庄家炒股通过大数据（怎样用大数据分析股票）

在大数据的时代背景下，炒股策略正在经历一场革新。

关于大数据在炒股中的应用，其本质是捕捉大概率***，通过分析海量数据，预测账户或业绩可能的表现趋势。对于股票自选股是否会变成大数据被出售的问题，实际上存在多重监管与道德法律约束，确保此类情况不会发生。券商和软件提供商有义务保护，窃取或泄露数据是违法行为。尽管存在可能性极低的不法行为，但投资者的自选股是否成为庄家的关注焦点并非由这些数据直接决定，因此这些数据的参考价值有限。

在大数据炒股方面，虽然现货行业可能从中受益，但股票市场应用大数据的可行性仍然受到诸多限制。尽管如此，机构庄家确实可能使用大数据技术来分析市场趋势和交易策略。其中，MACD指标是研判股票走势的一种重要工具，结合大数据技术分析可以更加准确地预测股价走势。

至于如何通过大数据计算主力买入的股票占比，一种方法是观察相同成交量下的笔数以及同样笔数下的成交量变化。随着大数据技术的发展，量化非结构化数据的应用也日益广泛。例如，结合社交言论、地理信息、卫星监测等非结构化数据，可以更全面地分析市场趋势。

大数据在股票投资中的应用潜力巨大。我们所处的时代，数据丰富到可以预测很多事情的可能性。美国对冲基金已经采用大数据技术进行投资并获得了丰厚的回报。在中国，大数据投资也逐渐受到关注，例如中证广发百度百发100指数基金的成功运行。

大数据的魅力在于其预测能力。百度通过大数据技术成功预测了高考作文题目和世界杯比赛结果，展示了大数据的“未卜先知”能力。在股票策略中，大数据的应用也日益受到重视。通过吸收互联网积累的用户数据、历年命题数据以及教育机构对出题方向的判断等多维度信息，大数据模型正在改变投资策略的制定方式。

大数据为股票投资带来了新的可能性。尽管存在一些法律和道德约束的问题需要解决，但随着技术的不断进步和市场的规范化发展，大数据在股票投资领域的应用前景值得期待。对于投资者来说，如何适应并利用大数据技术将是未来投资成功的关键之一。随着金融领域的数据量不断增加，大数据分析正在成为制定股票投资策略的重要工具。我们所面对的数据可以大致分为结构化数据和非结构化数据两种类型。

结构化数据，如CPI、PMI等，是传统的量化分析中的主力军。这些数据清晰明了，像是一堆经过整理的数字宝藏。而非结构化数据则包括社交言论、地理位置、用户行为等信息，这部分数据尚未被完全量化，蕴含着丰富的价值。为了挖掘这部分数据，我们引入了非结构化数据分析的方法，它采用模型来替代简单的线性模型，涉及的技术包括自然语言处理、语音识别、图像识别等。

金融大数据平台的领军人物，通联数据CEO王政，详细阐述了非结构化数据在金融市场中的三类应用。这些数据与人相关，与物相连，甚至关乎卫星监测的环境信息。例如，通过监测正在行驶的船只和货车，我们可以洞察物联网的发展态势。而卫星监测信息已经被美国广泛应用，Google甚至斥资5亿美元收购了卫星公司Skybox，以获取实时的卫星监测数据。

结构化和非结构化数据之间并非孤立存在，而是可以相互转化。它们之间的关系可以形象地比喻为：把所有数据装进一个篮子，根据应用策略的不同，结构化和非结构化数据可以相互转化。华尔街的巨头们已经意识到这一点，并开始大量投资大数据平台。例如，高盛向Kensho公司投资了1500万美元，以支持其大数据平台的建设。这个平台能够整合海量数据进行分析，回答投资者关于金融问题的各种疑问。其中，有80%的信息是非结构化的，如政策文件、自然***等。

