
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
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。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13