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大數據預測股票波動

發布時間:2022-10-01 12:27:29

A. 有那種可以提高股票漲跌概率預測准確率的軟體嗎

不存在這種軟體的,不過要是懂得合理利用股指配資,可以達到獲益的最大化。
本質上來看,股票就是一種「商品」所以它價格的多少由內在價值(標的公司價值)所決定,並且圍繞價值上下波動。
普通商品的價格波動規律就是股票的價格波動規律,供求關系影響著它的價格變化。
就像市場中售賣的豬肉,當人們要購買更多豬肉的時候,供給的量卻遠遠不夠,那價格上升是理所當然的;當市場上的豬肉越來越多,而人們的需求卻達不到那麼多,供給大於需求,那價格就會下跌。
按照股票來講:10元/股的價格,50個人賣出,但市場上有100個買,那另外50個買不到的人就會以11元的價格買入,股價就會上漲,反之就會下跌(由於篇幅問題,這里將交易進行簡化了)。
生活里,會有多方面因素造成買賣雙方的情緒波動,可能使供求關系變化,其中影響因素中的決定因素有3個,下面來詳細說明一下。
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一、影響股票漲跌的主要因素有哪些?
1、政策
國家政策引領著行業和產業,比如說新能源,我國很重視新能源開發,針對相關的企業、產業都展開了幫扶計劃,比如補貼、減稅等。
這就招來大量的市場資金,並且還會大力挖掘相關行業的優秀企業或者已經上市的公司,進一步造成股票的漲跌。
2、基本面
長期來看,市場的走勢和基本面相同,基本面向好,市場整體就向好,比如說疫情下我國經濟率先恢復,企業的盈利情況也漸漸改善,股市也一並回升。
3、行業景氣度
這個比較關鍵,不言而喻,股票的漲跌不會脫離行業走勢,行業景氣度越好,這類公司的股票走勢就越好,價格就會普遍上漲,比如上面說到的新能源。
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二、股票漲了就一定要買嗎?
不少新手剛接觸股票,一看某支股票漲勢大好,立馬投入幾萬塊的資金,結果後來不斷下跌,都被套住了。其實股票的漲跌在短期內是可以人為控制的,只要有人持有足夠多的籌碼,一般來說占據市場流通盤的40%,就可以完全控制股價。如果你剛剛接觸股票不久,把長久持有龍頭股進行價值投資放在第一位,避免在短線投資中賠了本。吐血整理!各大行業龍頭股票一覽表,建議收藏!

應答時間:2021-09-23,最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准,請點擊查看

B. 為什麼jm33.cn中說股票分析可用大數據來預測而多人都覺得股票是被操縱的,沒有預測的可能

股票的預測只是一個概率問題,實際上即便是使用大數據也無法解決其中的偶然因素造成的影響,所以沒有100%的准確。

C. 大數據能否預測彩票結果或者股票走勢呢

理論上可以做到,但是彩票數據樣本太少,缺失的數據太多,很難完全分析。股票的話雖然降噪不好處理,但是樣本就是整體,是可以通過一定的技術手段進行降噪分析。這一點國內做的比較好的量化交易機構都在研究這方面的問題。比如說策略炒股通,我認真研究過他們的演算法,在國內的技術級別上算是比較好的。

