⑴ 如何通过成交量来预测股票的涨跌
通过成交量来预测股票涨跌经验：
1、成交量的变化关键在于趋势。趋势是金，所谓的“天量天价，地量地价”，只是相对某一段时期而言的，具体的内容则需要看其当时的盘面状态、以及所处的位置，才能够真正确定未来可能的发展趋势。在股价走势中，量的变化有许多情况，最难判断的是一个界限，多少算放量，多少算缩量，实际上并没有一个可以遵循的规律，也没有“放之四海皆真理”的绝对数据。很多时候只是一个“势”，即放量的趋势和缩量的趋势，这种趋势的把握来自于对前期走势的整体判断以及当时的市场变化状态，还有很难说明白的市场心理变化。在用成交手数作为成交量研判的主要依据时，也可辅助使用成交金额与换手率进行研判，从而更好地把握量的“势”。这里重点谈谈温和放量与突放巨量的运用。
温和放量，指成交量在持续低迷之后，突然出现一个类似“山形”一样的连续温和放量形态，也称作“量堆”。个股出现底部的“量堆”现象，一般就可以证明有实力资金在介入，但这并不意味着投资者就可以马上介入，一般个股在底部出现温和放量之后，股价会随之上升，缩量时股价会适量调整。此类调整没有固定的时间模式，少则十几天多则几个月，所以此时投资者一定要分批逢低买入，并在买进的理由没有被证明是错误的时候，有足够的耐心用来等待。突放巨量，一般来说在上涨过程中突放巨量通常表明多方的力量使用殆尽，后市继续上涨将十分困难，即“先见天量，后见天价”；而下跌过程中的巨量一般多为空方力量的最后一次集中释放，股价继续深跌的可能性很小，短线反弹的可能就在眼前了，即“市场在恐惧中见底”。
2、上升途中缩量上攻天天涨，下跌途中缩量阴跌天天跌。
市场上有这样一种认识，认为股价的上涨必须要有量能的配合，如果是价涨量增，则表示上涨动能充足，预示股价将继续上涨；反之，如果缩量上涨，则视为无量空涨，量价配合不理想，预示股价不会有较大的上升空间或难以持续上行。实际情况其实不然，具体情况要具体分析，典型的现象是上涨初期需要价量配合，上涨一段后则不同了，主力控盘个股的股价往往越是上涨成交量反而萎缩了，直到再次放量上涨或高位放量滞胀时反而预示着要出货了。上涨过程不放量表明没有人卖股票，而盘面又能保持和谐的走势，说明持有者一致看好后市走势，股价的上涨根本没有抛盘，因为大部分筹码已被主力锁定了，在没有抛压的情况下，股价的上涨并不需要成交量的。股价在下跌过程中不放量是正常现象，一是没有接盘因此抛不出去，二是惜售情节较高没有人肯割肉。因此缩量下跌的股票，要看速率，快速缩量才好，否则可能会绵绵阴跌无止期。实战中往往出现无量阴跌天天跌的现象，只有在出现恐慌性抛盘之后，再次放量才会有所企稳。其实放量下跌说明抛盘大的同时接盘也大，反而是好事，尤其是在下跌的末期，显示出有人开始抢反弹。由于弱势反弹主要靠市场的惜售心理所支撑的，止跌反弹的初期往往会出现在恐惧中单针见底，因此需要放量，但之后的上攻反而会呈现缩量反弹天天涨的现象，这时不必理会某些市场人士喋喋不休的放量论调，因为弱势反弹中一旦再度放量，就说明筹码已松动了，预示着新一轮下跌的开始。
⑵ 哪个软件可以预测明天股票的涨跌
同花顺软件可以预测明天股票的涨跌走势，对参考卖买股票有一定的帮助。
⑶ 大数据能不能预测股市
大数据可以预测股市，但是股市并不是靠大数据约束的，所以很大程度上虽然能预测股市，也会有或多或少的偏差。大数据时代的背景下，数据可以体现出很多实际的应用，而应用于预测股市也未尝不可。
大数据预测的基本原理是根据大量的应用数据来进行整合分析，再利用概率论与数理统计的方式来进行整体评估，最后得到可靠的结论，同时运用数学方法分析数据，通过图表或者数字的方式直观的将股票走势表现出来，再依据这些来进行决策。
依此来看，大数据对股市预测起着十分重要的影响，但是这只是预测股市的一个工具，在很多方面上依旧具有不全面性，股市的跌幅很大程度上受股民和社会大背景的影响，在不确定性因素的影响下也会出现较大的偏差，所以，在某些方面上来说不能一味的去依靠大数据统计的方式来预测。
如果想要尽可能的排除不可靠因素的影响，那么在大数据的搜集上就要尽可能的更加全面和具体，数据不仅要偏重于股市近多年的，还要综合实际应用中肯定影响结果的数据，只有更全面，覆盖范围更加广泛，才能准确预测股市走向。股市同时也会收到实时事件和相关政策的影响，预测股市不仅需要以数据为基础，更要结合经验，只有依据科学的数据和敏锐的洞察力才能精确有效的预测出股市风云。无论是哪一种方式，都不是一朝一夕就能完成的，需要长期的检测才能使结果更加准确。
⑷ 大数据可以在哪些领域实现预测价值
和原来统计抽样数据不同，大数据需要持续数据，来反应相对完整的过程，而且整个过程是一个相对稳定的规律性状态。
这样通过数据比对，一方面能去除偶然性和外界环境干扰带来的噪点，另一方面通过数据积累，能把规律的异常波动和结果之间找到数据对应关系，来实现对异常变化的情况分析和预测。
