可以利用大数据炒股吗？

1. 可以利用大数据炒股吗？

大数据可以用于股票交易，所谓大数据，就是一个新的分析概念，利用新的系统、新的工具、新的模型来挖掘大量动态的、可持续的数据，从而获得具有洞察力和新价值的东西。大数据已经在一些金融工具中有所体现，大数据会将股票之前的数据全都发布出来，股民可以根据这只股票之前的数据来进行对比。

现在越来越多的人使用大数据来进行炒股，大数据可以说是零基础的小白都会使用的一个数据系统，对于很多不了解股票，但是想要炒股的人来说提供了很多便利，合理利用大数据对股票交易有一定的指导作用。可以利用大数据研究分析某些产品的线上销售情况，采纳分析师的意见等，这对于不太了解股票的股民也是有帮助的，大数据可以完全的将这只股票的数据呈现出来。

大数据就真的那么好吗？如果大数据样本足够大，并且应用了良好的算法和合理的策略，确实能够在股票交易中占据一定的信息优势，胜率应该略高于市场平均水平。可以很好的采用大数据所提供的依据，通过对各个指标的评估计算，筛选出比较适合自己的股票。同时也可以利用大数据进行股票的风险评估等，这样也能够将风险降到最低。
很多人都开始依赖大数据，盲目跟风，大数据只是一个参考而已，并不能代表什么，如果想要选择一只好的股票，还需要多方面了解这只股票的行情，上市公司的内部情况，这些都是很重要的。

其实大数据只能说是个趋势，我们可以通过打数据让投资者能够有一个参考性，但不能够过度依赖大数据，毕竟着只是数据，这些数据是死的，而股市却是千变万化的，我们不能过度的依赖大数据得出的分析与结论，大数据也只是作为一个参考数据。世事无绝对，更何况是股票，可能上一秒还是盈利的状态，但是下一秒就已经处于亏损了，不少人也因为炒股倾家荡产，所以这边还是要提醒大家一下，谨慎行事，不要盲目跟风。

2. 利用大数据炒股会赚吗？

随着科学技术的发展，现在很多炒股软件都可以方便快捷地找到上市公司的关键数据。用大数据分析找出大股东的持仓成本，就等于看到了经销商的底牌。购买价格接近或低于市场平均持仓成本。利润机会越大，安全系数越高。

大数据的合理使用对股票投机起着引导作用。例如，利用大数据研究散户投资者的情绪，分析某类产品的网上销售情况，听取分析师的意见等。如果大数据样本足够大，运用好的算法和合理的策略，应该能够在股票投机中占据一定的信息优势，中奖率应略高于市场平均水平。

在没有大数据的时代，你可以清楚地感受到盘面随着资金的上下拉动。现在，一旦你有了大数据，从上到下；从全球股票到个股；从个股顶部的芯片数据到个股底部的芯片数据。在交易者面前，你可以使用动态图表，这是非常直观的一目了然。一旦信息表面出现任何干扰，屏幕也将首次显示提醒。你认为股票会赔钱吗？我认为，在大数据时代，股票投机只会变得越来越容易，而散户投资者会做相反的事情。在没有大数据的时代，只有信息滞后才导致主力与散户之间的不对称，属于冷兵器战。

因为大数据分析人们的常识性需求或一些习惯性行为，只能通过多次或多次发生的常见行为事件找出一些规律。上述行为事件是相对固定时间或基本需求或习惯的单一行为的结果。作为股东，没有人能够预测未来。我们不否认这一点。然而，很少有人会否认每个人都可以回顾历史。我们不知道未来会上升还是下降。我们不知道如何波动。然而，如果一个好故事讲得很辛苦，说书人肯定会得到好处。粉丝越多，他得到的好处就越多。

