Ⅰ 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
Ⅱ 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
Ⅲ 有没有股票行情大数据监测的这种网站或者APP请推荐个啊
有的，“股票卫士”是国内首款360级股票行情监测管家软件。针对用户的不同交易个性化需求更智能化的筛选出最有用和容易被忽略的重要信息，其中免费行情速度比网络股市通、腾讯自选股以及同花顺快1-3秒，是现在最热门股票APP。
Ⅳ 个人如何用大数据
首先是需要有数据，然后基于数据的特征做分析处理。
个人的问题可能是没有大数据源，以及没有财力购买大数据分析工具。
譬如有大量的股票的价格信息可以做股票分析和预测，如果有房价数据（当然是一直在涨。。。），可以看看一年中合适的出手时机。
总之，一要看需求，而要看数据，三要结合工具。工具推荐免费的Hadoop等大数据工具，配合另外一些开源分析软件，但对个人挑战大。如果中小型企业，可以使用永洪科技的大数据BI。
以后可能会有大数据在线分析平台，个人可能会有更多应用可用。
Ⅳ 如何用大数据分析股票
首先要自己建立模型才行。
Ⅵ 如果编写一个股票分析的软件，用什么软件编写比较好，而且股票的数据从何而来
微软的visual C++ 比较好
用起来方便 初学者比较适用
至于股票数据
据我所知
要向证券所代理
一般都要收费的
Ⅶ 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。
Ⅷ 如何制作自己股票软件
如果自己从头做一个全新的，很好，很强大，我也不会。
如果仅仅达到分析的效果，可以套用原来股票软件的框架，然后制作公式。
例如我用的通达信，首先你要找到可以编辑指标的地方。功能——专家系统——公式管理器。然后开始新建公式吧。
首先你要搞明白指令，OPEN开盘，CLOSE收盘，HIGH最高价，LOW最低价，HHV(CLOSE,x)x天内最高价，LLV(CLOSE,x)x天内的最低价，EMA(CLOSE,x)x天内的指数移动平均
然后看格式，随便打开一个你认为比较复杂的公式，看看他们的编写格式是什么样的。
第三步，自己遍一点简单的公式，点击测试公式，试试对不对。
OK了？哪么就根据自己的需要，写一些相对复杂的公式吧。
有些小问题要注意下，如果是一个指标公式，哪么你可以编写的相对复杂一些，如果你想写一些选股公式，在通达信里，选股公式只支持一个条件输出，也就是说，最后选择的条件多了，选股器是运行不了的。
在分时图点击右键，可以出现一个价格预警，这是一个自动提示你的功能，他可以识别选股公式，指标公式不识别，你也不能用。
所以要想搞成自己报警，你就需要多写几个单一的选股公式，然后统统加到价格预警的公式报警里，让预警器每种情况都报警，然后再人为识别那些是有用，那些是无用。
还有很多别的办法，希望在这能起到抛砖引玉的作用。
PS:网上有很多公式制作的教程，自己去看看会更清楚。
Ⅸ 免费股票分析软件哪个好
我一般用的炒股软件：包括淘股吧、雪球以及易选股。
淘股吧，偏技术面、盘面分析较多，对投资者的要求比较高。比较不好的点是信息质量良莠不齐，对信息的鉴别成本比较高；
雪球的资讯质量总体优于淘股吧，但用户量激增后平台的管理没有跟上，话题讨论的质量与深度下降还挺明显。
易选股主要做机器大数据选股，懒人专属，app里的各个板块会从各个角度优选一些投资机会，还有回测的胜算率，方便参考。机器比人能计算更多数据，更不受情绪影响。不太好的可能就是每天有比较多投资机会，需要自己再根据自己的仓位、风险偏好等实际情况确定。
Ⅹ 做大数据分析一般用什么软件
大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。下面整理了一些大数据分析能用到的工具，助力大家更好的应用大数据技术。
一、hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。
二、HPCC
HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
三、Storm
Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。
Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。
四、SPSS软件
我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。
五、RapidMiner
RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。