证券市场大数据

1. 哪些股票既属于大数据概念也属于智慧城市概念

同花顺软件里面有分类 有概念分类 你去智慧城市概念里面，打开股票分时图，点开下面的关联板块，有大数据的 就符合你说的这种条件了，譬如说海康威视 华平股份 易联众 银信科技 飞利信 看了半天筛选出来就这几个

2. 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

3. 大数据时代应该如何投资股票

给一篇关于【如何使用大数据进行A股行业投资】的教程给你参考一下~

好的投资，首先是选好行业

红杉资本曾经有一条著名的投资经验，大意是：好的投资，首先是选好赛道，其次是赛道上的选手。对于每天活跃于资本市场上的投资者而言，赛道所指的正是你正在投资、或者将要投资的那家公司它所在的行业，更直接的说，你投资于什么行业，投资于这个行业的哪家公司，决定了你最终能获得什么样的收益表现。

那么，红杉资本的这条投资经验是否适用于A股市场，并给我们带来可观的投资收益呢？本文试图通过量化分析和交易回测来验证这一投资模式是否真正有效，所采用的数据取自于聚宽数据出品的JQData本地量化金融数据，通过梳理出自2010年以来A股市场上不同行业的发展情况，进一步构建出一个优质行业龙头组合，观察其从2015年股灾至今的收益表现。最终发现，这样一个优质行业的龙头组合，从股灾至今大幅跑赢了上证指数和沪深300指数高达30%的以上的收益率，可以说是超乎预期的。以下是具体分析过程。

2010 ~ 2017 沪深A股各行业量化分析

在开始各行业的量化分析之前，我们需要先弄清楚两个问题：

• 第一，A股市场上都有哪些行业；

• 第二，各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现如何？

第一个问题：
很好回答，我们使用JQData提供的获取行业成分股的方法，输入get_instries(name='sw_l1')
得到申万一级行业分类结果如下：它们分别是：【农林牧渔、采掘、化工、钢铁、有色金属、电子、家用电器、食品饮料、纺织服装、轻工制造、医药生物、公用事业、交通运输、房地产、商业贸易、休闲服务、综合、建筑材料、建筑装饰、电器设备、国防军工、计算机、传媒、通信、银行、非银金融、汽车、机械设备】共计28个行业。

第二个问题：

要知道各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现，我们首先需要知道各行业在各个年度都有哪些成分股，然后加总该行业在该年度各成分股的总营收和净利润，就能得到整个行业在该年度的总营收和总利润了。这部分数据JQData也为我们提供了方便的接口：通过调用get_instry_stocks(instry_code=‘行业编码’, date=‘统计日期’)，获取申万一级行业指定日期下的行业成分股列表，然后再调用查询财务的数据接口：get_fundamentals(query_object=‘query_object’, statDate=year)来获取各个成分股在对应年度的总营收和净利润，最后通过加总得到整个行业的总营收和总利润。这里为了避免非经常性损益的影响，我们对净利润指标最终选取的扣除非经常性损益的净利润数据。

我们已经获取到想要的行业数据了。接下来，我们需要进一步分析，这些行业都有什么样的增长特征。

我们发现，在28个申万一级行业中，有18个行业自2010年以来在总营收方面保持了持续稳定的增长。它们分别是：【农林牧渔，电子，食品饮料，纺织服装，轻工制造，医药生物，公用事业，交通运输，房地产，休闲服务，建筑装饰，电气设备，国防军工，计算机，传媒，通信，银行，汽车】；其他行业在该时间范围内出现了不同程度的负增长。

那么，自2010年以来净利润保持持续增长的行业又会是哪些呢？结果是只有5个行业保持了基业长青，他们分别是医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车。（注：由于申万行业在2014年发生过一次大的调整，建筑装饰，电气设备，银行和汽车实际从2014年才开始统计。）

从上面的分析结果可以看到，真正能够保持持续稳定增长的行业并不多，如果以扣非净利润为标准，那么只有医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车这五个行业可以称之为优质行业，实际投资中，就可以只从这几个行业中去投资。这样做的目的是，一方面，能够从行业大格局层面避免行业下行的风险，绕开一个可能出现负增长的的行业，从而降低投资的风险；另一方面，也大大缩短了我们的投资范围，让投资者能够专注于从真正好的行业去挑选公司进行投资。

「2010-2017」投资于优质行业龙头的收益表现




选好行业之后，下面进入选公司环节。我们知道，即便是一个好的行业也仍然存在表现不好的公司，那么什么是好的公司呢，本文试图从营业收入规模和利润规模和来考察以上五个基业长青的行业，从它们中去筛选公司作为投资标的。

1、按营业收入规模构建的行业龙头投资组合

首先，我们按照营业收入规模，筛选出以上5个行业【医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车】从2010年至今的行业龙头如下表所示：






结论




通过以上行业分析和投资组合的历史回测可以看到：

• 先选行业，再选公司，即使是从2015年股灾期间开始投资，至2018年5月1号，仍然能够获得相对理想的收益，可以说，红杉资本的赛道投资法则对于一般投资者还是比较靠谱的。