3. 大数据时代应该如何投资股票

给一篇关于【如何使用大数据进行A股行业投资】的教程给你参考一下~
好的投资，首先是选好行业
红杉资本曾经有一条著名的投资经验，大意是：好的投资，首先是选好赛道，其次是赛道上的选手。对于每天活跃于资本市场上的投资者而言，赛道所指的正是你正在投资、或者将要投资的那家公司它所在的行业，更直接的说，你投资于什么行业，投资于这个行业的哪家公司，决定了你最终能获得什么样的收益表现。
那么，红杉资本的这条投资经验是否适用于A股市场，并给我们带来可观的投资收益呢？本文试图通过量化分析和交易回测来验证这一投资模式是否真正有效，所采用的数据取自于聚宽数据出品的JQData本地量化金融数据，通过梳理出自2010年以来A股市场上不同行业的发展情况，进一步构建出一个优质行业龙头组合，观察其从2015年股灾至今的收益表现。最终发现，这样一个优质行业的龙头组合，从股灾至今大幅跑赢了上证指数和沪深300指数高达30%的以上的收益率，可以说是超乎预期的。以下是具体分析过程。
2010 ~ 2017 沪深A股各行业量化分析
在开始各行业的量化分析之前，我们需要先弄清楚两个问题：
第一，A股市场上都有哪些行业；
第二，各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现如何？
第一个问题：很好回答，我们使用JQData提供的获取行业成分股的方法，输入get_industries(name='sw_l1')得到申万一级行业分类结果如下：它们分别是：【农林牧渔、采掘、化工、钢铁、有色金属、电子、家用电器、食品饮料、纺织服装、轻工制造、医药生物、公用事业、交通运输、房地产、商业贸易、休闲服务、综合、建筑材料、建筑装饰、电器设备、国防军工、计算机、传媒、通信、银行、非银金融、汽车、机械设备】共计28个行业。
第二个问题：要知道各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现，我们首先需要知道各行业在各个年度都有哪些成分股，然后加总该行业在该年度各成分股的总营收和净利润，就能得到整个行业在该年度的总营收和总利润了。这部分数据JQData也为我们提供了方便的接口：通过调用get_industry_stocks(industry_code=‘行业编码’, date=‘统计日期’)，获取申万一级行业指定日期下的行业成分股列表，然后再调用查询财务的数据接口：get_fundamentals(query_object=‘query_object’, statDate=year)来获取各个成分股在对应年度的总营收和净利润，最后通过加总得到整个行业的总营收和总利润。这里为了避免非经常性损益的影响，我们对净利润指标最终选取的扣除非经常性损益的净利润数据。

我们已经获取到想要的行业数据了。接下来，我们需要进一步分析，这些行业都有什么样的增长特征。
我们发现，在28个申万一级行业中，有18个行业自2010年以来在总营收方面保持了持续稳定的增长。它们分别是：【农林牧渔，电子，食品饮料，纺织服装，轻工制造，医药生物，公用事业，交通运输，房地产，休闲服务，建筑装饰，电气设备，国防军工，计算机，传媒，通信，银行，汽车】；其他行业在该时间范围内出现了不同程度的负增长。
那么，自2010年以来净利润保持持续增长的行业又会是哪些呢？结果是只有5个行业保持了基业长青，他们分别是医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车。（注：由于申万行业在2014年发生过一次大的调整，建筑装饰，电气设备，银行和汽车实际从2014年才开始统计。）
从上面的分析结果可以看到，真正能够保持持续稳定增长的行业并不多，如果以扣非净利润为标准，那么只有医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车这五个行业可以称之为优质行业，实际投资中，就可以只从这几个行业中去投资。这样做的目的是，一方面，能够从行业大格局层面避免行业下行的风险，绕开一个可能出现负增长的的行业，从而降低投资的风险；另一方面，也大大缩短了我们的投资范围，让投资者能够专注于从真正好的行业去挑选公司进行投资。
「2010-2017」投资于优质行业龙头的收益表现
选好行业之后，下面进入选公司环节。我们知道，即便是一个好的行业也仍然存在表现不好的公司，那么什么是好的公司呢，本文试图从营业收入规模和利润规模和来考察以上五个基业长青的行业，从它们中去筛选公司作为投资标的。
1、按营业收入规模构建的行业龙头投资组合
首先，我们按照营业收入规模，筛选出以上5个行业【医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车】从2010年至今的行业龙头如下表所示：

