股票交易數據海量

⑴ 如何得到大量股票數據

=bdlfzkllz為你回答=

首先你的軟體必須更新好所有的K線日線數據。

其次你可以導出日K線數據。基本上所有軟體都有這個功能。

以通達信為例：選左上角-系統-第二個選項-數據導出

上圖有真相

⑵ 大數據與海量數據的區別

大數據與海量數據的區別

如果僅僅是海量的結構性數據，那麼解決的辦法就比較的單一，用戶通過購買更多的存儲設備，提高存儲設備的效率等解決此類問題。然而，當人們發現資料庫中的數據可以分為三種類型：結構性數據、非結構性數據以及半結構性數據等復雜情況時，問題似乎就沒有那麼簡單了。

大數據洶涌來襲

當類型復雜的數據洶涌襲來，那麼對於用戶IT系統的沖擊又會是另外一種處理方式。很多業內專家和第三方調查機構通過一些市場調查數據發現，大數據時代即將到來。有調查發現，這些復雜數據中有85%的數據屬於廣泛存在於社交網路、物聯網、電子商務等之中的非結構化數據。這些非結構化數據的產生往往伴隨著社交網路、移動計算和感測器等新的渠道和技術的不斷涌現和應用。

如今大數據的概念也存在著很多的炒作和大量的不確定性。為此，編者詳細向一些業內專家詳細了解有關方面的問題，請他們談一談，大數據是什麼和不是什麼，以及如何應對大數據等問題，將系列文章的形式與網友見面。

有人將多TB數據集也稱作」大數據」。據市場研究公司IDC統計，數據使用預計將增長44倍，全球數據使用量將達到大約35.2ZB（1ZB = 10億TB）。然而，單個數據集的文件尺寸也將增加，導致對更大處理能力的需求以便分析和理解這些數據集。

EMC曾經表示，它的1000多個客戶在其陣列中使用1PB（千兆兆）以上的數據數據，這個數字到2020年將增長到10萬。一些客戶在一兩年內還將開始使用數千倍多的數據，1EB（1艾位元組 = 10億GB）或者更多的數據。

對大企業而言，大數據的興起部分是因為計算能力可用更低的成本獲得，且各類系統如今已能夠執行多任務處理。其次，內存的成本也在直線下降，企業可以在內存中處理比以往更多的數據，另外是把計算機聚合成伺服器集群越來越簡單。IDC認為，這三大因素的結合便催生了大數據。同時，IDC還表示，某項技術要想成為大數據技術，首先必須是成本可承受的，其次是必須滿足IBM所描述的三個」V」判據中的兩個：多樣性（variety）、體量（volume）和速度（velocity）。

多樣性是指，數據應包含結構化的和非結構化的數據。

體量是指聚合在一起供分析的數據量必須是非常龐大的。

而速度則是指數據處理的速度必須很快。

大數據」並非總是說有數百個TB才算得上。根據實際使用情況，有時候數百個GB的數據也可稱為大數據，這主要要看它的第三個維度，也就是速度或者時間維度。

Garter表示，全球信息量正在以59%以上的年增長率增長，而量是在管理數據、業務方面的顯著挑戰，IT領袖必須側重在信息量、種類和速度上。

量：企業系統內部的數據量的增加是由交易量、其它傳統數據類型和新的數據類型引發的。過多的量是一個存儲的問題，但過多的數據也是一個大量分析的問題。

種類：IT領袖在將大量的交易信息轉化為決策上一直存在困擾 – 現在有更多類型的信息需要分析 – 主要來自社交媒體和移動（情景感知）。種類包括表格數據（資料庫）、分層數據、文件、電子郵件、計量數據、視頻、靜態圖像、音頻、股票行情數據、金融交易和其它更多種類。

