輿情大數據與股票投資

❶ 如何利用輿情分析股票走勢

利用輿情分析股票走勢，不同人，看法不一，方法也不盡相同，通常的方式舉例如下：

一、政策動向
國家層面，行業層面，公司層面。政策面，主要是對公司的發展或業績會有一個導向，中長期的利好或是不利。比如國家政策重視環境，空氣等。這對於煤炭，及粗放型，污染重的企業有不利的影響，需要不斷進行調整。業務上有不少影響。相對於清潔能源型公司，就是重大利好。可以不斷持有的。只要業績不錯的話。

二、資金流動
主要是主力資金對某一行業或是某一公司關注度與參與度如何。一些基金，券商等投資類公司，會經常根據公司的業績及發展方向 ，進行調整自己的投資方向及側重點。資金分配比例就不一樣了。當被關注的熱鬧了，自然利好的形勢慢慢表現出來。價格上也不斷上行。一般反應在數據上，就是主力資金與散戶資金的流向分配比例了。這個在每天的交易中，也是全可以反應出來的。

三、各種經濟或業績指標
一般投資者會關注某一行業的總體運行情況，比如房地產，鋼鐵，水泥等，這些經濟中的需求是大不相同的，特別是2008年經濟危機過後，出現分化的情況在國內是慢慢嚴重，數據上不斷走向二極。公司的PE，業績等，都是需要考慮的指標，需要綜合進行分析決定。不能單一的去看待或是預期漲或是跌。否則，風險會加大。控制風險是首要的。

❷ 股票輿情分析股價和趨勢是如何形成的

價格的波動從根本原因來說都是供求關系造成的。比如你很多人買深發展，造成深發展股票需求增大，價格上漲。反之亦然。至於你說的一上一下的規律波動，因為投資者也不能准確到分析現在是價格高點所以賣出，也不能分析出現在是價格低點所以買入，所以造成有人在這個價位同時買入賣出，形成這樣不規則波動圖形。

❸ 大數據如何作用於」輿情「

大數據如何作用於」輿情「
隨著互聯網技術的迅速發展，信息量大、類型繁多、價值密度低、速度快、時效高的大數據吸引了越來越多的關注目光，大數據帶來的信息風暴正在改變我們的生活、工作和思維。毋庸諱言，輿情服務在進行行業規范和整合的同時，正面臨著大數據的挑戰。
大數據時代，對信息的「加工」是基礎。據 互聯網專家介紹，大數據體量巨大，非結構化數據的超大規模和增長分別占總數據量的80％至90％，比結構化數據增長快10到50倍。從輿情產品服務的角度 看，濃縮海量信息，抵抗「數據爆炸」已成輿情工作基本要求。故此，掌握數據抓取能力與輿情解讀能力，通過「加工」實現數據的「增值」，將是未來輿情分析的 必備技能。目前，國內很多輿情服務機構甚至沒有專門的數據管理、分析部門和專業分析團隊，分析人員對信息的鑒別力、萃取力、掌控力仍有待提高。在信息廣度 上大作文章的同時，未來需要一批有較高學習能力、分析能力、知識水平的數據從業人員占據輿情服務重鎮。
大數據時代，對數據的解釋是關鍵。目 前，數據的可獲得度已經空前提高，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，實現真正的大數據挖掘和分析。數據的海量、 及時、動態、開放，有利於我們完善分析的效度和深度。同時，大數據也有價值密度低、傳播速度快等特點，數據分析的模式是否科學，這將直接影響數據分析的質 量。大數據的異構和多樣性，需要輿情分析人員對一些危機事件進行高質量的數據解釋。基於數據分析，能否提煉出獨到、高質量的觀點，在凌亂紛繁的數據背後找 到更符合客戶要求的輿情產品和服務，並進行針對性的調整和優化，這是大數據時代輿情最大的變數。
大數據時代，對趨勢的研判是目標。大 數據的核心和目標就是預測，具體到輿情服務，輿情工作人員從互聯網浩如煙海的數據中挖掘信息、判斷趨勢、提高效益，雖然獲得廣泛且實際的應用，但還遠遠不 夠。輿情分析人員要不斷增強關聯輿情信息的分析和預測，把服務的重點從單純的收集有效數據向對輿情的深入研判拓展，跟蹤關聯輿情，不再局限於危機解決，還 要輔之以決策參考，從注重「靜態收集」向注重「動態跟蹤」拓展，從致力「反映問題」向致力「解決問題」拓展，使輿情產品和服務「更高、更快、更強」（視點 高、預警快、處置強）。
大數據時代，分眾服務是方向。數 據的互通互聯，改變了資料庫、應用軟體和用戶界面等系統之間的「孤島」狀態。輿情服務機構應樹立大輿情觀念，對數據進行生產、分析和解讀，探索一條為用戶 提供分眾化服務的信息增值之路，使輿情服務的主體和邊界形成一條完整的「輿情閉環」。在這個認識基礎上，輿情服務機構需把握未來幾年大數據在公共及企業管 理領域發展的重要方向：橫向看，將服務主體延伸至政府、企業和社會的各領域，通過搭建關聯領域的資料庫、輿情基礎資料庫等，充分整合政府和企業的數據資 產；縱向看，將產品內容延伸至包括輿情抓取、預警到決策、評估等在內的各環節，協助客戶豐富和完善決策參考體系。
大 輿情，強調大數據的關聯性。發展和利用好數據資源，充分反映數據爆發背景下的數據處理與應用需求，這是大數據時代最大的輿情變革。目前，國內經濟社會轉型 發展環境壓力加大，社會周期結構性突發輿情因素增多，輿情工作者尤其需要樹立前瞻意識，提高媒介素養，加強互聯網「大數據」分析研判，獲取情報，抓住機 遇，為長遠發展打下良好的基礎。

