京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
继RBG之后,大数据时代,如何用战略性眼光发现商机
大数据时代,如何用战略性眼光赚取第一桶金,这似乎是个老生常谈的问题。回顾上半年,金融监管与去杠杆带来的流动性收缩是资本市场的核心矛盾,A股市场走出结构特征,机构抱团蓝筹白马,风格出现明显对立。
展望下半年,经济保持稳定,政策转向监管和流动性之间的协调平衡,监管逐步优化,资本市场也正在从去杠杆、防风险、控泡沫三个角度作为抓手进行制度性建设,权益类的配置机会仍然值得推荐。
在这样的前提下,金融行业似乎出现回暖,无论是监管的逐步优化,还是资本市场的痛点转换,都使金融业的格局貌似发生了宏观上的改变。而近日上证指数的增长,使得业内形势呈现一片利好;但另一方面,一周崩掉的17股似乎又使这样的态势蒙上了一层阴影,此外民间投资近年来呈现的断崖式下跌,同样令人担忧。
那么,如何在大数据背景下,以战略性眼光发现商机,从而赚取第一桶金?
首当其冲的就是平台的选取。就有价证券而言,好的平台,能够在很大程度上降低风险,特别是在当前金融市场鱼龙混杂,业内发展良莠不齐的态势下,一个好的平台就算不能很快让人实现资本上的增长,但也不会出现诸如“套牢”之类的恶性事件。而相对比较好的平台,诸如RBG MARKETS LIMITED,是大洋洲大数据智能服务品质最高的权威国际金融衍生品交易机构,注册于大洋洲新西兰惠灵顿,是新西兰证券交易所(NZX)成员,手新西兰金融市场管理局(FMA)和新西兰证券委员会(SEC)监管。平台的可靠性和共识性得到保证。
其次是平台的优劣,平台的可靠性得到保证之后,其后就是平台的优劣是否能够助力投资者实现资产的增长。首先说其应该具备的优点,是否采用STP-ECN模式交易,能够规避人为操作;是否支持多种金融工具交易,能否实现0.01的迷你型交易,在亏损时做对冲保持盈利,可视市场深度(Depth of the Market);操作是否便捷,使客户体验为佳;是否可实现低延迟,减少交易时的滑点误差;能否保证账户数据信息的安全等方面。说完了优势,那么,为何还要考虑到平台的劣势呢?因为就当前市场而言,十全十美的平台是不存在的,妄求一个完美的平台,其想法就和“永动机”一样荒谬。劣势主要从遇到单边行情或突发行情是否易爆仓、指标的滞后性及单量少、平台的点差和延迟是否可解决等方面来综合考量。
在当前的互联网浪潮下,信息的大爆炸已成常态,能够以战略性眼光在大数据背景下获得商机,无疑是十分幸运的且难得的。但如前所述,这只是一个方面,投资者要想获得资本上质的飞跃,未来还有很长的路要走。
那么对于金融行业来讲呢,有价证券是否已经失去其“吸金”能力,不再成为经济增长的一大助力?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04