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
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在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12