数据化炒股

⑴ 股票量化交易是什么意思

股票量化交易，就是将股票市场所有的股票信息，比如股票的涨跌历史数据，成交量历史数据，股票的基本面历史数据，指数涨跌历史数据等等全部输入计算机，进行大数据分析，之后根据大数据选择出炒股成功率最高的方案，并设计成计算机自动操盘模式，称为量化交易。

量化交易
所谓量化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，同时利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为，研究表明，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显著的差异。

量化交易潜在风险
1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。
2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。
3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
5、单一投资品种导致的不可预测风险。

⑵ 有人可以推荐一些好用的量化炒股软件吗

天字壹号目前没有收费，挺好用的，我自己都有在用，值得推荐给您

⑶ 使用Excel进行炒股的方法

你是不是经常奔跑于各大证券机构或者购买证券类报纸，然后从一大堆数据中查询你最关心的几种股票呢？其实，你只需要在电脑上安装Excel便可查询并分析你所关心的股票，是不是感觉很新奇？下面我们就来看看具体的实现过程吧！
一、获取股票查询的链接地址
1. 能够提供股票行情查询的网站有很多，我们这里以“搜狐股票查询页面”为例进行介绍。在IE地址栏中输入网址即可打开“多股行情―搜狐股票”页面。
2. 在“股票行情查询”文本框中输入欲查询的股票代号并以逗号隔开。例如要查找中国石化、华能国际、宝钢股份以及中国联通这四支股票，那么分别输入“600028,600011,600019,600050”，最后单击“查”按钮即可在打开的页面中看到查询的结果。
3. 我们将搜索结果的页面地址复制到剪贴板中以备后面使用。
二、新建Web查询
1. 运行Excel，合并第1行和第2行，然后在其中输入“我的股票查询”，接着设置合适的字体、大小、颜色以及位置。
2. 选中A3单元格，然后依次选择“数据→导入外部数据→新建Web查询”菜单命令。
3. 在“新建Web查询”界面的“地址”栏中输入我们前面获得的查询链接地址。
4. 单击“转到”按钮，这时我们会看到刚才的股票搜索结果页面出现在该界面中，不同的是在窗口左侧出现了许多含有黑色箭头的黄色小方框，当将鼠标指向其中的一个方框并单击时，方框颜色将变为绿色并且箭头将变成“√”，我们这里只需选中并单击含有股票数据的方框即可。
5. 单击“导入”按钮，此时会出现“导入数据”界面，在此将获得的Web数据放置到“现有工作表”或者“新建工作表”中，在此我们选中现有的工作表。
6. 当单击“确定”后将会出现正在导入数据的提示，不一会便可在Excel中看到几种股票的查询结果。为了让Excel中的数据能及时的获得更新，因此我们需要选中导入的Web数据并单击鼠标右键，然后选择“数据区域属性”命令。
7. 在打开的“外部数据区域属性”界面中勾选“刷新频率”复选框，然后将刷新频率设置为“30分钟”。为了能在打开工作表时就看到最新的Web数据，我们需要勾选“打开工作簿时，自动刷新”复选框，最后单击“确定”按钮即可。
三、用图表分析表格数据
1. 在表格中选中“股票名称”、“涨跌额”和“涨跌幅”下的数据，然后单击工具栏上的“图表向导”按钮，此时将打开“图表向导”对话框。
2. 在“标准类型”选项卡的“图表类型”列表中选择股票经常使用的“折线图”，然后在“子图表类型”列表中选择“数据点折线图”。
3. 单击“下一步”按钮，在接着出现的对话框中选择“系列”选项卡，然后选中“系列”栏下的“系列1”，我们看到其值为G4：G7中的数据，此数据为“涨跌额”中的数据，因此我们在将“名称”设置为“涨跌额”，然后选中“系列2”，接着将其名称改为“涨跌幅”。
4. 单击“下一步”按钮，我们在“图表标题”下输入图表分析的标题，例如“股票分析”、“分类（X）轴”及“分类（Y）轴”分别输入“股票名称”以及“涨跌额/幅”。
5. 单击“下一步”按钮，我们选中“作为其中的对象插入”项，最后单击“完成”按钮即可看到所制作的股票分析图表。