• 在构建行业龙头投资组合时，净利润指标显著优于营业收入指标，获得的投资收益能够更大的跑赢全市场收益率

• 市场是不断波动的，如果一个投资者从股灾期间开始投资，那么即使他买入了上述优质行业的龙头组合，在近3年也只能获得12%左右的累计收益；而如果从2016年5月3日开始投资，那么至2018年5月2日，2年时间就能获得超过50%以上的收益了。所以，在投资过程中选择时机也非常重要~

4. 证券行业大数据可以运用在哪些方面

，证券行业数据是指券商还是股票分析。
如果券商行业的话，主要看经纪业务，以及其占比是否在下降，产品销售业务利润是否在上升。此外，其他业务渠道是否在扩宽发展，比如投行业务。

5. 金融行业有哪些领域需要大量运用数据分析

1.宏观经济分析：国内外宏观经济数据分析、政策走势分析、经济形势分析。
2.证券数据分析：通过建立数据模型，分析股票指数数据，预测股票走势。
3.财务报表分析：通过建立分析模型，分析财务状况，关联公司之间的经济往来情况。
4.投资项目评估：多维度分析投资项目，通过数据进行投资决策支持，减少投资风险。

6. 腾讯自选股大数据基金和行业中其他同类型基金相比有什么优势

我分析有以下3个优势吧。
（1）优质的数据来源：
现在市场上的大数据基金主要基于互联网搜索和互联网电商数据，但是说实话，这些数据源与股票市场的关联性比较弱。而腾讯自选股大数据基金所采用的数据为互联网金融财经大数据，直接来源于腾讯财经和腾讯自选股，这些数据与股票市场之间的传导路径最短，能够更直接更迅速的反映出整个市场情绪和内部结构的运动情况。这只基金通过上述海量用户行为数据来分析用户行为与股票价格表现之间的关联性，从而寻找未来大概率具有超额收益的个股，应该更靠谱~
（2）海量的行为数据：
海量的用户行为数据才能够真实反映市场的运行状态，否则得出的都是错误的结论。腾讯财经和腾讯自选股拥有5000万的用户规模，其行为大数据能够对市场所有个股进行全面采样，给用户行为分析提供了强大的源头。
（3）灵活的管理模式：
这只基金为主动管理型股票基金。主动型基金的优点就在于：可以根据市场数据变化及时对股票仓位、风格和个股进行相应调整，比指数型基金满仓运作、定期调仓模式的灵活性更高。

7. 有没有基金行业上层人士，介绍下，股票型基金经理们都怎么分析大数据的

实话实说，这些不是基金拉起来的。你不要认为基金的仓位很大，在中国证券市场上，基金很难集体拉起来什么指数，这些是券商自营、经纪和保险干得。基金所持有的那些钱在证券市场上什么用都没有。我就是基金公司的，这个我很了解。
另外，各家公司情况不同，不可能有很大的联合来拉股票，因为本身各只基金的投资策略等就不一样。

8. 什么是大数据时代。什么又叫做云商。

大数据,或称巨量数据、海量数据;是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合,是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的集成共享,交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。
有研究机构如此定义“大数据”:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从某种程度上说,大数据是数据分析的前沿技术。简言之,从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。
进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据时代来临[1]据，并命名与之相关的技术发展与创新。它已经上过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的国金证券、国泰君安、银河证券等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。

云商：
云商也叫智慧云商。信息 + 应用+ 基础设施无处不在 = 平台应用跨地域、跨终端、跨系统、跨平台。采用集成设计(软件+硬件+应用服务)
智慧云商是基于云策略的通用架构，采用云计算服务中间件集成技术和超强的资源整合能力，立足于成熟商业模型的服务交付，跨传统、公共云计算、云服务产品而衍生。

智慧云商可轻松实现平台的构筑与管理及运营与服务。现在平台应用组件涵盖了管理云平台、服务云平台、营销云平台等应用服务，还有配套的云端智慧库，并依托强大的后端广告联盟及第三方市场，为用户端提供了丰富的平台推广及运营收益途径。

9. 大数据给银行业、保险业、证券业、征信业分别带来了哪些大变革

去给银行业保险也挣钱也真心也分别带来了非常大的变化这些业务都根据咱数据来发展他不来的。

10. 请教软件服务业大数据的股票有哪些

所谓软件外包就是一些发达国家的软件公司将他们的一些非核心的软件项目通过外包的形式交给人力资源成本相对较低的国家的公司开发，以达到降低软件开发成本的目的。众所周知，软件开发的成本中70%是人力资源成本，所以，降低人力资源成本将有效地降低软件开发的成本。 软件外包已经成为发达国家的软件公司降低成本的一种重要的手段。目前，全球软件的销售额为6,000亿美元，而其中软件外包的销售额即达到500～600亿美元。预期到2005年软件外包的销售额将达到1,000亿美元。软件外包的大幅度增长为人力资源成本相对较低的印度和中国带来了新的发展机会。 中国目前已经有不少的公司开始介入软件外包这一领域。目前软件外包产业较为发达的地区有上海、北京、大连以及深圳等城市。以北京为例，有40%的软件企业参与外包项目，软件行业60%～70%的营业额来自外包。在上海和北京，一个软件外包工程师的月薪达到7,000～10,000元人民币，而同样能力的软件工程师在武汉只需要三～四千元人民币。资本的特征是向成本更低的地方流动，所以，近一段时间以来已经有大量的东部软件公司准备迁移到中部地区，目前首选的地区主要是武汉和西安。