1. 股票市場的大數據量化分析是怎麼做的
會做的都不會和你說的，簡單來說就是收集數據，實現大數據ai
2. 如何進行大數據分析及處理
探碼科技大數據分析及處理過程
聚雲化雨的處理方式
聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；
化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；
開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。
3. 如何分析一隻股票的好壞，需要那些數據。
一、市場分析 （1）首先是了解： 股票的選擇最好是生活中可以了解到的股票，例如東阿阿膠，雙匯發展，伊利，蒙牛，銀行，茅台，維維，光明，一汽等，因為生活中可以觀察得到他們的銷售情況和市場的變化，所以容易辨別出他們年報的可靠性，比基金評估和年報出爐更快地能夠了解它們的年度業績和未來發展。這一點重要的意義是，當企業有壞消息出現的時候，通過了解產品市場，可以判斷到這個壞消息有沒有破壞掉消費者對企業商品的需求，假如這種需求仍在，企業便有了很大的防禦能力。像04年的伊利高管問題。而反面例子是光明乳液，出現奶質丑聞後，股票價格出現恐慌大跌，為什麼不買，因為仔細留意突然性的奶質問題並不是重點，重要的只是另外一點，乳酸奶的領域已經慢慢被伊利和蒙牛壓倒。 （2）其次是向前踏入一步： 很多人認為是有品牌就足夠了，這是錯誤的。營銷大師科特勒談過品牌地位和品牌活力。有品牌地位的商品是指大家都聽到過名字，熟悉的商品，例如維維豆奶，腦白金，夏新電子。而有品牌活力的商品是指這種商品能夠滿足消費者的需求，夏新的手機是否能夠滿足消費者較大的需求，假如夏新的手機不夠ZTE，NOKIA出名，而價格又差不多的話，夏新是否能夠提供出格外的質量或者性能保證，如果不能，就不能滿足消費者的需求。腦白金經常用於送禮，但是它是否能夠滿足人們作為健康品的需求，這種商品目標市場究竟是送禮的群體，還是想讓「孩子變聰明」的群體。 （3）更深入一步，競爭 鋼鐵，大米，水泥等商品大家大多不考慮它們的品牌，而考慮它們的價格，因此這些產品附加價值低，利潤薄弱。有些行業，像鋼鐵業，進入壁壘弱，退出壁壘強，因此容易造成激烈的戰爭，導致供需失衡明顯，有明顯的周期性。所以說，沒有競爭的行業環境，需要考慮這種環境是否能夠維持。有良好的競爭對手的企業值得投資。 二，了解數據 （1）歷史復權每股收益增長率（2）派息（3）貨幣資金（4）凈資產收益率(5）流動現金錶 三，證券市場 （1）市盈率（2）衡量股票價格（3）閱讀招股說明書和年度報表
4. 如何進行大數據分析及處理
1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如 果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析： 假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、 卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、 因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數據挖掘： 分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。
大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的 數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除 此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間 進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使 用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數 據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於 統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並 且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。
5. 大數據分析股票，有什麼好的方法
大數據只是做好宏觀經濟走向，但是落實到具體某隻股票，就顯得不那麼使用了
6. 如何快速分析股票
俗話說「工欲善其事必先利其器」，一個好的行情分析軟體非常重要，同時還需要熟練掌握和運用。其實對於大多數股民來說，沒必要選則一些收費的軟體，免費的如同花順、大智慧就非常不錯，當然這個還是根據你的喜好，適合自己的就是最好的。
養成好的習慣，善於有序、規整的管理自選股中的股票。掌握一部分的實事新聞，如，兩會內容等等；簡單了解一下技術指標（不必過多深入），學會分析蠟燭圖（重要）。
7. 如何用成交量分析股票
你好，首先，股票的成交量是買、賣雙方達成成交後就會出現確定成交的單子，在股市交易時間（一個時間單位中）內成交量的單子數量（以每1手為單位）。股票成交量在市場中分為放量、縮量、地量等等，因為股票市場是買賣博弈的市場，買賣雙方形成的成交量會決定股票後續的價格走勢情況。所以不同的股票成交量形態對於股票的影響都會有所不同。
如果股票處於成交量有效持續放量（大於前一個交易日成交量的1.618倍）的狀態中，表示股票活躍性正在增加、股票熱度處於上升趨勢、市場投資者對於該股關注度在逐步增加。通常股票成交量出現有效持續放量的狀態下，股票價格會因為以上原因，大概率會使股票價格出現上升行情。
如果股票處於成交量有效持續縮量的狀態中，表示股票活躍正在縮減。股票熱度處於下降趨勢、市場投資者對於該股關注度在逐步縮減。通常股票成交量出現有效持續縮量的狀態下，股票價格會因為以上原因，大概率會使股票價格出現下降行情。
如果股票處於地量的狀態中，是指股票成交量處於近期相對最低點，表示市場投資者對於該股關注度相對較少。通常股票成交量出現有效地量的狀態下，股票價格會大概率出現逐步回升處於近期底部階段，股票的成交量也會逐步的回升。
如果股票處於天量的狀態中，是指股票成交量處於近期相對最高點，表示市場投資者對於該股關注度處於一個階段的頂峰階段。通常股票成交量出現有效天量的狀態下，會使股票價格處於近期的高位點，因為「物極必反」的道理，大概率會使股票成交量後續供應不足，導致股票出現調整階段。
總體而言，股市中的成交量是很重要的。主要是看到市場方面的活躍度、投資者的積極性等。但是，投資者要注意市場中是沒有完美的數據指標和技術圖形，都會有部分的誤導信息，需要結合其他指標和市場環境以及個股情況進行參考。
風險揭示：本信息不構成任何投資建議，投資者不應以該等信息取代其獨立判斷或僅根據該等信息作出決策，不構成任何買賣操作，不保證任何收益。如自行操作，請注意倉位控制和風險控制。
8. 如何利用數據分析股票走勢呢
這么多問題, 我就回答你MACD, 你可以找書看看
MACD指標又叫指數平滑異同移動平均線，是由查拉爾·阿佩爾（Gerald Apple）所創造的,是一種研判股票買賣時機、跟蹤股價運行趨勢的技術分析工具。
一、MACD指標的原理
MACD指標是根據均線的構造原理，對股票價格的收盤價進行平滑處理，求出算術平均值以後再進行計算，是一種趨向類指標。
運用快速（短期）和慢速（長期）移動平均線及其聚合與分離的徵兆，加以雙重平滑運算。而根據移動平均線原理發展出來的MACD，一則去除了移動平均線頻繁發出假信號的缺陷，二則保留了移動平均線的效果，因此，MACD指標具有均線趨勢性、穩重性、安定性等特點，是用來研判買賣股票的時機，預測股票價格漲跌的技術分析指標。
主要是通過EMA、DIF和DEA（或叫MACD、DEM）這三值之間關系的研判，DIF和DEA連接起來的移動平均線的研判以及DIF減去DEM值而繪製成的柱狀圖（BAR）的研判等來分析判斷行情，預測股價中短期趨勢的主要的股市技術分析指標。其中，DIF是核心，DEA是輔助。DIF是快速平滑移動平均線（EMA1）和慢速平滑移動平均線（EMA2）的差。BAR柱狀圖在股市技術軟體上是用紅柱和綠柱的收縮來研判行情。
9. 如何用大數據炒股
方法/步驟
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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）
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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
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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。
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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
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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；
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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
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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。
10. 股票大數據分析可以嗎有推薦嗎
在用RC智能雲，很不錯的