⑷ 如何用Python和机器学习炒股赚钱

相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。

我终于跑赢了标准普尔 500 指数 10 个百分点！听起来可能不是很多，但是当我们处理的是大量流动性很高的资本时，对冲基金的利润就相当可观。更激进的做法还能得到更高的回报。

这一切都始于我阅读了 Gur Huberman 的一篇题为《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的论文。该研究描述了一件发生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（当时股票代码是 ENMD）的事件：

「星期天《纽约时报》上发表的一篇关于癌症治疗新药开发潜力的文章导致 EntreMed 的股价从周五收盘时的 12.063 飙升至 85，在周一收盘时接近 52。在接下来的三周，它的收盘价都在 30 以上。这股投资热情也让其它生物科技股得到了溢价。但是，这个癌症研究方面的可能突破在至少五个月前就已经被 Nature 期刊和各种流行的报纸报道过了，其中甚至包括《泰晤士报》！因此，仅仅是热情的公众关注就能引发股价的持续上涨，即便实际上并没有出现真正的新信息。」

在研究者给出的许多有见地的观察中，其中有一个总结很突出：

「（股价）运动可能会集中于有一些共同之处的股票上，但这些共同之处不一定要是经济基础。」

我就想，能不能基于通常所用的指标之外的其它指标来划分股票。我开始在数据库里面挖掘，几周之后我发现了一个，其包含了一个分数，描述了股票和元素周期表中的元素之间的「已知和隐藏关系」的强度。

我有计算基因组学的背景，这让我想起了基因和它们的细胞信号网络之间的关系是如何地不为人所知。但是，当我们分析数据时，我们又会开始看到我们之前可能无法预测的新关系和相关性。

如果你使用机器学习，就可能在具有已知和隐藏关系的上市公司的寄生、共生和共情关系之上抢占先机，这是很有趣而且可以盈利的。最后，一个人的盈利能力似乎完全关乎他在生成这些类别的数据时想出特征标签（即概念（concept））的强大组合的能力。

我在这类模型上的下一次迭代应该会包含一个用于自动生成特征组合或独特列表的单独算法。也许会基于近乎实时的事件，这可能会影响那些具有只有配备了无监督学习算法的人类才能预测的隐藏关系的股票组。

⑸ 用大数据炒股，靠谱吗

因为最近在考察几个量化交易平台，或许正好能够回答你的这个问题。
在国外现在量化交易已经非常非常的普及，但是据说在国内只有不到5%，似乎是国内散户太多的原因。
而量化交易就是能够通过模型预测未来一段时间的走势，从而不断去调整，购买较大胜率的股票、期货或者大宗商品。
某种程度上来说，这些大数据预测相对于国内的赌徒心理还是有更高的成功率的。

当然，也不能太迷信数据，数据是死的，而人性莫测。在国内，即使你个股再好，还是看出现跑不赢大盘的局面，而且有时候还得考虑人的情绪、政策等等。不过，如果能够坚持，大数据还是相对靠谱的。观点仅供参考，投资需谨慎。

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⑺ 如何量化炒股

我认为这应该要自己琢磨出来才有用吧，既然炒股了，就要认真的对待，研究出自己的量化路来。

• 自己组合

说实话，对于选股因子和择时因子都不太懂，第一次设计策略回撤率比收益率还高，后来不断优化，选择了5个选股因子和2个择时因子作为自己的策略组合。

• 总结

我认为这就是慢慢自己去摸索的一个巧门吧。

⑻ 可以利用大数据炒股吗

大数据可以用于股票交易，所谓大数据，就是一个新的分析概念，利用新的系统、新的工具、新的模型来挖掘大量动态的、可持续的数据，从而获得具有洞察力和新价值的东西。大数据已经在一些金融工具中有所体现，大数据会将股票之前的数据全都发布出来，股民可以根据这只股票之前的数据来进行对比。

其实大数据只能说是个趋势，我们可以通过打数据让投资者能够有一个参考性，但不能够过度依赖大数据，毕竟着只是数据，这些数据是死的，而股市却是千变万化的，我们不能过度的依赖大数据得出的分析与结论，大数据也只是作为一个参考数据。世事无绝对，更何况是股票，可能上一秒还是盈利的状态，但是下一秒就已经处于亏损了，不少人也因为炒股倾家荡产，所以这边还是要提醒大家一下，谨慎行事，不要盲目跟风。