可以看到，虽然时间跨度很长，但是在这5个行业中，营收规模大的公司始终处于领先地位。它们分别是【上海医药，中国建筑，上海电气，工商银行，上汽集团】。
由于各年度上市公司年报的公布截止日是4月30日，待所有上市公司年报公布后，确定行业龙头，然后将这些行业龙头构建成一个投资组合。那么，持有投资组合的收益表现如何呢？为了保证投资时间的一致性，我们假设从2015年4月30号之后的第一个交易日开始投资，本金是100万，每个标的投资权重相同，都是20%，并且忽略交易成本，那么持有该组合至2018年4月30号的投资收益是多少呢？
我们利用JQData提供的获取行情接口get_price(security='股票代码', start_date='开始交易日', end_date='投资截止日', frequency='daily', fields=None, skip_paused=False, fq='pre')，分别获取组合中各个公司在各年度开始交易日和投资截止日（4.30之后的第一个交易日）的价格，得到最终的投资结果如下图所示：

可以看到，除了2015.5.4-2016.5.3股灾期间，该组合投资收益率和上证指数、沪深300指数有一个同步的大幅下跌外，从2016.5.3至2018年5.2，改组合连续两年获得了正收益，并在2016年大幅跑赢另外两个基准指数20%以上。
聪明的读者一定会问这样一个问题，如果我从2018年5月2号开始，投资100万买入这样一个按营收规模衡量的行业龙头组合，至2018年5月30号，收益表现会如何呢？答案是【3.04%】，而同期上证指数收益率和沪深300收益率分别是【-0.20%】和【-0.39%】，可以说表现非常之好了。具体收益如下表所示：

2、按扣非净利润规模构建的行业龙头投资组合如果我们按照扣除非经常性损益的净利润来衡量，以上5个行业从2010年至今的行业龙头又会是哪些呢，我们查出来如下表所示：

可以看到，按照扣非净利润来构建投资组合，医药生物和电气设备两个行业分别发生了行业龙头的更替，如果要构建基于扣非净利润的投资组合，那么我们就需要每年去调整我们的组合标的以保证组合中都是上一年度的行业龙头。和上述投资回测方式一样，我们从2015年5月4号买入这样一个组合，并在之后每年4月30号之后的第一个交易日调整组合中的行业龙头标的，最终的投资结果如下表所示：

可以看到，即使是2015.4.30-2016.5.3股灾期间，该组合也跑赢上证指数和沪深300指数3%左右；而2016.5.3至2018年5.2期间更是大幅跑赢两个基准指数高达30%以上。
同样的，如果从2018年5月2号开始，投资100万买入这样一个按扣非净利润规模衡量的行业龙头组合，至2018年5月30号，收益表现会如何呢？答案是【2.83%】，对比同期上证指数收益率和沪深300指数的【-0.20%】和【-0.39%】，仍然维持了非常良好的表现。具体收益如下表所示：

结论
通过以上行业分析和投资组合的历史回测可以看到：
先选行业，再选公司，即使是从2015年股灾期间开始投资，至2018年5月1号，仍然能够获得相对理想的收益，可以说，红杉资本的赛道投资法则对于一般投资者还是比较靠谱的。
在构建行业龙头投资组合时，净利润指标显著优于营业收入指标，获得的投资收益能够更大的跑赢全市场收益率
市场是不断波动的，如果一个投资者从股灾期间开始投资，那么即使他买入了上述优质行业的龙头组合，在近3年也只能获得12%左右的累计收益；而如果从2016年5月3日开始投资，那么至2018年5月2日，2年时间就能获得超过50%以上的收益了。所以，在投资过程中选择时机也非常重要~

