1. 怎么用技术分析一只股票，举一个例子。随便分析一只股票，
技术分析你说有这个太广，对股票的分析有两种一种就是你说的技术分析，另一种就是基本面分析，你不如说哪种技术分比较好，但各种都不是太完善，当然我首推的波浪理论，均线系统，指标中的MACD,还有量价组合的关系都很重要。可能你好多都不明白，但是我建议你先用用MACD比较明了，以日、周为准较好，但配合更小的时间参数可以解决发生的迟缓问题，很不错的。这是我十多年的总结，这里是有限的交流，你慢慢的想想会妙用无穷的，要是买到好的个股票还有其它的主法综合去判断的，MACD可能还有一些东西有的书上还没有涉及到的呀，你就去纵横想想吧，祝你好运
2. 如何通过大数据计算是主力买入的股票占多数
相同的成交量，笔数少。同样的笔数，成交量大。
3. 如何用大数据分析金融数据
有大数据分析工具的，免费的，你找一下大数据魔镜。
4. 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
5. 如何使用基本面分析法和技术分析法进行股票分析
因为你悬赏值为零，所以我只可以给你思路，授人于鱼不如受人于渔。
基本面方面：找世界龙头，或者是国内垄断优势的公司：如多氟多，潍柴动力。云南锗业等
如果是短线可以只看每股收益
基本面找到合适的个股，你可以在大级别低点介入。然后留出机动资金做T。直到成本为零或者负。这样风险才为零，希望你能满意
6. 如何利用基本面分析和技术分析来选择股票
股票基本面：
看该行业前景，公司在行业地位，（龙头比较好）国家政策面对该行业有什么影响。公司本身主营业务如何，是否集中，（集中比较好，主营太分散的话，不会太突出。）是否有新项目设立，未来的发展是大致一个什么走向。是否有整体上市或者整合的预期。是否有基金持仓，比例如何，近期是在增还是减？再详细就看下筹码是否集中（看持有的股东数目。数目减少，人均持股多就是在集中，比分散要好）该股总股本多少？流通股多少？盘大的话在行情好的时候上涨会比较慢。最后说下业绩如何（其实我个人基本不怎么看这条，但大部分股民比较认同）中国上市公司很多东西比较假，所以基本面的分析不要太过重视。
股票技术面：
k线是技术分析的基础，只有把k线学会了，那么技术分析也才能做到位。那么如何来根据k线研究股票呢？可以根据以下几点去分析：
1查看k线历史走势，近期趋势，是上涨还是下跌，是调整还是震荡，是波幅展开还是区间横盘。
2分析k线的高低点和相对高低点，
3分析k线支撑和压力，发现套单位置，观察庄家操盘手法。
把以上几点分析出来，那么基本上可以判断一下个股是怎么走，该上升还是下跌或者是横盘。
但是以上几点还不够，因为股价的走势是很多很多因素综合起来的效果，k线分析知识一个成本上，技术上的分析，还必须做到其他的分析才更好，比如均线分析，价格走势，消息影响，基本面如何，股东变化如何，机构变化如何等等，然后再把个股、大盘，以及国际金融走势结合来看，那么相信你能够做到心里有数。
新手入市前期必须先系统的去学习，要学会，看一些股票的指标和具体的股票走势图，同时自己要独立的分析和研判，这时候不要着急的投入资金，而是应该自己根据实际情况，进行模拟方式的操作，目前的牛股宝还不错，很多功能足够分析个股和大盘。实在不会的情况下还可以追踪牛人榜里的牛人操作，这样要靠谱得多，希望可以帮助到您，祝投资愉快！
7. 大数据能不能预测股市
大数据对于很多的地方都是非常有用的，但是，是否也有大数据不能做到的？我觉得很多时候，大数据只能说作为一个参考的方向，并不能准确的作出判断，或者给出答案。首先大数据是一个有科学根据的一个参考物，因为有大量的数据，有大量的参考物，所以，这件事情结果跟大数据一致的概率变得会跟大数据所统计的相差不远，这就是我们的大数据拥有的功能。
我们的股市，说实话我以前的工作是金融方面的也接触过股市，对于股市的话，首先影响我们股市的一些因素有哪些？从宏观来说，像国家的一些政策调控，包括我们公司的一些政策变化，股东的一些变动，或者说我们现在在整个股市来说什么样的一个趋势。
我们如果从技术层面，就是可以通过我们的一些k线图，或者我们的一些kdj指标，很多的一些分析股票的一些指标来判断，当然这些指标的话并不是百分之百，都是金钱。而是说这些指标，其实也就是通过一些大量的，我们以前的历史数据，其实都是已经是历史性的，所以总结出来的这样一个图案，便于我们能进行分析。
这样一个指标的话，其实跟我们的大数据就非常的类似，我们说大数据到底能不能预测故事？这个真的不能具体的回答，因为预测这个事情也就是说对于未来的股市的一个判断，这其实是很难的，我们很多的时候看到的都只是表面上的，大数据来说，他可以给出一个方向，或者能够得出的结论跟未来行情的变化正确的概率是非常高的，但是我们不能百分之百肯定，他得出的结论是正确的，所以大数据他可以预测股市一个大致方向，但不不能保证他预测的是正确的，可以作为一个参考。
8. 如何利用网络上的现成大数据来进行超短线炒股
我们利用网络大数据分析技术，从互联网上检索最热的关键词，然后从关键词中检出相对应的股票名称或代码，依据各类大数据分析加权系数算法，选出优选股。\n\n搜索指数:\n\n 搜索指数是以搜索引擎海量网民行为数据为基础的数据分享平台，是当前互联网乃至整个数据时代最重要的统计分析平台之一，自发布之日便成为众多企业营销决策的重要依据。搜索指数能够告诉用户：某个关键词在搜索引擎上的搜索规模有多大，一段时间内的涨跌态势以及相关的新闻舆论变化，关注这些词的网民是什么样的，分布在哪里，同时还搜了哪些相关的词。例如index..com \n\n新闻热度:\n\n 10大新闻网站的财经频道每天都在报道上市企业和市场情况，爬虫根据财经首页的页面进行板块和行业等数据进行分析热门股票近日的曝光率。\n\n评论喜好:\n\n 股民喜欢在股吧和贴吧进行评论，爬虫根据网民发贴的情绪化词汇进行判断，出现负面词汇如不文明用语时，进行必要的扣分等操作。\n\n自选股关注度:\n\n 软件对用户自选股进行统计，关注人数高的股票自然会被纳入热门股票之列。\n\n资金流向:\n\n 软件即时跟踪股票的资金流向，特别关注庄家的大资金流向，对其拉升等动作进行大数据判断。\n\n图形分析：\n\n 软件对图形分析做了较多的大数据资料，并加入了自我学习的能力，如判断历史上的黄金坑，判断双底，计算斜率等。\n\n综合动能：\n\n 除了以上指标，软件还结合传统的MACD＼KDJ等数据，按不同的指标进行打分，最终得出动能分。然后即时对高分股票按历史数据进行判断，推荐出最合适的股票供用户参考，当动能衰减时则会被沽出。\n\n\n\n 将软件停留在在仓界面，会自动更新股股价及进行买卖指令的操作。\n\n\n\n
9. 如何运用大数据
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。