大數據在股市如何運用

㈠ 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~

㈡ 股市上躥下跳 大數據基金該怎麼投

股市上躥下跳 大數據基金該怎麼投_數據分析師考試

自去年以來，大數據基金紛紛成立。在運作了將近一年的時間里，這些大數據基金體現出來的特性如何？適合什麼樣的投資人？如何投資才能收益最大化？

風格迥異

目前市場上正在運行的大數據基金有4隻，分別是中證騰安價值100指數、中證網路[微博]百發策略100指數、中證淘金大數據100指數和大數據系列策略指數（i100和i300）。4隻跟蹤上述指數的基金分別是博時中證淘金大數據100、銀河中證騰安指數，廣發百發100、南方大數據100。

具體從4隻指數基金來看，風格迥異的同時也有相似點。

廣發百發100跟蹤百發100指數。該指數採用網路金融搜索和用戶行為大數據，通過相應的數據挖掘和分析手段，將涉及特定金融實體的數據進行自動分析、歸並、統計和計算，並引入量化投資模型，編制股票市場指數。

南方新浪大數據i100與廣發 中證100 較為相似，它以新浪財經的互聯網財經大數據應用為特色，基於財經新聞媒體與社交平台海量大數據，在選股策略上，i100指數綜合財務、市場驅動、大數據三大因子。

博時中證淘金100，從編制方案來看，以電商商品類目相關中證三級行業的所有股票為樣本空間，從中根據綜合財務因子、市場驅動因子、聚源電商大數據因子選取綜合評分最高的樣本股，並採用等權重計算。數據來源為支付寶[微博]的實際交易，包含了行業的價格、銷量、人氣等景氣程度數據。對樣本空間的股票，按其綜合財務因子、綜合市場因子和淘寶大數據因子計算的綜合評分降序排列，選取排名前100名的股票作為中證淘金大數據100指數成分股。

銀河定投寶中證騰安價值100更偏愛被低估的上市公司：指數依據定價偏離程度排序，佐以質價比率、公司資質、每股評分等多項財務指標，選擇市場價格相對低估的100家上市公司股票為樣本。指數樣本主要集中於工業、可選消費及醫葯衛生三個中證一級行業，樣本數量分別達到30隻、23隻及14隻，合計權重達67%。信息技術、原材料、金融地產、主要消費、電信業務、能源及 公用事業 依次排名4到10位。

高貝塔適合波段操作

從這些大數據指數走勢來看，更具備高貝塔產品的特性。

今年以來，淘金100漲幅86.37%，中證騰安價值100漲幅64.01%，網路100漲幅51.65%，新浪大數據i100漲幅82.37%。同期上證綜指今年以來的漲幅為25.83%， 滬深300 漲幅18.18%，創業板指數漲幅96.89%。

自6月份發生的股市大跌，滬深300由最高點跌至近期最低點的跌幅為34%，上證指數跌幅不到35%，創業板指數跌幅51%。同期，淘金100跌幅46%，中證騰安價值100跌幅44%，網路100指數跌幅49%，新浪大數據i100跌幅42.7%。

從4隻大數據基金或長或短的歷史業績可發現，大數據基金相對於普通的權益類基金在股市中表現為凈值波動大。有基金經理表示，與成熟市場主要由理性機構投資者構成相比，A股市場仍以散戶為主，因此市場受投資者情緒影響很大，投資者情緒可以更多地反映在互聯網大數據上，但投資情緒的巨大波動也會帶來互聯網基金的高貝塔屬性，對此投資者要有心理准備。從目前來看，投資者在市場低位布局該類基金，等待市場熱度提升，是比較好的方法。

以上是小編為大家分享的關於股市上躥下跳 大數據基金該怎麼投的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

㈢ 利用大數據炒股會賺嗎

隨著科學技術的發展，現在很多炒股軟體都可以方便快捷地找到上市公司的關鍵數據。用大數據分析找出大股東的持倉成本，就等於看到了經銷商的底牌。購買價格接近或低於市場平均持倉成本。利潤機會越大，安全系數越高。

