京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13