性化,實現生產資源優化分配,依據市場變化迅速調整業務策略,提高用戶體驗以及資金周轉率,降低庫存積壓的風險,從而獲取更高的利潤。
當前,大數據在金融行業典型的應用場景有以下幾個方面:
在銀行業的應用主要表現在兩個方面:一是信貸風險評估。以往銀行對企業客戶的違約風險評估多基於過往的信貸數據和交易數據等靜態數據,內外部數據資源整合後的大數據可提供前瞻性預測。二是供應鏈金融。利用大數據技術,銀行可以根據企業之間的投資、控股、借貸、擔保及股東和法人之間的關系,形成企業之間的關系圖譜,利於企業分析及風險控制。
在證券行業的應用主要表現為:一是股市行情預測。大數據可以有效拓寬證券企業量化投資數據維度,幫助企業更精準地了解市場行情,通過構建更多元的量化因子,投研模型會更加完善。二是股價預測。大數據技術通過收集並分析社交網路如微博、朋友圈、專業論壇等渠道上的結構化和非結構化數據,形成市場主觀判斷因素和投資者情緒打分,從而量化股價中人為因素的變化預期。三是智能投資顧問。智能投資顧問業務提供線上投資顧問服務,其基於客戶的風險偏好、交易行為等個性化數據,依靠大數據量化模型,為客戶提供低門檻、低費率的個性化財富管理方案。
在互聯網金融行業的應用,一是精準營銷。大數據通過用戶多維度畫像,對客戶偏好進行分類篩選,從而達到精準營銷的目的。二是消費信貸。基於大數據的自動評分模型、自動審批系統和催收系統可降低消費信貸業務違約風險。
金融大數據的典型案例分析
為實時接收電子渠道交易數據,整合銀行內系統業務數據。中國交通銀行通過規則欲實現快速建模、實時告警與在線智能監控報表等功能,以達到實時接收官網業務數據,整合客戶信息、設備畫像、位置信息、官網交易日誌、瀏覽記錄等數據的目的。
該系統通過為交通銀行卡中心構建反作弊模型、實時計算、實時決策系統,幫助擁有海量歷史數據,日均增長超過兩千萬條日誌流水的銀行卡中心,形成電子渠道實時反欺詐交易監控能力。利用分布式實時數據採集技術和實時決策引擎,幫助信用卡中心高效整合多系統業務數據,處理海量高並發線上行為數據,識別惡意用戶和欺詐行為,並實時預警和處置;通過引入機器學習框架,對少量數據進行分析、挖掘構建並周期性更新反欺詐規則和反欺詐模型。
系統上線後,該銀行迅速監控電子渠道產生的虛假賬號、偽裝賬號、異常登錄、頻繁登錄等新型風險和欺詐行為;系統穩定運行,日均處理逾兩千萬條日誌流水、實時識別出近萬筆風險行為並進行預警。數據接入、計算報警、案件調查的整體處理時間從數小時降低至秒級,監測時效提升近3000倍,上線3個月已幫助卡中心挽回數百萬元的風險損失。
網路的搜索技術正在全面注入網路金融。網路金融使用的梯度增強決策樹演算法可以分析大數據高維特點,在知識分析、匯總、聚合、提煉等多個方面有其獨到之處,其深度學習能力利用數據挖掘演算法能夠較好地解決大數據價值密度低等問題。網路「磐石」系統基於每日100億次搜索行為,通過200多個維度為8.6億賬號精確畫像,高效劃分人群,能夠為銀行、互聯網金融機構提供身份識別、反欺詐、信息檢驗、信用分級等服務。該系統累計為網路內部信貸業務攔截數十萬欺詐用戶,攔截數十億不良資產、減少數百萬人力成本,累計合作近500家社會金融機構,幫助其提升了整體風險防控水平。
金融大數據應用面臨的挑戰及對策
大數據技術為金融行業帶來了裂變式的創新活力,其應用潛力有目共睹,但在數據應用管理、業務場景融合、標准統一、頂層設計等方面存在的瓶頸也有待突破。
一是數據資產管理水平仍待提高。主要體現在數據質量不高、獲取方式單一、數據系統分散等方面。
二是應用技術和業務探索仍需突破。主要體現在金融機構原有的數據系統架構相對復雜,涉及的系統平台和供應商較多,實現大數據應用的技術改造難度很大。同時,金融行業的大數據分析應用模型仍處於起步階段,成熟案例和解決方案仍相對較少,需要投入大量的時間和成本進行調研和試錯。系統誤判率相對較高。
三是行業標准和安全規范仍待完善。金融大數據缺乏統一的存儲管理標准和互通共享平台,對個人隱私的保護上還未形成可信的安全機制。
四是頂層設計和扶持政策還需強化。體現在金融機構間的數據壁壘較為明顯,各自為戰問題突出,缺乏有效的整合協同。同時,行業應用缺乏整體性規劃,分散、臨時、應激等特點突出,信息價值開發仍有較大潛力。
以上問題,一方面需要國家出台促進金融大數據發展的產業規劃和扶持政策,同時,也需要行業分階段推動金融數據開放、共享和統一平台建設,強化行業標准和安全規范。只有這樣,大數據技術才能在金融行業中穩步應用發展,不斷推動金融行業的發展提升。

