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
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25