① 股票市場技術分析有科學依據么
對技術圖形按照統計學方法進行分析本身是一種科學的方法，得出的結果代表的是一種概率，也就是某件事發生的可能性大小，而不是該事件必然會發生，所以技術分析本身是有科學依據的，但是很多人誤解了這種分析得出的結論，以為圖形相似，則事件必然發生，才會造成很多人覺得技術分析毛用沒有。技術分析本身蘊含著一個邏輯，那就是過去曾經發生過的，在未來有很大概率會再次發生，這裡面其實蘊含著「人性不變，歷史重演」這樣的邏輯，那麼圖形所代表的信息表面看是價格的波動，其實是人心理的波動，一組圖形反復出現不是因為價格而是因為人，所以用大數據統計圖形分布並搞清市場過程有助於投資人在開始幾個圖形出現就提高警惕，以提高投資效率，但市場不會簡單重復過去，所以不能生搬硬套，這裡面得出的結果都是統計學意義，代表的是概率，更重要的是要做好風險管理。
② 大數據板塊股票有哪些
大數據概念一共有100家上市公司，其中20家大數據概念上市公司在上證交易所交易，另外80家大數據概念上市公司在深交所交易。
③ 大數據對股市分析的技能怎麼樣
目前，數據分析職位缺口主要集中在三大巨頭行業：移動互聯網、計算機軟體以及金融，總佔比64%，同時非典型數據產業，潛移默化、迅速崛起。說明數據分析是各個行業都是通吃的技能，且都能期待不錯的收入水平。
④ 大數據分析的技術包括哪些
與傳統的在線聯機分析處理OLAP不同，對大數據的深度分析主要基於大規模的機器學習技術，一般而言，機器學習模型的訓練過程可以歸結為最優化定義於大規模訓練數據上的目標函數並且通過一個循環迭代的演算法實現。
1、編程語言：Python/R
2、資料庫MySQL、MongoDB、Redis等
3、數據分析工具講解、數值計算包、Pandas與資料庫... 等
4、進階：Matplotlib、時間序列分析/演算法、機器學習... 等
⑤ 大數據分析的技術有哪些
1、數據收集
對於任何的數據剖析來說，首要的就是數據收集，因而大數據剖析軟體的第一個技能就是數據收集的技能，該東西能夠將分布在互聯網上的數據，一些移動客戶端中的數據進行快速而又廣泛的收集，一起它還能夠敏捷的將一些其他的平台中的數據源中的數據導入到該東西中，對數據進行清洗、轉化、集成等，然後構成在該東西的資料庫中或者是數據集市傍邊，為聯絡剖析處理和數據挖掘提供了根底。
2、數據存取
數據在收集之後，大數據剖析的另一個技能數據存取將會繼續發揮作用，能夠聯系資料庫，方便用戶在運用中貯存原始性的數據，而且快速的收集和運用，再有就是根底性的架構，比如說運貯存和分布式的文件貯存等，都是比較常見的一種。
3、數據處理
數據處理能夠說是該軟體具有的最中心的技能之一，面對龐大而又雜亂的數據，該東西能夠運用一些計算方法或者是計算的方法等對數據進行處理，包括對它的計算、歸納、分類等，然後能夠讓用戶深度的了解到數據所具有的深度價值。
4、計算剖析
計算剖析則是該軟體所具有的另一個中心功能，比如說假設性的查驗等，能夠幫助用戶剖析出現某一種數據現象的原因是什麼，差異剖析則能夠比較出企業的產品銷售在不同的時刻和區域中所顯示出來的巨大差異，以便未來更合理的在時刻和地域中進行布局。
5、相關性剖析
某一種數據現象和別的一種數據現象之間存在怎樣的聯系，大數據剖析通過數據的增加減少改變等都能夠剖析出二者之間的聯系，此外，聚類剖析以及主成分剖析和對應剖析等都是常用的技能，這些技能的運用會讓數據開發更接近人們的應用方針。
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⑥ 大數據能不能預測股市
大數據對於很多的地方都是非常有用的，但是，是否也有大數據不能做到的？我覺得很多時候，大數據只能說作為一個參考的方向，並不能准確的作出判斷，或者給出答案。首先大數據是一個有科學根據的一個參考物，因為有大量的數據，有大量的參考物，所以，這件事情結果跟大數據一致的概率變得會跟大數據所統計的相差不遠，這就是我們的大數據擁有的功能。