在捕捉市场情绪方面，大数据策略创业者们试图通过捕捉和分析这些非结构化数据，了解投资者的情绪变化。这种情绪变化是影响投资行为的关键因素之一。回顾股票投资的发展史，其实就是不断将影响股价的因子量化的过程。市场情绪始终是一个主观且难以量化的因素。如今，随着大数据技术的兴起，市场情绪终于可以被捕捉和分析。这就是从主观判断到量化投资的转变，从艺术转为科学的过程。如今的数据分析已经超越了简单的量化投资模型。通过计算机分析新闻、研究报告、社交信息等数据，我们可以更准确地预测股市的走势。这不仅提高了预测的准确度，也使得投资策略更加多样化。大数据策略的出现解决了量化投资中的同质化竞争问题。现在，我们可以基于大数据和机器学习技术覆盖成千上万个投资策略。基于互联网搜索数据和社交行为的经济预测研究已经成为新的学术热点。大数据正在改变我们的投资策略和投资方式为我们带来了前所未有的机会和挑战。我们需要不断学习和适应这个新的时代以适应这个快速变化的市场环境并做出明智的投资决策。在海外学术界的研究中，发现公司名字或其相关关键词在搜索引擎上的搜索量与该公司股票交易量之间存在有趣的关系。德国科学家Tobias Preis对此进行了深入研究，他聚焦于谷歌搜索引擎和谷歌趋势的数据，以美国标普500指数的样本股为研究对象，发现在一定的时间尺度上，公司名称的搜索量与股票交易量有着高度的关联性。这意味着当某公司的搜索量上升时，无论股价涨跌，其股票成交量也会随之上升；反之亦然。基于这一观察，构建的模拟投资组合在六年内获得了惊人的累计收益。

除了传统的搜索引擎数据，社交媒体信息也被越来越多的对冲基金用于投资策略的构建。美国市场上，一些私募对冲基金利用Titter和Facebook的社交数据解读投资者情绪和市场趋势，并以此构建投资策略。这种利用互联网大数据进行投资策略开发的方式已成为全球金融投资领域的热点。例如，Derent对冲基金就通过跟踪Titter用户的情绪，感知市场参与者的贪婪与恐惧，从而判断市场涨跌并获利。

而在金融领域之外，社交媒体信息的量化应用同样引人注目。Titter等公司已经开始出售数据访问权限，通过分析人们的想法、情绪和沟通数据，为商业营销活动提供反馈意见。还有公司通过分析人们的购物行为等细微原因来影响消费者的最终决策。

回到股票投资领域，一些创新公司也利用社交媒体信息来做投资。如StockTits网站，它就像“股票界的Titter”，通过机器和人工结合的方式整理股票和市场信息，供分析师、媒体和投资者参考。它还整合了社交功能，让人们可以轻易分享投资信息。Market Prophit则更注重大数据的应用，采用先进的语义分析法将Titter里的金融对话转化为实际的投资建议。

尽管大数据策略投资在美国看似火热，但在中国的应用更为广泛。例如，中国的百发100指数就首次大规模应用了大数据策略投资。与欧美主要由理性机构投资者构成的市场相比，中国的股票类证券投资市场以散户为主，这使得个人投资者行为更多地反映在大数据上，为预测市场情绪提供了可能。这也是中国国内公募基金在应用互联网大数据投资方面领先海外市场的部分原因。百发100指数自推出以来一路上涨，涨幅超过60%，显示出大数据策略投资的巨大潜力。在此背景下，我们期待未来更多创新的投资策略和工具的出现，共同推动金融行业的进步和发展。自XXXX年XX月XX日正式获批以来，跟踪该指数的指数基金规模上限为XX亿份的基金，在市场上引起了一股狂潮。这款被人们称之为“百发百中”的指数基金，凭借其强大的数据支持，一度在短短XX小时内创下销售狂潮，创下销售记录。虽然外界对百发100基于大数据的指数基金早已耳熟能详，但其背后的细节仍然鲜为人知。

百发100的制胜法宝在于其强大的数据分析能力。其数据层面的分析分为两大环节：数据工厂的数据归集和数据处理系统的数据分析。数据工厂如同数据的收集站，将海量的互联网非结构化数据进行整合，再通过指标化、产品化等方式进行数据量化。而数据处理系统则能在这些数据中寻找相互之间的关联，提取有价值的信息，为策略投资提供决策依据。

