
大数据预判能力或可指导散户“趋利避害”_数据分析师考试
如果你在牛市来临前三个月就能预知市场即将迎来的行情,是否还会为踏空而抱憾?如果你在股市下跌前可以了解到,熊市已经成为大家所关注的热点搜索内容,“躲过一劫”并不是没有可能。
日前,百度发布《新一代理财消费者大数据报告》,数据显示,网民的搜索大数据已经在金融领域显现出了“预判”的能力。很多重大事件,比如央行降息,股市上涨、股市下跌在此前发生的搜索数据中,已经可以捕捉到“降息”、“牛市”、“大跌”等成为热词。英大证券首席经济学家李大霄认为:随着互联网平台大数据技术的不断更新,这种预判能力或可指导散户们及时“趋利避害”。
大数据可能比股票分析师更清醒
在百度公布的这份报告中显示:2014年7月以来,中国股市进入牛市通道,2015年4月起进入“疯牛”节奏,5月突破4900点。在百度上对“股票开户”一词的相关搜索也在2014年7月几乎同时开始上涨,一直到2015年4月达到新的高峰,这背后是牛市行情催生出的人们对股票投资的热情和疯狂。
与此同时,股票入门基础知识、炒股入门知识、股票开户、股票入门、股票怎么玩等成为这一时期搜索量最大的关键词。而这批散户也成为4000点甚至4500点以后入市,在此轮股灾中损失惨重的“负面教材”。
在沪指冲上5000点后,李大霄一直是明确的“看空者”,他一直疾呼让股民远离市场风险。他表示:“当时散户和分析师都陷入狂热,8000点、10000点的大牛市声音不绝于耳。”但当时很多和市场一样疯狂的投资者,向他抛扔来“板砖”。而事实证明,有时候大数据比一些所谓分析师与投资者更清醒。
李大霄认为:估值过高是A股暴跌的内因也是最重要的原因,特别是创业板。但当时大家已经陷入不冷静的预期中,认为5000点是牛市的开始。一众散户听着各种分析前赴后继的在5000点前后入市,成为了新增的主力和接盘侠,也最终沦为此次股灾中的受害者。
对于报告中的数据事实,李大霄认为,互联网金融和股市的结合正在越来越紧密,这种紧密体现在股市的波动也会影响产品的波动,反过来,产品的增加或者是产品的止损也会影响到市场,关系紧密了以后,会互相影响互相制约。随着互联网平台大数据技术的不断更新,这种预判能力或可指导散户们及时“趋利避害”。
大数据可参与更多金融产品设计
李大霄认为,互联网平台和技术对于传统金融业来讲,正在发挥入口和渠道之外的更大作用。经过2013、2014年的快速发展,互联网金融特别是理财领域,互联网公司开始越来越深入地参与到金融产品的设计、营销中。
在他看来,金融企业有信誉度优势,互联网企业胜在客户体验,未来大数据等互联网技术甚至会深度参与进风险控制,营销以及客户的市场性管理,互联网平台应该更加重视产品线的丰富、给不同的投资人不同的选择,多元化的产品尽可能降低风险。
事实上,以BAT为代表的互联网巨头已经参与进了理财市场。以百度为例,大数据正在其与金融机构的合作中发挥重大作用,这其中,以大数据选股为特色的“百度股市通”炒股软件更是已经展现出互联网平台在金融领域可以参与的新深度。
李大霄认为,百度等互联网巨头的参与,使得互联网证券服务竞争全面加速。通过用户体验的升级和技术创新,百度等拥有大数据资源的互联网公司将会引领未来金融服务的走向,而交易费率的优惠也成为其极具竞争力的优势。
关于未来互联网金融的发展,李大霄认为大数据可能成为互联网与传统金融行业深度融合的催化剂。在他看来,大数据在用户需求挖掘、市场分析、风险分析、趋势洞察等方面都具备无可替代的作用,这一方面可以说是一片蓝海,还处于发展的初级阶段,如果哪个企业能够用好大数据这座金矿,就是无穷无尽的财富,很多机会也都在里面。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14