我們的股市，說實話我以前的工作是金融方面的也接觸過股市，對於股市的話，首先影響我們股市的一些因素有哪些？從宏觀來說，像國家的一些政策調控，包括我們公司的一些政策變化，股東的一些變動，或者說我們現在在整個股市來說什麼樣的一個趨勢。
我們如果從技術層面，就是可以通過我們的一些k線圖，或者我們的一些kdj指標，很多的一些分析股票的一些指標來判斷，當然這些指標的話並不是百分之百，都是金錢。而是說這些指標，其實也就是通過一些大量的，我們以前的歷史數據，其實都是已經是歷史性的，所以總結出來的這樣一個圖案，便於我們能進行分析。
這樣一個指標的話，其實跟我們的大數據就非常的類似，我們說大數據到底能不能預測故事？這個真的不能具體的回答，因為預測這個事情也就是說對於未來的股市的一個判斷，這其實是很難的，我們很多的時候看到的都只是表面上的，大數據來說，他可以給出一個方向，或者能夠得出的結論跟未來行情的變化正確的概率是非常高的，但是我們不能百分之百肯定，他得出的結論是正確的，所以大數據他可以預測股市一個大致方向，但不不能保證他預測的是正確的，可以作為一個參考。
⑦ 大數據能否預測彩票結果或者股票走勢呢
理論上可以做到，但是彩票數據樣本太少，缺失的數據太多,很難完全分析。股票的話雖然降噪不好處理，但是樣本就是整體，是可以通過一定的技術手段進行降噪分析。這一點國內做的比較好的量化交易機構都在研究這方面的問題。比如說策略炒股通，我認真研究過他們的演算法，在國內的技術級別上算是比較好的。
⑧ 什麼是大數據概念股票中國A股有哪些大數據概念股
英國作家菲利普？鮑爾（Philip Ball）在《預知社會：群體行為的內在法則》一書闡述了一種觀點，即個體行為是無法預知的，但當個體數量達到一定程度時，群體行為往往會表現出一定規律，通過統計物理和生物化學中的種種自然規律，可大致預知社會群體行為的運行法則。
數年來這個困惑一直存在。不久前，IBM技術創新全球副總裁伯納德？梅耶森博士（Dr.Bernard S.Meyerson）的一篇演講令筆者產生了醍醐灌頂之感。
梅耶森博士在演講中表示，
這是個很誘人的話題。早在原始社會時期，能比常人早知道天氣變化規律，用於指導生產勞作，就有可能成為部落巫師甚至是首領。而巫師未必真具有法力，或許只是比常人掌握了更高層次的知識而已，同時利用了這種信息判斷能力的不對稱。之後算命這個行當經久不息，也大致繼承於此。而當代社會熱衷的分析預測，不過也是巫師算命的行當罷了。可以說，任何成功的預測，都是基於對大量有效信息的掌握和准確分析。
基於大數據的智慧產業的重要意義在於，可以更准確地把握市場需求和預測社會群體行為，在此基礎上優化各個產業企業環節的生產效率，並以此提升整個社會的生產力。
人類從狩獵到耕種，是利用了土地資源升級了社會生產力；進入工業時代，是利用機器解放了人類的雙手升級了社會生產力；電子通信和互聯網的出現，大大提升了全球資訊的使用效用，並以此進一步提升了社會生產力。在經歷了2008年金融危機後，在歐債危機的影響下，下一個產業升級出自於哪裡眾說紛紜，而智慧產業很可能成為下一個產業革命的關鍵。
以工業企業為例，對於社會信息的有效掌握和分析，有助於企業准確把握市場下一個熱點或趨勢，降低創新過程中的失敗概率，也有助於提升企業在市場營銷和銷售過程中的效率，避免泛廣告投放的效率低下。反之，作為消費者，也會更有效率地找到自己想要的商品。現在網購平台構建的你可能喜歡的產品功能，就是這種效率提升的初級應用。
大數據產業鏈有很多環節，未來都可能面臨較大的發展機遇。首先，信息數據產生將會是第一個環節。
