股票大数据挖掘实战

㈠ 求高手推荐学习数据挖掘的方法以及详细的学习过程。

个人建议如下：
第一阶段：掌握数据挖掘的基本概念和方法。先对数据挖掘有一个概念的认识，并掌握基本的算法，如分类算法、聚类算法、协同过滤算法等。
参考书：《数据挖掘概念和技术》（第三版）范明，孟小峰 译着。
第二阶段：掌握大数据时代下的数据挖掘和分布式处理算法。现在已经进入大数据时代，传统的数据挖掘算法已经不适用于
参考书：《大数据：互联网大规模数据挖掘和分布式处理》 王斌 译着。
第三阶段：使用Hadoop进行大数据挖掘。Hadoop里面有一个Mahout组件，几乎包括了所有的数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则等。
参考书：Hadoop实战（第二版）.陆嘉恒 着。
另外，数据挖掘是数据库技术、人工智能技术、机器学习技术、统计学习理论、数据可视化等一系列技术的综合，所以，要想学好数据挖掘，这些技术也得懂的呀。
推荐入门时先看浙江大学王灿老师的数据挖掘课程，网上搜下。
期待与你一起学习数据挖掘，共同揭开数据之美。望采纳。

㈡ 投机性强波动大 基金靠“大数据”炒股靠谱吗

美国着名信息经经济学家、人工智能创始人赫伯特-西蒙说，在后工业时代本质是信息时代，人类社会面临的中心问题将从如何提高生产力转变为如何更好地利用信息来辅助决策，利用信息技术服务生产和金融创新，信息挖掘是一种信息生产和消费产业链，它抓取的是信息接受者的注意力。信息越丰富，就会导致注意力越匮乏。

现代社会的信息量并不匮乏，而匮乏的是我们抓取并处理信息的能力。 沃尓玛的首席信息官罗林·福特说，每天早上醒来，我都要问自己，怎么才能让数据流动性更好、管理得更好、分析得更好。数据仓库、联机分析和人工智能技术的发展和成熟，为商务智能成为巨大的创新性产业奠定把基础，但真正赋予它生命的是一个产业链：海量数据的整理、加工和挖掘。

如何创造性地用大数据指导投资策略，国内的基金业已经在研究了。国内首只大数据指数基金百发100自2014年10月20日正式打开销售渠道开始，前期净值持续增长，其令人惊艳的表现无疑为随后而来的其他大数据金融产品起到了非常好的示范作用，并打下良好的群众基础。对于用户投资而言，网络金融中心无疑可以作为一个不错的选择。

4月22日，基于新浪财经“大数据”的南方i100指数基金正式发售，出现了首日售罄的情形。数据显示，当日认购总金额超过35.86亿元，最终配售比例仅为27.88%。作为首款电商“大数据”指数基金，5月4日成立的博时中证淘金大数据100指数基金则创下40.75亿元的首募规模。投资者对于“大数据”的热情可见一斑。

如今，大数据似乎已经成为了互联网+金融的最佳实战工具，大有要引领互联网金融2.0时代巅峰之势。大数据指数基金前赴后继，用户该如何选取投资?大数据选股的可信度到底有多高?不少投资者都苦恼于此。最近也出现了一些较好的大数据指数，成为大数据新的应用亮点，如一款名为新兴大数据指数产品，它的表现独具特色。相比百发100与i100指数基金，该指数在今年的牛熊市中，收益走势相对稳健!回撤幅度相比最小!

该指数是有优品财富管理有限公司独立团队研发，依托优品财富大数据资讯库，通过大数据分析资讯、题材、个股热度，构架多因子策略模型，得出有效的大数据因子，再结合基本面因子和市场面因子按一定权重综合评分，选出排名在前100名的股票构成指数样本股，并每月进行优化调整。

近些年国内A股市场上概念题材与热点的炒作频繁，相关个股在某一新闻资讯背景下，往往在中短期时间内有较好的市场表现。该指数主要从大规模的互联网新闻资讯的文本相关性分析进行大数据挖掘，捕捉这种热点、概念题材炒作带来的投资机会。通过对历史数据的回测结果分析，该指数的选股策略取得相对较为优异的表现，是实力的有效验证!