❹ 哪家的輿情大數據公司排名比較靠前比較好

五節數據的輿情監控系統做的就比較好，他們用的是自己開發的輿情監測系統。這點其實很重要，因為這行魚龍混雜，很多輿情數據公司是沒有自己的系統的，都是把客戶簽下來之後，再找別的公司做。而五節數據的輿情監控系統不僅是自己開發的，而且對品牌在全網的信息可以進行一個全面系統的監測和分析，十分全面精準。希望我的回答能對您有所幫助

❺ 博時中證淘金大數據100指數基金001242和001243，有何區別

根據資料，博時淘金100指數基金復制中證淘金大數據100指數（以下簡稱「淘金100指數」），該指數由螞蟻金服、博時基金、恆生聚源、中證指數有限公司四方聯合打造，依託螞蟻金服的大數據平台，基於海量的互聯網電商交易大數據，通過對用戶行為、行業成長、價格變化等因素的分析，來預期一個行業未來盈利狀況，預判一個行業的繁榮程度，並在此基礎上選取100支股票形成投資組合。此外，在編制上，淘金100指數每個月審核一次樣本股，並將樣本股調整周期縮短至一個月，與絕大部分的傳統指數每半年調整一次指數成分股不同。這樣有助於指數及時反映市場動態變化，發揮更快更好跟蹤市場的作用。
博時淘金100指數基金投資與淘金100指數的成份股對應，採用等權重方式，幫助投資者快速把握投資機會。據了解，該基金分為A類份額（代碼：001242）、I類份額（代碼：001243），其中I類份額在陶保旗艦店即可認購。值得一提的是，該基金贖回費率低於其餘兩只輿情大數據指數基金產品，持有產品滿3個月即免贖回費率

❻ 從自媒體輿情大數據分析哪些內容可以獲得10萬閱讀

網路輿情監測要求達到實時性、全面性和准確性。多瑞科輿情數據分析站能滿足系統輿情信息服務市場三個要素，實時性：輿情獲得越早，給應對和處置留下的餘地就越大，而網路輿情的發展往往是爆發式的，機會稍縱即逝，一旦錯失最佳時機將追悔莫及；全面性：網路輿情容易攻其一點，不及其餘，信息量大，容易使很多重要信息被忽略；准確性：海量信息條件下，如何准確地掌握問題核心，不為紛擾所困，是得出正確判斷的關鍵。

❼ 大數據時代應該如何投資股票

給一篇關於【如何使用大數據進行A股行業投資】的教程給你參考一下~

好的投資，首先是選好行業

紅杉資本曾經有一條著名的投資經驗，大意是：好的投資，首先是選好賽道，其次是賽道上的選手。對於每天活躍於資本市場上的投資者而言，賽道所指的正是你正在投資、或者將要投資的那家公司它所在的行業，更直接的說，你投資於什麼行業，投資於這個行業的哪家公司，決定了你最終能獲得什麼樣的收益表現。

那麼，紅杉資本的這條投資經驗是否適用於A股市場，並給我們帶來可觀的投資收益呢？本文試圖通過量化分析和交易回測來驗證這一投資模式是否真正有效，所採用的數據取自於聚寬數據出品的JQData本地量化金融數據，通過梳理出自2010年以來A股市場上不同行業的發展情況，進一步構建出一個優質行業龍頭組合，觀察其從2015年股災至今的收益表現。最終發現，這樣一個優質行業的龍頭組合，從股災至今大幅跑贏了上證指數和滬深300指數高達30%的以上的收益率，可以說是超乎預期的。以下是具體分析過程。

2010 ~ 2017 滬深A股各行業量化分析

在開始各行業的量化分析之前，我們需要先弄清楚兩個問題：

• 第一，A股市場上都有哪些行業；

• 第二，各行業自2010年以來的營收、凈利潤增速表現如何？

第一個問題：
很好回答，我們使用JQData提供的獲取行業成分股的方法，輸入get_instries(name='sw_l1')
得到申萬一級行業分類結果如下：它們分別是：【農林牧漁、採掘、化工、鋼鐵、有色金屬、電子、家用電器、食品飲料、紡織服裝、輕工製造、醫葯生物、公用事業、交通運輸、房地產、商業貿易、休閑服務、綜合、建築材料、建築裝飾、電器設備、國防軍工、計算機、傳媒、通信、銀行、非銀金融、汽車、機械設備】共計28個行業。