信息的產生很好理解，比如，現在公眾每天使用的互聯網和無限通訊，即時通訊、微博、手機電話、簡訊、彩信甚至是每一個互聯網點擊（通過點擊習慣可以分析經常瀏覽某類網站，喜歡某類商品，以及上網時間等使用習慣），都是數據的產生。現在數據產生最多的領域是物聯網，根據IBM的分析，上網人數和手機人數在過去最多是2-5倍的增長，而物聯網上連接設備的數量在過去5年增加了2000倍。上述領域擁有大量的數據，企業可以依靠這些數據，或進行分析自我提升效率，或出售這些數據（當然，前提是不涉及個人私密信息的數據）給專業分析機構。其次，信息數據的大量產生需要存儲。
存儲設備領域的增長潛力同樣不容忽視。雖然存儲設備是整個產業鏈中技術含量最少的，同時發展空間也可能沒有其他子行業充滿想像力，但卻可能是增長最穩定的子行業。再次，信息數據需要採集整理。
這個環節是整個大數據產業鏈的最末端，也可能是最具技術含量和產業附加值的子行業。任何數據不經過分析這一環節，都無法落實到實際應用。而且，在同樣的數據面前，誰分析出的結果最有效，將決定誰才是真正的大數據智能產業領跑者。
因此，挖掘A股上市公司中的
大數據概念股
（在中國大數據成熟之前，相信會有不少個股僅屬於概念股）顯得至關重要。
在國金證券、中信證券和光大證券等研究機構的報告中，確實有不少上市公司被列入大數據關注標的。這三家機構選出的標的有：
超圖軟體、科大訊飛、拓爾思、漢得信息、太極股份、用友軟體、東方國信、久其軟體、廣聯達、大智慧、四維圖新、威創股份、衛士通、天璣科技、遠光軟體、美亞柏科、恆泰艾普、華勝天成等。
中國大數據時代還剛剛開啟，上述這些上市公司中，誰是真正的大數據受益股，誰壓根就想不到進入大數據領域，又或者誰真正擁有大數據所需的技術優勢，還得是騾子是馬拉出來溜溜。
不過，在大數據浪潮下，相信上述上市公司中會有真正的受益者脫潁而出，但究竟是誰這需要投資者密切跟蹤和下功夫研究了。
⑨ 大數據分析的技術有哪些
簡單說有三大核心技術：拿數據，算數據，賣數據。
首先做為大數據，拿不到大量數據都白扯。現在由於機器學習的興起，以及萬金油演算法的崛起，導致演算法地位下降，數據地位提高了。舉個通俗的例子，就好比由於教育的發展，導致個人智力重要性降低，教育背景變重要了，因為一般人按標准流程讀個書，就能比牛頓懂得多了。谷歌就說：拿牛逼的數據喂給一個一般的演算法，很多情況下好於拿傻傻的數據喂給牛逼的演算法。而且知不知道弄個牛逼演算法有多困難？一般人連這個困難度都搞不清楚好不好……拿數據很重要，巧婦難為無米之炊呀！所以為什麼好多公司要燒錢搶入口，搶用戶，是為了爭奪數據源呀！不過運營，和產品更關注這個，我是程序員，我不管……
其次就是算數據，如果數據拿到直接就有價值地話，那也就不需要公司了，政府直接賺外快就好了。蘋果落地都能看到，人家牛頓能整個萬有引力，我就只能撿來吃掉，差距呀……所以數據在那裡擺著，能挖出啥就各憑本事了。算數據就需要計算平台了，數據怎麼存（HDFS, S3, HBase, Cassandra），怎麼算（Hadoop, Spark）就靠咱們程序猿了……
再次就是賣得出去才能變現，否則就是搞公益了，比如《疑犯追蹤》裡面的李四和大錘他們……見人所未見，預測未來並趨利避害才是智能的終極目標以及存在意義，對吧？這個得靠大家一塊兒琢磨。
其實我覺得最後那個才是「核心技術」，什麼Spark，Storm，Deep-Learning，都是第二梯隊的……當然，沒有強大的算力做支撐，智能應該也無從說起吧。
NoSQL，分布式計算，機器學習，還有新興的實時流處理，可能還有別的。
數據採集，數據存儲，數據清洗，數據挖掘，數據可視化。數據採集有硬體採集，如OBD，有軟體採集，如滴滴，淘寶。數據存儲就包括NOSQL，hadoop等等。數據清洗包括語議分析，流媒體格式化等等。數據挖掘包括關聯分析，相似度分析，距離分析，聚類分析等等。數據可視化就是WEB的了。