速度：這涉及到數據流、結構化記錄的創建，以及訪問和交付的可用性。速度意味著正在被生成的數據有多快和數據必須被多快地處理以滿足需求。

雖然大數據是一個重大問題，Gartner分析師表示，真正的問題是讓大數據更有意義，在大數據裡面尋找模式幫助組織機構做出更好的商業決策。

諸子百家談如何定義」大數據」

盡管」Big Data」可以翻譯成大數據或者海量數據，但大數據和海量數據是有區別的。

定義一：大數據 = 海量數據 + 復雜類型的數據

Informatica中國區首席產品顧問但彬認為：」大數據」包含了」海量數據」的含義，而且在內容上超越了海量數據，簡而言之，」大數據」是」海量數據」+復雜類型的數據。

但彬進一步指出：大數據包括交易和交互數據集在內的所有數據集，其規模或復雜程度超出了常用技術按照合理的成本和時限捕捉、管理及處理這些數據集的能力。

大數據是由三項主要技術趨勢匯聚組成：

海量交易數據：在從 ERP應用程序到數據倉庫應用程序的在線交易處理（OLTP）與分析系統中，傳統的關系數據以及非結構化和半結構化信息仍在繼續增長。隨著企業將更多的數據和業務流程移向公共和私有雲，這一局面變得更加復雜。海量交互數據：這一新生力量由源於 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它來源的社交媒體數據構成。它包括了呼叫詳細記錄（CDR）、設備和感測器信息、GPS和地理定位映射數據、通過管理文件傳輸（Manage File Transfer）協議傳送的海量圖像文件、Web 文本和點擊流數據、科學信息、電子郵件等等。海量數據處理：大數據的涌現已經催生出了設計用於數據密集型處理的架構，例如具有開放源碼、在商品硬體群中運行的 Apache Hadoop。對於企業來說，難題在於以具備成本效益的方式快速可靠地從 Hadoop 中存取數據。

定義二：大數據包括A、B、C三個要素

如何理解大數據？NetApp 大中華區總經理陳文認為，大數據意味著通過更快獲取信息來使做事情的方式變得與眾不同，並因此實現突破。大數據被定義為大量數據（通常是非結構化的），它要求我們重新思考如何存儲、管理和恢復數據。那麼，多大才算大呢？考慮這個問題的一種方式就是，它是如此之大，以至於我們今天所使用的任何工具都無法處理它，因此，如何消化數據並把它轉化成有價值的洞見和信息，這其中的關鍵就是轉變。

基於從客戶那裡了解的工作負載要求，NetApp所理解的大數據包括A、B、C三個要素：分析（Analytic），帶寬（Bandwidth）和內容（Content）。

1. 大分析（Big Analytics），幫助獲得洞見 – 指的是對巨大數據集進行實時分析的要求，它能帶來新的業務模式，更好的客戶服務，並實現更好的結果。

2. 高帶寬（Big Bandwidth），幫助走得更快 – 指的是處理極端高速的關鍵數據的要求。它支持快速有效地消化和處理大型數據集。

3. 大內容（Big Content），不丟失任何信息- 指的是對於安全性要求極高的高可擴展的數據存儲，並能夠輕松實現恢復。它支持可管理的信息內容存儲庫、而不只是存放過久的數據，並且能夠跨越不同的大陸板塊。

大數據是一股突破性的經濟和技術力量，它為 IT 支持引入了新的基礎架構。大數據解決方案消除了傳統的計算和存儲的局限。藉助於不斷增長的私密和公開數據，一種劃時代的新商業模式正在興起，它有望為大數據客戶帶來新的實質性的收入增長點以及富於競爭力的優勢。

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⑶ 海量數據股票代碼多少

603138，海量數據。這是一個次新股，最高漲到83.9，現在回落到54.3元。屬於計算機應用行業。目前價格依然虛高，不建議買入。

⑷ 現在交易總量 有沒有那個數據可以知道 一隻股票一共交易了多少筆。

這應該沒有軟體可以知道.交易數據是按單位時間統計的,不是按每筆交易統計的,交易數據都是以tick數據為最新單位.也就是說500毫秒一統計並發出,也就是現在接收到的數據是前500毫秒的總共交易了多少.而不是交易一筆發出一筆的按筆計算的.但有一種情況這個是可以統計的,就是這個交易的股票或者某商品,交易不活躍.每筆交易時間間隔大於500毫秒,那就可以統計了.交易軟體的那個筆信息,也不是按每筆交易統計的,也是按時間統計的,你要是細心你可以查一下看看就知道了.

