1. 股票市场的大数据量化分析是怎么做的
会做的都不会和你说的，简单来说就是收集数据，实现大数据ai
2. 如何进行大数据分析及处理
探码科技大数据分析及处理过程
聚云化雨的处理方式
聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；
化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；
开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。
3. 如何分析一只股票的好坏，需要那些数据。
一、市场分析 （1）首先是了解： 股票的选择最好是生活中可以了解到的股票，例如东阿阿胶，双汇发展，伊利，蒙牛，银行，茅台，维维，光明，一汽等，因为生活中可以观察得到他们的销售情况和市场的变化，所以容易辨别出他们年报的可靠性，比基金评估和年报出炉更快地能够了解它们的年度业绩和未来发展。这一点重要的意义是，当企业有坏消息出现的时候，通过了解产品市场，可以判断到这个坏消息有没有破坏掉消费者对企业商品的需求，假如这种需求仍在，企业便有了很大的防御能力。像04年的伊利高管问题。而反面例子是光明乳液，出现奶质丑闻后，股票价格出现恐慌大跌，为什么不买，因为仔细留意突然性的奶质问题并不是重点，重要的只是另外一点，乳酸奶的领域已经慢慢被伊利和蒙牛压倒。 （2）其次是向前踏入一步： 很多人认为是有品牌就足够了，这是错误的。营销大师科特勒谈过品牌地位和品牌活力。有品牌地位的商品是指大家都听到过名字，熟悉的商品，例如维维豆奶，脑白金，夏新电子。而有品牌活力的商品是指这种商品能够满足消费者的需求，夏新的手机是否能够满足消费者较大的需求，假如夏新的手机不够ZTE，NOKIA出名，而价格又差不多的话，夏新是否能够提供出格外的质量或者性能保证，如果不能，就不能满足消费者的需求。脑白金经常用于送礼，但是它是否能够满足人们作为健康品的需求，这种商品目标市场究竟是送礼的群体，还是想让“孩子变聪明”的群体。 （3）更深入一步，竞争 钢铁，大米，水泥等商品大家大多不考虑它们的品牌，而考虑它们的价格，因此这些产品附加价值低，利润薄弱。有些行业，像钢铁业，进入壁垒弱，退出壁垒强，因此容易造成激烈的战争，导致供需失衡明显，有明显的周期性。所以说，没有竞争的行业环境，需要考虑这种环境是否能够维持。有良好的竞争对手的企业值得投资。 二，了解数据 （1）历史复权每股收益增长率（2）派息（3）货币资金（4）净资产收益率(5）流动现金表 三，证券市场 （1）市盈率（2）衡量股票价格（3）阅读招股说明书和年度报表
4. 如何进行大数据分析及处理
1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析： 假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、 卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、 因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数据挖掘： 分类 （Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的 数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除 此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间 进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使 用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数 据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于 统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并 且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。
5. 大数据分析股票，有什么好的方法
大数据只是做好宏观经济走向，但是落实到具体某只股票，就显得不那么使用了
6. 如何快速分析股票
俗话说“工欲善其事必先利其器”，一个好的行情分析软件非常重要，同时还需要熟练掌握和运用。其实对于大多数股民来说，没必要选则一些收费的软件，免费的如同花顺、大智慧就非常不错，当然这个还是根据你的喜好，适合自己的就是最好的。
养成好的习惯，善于有序、规整的管理自选股中的股票。掌握一部分的实事新闻，如，两会内容等等；简单了解一下技术指标（不必过多深入），学会分析蜡烛图（重要）。
7. 如何用成交量分析股票
你好，首先，股票的成交量是买、卖双方达成成交后就会出现确定成交的单子，在股市交易时间（一个时间单位中）内成交量的单子数量（以每1手为单位）。股票成交量在市场中分为放量、缩量、地量等等，因为股票市场是买卖博弈的市场，买卖双方形成的成交量会决定股票后续的价格走势情况。所以不同的股票成交量形态对于股票的影响都会有所不同。