D. 基於微信大數據的股票預測研究

基於微信大數據的股票預測研究
大數據是近些年來的熱門話題,無論國際上還是國內,影響很大。經濟學、政治學、社會學和許多科學門類都會發生巨大甚至是本質上的變化和發展,進而影響人類的價值體系、知識體系和生活方式。而全球經濟目前生成了史無前例的大量數據,如果把每天產生的大量數據比作神話時期的大洪水是完全正確的,這個數據洪流是我們前所未見的,他是全新的、強大的、當然,也是讓人恐慌但又極端刺激的。
而我所分享的話題,正是在互聯網環境下,如何利用大數據技術,進行股票預測的研究。–今天,我想分享我認為有意義的四點。
1.大數據下的商業預測
根據大數據,我們可以有效地進行故障、人流、流量、用電量、股票市場、疾病預防、交通、食物配送、產業供需等方面的預測。而本文我們所關心的內容是股票市場的預測。
大數據的核心是預測,預測依賴於對數據的分析。那麼分析的方法是否是基於隨機采樣的結果而設計的,這樣的分析方法是否會有誤差?
從傳統認識上,由於資源和科技的局限,如人和計算資源受限、從計算機處理能力來講無法處理全部數據來獲取人們所關注的結果。因此隨機采樣應運而生,通過所選取的個體來代表全體,如使用隨機抽取的方式來使得推論結果更科學。但既然提到了大數據,它是資源發展到一定程度、以及技術發展到一定階段產生的一個新的認識。如同電力的出現,使人類進入了一個快速發展階段,大數據也一樣,它的含義是全體樣本,從整體樣本來做推論。在本文大數據的含義是所有股票在整個社交網路上的流動信息,從數據源上講,本文沒有採用所有社交網路上的數據,只分析了微信這個最具代表性的社交媒體作為信息源。
互動數據能反映用戶情緒,搜索數據能反映用戶的關注點和意圖,在股市預測時這兩種數據哪種更具有參考價值?
我認為都有價值,互動數據反映了用戶對某一特定股票的喜好和厭惡,可以簡單描述為對該股票的操作是繼續持有還是賣出;而搜索數據則代表用戶在收集該股票信息的過程,它是關注度的概念,某隻股票搜索度高則意味著消息的影響力大。互動代表著方向,搜索代表著振幅。
我們知道這兩種數據得出的結論會有差異,您是如何平衡這兩種數據反映的情況來進行預測的?
正如上一個問題里提到的,如果是股票推薦,買進賣出等原則問題,則應該考慮互動數據,但如果已經買到手了,搜索數據可以提供一個幅度的概念,類似債券評級A級、AA級、AAA級等,供投資者參考,因為不同投資者對風險的承受度是不同的。
將股票和市場的消息整理成140字的短消息發布,是否意味著主要發布渠道是微博?現在微信公眾號很火,有沒有考慮通過這個渠道也發布消息?
事實上,信息傳播的方式很多,微信作為新媒體當然影響力不容小覷,但目前技術投入最小的還是郵件、簡訊等方式,未來會考慮使用公眾號來推送股票和市場消息。
如果在未來通過微信公眾號推送消息,那麼推送的消息會不會作為數據來源被再次採集?這會有多大的影響?
會被採集,但互聯網上的每日關於個股的信息數量會達到很大,該推送會增加推薦股票1點權重,每隻股票的權重成百上千,因此影響極小。
數據來源是微信公眾號,除了准確性的考慮之外,是否還考慮過這樣收集數據會較少觸犯個人隱私?
從法律角度來看,搜索微信或其他個人聊天記錄,是侵犯個人隱私權的,因此如果騰訊開放了這樣的介面,每個公民都可以對這樣的行為進行投訴、抗議、甚至進行法律起訴直至其改正過錯、賠償損失的。
這樣是否意味著即使存在違法的行為,其結果也是由騰訊來承擔,而我們作為數據的使用方不需要承擔任何法律責任?
在整個社會,我們作為系統技術提供方,應恪守大數據的倫理道德,遵守國家法律,如侵犯個人隱私,系統不會採集,谷歌有一句座右銘「谷歌不作惡」,本文提到的系統也一樣。
2.基於大數據進行股票推薦實驗
股票的及時度反應了微信文章所發布的時效性,及時度越高,數據價值就越大。
股票的熱度反應了當前某隻股票被關注的頻度,關注頻度越大,上漲的可能性越高。