⑸ 股票量化是什麼意思

所謂量化交易，是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，同時利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選出能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
量化選股就是利用數量化的方法選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資行為，研究表明，板塊、行業輪動在機構投資者的交易中最為獲利的盈利模式是基於行業層面進行周期性和防禦性的輪動配置，這也是機構投資者最普遍採用的策略。此外，周期性股票在擴張性貨幣政策時期表現較好，而在緊縮環境下則支持非周期性行業。行業收益差在擴張性政策和緊縮性政策下具有顯著的差異。

拓展資料:
一、量化交易特點
1、紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。
2、系統性。具體表現為「三多」。一是多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；二是多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；三是多數據，即對海量數據的處理。
3、套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。
4、概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用；二是依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。
二、量化交易潛在風險
1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換，也可能導致模型失敗，如交易流動性，價格波動幅度，價格波動頻率等，而這一點是量化交易難以克服的。
2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風險評估和預防措施，可能導致資金、倉位和模型的不匹配，而發生爆倉現象。
3、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。
4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。
5、單一投資品種導致的不可預測風險。

⑹ 關於股票的交易數據

你是新手吧!
我只想和你說,這些都只是參考,沒有絕對的數據!我可以和你說一件絕對的事,只叫你有耐心!
1.股票還沒拉伸的時候就是你的機會,一旦拉伸機會就不是你的了，你如果在拉伸的時候還沒吃進這只股,那麼就別再去碰了!
2.潛伏,需要時間,時間會給你金錢,這不會有錯,千萬別吃拉了又拉的股,那些股你只能看著,並不會給你帶來利潤,但是看看還是挺激情的!
3,炒股會有一個過程,學什麼都一樣，從新手到老手,那是經驗的積累!
4,新手炒股看K線看什麼數據看什麼外盤內盤看什麼MACD,但是老股名卻不是,尤其是會賺錢的股名更加不是看那些東西，那些東西是給莊家賺錢的公司!而對於我們來說,對於莊家來說，MACD越差就越是買點,你知道嗎?如果是你,肯定以為MACD翻紅才能買,但是你錯了，等那些指標走好的時候,就是莊家要出貨的時候了，你應該在最差的時候底谷的時候慢慢吸貨，分多天多步吸貨!然後等拉升後拋出換其他還未拉伸的股!
就先說這些,希望你能吸取!我的BOLG里每天會更新一些數據,你可以去看看!或許你會找到很到的牛股,也能給你帶來利潤!

⑺ 如何下載股票歷史成交數據到Excel或txt

網路搜：大富翁數據中心，他們有提供這個，價格也不貴，花點小錢辦大事，歷史一分鍾，五分鍾，任意分鍾都有，還有分筆，逐筆等，股票期貨外匯全有。 還有每天盤後提供下載

⑻ 可不可以基於海量數據預測股票

另外，市場是動態的，有時再多的海量數據也不能用來預測後期的市場，就比如2017年下半年，以往被證明操作成功率很高的三板股戰法和打板戰法等紛紛失效，就是因為上面維穩的介入。我們只能跟隨市場的變化，及時轉變自己的認知。

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⑼ 如何快速取得股票交易歷史數據

示例：

最近二十天左右的每5分鍾數據

網頁鏈接

（參數：股票編號、分鍾間隔（5、15、30、60）、均值（5、10、15、20、25）、查詢個數點（最大值242））

返回數據格式：日期、開盤價、最高價、最低價、收盤價、成交量

⑽ 如何獲取股票交易數據

你指的交易數據是什麼，如果是自己的交易數據的話，你使用的券商是會提供每次交易的交割單的，在交易軟體上也能看到你每筆交易的委託和成交明細。
如果是市場上所有人的交易數據的話，這個是拿不到的。能拿到交易數據的都是各大券商，交易所和上市公司，但是上市公司是只能拿到自己公司的股票交易數據。