如果股票处于成交量有效持续放量（大于前一个交易日成交量的1.618倍）的状态中，表示股票活跃性正在增加、股票热度处于上升趋势、市场投资者对于该股关注度在逐步增加。通常股票成交量出现有效持续放量的状态下，股票价格会因为以上原因，大概率会使股票价格出现上升行情。
如果股票处于成交量有效持续缩量的状态中，表示股票活跃正在缩减。股票热度处于下降趋势、市场投资者对于该股关注度在逐步缩减。通常股票成交量出现有效持续缩量的状态下，股票价格会因为以上原因，大概率会使股票价格出现下降行情。
如果股票处于地量的状态中，是指股票成交量处于近期相对最低点，表示市场投资者对于该股关注度相对较少。通常股票成交量出现有效地量的状态下，股票价格会大概率出现逐步回升处于近期底部阶段，股票的成交量也会逐步的回升。
如果股票处于天量的状态中，是指股票成交量处于近期相对最高点，表示市场投资者对于该股关注度处于一个阶段的顶峰阶段。通常股票成交量出现有效天量的状态下，会使股票价格处于近期的高位点，因为“物极必反”的道理，大概率会使股票成交量后续供应不足，导致股票出现调整阶段。
总体而言，股市中的成交量是很重要的。主要是看到市场方面的活跃度、投资者的积极性等。但是，投资者要注意市场中是没有完美的数据指标和技术图形，都会有部分的误导信息，需要结合其他指标和市场环境以及个股情况进行参考。
风险揭示：本信息不构成任何投资建议，投资者不应以该等信息取代其独立判断或仅根据该等信息作出决策，不构成任何买卖操作，不保证任何收益。如自行操作，请注意仓位控制和风险控制。
8. 如何利用数据分析股票走势呢
这么多问题, 我就回答你MACD, 你可以找书看看
MACD指标又叫指数平滑异同移动平均线，是由查拉尔·阿佩尔（Gerald Apple）所创造的,是一种研判股票买卖时机、跟踪股价运行趋势的技术分析工具。
一、MACD指标的原理
MACD指标是根据均线的构造原理，对股票价格的收盘价进行平滑处理，求出算术平均值以后再进行计算，是一种趋向类指标。
运用快速（短期）和慢速（长期）移动平均线及其聚合与分离的征兆，加以双重平滑运算。而根据移动平均线原理发展出来的MACD，一则去除了移动平均线频繁发出假信号的缺陷，二则保留了移动平均线的效果，因此，MACD指标具有均线趋势性、稳重性、安定性等特点，是用来研判买卖股票的时机，预测股票价格涨跌的技术分析指标。
主要是通过EMA、DIF和DEA（或叫MACD、DEM）这三值之间关系的研判，DIF和DEA连接起来的移动平均线的研判以及DIF减去DEM值而绘制成的柱状图（BAR）的研判等来分析判断行情，预测股价中短期趋势的主要的股市技术分析指标。其中，DIF是核心，DEA是辅助。DIF是快速平滑移动平均线（EMA1）和慢速平滑移动平均线（EMA2）的差。BAR柱状图在股市技术软件上是用红柱和绿柱的收缩来研判行情。
9. 如何用大数据炒股
方法/步骤
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下载，安装app。 网络搜索 网络股市通，并根据手机选择版本安装（安卓的安装安卓的，iphone安装ios版本）
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安装，app这个不多说了。打开app，界面如图所示。可以看到有自选股、资讯、智能选股、行情、我 五个标签页，自选股、行情和“我"就不多说了，炒股的都知道，我们主要要看的是 资讯和智能选股两个标签页的内容
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打开“资讯”，里面是根据网络大数据筛选出来的一些可能对股市有比较大影响的新闻。虽然现在新闻到处都能看到，但是对于股市新手来说，分辨哪些新闻比较重要是一件十分困难的事情，我一般是看这里的概念热点，对于追热点非常有用。
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下面介绍最最有用的“智能选股”，打开，可以看到有“最新热点”、“异动个股”、“优选公告”3项
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最新热点，这里综合了最近搜索最热的话题新闻，并且列出了相关的股票，非常有价值，可以据此布局；
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异动个股，这里整理出了盘中资金变化较大，有可能大涨大跌的股票，适合作参考
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优选公告，这是我最看重的地方了。 新手对于上市公司的公告，看不懂，看懂了也不知道对于股票走势有什么影响。而这里则根据历史数据，统计出了该股票同类公告引起的涨跌，很准的。
10. 股票大数据分析可以吗有推荐吗
在用RC智能云，很不错的