數據的完整性:我們採用循環的方式對所有深滬兩地發行約2236隻股票(創業版除外)在微信搜索網站上的搜索結果進行保存。
數據的一致性:文件格式由負責保存數據文件的程序決定,單一的流程保障了文件的一致性。
數據的准確性:由於所分析的訂閱號文章的是由微信公共平台的公眾號所提供,在一定程度上杜絕了虛假消息對於預測系統的破壞。
數據的及時性:考慮到磁碟讀寫以及採集程序所處的網路帶寬,以及搜索引擎對於採集程序的屏蔽,程序中採集兩條信息之間間隔了5秒,因此理論上11180秒(3.1個小時)可收集完當日推薦所需要的數據。對於每個交易日,在9點-9點30分之間採集所有數據,需要7台以上的設備可達到最佳效果。本次試驗受限於試驗設備,在一台設備上,交易日每天早六時開始進行數據採集,也滿足及時性要求。
數據分析:查看三個高優先順序的股票,該股票當日的開盤價與收盤價,再與當日(2015-4-8)上證綜指進行比較,可得在收益上該演算法是優於上證綜指為樣本的整體股票的股價差收益的。
實驗結論:按照上述方式,系統每天推薦出當日股票,在開盤時進行買進,在第二個交易日進行賣出。經過一個月21個交易日(2015-3-1至2015-3-31),系統的收益為20%/月。通過微信搜索公眾號來預測市場走勢和投資情緒呈現出正相關性,因此可以作為股票甄選的因子。
3.股票預測的大數據發展趨勢
網路數據分成三種:
一是瀏覽數據,主要用於電商領域的消費者行為分析,瀏覽數據反映了用戶每一步的訪問腳步,進一步刻畫出用戶的訪問路徑,分析不同頁面的跳轉概率等。
二是搜索數據,主要指搜索引擎記錄的關鍵詞被搜索頻次的時間序列數據,能反映數億用戶的興趣、關注點、意圖。
三是互動數據,主要是微博、微信、社交網站的數據,反映用戶的傾向性和情緒因素。
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。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。
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。
對於搜索數據:互聯網搜索行為與股票市場的關聯機理。這個研究屬於行為金融與互聯網的交叉領域,其原理是:股票量價調整是投資者行為在股票市場上的反應;與此同時,投資者行為在互聯網搜索市場也有相應地行為跡象,我們要做到是:找到互聯網搜索市場中領先於股票交易的行為指標,綜合眾多投資者的先行搜索指標,對未來的股票交易做出預判。
如同天氣預報那樣,不斷優化模型、灌入海量信息,然後給出結果。並且在處理的信息中,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。採用了語義分析法,可以將互動數據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,通過分析互動數據的數據文本,作為股市投資的信號。
4.正在發生的未來
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界,人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案,只是參考答案,幫助是暫時的,而更好的方法和答案還在不久的將來。
大數據在實用層面的影響很廣泛,解決了大量的日常問題。大數據更是利害攸關的,它將重塑我們的生活、工作和思維方式。在某些方面,我們面臨著一個僵局,比其他劃時代創新引起的社會信息范圍和規模急劇擴大所帶來的影響更大。我們腳下的地面在移動。過去確定無疑的事情正在受到質疑。大數據需要人們重新討論決策、命運和正義的性質。擁有知識曾意味著掌握過去,現在則意味著能夠預測未來。
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界,其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的,因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創造力、直覺和天賦。這提示我們應該樂於接受類似的不準確,因為不準確正是我們之所以為人的特徵之一。就好像我們學習處理混亂數據一樣,因為這些數據服務的是更加廣大的目標。必將混亂構成了世界的本質,也構成了人腦的本職,而無論是世界的混亂還是人腦的混亂,學會接受和應用他們才能得益。
我相信,利用基礎數據、搜索數據、互動數據再進行加權計算,可以對所有股票進行大數據遴選,從而給出投資建議。我認為,我們的肉身剛剛步入大數據時代,但我們的精神還滯留在小數據、采樣思維之中,率先用理性擊碎固有思維的人,也將率先獲得大數據帶來的益處。

E. 數據採集的方法有哪兩類

1、離線搜集:

工具:ETL;

在數據倉庫的語境下,ETL基本上便是數據搜集的代表,包括數據的提取(Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中,需求針對具體的事務場景對數據進行治理,例如進行不合法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、確保數據完整性等。

2、實時搜集:

工具:Flume/Kafka;

實時搜集首要用在考慮流處理的事務場景,比方,用於記錄數據源的履行的各種操作活動,比方網路監控的流量辦理、金融運用的股票記賬和 web 伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景,數據搜集會成為Kafka的顧客,就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住,然後依據事務場景做對應的處理(例如去重、去噪、中心核算等),之後再寫入到對應的數據存儲中。