第二個問題：

要知道各行業自2010年以來的營收、凈利潤增速表現，我們首先需要知道各行業在各個年度都有哪些成分股，然後加總該行業在該年度各成分股的總營收和凈利潤，就能得到整個行業在該年度的總營收和總利潤了。這部分數據JQData也為我們提供了方便的介面：通過調用get_instry_stocks(instry_code=『行業編碼』, date=『統計日期』)，獲取申萬一級行業指定日期下的行業成分股列表，然後再調用查詢財務的數據介面：get_fundamentals(query_object=『query_object』, statDate=year)來獲取各個成分股在對應年度的總營收和凈利潤，最後通過加總得到整個行業的總營收和總利潤。這里為了避免非經常性損益的影響，我們對凈利潤指標最終選取的扣除非經常性損益的凈利潤數據。

我們已經獲取到想要的行業數據了。接下來，我們需要進一步分析，這些行業都有什麼樣的增長特徵。

我們發現，在28個申萬一級行業中，有18個行業自2010年以來在總營收方面保持了持續穩定的增長。它們分別是：【農林牧漁，電子，食品飲料，紡織服裝，輕工製造，醫葯生物，公用事業，交通運輸，房地產，休閑服務，建築裝飾，電氣設備，國防軍工，計算機，傳媒，通信，銀行，汽車】；其他行業在該時間范圍內出現了不同程度的負增長。

那麼，自2010年以來凈利潤保持持續增長的行業又會是哪些呢？結果是只有5個行業保持了基業長青，他們分別是醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車。（註：由於申萬行業在2014年發生過一次大的調整，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車實際從2014年才開始統計。）

從上面的分析結果可以看到，真正能夠保持持續穩定增長的行業並不多，如果以扣非凈利潤為標准，那麼只有醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車這五個行業可以稱之為優質行業，實際投資中，就可以只從這幾個行業中去投資。這樣做的目的是，一方面，能夠從行業大格局層面避免行業下行的風險，繞開一個可能出現負增長的的行業，從而降低投資的風險；另一方面，也大大縮短了我們的投資范圍，讓投資者能夠專注於從真正好的行業去挑選公司進行投資。

「2010-2017」投資於優質行業龍頭的收益表現




選好行業之後，下面進入選公司環節。我們知道，即便是一個好的行業也仍然存在表現不好的公司，那麼什麼是好的公司呢，本文試圖從營業收入規模和利潤規模和來考察以上五個基業長青的行業，從它們中去篩選公司作為投資標的。

1、按營業收入規模構建的行業龍頭投資組合

首先，我們按照營業收入規模，篩選出以上5個行業【醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車】從2010年至今的行業龍頭如下表所示：






結論




通過以上行業分析和投資組合的歷史回測可以看到：

• 先選行業，再選公司，即使是從2015年股災期間開始投資，至2018年5月1號，仍然能夠獲得相對理想的收益，可以說，紅杉資本的賽道投資法則對於一般投資者還是比較靠譜的。

• 在構建行業龍頭投資組合時，凈利潤指標顯著優於營業收入指標，獲得的投資收益能夠更大的跑贏全市場收益率

• 市場是不斷波動的，如果一個投資者從股災期間開始投資，那麼即使他買入了上述優質行業的龍頭組合，在近3年也只能獲得12%左右的累計收益；而如果從2016年5月3日開始投資，那麼至2018年5月2日，2年時間就能獲得超過50%以上的收益了。所以，在投資過程中選擇時機也非常重要~

❽ 互聯網大數據在輿情方面的應用有哪些

港澳台居民來內地（大陸）旅遊輿情調查、微博旅遊輿情指數、2015家居建材消費趨勢研究。輿情大數據指數研究得到了國家旅遊局、中國旅遊報、中國旅遊輿情智庫、家居建材大數據輿情智庫、新浪、微博、微博數據中心的大力支持，得到了中國社會科學院新聞與傳播研究所及輿情實驗室的全方位協助與合作。

(8)輿情大數據與股票投資擴展閱讀

大數據的價值體現在以下幾個方面：

對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。

❾ 輿情大數據公司排名

每家輿情大數據公司的產品各有側重點，如不同的公司其服務的對象和提供的產品的也是不一樣的，所以，若是想知道輿情大數據公司系統排名好的有哪些的話，需先明確自身的需求。像目前市場上輿情大數據公司系統口碑實力都佳的個人比較推薦五節輿情。五節輿情支持全網信息實時自動化監測、競品監測、行業監測、營銷監測等。還可全面綜合分析用戶關注目標輿情的趨勢變化、傳播網站、傳播媒體、關鍵傳播節點以及傳播溯源等，重點敏感負面消息預警，深入挖掘多維度分析等。