⑻ 可不可以基於海量數據預測股票

另外,市場是動態的,有時再多的海量數據也不能用來預測後期的市場,就比如2017年下半年,以往被證明操作成功率很高的三板股戰法和打板戰法等紛紛失效,就是因為上面維穩的介入。我們只能跟隨市場的變化,及時轉變自己的認知。

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⑼ 人工智慧股票預測靠譜嗎

人工智慧股票預測不靠譜。人工智慧是通過大數據預測的,所謂的人工智慧預測只是一個軟體。並不能真正起到判斷股票價值的作用。
(9)大數據預測股票價格擴展閱讀:
炒股的人有必要具備如下素質:
1、平常心
炒股者在買入股票後,一般會出現時漲時跌的情況,盈和虧都十分正常。因而,大可不必因賺錢而洋洋得意,因虧錢而垂頭喪氣,應樹立正確的炒股心態,做到「冷眼觀勝負,理智對輸贏」。從某種角度上講,股市中沒有永遠的輸家,也沒有永遠的贏家,輸贏轉換只在一瞬間。
2、慎對股評
股民對股市信息渴求越來越強烈,股評也因此應運而生。對良莠不齊的股評,股民要謹慎對待、科學區分、合理取捨,減輕對股評人士的依賴、樹立正確的投資理念,不盲目跟風。在日常炒股經歷中不斷加強學習,學會自主決策,把命運掌握在自己手中。
3、調節身心
有不少股民由於沒有處理好緊張與鬆弛的關系,不知疲倦地長期蹲在股市中,其結果是身心疲憊,雖然享受了「牛市」的成果,但也忍受了「熊市」帶來的痛苦。辛辛苦苦賺來的錢往往被市場消耗殆盡,賠了時間,費了精力,一無所獲。因而處理好緊張與鬆弛的關系是股民必須掌握的學問。股民應會調節自己,學會休息。休息有時是一種「最好的投資策略」。休息要徹底,它可以修身養性,可以避免風險,可以為投資者制定下一步策略。
4、支配情理
面對風雲變幻、風險莫測的股市,炒股需要理智;但面對充滿機遇和挑戰的股市,炒股又需要激情。在股市中,常有這樣兩類股民:一類是時時處處謹小慎微,只拿一小部分資金進行操作,既不敢追漲,也不願殺跌。這類股民雖然具有較強的風險意識,但絕非成熟的股民,他們對行情的變化無動於衷,其結果往往是錯過了一次又一次的市場機會;另一類則不知風險為何物,他們緊跟市場熱點,與庄共舞,頻繁進出,其結果往往是「不成功,則成仁」,要麼獲得巨大收益,要麼被深度套牢。這兩類股民都不可能成為成功者。「激情加理智,方成贏家」。炒股該追漲的就要敢於追高,該殺跌的時候要敢於殺跌,該滿倉的時候大膽滿倉,該輕倉時須果斷輕倉,該空倉的時候必須清倉離場。
總而言之,千金難買好心態,好的心態定能贏回千金。
如果你沒有準備好,沒有風險意識,沒有心理承擔能力,就不要盲目地進入股市。

⑽ 如何運用大數據

1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家,同時還有普通用戶,但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析,因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點,同時能夠非常容易被讀者所接受,就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法,各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點,也正是因為這些被全世界統

學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部,挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據,如
果一個演算法得花上好幾年才能得出結論,那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析,從大數據中挖掘出特點,通過科學的建立模型,之後便可以通過模型帶入新的數據,從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰,我們需要一套工具系統的去分析,提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理,高質量的數據和有效的數據管理,無論是在學術研究還是在商業應用領域,都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面,當然更加深入大數據分析的話,還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

大數據的技術
數據採集: ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成,最後載入到數據倉庫或數據集市中,成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取: 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構: 雲存儲、分布式文件存儲等。

據處理: 自然語言處理(NLP,Natural Language
Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言,所以自然語言處理又叫做自然語言理
解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支,另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析:
假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、
卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、
因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。

據挖掘: 分類
(Classification)、估計(Estimation)、預測(Prediction)、相關性分組或關聯規則(Affinity
grouping or association rules)、聚類(Clustering)、描述和可視化、Description and
Visualization)、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像,視頻,音頻等)
模型預測 :預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現: 雲計算、標簽雲、關系圖等。

大數據的處理
1. 大數據處理之一:採集

數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端(Web、App或者感測器形式等)的
數據,並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如,電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據,除
此之外,Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中,其主要特點和挑戰是並發數高,因為同時
有可能會有成千上萬的用戶
來進行訪問和操作,比如火車票售票網站和淘寶,它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬,所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間
進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二:導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫,但是如果要對這些
海量數據進行有效的分析,還是應該將這
些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫,或者分布式存儲集群,並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使
用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算,來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大,每秒鍾的導入量經常會達到百兆,甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三:統計/分析

計與分析主要利用分布式資料庫,或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通
的分析和分類匯總等,以滿足大多數常見的分析需求,在這方面,一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata,以及基於
MySQL的列式存儲Infobright等,而一些批處理,或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大,其對系統資源,特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四:挖掘

前面統計和分析過程不同的是,數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題,主要是在現有數
據上面進行基於各種演算法的計算,從而起到預測(Predict)的效果,從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於

統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes,主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜,並
且計算涉及的數據量和計算量都很大,常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟,才能算得上是一個比較完整的大數據處理。