3、互聯網搜集:

工具:Crawler, DPI等;

Scribe是Facebook開發的數據(日誌)搜集體系。又被稱為網頁蜘蛛,網路機器人,是一種按照一定的規矩,自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本,它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的搜集。

除了網路中包含的內容之外,關於網路流量的搜集能夠運用DPI或DFI等帶寬辦理技術進行處理。

4、其他數據搜集方法

關於企業生產經營數據上的客戶數據,財務數據等保密性要求較高的數據,能夠通過與數據技術服務商合作,運用特定體系介面等相關方式搜集數據。比方八度雲核算的數企BDSaaS,無論是數據搜集技術、BI數據剖析,還是數據的安全性和保密性,都做得很好。

F. 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。

G. 大數據能不能預測股市

大數據對於很多的地方都是非常有用的,但是,是否也有大數據不能做到的?我覺得很多時候,大數據只能說作為一個參考的方向,並不能准確的作出判斷,或者給出答案。首先大數據是一個有科學根據的一個參考物,因為有大量的數據,有大量的參考物,所以,這件事情結果跟大數據一致的概率變得會跟大數據所統計的相差不遠,這就是我們的大數據擁有的功能。

我們的股市,說實話我以前的工作是金融方面的也接觸過股市,對於股市的話,首先影響我們股市的一些因素有哪些?從宏觀來說,像國家的一些政策調控,包括我們公司的一些政策變化,股東的一些變動,或者說我們現在在整個股市來說什麼樣的一個趨勢。

我們如果從技術層面,就是可以通過我們的一些k線圖,或者我們的一些kdj指標,很多的一些分析股票的一些指標來判斷,當然這些指標的話並不是百分之百,都是金錢。而是說這些指標,其實也就是通過一些大量的,我們以前的歷史數據,其實都是已經是歷史性的,所以總結出來的這樣一個圖案,便於我們能進行分析。

這樣一個指標的話,其實跟我們的大數據就非常的類似,我們說大數據到底能不能預測故事?這個真的不能具體的回答,因為預測這個事情也就是說對於未來的股市的一個判斷,這其實是很難的,我們很多的時候看到的都只是表面上的,大數據來說,他可以給出一個方向,或者能夠得出的結論跟未來行情的變化正確的概率是非常高的,但是我們不能百分之百肯定,他得出的結論是正確的,所以大數據他可以預測股市一個大致方向,但不不能保證他預測的是正確的,可以作為一個參考。