与传统的量化投资相比，百发100在传统量化投资技术的基础上融合了基于互联网大数据的市场走势和投资情绪判断。市场情绪因子在百发100中起着决定性的作用。百度金融中心的负责人认为，投资者行为和情绪对资产价格和市场走势有着巨大的影响。通过收集互联网用户的行为数据，百发100能够捕捉到投资市场的情绪变化，从而及时调整投资策略。

百度金融中心相关业务负责人表示，无论是专业金融市场的结构化数据还是互联网的非结构化数据，都是可以利用的数据资源。传统的量化投资主要关注金融市场的基本面和交易数据，而百发100则更进一步，引入了互联网用户行为数据等多元化数据源。这些数据的引入，使得百发100更能够在市场震荡、行业轮动的时期抓住市场热点，了解投资者情绪，降低投资风险。

在样本股的选择上，虽然百发100以大盘股为主，但其投资风格并非传统意义上的大盘风格。从某一期样本股构成来看，虽然大盘股占据多数，但中小板和创业板也有一定数量。样本股的更换频率是一个月一次，最极端的时候换仓比例甚至达到XX%。这种灵活的策略使得百发100能够适应市场的快速变化。

除了百发100外，市场上还有其他打着大数据旗帜的基金。南方-新浪IXXX指数基金就是其中之一。与百发100类似，它们也采用财务因子和市场情绪因子进行模型打分来选择股票。这些基金的市场情绪因子主要来源于互联网平台，如新浪财经等。阿里巴巴旗下的天弘基金也在大数据策略上积极布局，计划与阿里巴巴合作推出大数据基金产品。腾讯虽然是最早推出指数基金的巨头之一，但目前其大数据技术在指数基金中的应用尚不明显。

大数据投资正在迈向平台化时代，中欧商学院陈威如副教授在《平台战略》一书中预见了这一趋势。人类商业行为正在全面普及平台模式，大数据金融也不例外。随着大数据技术的不断进化，未来大数据也将成为一项平台化的服务。业内巨头如阿里、百度等都纷纷表示将朝着平台化的方向迈进。而蚂蚁金服便是其中的佼佼者，他们正在搭建一个包含金融产品和云计算、大数据服务的综合平台。他们清楚自己的优势在于技术而非金融，因此他们希望通过这些技术构建一个基础平台，为金融机构提供开放的能力。

在BAT仍在摸索前行的时刻，一些敏锐的企业已经抢占先机，其中就包括通联数据。该公司由肖风带队创建，得到万向集团的投资，其愿景是“让投资更容易”。该公司推出的金融服务平台，旨在提高投资管理效率和投研能力。他们的平台包括智能投资研究平台、金融大数据服务平台、多资产投资管理平台和金融移动办公平台等多个部分。其中智能投资研究平台能够对基于自然语言的智能***进行策略分析，实时跟踪市场热点，捕捉市场情绪。而金融大数据服务平台则侧重于专业金融数据的分析整理，提供丰富的数据资源。

如果将前两个平台比作“收割机”，那么通联多资产投资管理平台则是“厨房”，负责全球跨资产的投资组合管理。这个平台可以按照主题热点或自定义关键字进行分析，构建知识图谱，将相关的新闻和股票提取出来，形成简洁的分析框架。例如对特斯拉感兴趣的用户，可以迅速看到与之相关的公司，并判断其投资价值。通联数据就像一个餐馆，搜集、清洗原料，并提供一个大数据存储平台，研究员和基金经理则在此平台上制定自己的策略。

大数据在平台上扮演的角色是寻找关联关系。机器学习可以在海量数据中查获超越人类想象的关联关系。正如沃尔玛通过大数据分析发现飓风用品和蛋挞之间的关联，从而提高了销量。没有大数据技术，人们难以将这些看似不相关的商品联系在一起。通联数据通过机器学习，也能发现传统量化策略无法察觉的市场联系，包括各公司间的资本、产品、竞争关系以及人与人之间的关系。

关于未来量化研究员的职业前景，有人认为他们会被机器取代。但实际上，虽然机器可以完成初级的数据搜集工作，但研究员仍需要注重深入分析和调研。医疗科技的发展并未淘汰医生，同理，研究员也会一直存在并发挥重要作用。随着大数据平台的广泛应用，是否会迅速挤压套利空间仍是一个待解决的问题。这些观点是根据网上资料整理得出的。