只要数据全面和连续，异常变化的征兆就可以被发现。传统的统计抽样数据需要从数据中进行抽样，通过单个数据的精确来反应当时状态，但是无法进行规律的分析。
所以大数据的原理是，基于每一种非常规的变化，在事前一定有征兆体现。没有任何一件事情是突发的，这和佛教哲学中的因果道理是一样的，每一件事的发生是可以被追寻脉络的。
利用大数据的预测和分析，就建立在可以捕捉和分析这些反应事物变化的征兆上，而最容易捕捉这种征兆的领域，一定是原本有稳定规律的领域。
我们从现实生活中举几个例子。
1、股票市场
是否能用大数据的方式，来预测股票的涨跌呢？如果不讨论个股情况，从理论上讲在美国可以，在中国很难。
美国股票市场是可以双向盈利的，当股票价格脱离价值时，另一股资金力量就会反向操作来盈利。而中国的股票市场则不同，股票只有涨才能盈利，这样的规则就会吸引一些游资利用信息不对等的状况，人为改变股票市场规律，没有相对的稳定状态则很难被预测，或者说变量大到捕捉分析成本过高。
2、商品价格
单次性销售的商品价格是能够被预测的，因为任何商品的销售无法脱离赚钱这个根本，而且不同渠道成本和收益需求在竞争充分的环境下是相对稳定的，与价格相关的变量相对固定，所以价格可以预测。
但是如果商品有后续服务等持续性收费，或产品盈利不是唯一的需求（比如：产品新上市推广、打击竞争对手新上市商品等）时，则此商品价格变得不可预测，因为它脱离了一个稳定的状态。
3、人的健康状况
慢性病是可以被预测的。因为人体的体征变化是呈固定的变化规律的，慢性病形成的过程中，体征变化规律也呈现持续性异常。所以在慢性病形成的过程，就可以对异常的体征变化规律进行分析。
急性病是很难预测的，因为是外界因素带来的突变，体征数据变化规律异常是应激反应，属于突变的过程，尤其随机性，则预测成本过高，但可以发生后被分析出来。
1、数据波动规律不因外界随机干扰而不可测影响，可以用固定维度的变量建立基准规律；
2、持续采集和分析数据的成本要小于预测带来的收益；
3、有异常状况和不同结果的对应关系。
⑸ 人工智能预测股票靠谱吗
人工智能预测股票是有一定可靠性，但是股票市场变幻无常，不能完全靠人工智能软件来炒股的。
⑹ 用大数据炒股，靠谱吗
利用大数据炒股是现在的量化交易趋势，可以快速整合海量数据进行分析，但目前的大数据可能还不够成熟，不能仅此作为依据，要谨慎使用，避免判断失误。
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应答时间：2022-01-27，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
⑺ 大数据技术在金融行业中的典型应用
大数据技术在金融行业中的典型应用
近年来，我国金融科技快速发展，在多个领域已经走在世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务深度融合，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了金融业整体发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，“金融云”快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。
大数据在金融行业的典型应用场景
大数据涉及的行业过于广泛，除金融外，还包括政治、教育、传媒、医学、商业、工农业、互联网等多个方面，各行业对大数据的定义目前尚未统一。大数据的特点可归纳为“4V”。第一，数据体量大（Volume），海量性也许是与大数据最相关的特征。第二，数据类型繁多（Variety），大数据既包括以事务为代表的传统结构化数据，还包括以网页为代表的半结构化数据和以视频、语音信息为代表的非结构化数据。第三，价值密度低（Value），大数据的体量巨大，但数据中的价值密度却很低。比如几个小时甚至几天的监控视频中，有价值的线索或许只有几秒钟。第四，处理速度快（Velocity），大数据要求快速处理，时效性强，要进行实时或准实时的处理。
金融行业一直较为重视大数据技术的发展。相比常规商业分析手段，大数据可以使业务决策具有前瞻性，让企业战略的制定过程更加理性化，实现生产资源优化分配，依据市场变化迅速调整业务策略，提高用户体验以及资金周转率，降低库存积压的风险，从而获取更高的利润。
当前，大数据在金融行业典型的应用场景有以下几个方面：
在银行业的应用主要表现在两个方面：一是信贷风险评估。以往银行对企业客户的违约风险评估多基于过往的信贷数据和交易数据等静态数据，内外部数据资源整合后的大数据可提供前瞻性预测。二是供应链金融。利用大数据技术，银行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保及股东和法人之间的关系，形成企业之间的关系图谱，利于企业分析及风险控制。
