京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据能帮你赚钱吗
随着网络技术的飞速发展,大数据已经不是一个新鲜词。国务院常务会议也通过了《关于促进大数据发展的行动纲要》,强调顺应潮流引导支持大数据产业发展。大数据正在成为促进创业创新的新动力。到现在,大数据早已脱离概念层面,在股票投资中发挥着实际的作用。这种作用不容小觑。
金融大数据的意义在于从海量的数据中即时识别和获取信息价值,从而得到理性判断和合理选择。这对于众多金融机构来说简直太重要了,海量数据不是几个研究员就能完成的,必须依靠电脑和网络,依靠程序的运算归纳。
机构有雄厚的实力来完成这一切,因为大数据的采集和分析是高成本的,往往有一些专门的机构在完成,然后将产品销售给别的机构,一般普通投资者不会选择去消费这样的产品,那散户可以通过怎样的方式来拥抱大数据呢?
比起在市场上追捧“大数据概念股”,我想更多的投资者希望能弄清楚,自己如何运用大数据,从而让自己的投资如虎添翼。
我总结了一下,目前大概有三种方式。
第一种,就是免费信息的运用。网络搜索是大家几乎每天都在使用的网络工具。其实,你自己的搜索过程也是大数据信息的一部分。比如你搜某个关键词,就会被相关的大数据统计采集并分析。举个例,前段时间一家网站发布的数据报告分析,发现在股市暴跌时,网民最关注的是——娱乐大明星。反推一下,从这些数据中就可以发现市场运行的阶段。其实各大搜索网站都有类似的榜单排行,比如板块热点排行、最受关注的公司的排行、股市热词排行、最受关注的理财产品等等。从这些免费信息中,细心的投资者或许能发现自己需要的信息,来帮助投资决策。
以上我说的大数据运用,需要投资者具备一定的分析研究能力。那如果没时间去分析这么多的数据内容,又或者不具备这样的研究能力,怎么办?散户大数据应用还有两种方法。
一个就是相关炒股手机应用,这一块还处于刚刚勃兴的阶段,但业内几乎在短时间内迅速就其产品模式达成了共识——将交易与交流相结合,组建日常化的
投资社区。如何简单的理解这个概念呢?那就是——“跟着高手炒股”。怎么实现的呢,比如有的手机应用是这样做的:要求会员投资者都必须公布自己的投资记录,形成交易数据公开,通过一定时间内的收益排名数据比较,自动推出“股票高手”,允许用户跟着高手投资。一旦关注某个高手后,平台会自动向投资者发送该高手仓位实时变化消息。这样即使是不会炒股,跟着别人做也有可能获利。
当然,也有很多手机应用号称了使用大数据分析来推荐热点板块和个股的,有的是免费使用,也有的收费。现在,不同背景与定位的炒股应用都开始探索各自的商业模式,谋求符合自己的生存之道。投资者可以在这其中做一些了解和选择。
即使是这样,那也是投资者自己是最后的决策者和操作者,其他的大数据信息都只是参考。如果想当甩手掌柜,完全交由别人来操作。还可以选择那些打出“大数据”旗帜的基金。目前市场上正在运行的大数据基金只有几只,其基本的特点就是,依托于庞大的网络搜索、网络消费和社交平台等数据,在选股策略上可能更有针对性。其收益率,大家可以去比较一下,自行选择。
总的来说,大数据时代催生出的不仅是股票交易平台的变化,更是股票交易手段、选股策略的优化升级。
大数据分析运用到金融投资上,其主要作用就是预测。通过预测来提前进入到价值洼地,获取更丰厚的投资收益。
不过,即使是无限接近真相的预测也只是预测。
而且,预测有准的时候,也会有不准的时候。
“股市有风险,投资需谨慎。”这句话在任何时候都适用。也是大家在利用大数据炒股时应该谨记的一句箴言。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25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