A. 用大數據炒股，靠譜嗎
因為最近在考察幾個量化交易平台，或許正好能夠回答你的這個問題。
在國外現在量化交易已經非常非常的普及，但是據說在國內只有不到5%，似乎是國內散戶太多的原因。
而量化交易就是能夠通過模型預測未來一段時間的走勢，從而不斷去調整，購買較大勝率的股票、期貨或者大宗商品。
某種程度上來說，這些大數據預測相對於國內的賭徒心理還是有更高的成功率的。
當然，也不能太迷信數據，數據是死的，而人性莫測。在國內，即使你個股再好，還是看出現跑不贏大盤的局面，而且有時候還得考慮人的情緒、政策等等。不過，如果能夠堅持，大數據還是相對靠譜的。觀點僅供參考，投資需謹慎。
B. 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。
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~
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：
C. 怎麼分析股票數據
所需步驟：
1． 了解該公司。多花時間，弄清楚這間公司的經營狀況。以下是一些獲得資料的途徑：
* 公司網站
* 財經網站和股票經紀提供的公司年度報告
* 圖書館
* 新聞報道——有關技術革新和其它方面的發展情況
2． 美好的前景。你是否認同這家公司日後會有上佳的表現？
3． 發展潛力、無形資產、實物資產和生產能力。這時，你必須象一個老闆一樣看待這些問題。該公司在這些方面表現如何？
* 發展潛力——新的產品、拓展計劃、利潤增長點？
* 無形資產——知識版權、專利、知名品牌？
* 實物資產——有價值的房地產、存貨和設備？
* 生產能力——能否應用先進技術提高生產效率？
4． 比較。與競爭對手相比，該公司的經營策略、市場份額如何？
5． 財務狀況。在報紙的金融版或者財經網站可以找到有關的信息。比較該公司和競爭對手的財務比率：
* 資產的賬面價值
* 市盈率
* 凈資產收益率
* 銷售增長率
6． 觀察股價走勢圖。公司的股價起伏不定還是穩步上揚？這是判斷短線風險的工具。
7． 專業的分析。F10為個股資料，裡面的業內點評清楚地評價了公司的行業地位及發展前景，可以作為參考，還有淘股吧論壇，裡面不乏有高人分析個股的技術面與題材面。
技巧提示：
1、 潛在的行業龍頭，要重點關注。比如中國南車，剛上市就跌到了3元，作為動車組的龍頭股，肯定是低估了，中線持有必賺；
2、 低價是永恆的題材。這里所說的低價，是絕對低價，歷史上從來沒有大幅炒作過的品種，一旦有熱門的題材引發主升，往往成為黑馬。
注意事項：
每個投資者都經歷過股票套牢的滋味。這時應該保持冷靜，分析公司的基本面，確定該股票是否還值得長期持有。
D. 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。
E. 通過大數據分析股票，對購買決策有何幫助
毫無作用,因為你拿不到真實的數據,中國股市信息不對稱問題由來已久,而且尚未解決,數據分析是有作用的,但是只限於基本面,其他的數據分析甚至會誤導你的決策
F. 如何通過大數據計算是主力買入的股票佔多數
相同的成交量，筆數少。同樣的筆數，成交量大。
G. 大數據能不能預測股市
大數據對於很多的地方都是非常有用的，但是，是否也有大數據不能做到的？我覺得很多時候，大數據只能說作為一個參考的方向，並不能准確的作出判斷，或者給出答案。首先大數據是一個有科學根據的一個參考物，因為有大量的數據，有大量的參考物，所以，這件事情結果跟大數據一致的概率變得會跟大數據所統計的相差不遠，這就是我們的大數據擁有的功能。
我們的股市，說實話我以前的工作是金融方面的也接觸過股市，對於股市的話，首先影響我們股市的一些因素有哪些？從宏觀來說，像國家的一些政策調控，包括我們公司的一些政策變化，股東的一些變動，或者說我們現在在整個股市來說什麼樣的一個趨勢。
我們如果從技術層面，就是可以通過我們的一些k線圖，或者我們的一些kdj指標，很多的一些分析股票的一些指標來判斷，當然這些指標的話並不是百分之百，都是金錢。而是說這些指標，其實也就是通過一些大量的，我們以前的歷史數據，其實都是已經是歷史性的，所以總結出來的這樣一個圖案，便於我們能進行分析。
這樣一個指標的話，其實跟我們的大數據就非常的類似，我們說大數據到底能不能預測故事？這個真的不能具體的回答，因為預測這個事情也就是說對於未來的股市的一個判斷，這其實是很難的，我們很多的時候看到的都只是表面上的，大數據來說，他可以給出一個方向，或者能夠得出的結論跟未來行情的變化正確的概率是非常高的，但是我們不能百分之百肯定，他得出的結論是正確的，所以大數據他可以預測股市一個大致方向，但不不能保證他預測的是正確的，可以作為一個參考。