在证券行业的应用主要表现为：一是股市行情预测。大数据可以有效拓宽证券企业量化投资数据维度，帮助企业更精准地了解市场行情，通过构建更多元的量化因子，投研模型会更加完善。二是股价预测。大数据技术通过收集并分析社交网络如微博、朋友圈、专业论坛等渠道上的结构化和非结构化数据，形成市场主观判断因素和投资者情绪打分，从而量化股价中人为因素的变化预期。三是智能投资顾问。智能投资顾问业务提供线上投资顾问服务，其基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据，依靠大数据量化模型，为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。
在互联网金融行业的应用，一是精准营销。大数据通过用户多维度画像，对客户偏好进行分类筛选，从而达到精准营销的目的。二是消费信贷。基于大数据的自动评分模型、自动审批系统和催收系统可降低消费信贷业务违约风险。
金融大数据的典型案例分析
为实时接收电子渠道交易数据，整合银行内系统业务数据。中国交通银行通过规则欲实现快速建模、实时告警与在线智能监控报表等功能，以达到实时接收官网业务数据，整合客户信息、设备画像、位置信息、官网交易日志、浏览记录等数据的目的。
该系统通过为交通银行卡中心构建反作弊模型、实时计算、实时决策系统，帮助拥有海量历史数据，日均增长超过两千万条日志流水的银行卡中心，形成电子渠道实时反欺诈交易监控能力。利用分布式实时数据采集技术和实时决策引擎，帮助信用卡中心高效整合多系统业务数据，处理海量高并发线上行为数据，识别恶意用户和欺诈行为，并实时预警和处置；通过引入机器学习框架，对少量数据进行分析、挖掘构建并周期性更新反欺诈规则和反欺诈模型。
系统上线后，该银行迅速监控电子渠道产生的虚假账号、伪装账号、异常登录、频繁登录等新型风险和欺诈行为；系统稳定运行，日均处理逾两千万条日志流水、实时识别出近万笔风险行为并进行预警。数据接入、计算报警、案件调查的整体处理时间从数小时降低至秒级，监测时效提升近3000倍，上线3个月已帮助卡中心挽回数百万元的风险损失。
网络的搜索技术正在全面注入网络金融。网络金融使用的梯度增强决策树算法可以分析大数据高维特点，在知识分析、汇总、聚合、提炼等多个方面有其独到之处，其深度学习能力利用数据挖掘算法能够较好地解决大数据价值密度低等问题。网络“磐石”系统基于每日100亿次搜索行为，通过200多个维度为8.6亿账号精确画像，高效划分人群，能够为银行、互联网金融机构提供身份识别、反欺诈、信息检验、信用分级等服务。该系统累计为网络内部信贷业务拦截数十万欺诈用户，拦截数十亿不良资产、减少数百万人力成本，累计合作近500家社会金融机构，帮助其提升了整体风险防控水平。
金融大数据应用面临的挑战及对策
大数据技术为金融行业带来了裂变式的创新活力，其应用潜力有目共睹，但在数据应用管理、业务场景融合、标准统一、顶层设计等方面存在的瓶颈也有待突破。
一是数据资产管理水平仍待提高。主要体现在数据质量不高、获取方式单一、数据系统分散等方面。
二是应用技术和业务探索仍需突破。主要体现在金融机构原有的数据系统架构相对复杂，涉及的系统平台和供应商较多，实现大数据应用的技术改造难度很大。同时，金融行业的大数据分析应用模型仍处于起步阶段，成熟案例和解决方案仍相对较少，需要投入大量的时间和成本进行调研和试错。系统误判率相对较高。
三是行业标准和安全规范仍待完善。金融大数据缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台，对个人隐私的保护上还未形成可信的安全机制。
四是顶层设计和扶持政策还需强化。体现在金融机构间的数据壁垒较为明显，各自为战问题突出，缺乏有效的整合协同。同时，行业应用缺乏整体性规划，分散、临时、应激等特点突出，信息价值开发仍有较大潜力。
以上问题，一方面需要国家出台促进金融大数据发展的产业规划和扶持政策，同时，也需要行业分阶段推动金融数据开放、共享和统一平台建设，强化行业标准和安全规范。只有这样，大数据技术才能在金融行业中稳步应用发展，不断推动金融行业的发展提升。
⑻ 可不可以基于海量数据预测股票
另外，市场是动态的，有时再多的海量数据也不能用来预测后期的市场，就比如2017年下半年，以往被证明操作成功率很高的三板股战法和打板战法等纷纷失效，就是因为上面维稳的介入。我们只能跟随市场的变化，及时转变自己的认知。
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⑼ 人工智能股票预测靠谱吗