4. 如何用大数据炒股

　　方法/步骤
　　1
　　下载，安装app。  百度搜索 百度股市通，并根据手机选择版本安装（安卓的安装安卓的，iphone安装ios版本）
 　　2

　　安装，app这个不多说了。打开app，界面如图所示。可以看到有自选股、资讯、智能选股、行情、我 五个标签页，自选股、行情和“我"就不多说了，炒股的都知道，我们主要要看的是 资讯和智能选股两个标签页的内容
 　　3

　　打开“资讯”，里面是根据百度大数据筛选出来的一些可能对股市有比较大影响的新闻。虽然现在新闻到处都能看到，但是对于股市新手来说，分辨哪些新闻比较重要是一件十分困难的事情，我一般是看这里的概念热点，对于追热点非常有用。
 　　4

　　下面介绍最最有用的“智能选股”，打开，可以看到有“最新热点”、“异动个股”、“优选公告”3项 
　　5
　　最新热点，这里综合了最近搜索最热的话题新闻，并且列出了相关的股票，非常有价值，可以据此布局；
　　6
　　异动个股，这里整理出了盘中资金变化较大，有可能大涨大跌的股票，适合作参考
 　　7

　　优选公告，这是我最看重的地方了。 新手对于上市公司的公告，看不懂，看懂了也不知道对于股票走势有什么影响。而这里则根据历史数据，统计出了该股票同类公告引起的涨跌，很准的。

5. 大数据股票有哪些

大数据概念股
: 就主题投资而言,"大数据"概念2012年有望成为具有较强冲击力的新主题,大数据概念实际上是从海量数据有效利用的角度对云计算、物联网等概念的综合,更加准确地抓住了云计算、物联网的本质,以数据处理和数据中心建设与运维为主要业务的公司是最为贴切的投资标的。
"大数据"产业链条包含了从数据生成、数据存储、数据处理和数据展示等多个环节。完整的生态系统还应当包括大数据处理结果的应用。
"大数据"时代更多的商机来自于应用,我们认为国内企业有机会获得较大的发展空间。与大数据相关的投资标的有以下几类。
第一类是与海量数据的存储和处理相关的公司,关注拓尔思、美亚柏科、恒泰艾普、潜能恒信、天泽信息。
第二类是与数据中心建设与运营维护相关的公司,包括荣之联、天玑科技、银信科技。
第三类是与视频化应用相关的公司,包括视频监控业务为主的海康威视、大华股份、威创股份、华平股份。
第四类是与智能化和人机交互概念相关的公司,关注科大讯飞、用友软件、东方国信等。
(南方股票频道)

6. 大数据股票有哪些

大数据概念股
: 就主题投资而言,"大数据"概念2012年有望成为具有较强冲击力的新主题,大数据概念实际上是从海量数据有效利用的角度对云计算、物联网等概念的综合,更加准确地抓住了云计算、物联网的本质,以数据处理和数据中心建设与运维为主要业务的公司是最为贴切的投资标的。
"大数据"产业链条包含了从数据生成、数据存储、数据处理和数据展示等多个环节。完整的生态系统还应当包括大数据处理结果的应用。
"大数据"时代更多的商机来自于应用,我们认为国内企业有机会获得较大的发展空间。与大数据相关的投资标的有以下几类。
第一类是与海量数据的存储和处理相关的公司,关注拓尔思、美亚柏科、恒泰艾普、潜能恒信、天泽信息。
第二类是与数据中心建设与运营维护相关的公司,包括荣之联、天玑科技、银信科技。
第三类是与视频化应用相关的公司,包括视频监控业务为主的海康威视、大华股份、威创股份、华平股份。
第四类是与智能化和人机交互概念相关的公司,关注科大讯飞、用友软件、东方国信等。
(南方股票频道)