因為大數據分析人們的常識性需求或一些習慣性行為，只能通過多次或多次發生的常見行為事件找出一些規律。上述行為事件是相對固定時間或基本需求或習慣的單一行為的結果。作為股東，沒有人能夠預測未來。我們不否認這一點。然而，很少有人會否認每個人都可以回顧歷史。我們不知道未來會上升還是下降。我們不知道如何波動。然而，如果一個好故事講得很辛苦，說書人肯定會得到好處。粉絲越多，他得到的好處就越多。

㈣ 可以利用大數據炒股嗎

大數據可以用於股票交易，所謂大數據，就是一個新的分析概念，利用新的系統、新的工具、新的模型來挖掘大量動態的、可持續的數據，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。大數據已經在一些金融工具中有所體現，大數據會將股票之前的數據全都發布出來，股民可以根據這只股票之前的數據來進行對比。

其實大數據只能說是個趨勢，我們可以通過打數據讓投資者能夠有一個參考性，但不能夠過度依賴大數據，畢竟著只是數據，這些數據是死的，而股市卻是千變萬化的，我們不能過度的依賴大數據得出的分析與結論，大數據也只是作為一個參考數據。世事無絕對，更何況是股票，可能上一秒還是盈利的狀態，但是下一秒就已經處於虧損了，不少人也因為炒股傾家盪產，所以這邊還是要提醒大家一下，謹慎行事，不要盲目跟風。

㈤ 大數據技術在量化交易的應用上有哪些

投資決策、風險管理等場景，重塑傳統金融服務等方面都有應用。

隨著大數據技術的廣泛普及和發展成熟，金融大數據應用已經成為行業熱點趨勢，在交易欺詐識別、精準營銷、黑產防範、消費信貸、信貸風險評估。

供應鏈金融、股市行情預測、股價預測、智能投顧、騙保識別、風險定價等涉及銀行、證券、保險等多領域的具體業務中，得到廣泛應用。對於大數據的應用分析能力，正在成為金融機構未來發展的核心競爭要素。

股市行情預測：

大數據可以有效拓寬證券企業量化投資數據維度，幫助企業更精準地了解市場行情。隨著大數據廣泛應用、數據規模爆發式增長以及數據分析及處理能力顯著提升，量化投資將獲取更廣闊的數據資源，構建更多元的量化因子，投研模型更加完善。

證券企業應用大數據對海量個人投資者樣本進行持續性跟蹤監測，對賬本投資收益率、持倉率、資金流動情況等一系列指標進行統計、加權匯總。

了解個人投資者交易行為的變化、投資信心的狀態與發展趨勢、對市場的預期以及當前的風險偏好等，對市場行情進行預測。

㈥ 如何用大數據炒股

方法/步驟
1
下載，安裝app。 網路搜索 網路股市通，並根據手機選擇版本安裝（安卓的安裝安卓的，iphone安裝ios版本）
2

安裝，app這個不多說了。打開app，界面如圖所示。可以看到有自選股、資訊、智能選股、行情、我 五個標簽頁，自選股、行情和「我"就不多說了，炒股的都知道，我們主要要看的是 資訊和智能選股兩個標簽頁的內容
3

打開「資訊」，裡面是根據網路大數據篩選出來的一些可能對股市有比較大影響的新聞。雖然現在新聞到處都能看到，但是對於股市新手來說，分辨哪些新聞比較重要是一件十分困難的事情，我一般是看這里的概念熱點，對於追熱點非常有用。
4

下面介紹最最有用的「智能選股」，打開，可以看到有「最新熱點」、「異動個股」、「優選公告」3項
5
最新熱點，這里綜合了最近搜索最熱的話題新聞，並且列出了相關的股票，非常有價值，可以據此布局；
6
異動個股，這里整理出了盤中資金變化較大，有可能大漲大跌的股票，適合作參考
7

優選公告，這是我最看重的地方了。 新手對於上市公司的公告，看不懂，看懂了也不知道對於股票走勢有什麼影響。而這里則根據歷史數據，統計出了該股票同類公告引起的漲跌，很準的。