人工智能股票预测不靠谱。人工智能是通过大数据预测的，所谓的人工智能预测只是一个软件。并不能真正起到判断股票价值的作用。
(9)大数据预测股票价格扩展阅读：
炒股的人有必要具备如下素质：
1、平常心
炒股者在买入股票后，一般会出现时涨时跌的情况，盈和亏都十分正常。因而，大可不必因赚钱而洋洋得意，因亏钱而垂头丧气，应树立正确的炒股心态，做到“冷眼观胜负，理智对输赢”。从某种角度上讲，股市中没有永远的输家，也没有永远的赢家，输赢转换只在一瞬间。
2、慎对股评
股民对股市信息渴求越来越强烈，股评也因此应运而生。对良莠不齐的股评，股民要谨慎对待、科学区分、合理取舍，减轻对股评人士的依赖、树立正确的投资理念，不盲目跟风。在日常炒股经历中不断加强学习，学会自主决策，把命运掌握在自己手中。
3、调节身心
有不少股民由于没有处理好紧张与松弛的关系，不知疲倦地长期蹲在股市中，其结果是身心疲惫，虽然享受了“牛市”的成果，但也忍受了“熊市”带来的痛苦。辛辛苦苦赚来的钱往往被市场消耗殆尽，赔了时间，费了精力，一无所获。因而处理好紧张与松弛的关系是股民必须掌握的学问。股民应会调节自己，学会休息。休息有时是一种“最好的投资策略”。休息要彻底，它可以修身养性，可以避免风险，可以为投资者制定下一步策略。
4、支配情理
面对风云变幻、风险莫测的股市，炒股需要理智；但面对充满机遇和挑战的股市，炒股又需要激情。在股市中，常有这样两类股民：一类是时时处处谨小慎微，只拿一小部分资金进行操作，既不敢追涨，也不愿杀跌。这类股民虽然具有较强的风险意识，但绝非成熟的股民，他们对行情的变化无动于衷，其结果往往是错过了一次又一次的市场机会；另一类则不知风险为何物，他们紧跟市场热点，与庄共舞，频繁进出，其结果往往是“不成功，则成仁”，要么获得巨大收益，要么被深度套牢。这两类股民都不可能成为成功者。“激情加理智，方成赢家”。炒股该追涨的就要敢于追高，该杀跌的时候要敢于杀跌，该满仓的时候大胆满仓，该轻仓时须果断轻仓，该空仓的时候必须清仓离场。
总而言之，千金难买好心态，好的心态定能赢回千金。
如果你没有准备好，没有风险意识，没有心理承担能力，就不要盲目地进入股市。
⑽ 如何运用大数据
1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统
计
学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如
果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数
据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理
解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：
假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数
据挖掘： 分类
（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity
grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and
Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大
数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的
数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除
此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时
有可能会有成千上万的用户
来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些
海量数据进行有效的分析，还是应该将这
些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统
计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通
的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与
前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数
据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于
统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。