H. 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。

I. 大數據告訴你A股的秘密規律

大數據告訴你A股的秘密規律
1、收盤前上漲概率較高

統計數據表明,2009年1月至2015年9月期間,對比指數每五分鍾的漲跌幅發現,午盤收盤前和全天收盤前,市場呈現較高概率的上漲,上漲概率高達60.3%和79.1%。
尾盤上漲現象與市場交易機制有較大關系,例如尾盤機構集中建倉、以及大宗交易的影響。但綜合而言,對該現象的產生,目前尚沒有完美的解釋。
2、周一上漲概率大
統計每周的交易時間發現,周一上漲的概率和幅度最大。分段統計後發現,牛市期間,股市在周一上漲的幅度較大,而熊市中這種現象不明顯。
「周一更容易上漲現象」在美國等成熟市場則並不明顯,這很可能是由於成熟市場投資者情緒化不明顯造成的。
周一出現極端漲跌幅的概率較高,這也與市場預期有關。例如投資者未預期到的周末市場數據和突發事件出現,或者預期落空帶來的市場波動,在我國以散戶為主的市場中,這種市場情緒波動更大。
統計月度數據發現,我國資本市場的上半月效應明顯。而這種現象,與SHIBOR短端利率上半月較低的統計規律遙相呼應。
3、四月份要賣
「Sell In may and goaway」是一句廣為流傳的股市諺語,指的是股市在經過5月份後,市場就開始疲軟,投資者在5月就可以獲利了結。
通過隨機測算上證綜指的投資收益率:在每年任意時間買入指數,在之後任意時間賣出獲利。發現年初買入、四月賣出獲得正收益的概率最大。同時對比美國標普500指數,此期間交易帶來的正收益概率也是最大的。
同時,美國的長期投資價值凸顯,從年度隨機投資收益的分布來看,均顯示最長時間的持股,投資收益最高。對比標普500的指數的長期走勢,發現標普500指數的價值是通過時間來檢驗的,持有時間越長,收益越高。
如果從月度漲跌幅的角度去看市場,上證綜指和標普500指數均在上半年取得比較好的正收益,上漲的概率較高,而進入6月份後,市場的回報率和上漲概率均下行。
4、牛市波動增強
用兩種方法來表示股票市場的波動,日內分鍾收益率的標准差和開盤收盤價格波幅。
從日內分鍾數據的標准差來看,在上證綜指的階段性頂點時,市場的波動顯著增強,而這種現象在市場趨勢性上漲的尾端更為明顯。
從開盤收盤價格的波幅來看,波動帶來的規律並不如上一種方式明顯。
但對開盤收盤的價格進行了策略化處理後,回測其效果即:高開買進、低開賣出的雙向操作。
回測結果顯示,這樣的策略長期表現要好於指數,但其效果存在失效期。用同樣的方法測試了滬深300股指期貨主力合約,策略失效同樣存在,其長期效果尚可,年化回報率為12.2%。
5、春節前後上漲概率大
每當長假來臨,持幣過節還是持股過節的問題,都會備受投資者關注。
研究結果表明,在節前五個交易日,節後七個交易日里,上證綜指表現較好。在迄今為止的22個春節前後,上證綜指上漲次數為18次,上漲概率高達81.81%,漲跌幅的中值為3.19%,均值為3.72%。春節效應比十一效應更加明顯,持續時間更長、平均上漲幅度更大。
在十一長假之前的三個交易日和假日之後的兩個交易日,上證綜指表現較好。在16次十一長假前後,上證綜指有11次上漲,上漲概率為68.75%,指數漲跌幅的中值為1.87%,均值為1.05%。由此可見,在十一假日前後,指數上漲的概率較大,十一效應在A股市場中較為明顯。
整體而言,我國的假期效應明顯,尤其是春節效應,其持續時間和漲幅都比較高。
統計標普500指數的聖誕節效應,發現同樣存在節日效應,尤其是在聖誕節之後,市場表現相對較好。
6、均線系統仍有效
技術分析在我國股票市場應用依然較為廣泛,而技術分析的有效性,也是廣大投資者爭論不休的事情。
回測結果顯示,在多數發展比較完善的資本市場,例如美國,日本、英國、法國,均線系統下的技術分析已經失效,而新興市場國家和地區依然有效,而且德國DAX30指數有效性也較強。
值得一提的是,雙均線系統的有效期,比單均線有效期要長久一些,或許這暗示著技術分析也要進行不斷的演化,以適應市場的發展。
7、7倍PE肯定見底
資本市場有其自身規律,也有著估值的上下限。「樹不會長到天上去」,脫離資本市場規律的事情不可能長久。
8、低價股收益率最高
對比A股的不同市場風格指數發現,在A股中,低估值個股,包括低市盈率和低市凈率指數,長期走勢均好於中、高估值品種,且其長期收益率要高於上證綜指。在資本市場的長線低估值走勢較好。
9、新股上市第一年收益欠佳
由於我國資本市場的結構和上市制度,導致上市公司在上市前報表的盈利能力較高,而一旦上市,其整體盈利能力開始下滑。
統計前五年上市公司的RoE分布表明,隨著上市時間的延長,低盈利能力的公司開始增加,收益率的眾數開始向較低的RoE水平傾斜。
對比上市公司不同年限的投資價值,上市第一年的投資收益並不好,其後明顯好轉。
10、金融板塊行情獨立
從行業的月度收益率出發,尋找行業之間的聯動性。
數據顯示,金融行業與其他行業的相關性最小,而在每個月上漲前五名的行業中,銀行業出現的次數最多。

J. 大數據炒股靠譜嗎

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、沖突事件等等。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。

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