Ⅰ 中國股市每天交易量是多少
股市成交量為股票買賣雙方達成交易的數量，是單邊的，例如，某隻股票成交量為十萬股，這是表示以買賣雙方意願達成的，在計算時成交量是十萬股，即：買方買進了十萬股，同時賣方賣出十萬股。而計算交易量則雙邊計算，例如買方十萬股加賣方十萬股，計為二十萬股。股市成交量反映成交的數量多少。一般可用成交股數和成交金額兩項指標來衡量。深滬股市兩項指標均能顯示出來。
應答時間：2021-07-29，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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Ⅱ 如何下載（提取）滬市所有股票每日收盤價的歷史數據
一般炒股軟體中能夠提供的是單日個股的數據，如果你需要很多個股的歷史交易數據，軟體中就不具備這一功能了。目前國內比較專業的提供股票交易歷史數據的網站是好數據網，其中不僅有所有股票的歷史交易數據，還有比較豐富的歷史數據分析方法可供我們參考。
Ⅲ 從某隻股票每天的融資融券數據信息中能看出該股票的什麼趨勢
講到融資融券，應該有很大一部分人要麼是一知半解，要麼就是啥也不懂。今天這篇文章的內容，是我多年炒股的經驗之談，千萬別錯過第二點！
開始探究之前，我把一個超好用的炒股神器合集分享給大家，好奇的朋友不妨點擊下方鏈接：炒股的九大神器，老股民都在用！
一、融資融券是怎麼回事？
提到融資融券，起初我們要曉得杠桿。就好比說，原本你手中有10塊錢，想去買20塊錢的東西，杠桿就是指這借來的10元，從這個意義上說，融資融券就是加杠桿的一種辦法方式。融資，顧名思義就是股民向證券公司借錢購買股票的行為，到期要還本金加利息，融券，換句話說就是股民把股票借來賣，一定時間後將股票返還並支付利息。
融資融券具有放大事物這一特性，利潤會在盈利的時候擴大好幾倍，虧了也能使虧損一下子放大。因此融資融券有極大的風險，若是操作失誤很大概率會變成巨大的虧損，對投資者的投資水平會要求比較高，可以牢牢把握住合適的買賣機會，普通人離這種水平還是有很大一段路要走的，那這個神器就派上用場了，通過大數據技術分析就能夠知道何時是最佳的買賣時機了，好奇的朋友不妨點擊下方鏈接：AI智能識別買賣機會，一分鍾上手！
二、融資融券有什麼技巧？
1. 想要收益變多，那麼就使用融資效應吧。
比方說你現有的資金是100萬元，你欣賞XX股票，決定後，就可以用這份資金買入股票了，然後再將其抵押給券商，再一次融資入手該股，若是股價變高，將獲得到額外部分的收益。
簡單來講，假設XX股票高漲5%，原先在收益上只有5萬元，但也有可能賺到更多，那就是通過融資融券操作，而因為無法保證是否判斷正確，所以當失誤時，虧損的也就更多。
2. 如果你投資的方向是穩健價值型的，中長期更看重後市，而且去向券商融入資金。
融入資金也就是將股票抵押給券商，抵押給券商的股票是你做價值投資長線持有的股票，進場時就不需要再追加資金了，獲利後也不能忘了券商，要將部分利息支付給他們，就可以獲得更多戰果。
3. 使用融券功能，下跌也是可以盈利。
簡單來講，比方說，某股現價二十元。通過很多剖析，這只股可能在未來的一段時間內，下跌到十元附近。接著你就可以向證券公司融券，向券商借一千股這個股，以二十元的價格在市場上進行售賣，就能獲得2萬元資金，什麼時候股價下跌到10左右的時候，這時你就可以根據每股10元的價格，又一次的買入該股1千股，然後給證券公司，花費費用具體為1萬元。
於是這中間的前後操作，價格差代表著盈利部分。肯定還要付出在融券方面的一部分費用。該操作如果沒有使未來股價下跌，而是上漲，那樣可能要花費更多的資金了，因為在合約到期後，需要買回證券還給證券公司，從而引起蝕本。
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Ⅳ 什麼叫大數據量化交易大數據量化交易是什麼地位
【導讀】很多人對於大數據量化交易不清楚，只知道大數據，其實大數據量化交易是基於大數據以上是雲社區搭建的載體，下面我們就來聊聊什麼叫大數據量化交易?大數據量化交易是什麼地位?
現在發達城市北上廣，已經開始用大數據，運做基金了。而且門檻很高，必須金融和計算機的本科以上人員，研究生擇優錄取。
可見大數據，發展的力度。很多人不知道大數據怎麼交易股票，這這里簡單說下，現在好多券商軟體支持，大數據自動化交易，也就是說，當你編寫好自己的預期策略後，由程序根據你的策略實行，自動化交易。現在名聲僅次於巴菲特的詹姆斯.西蒙斯，就是大數據量化交易的先驅，他名下的大獎章基金，就是根據大數據量化交易運行。
大數據量化交易，可以實現。一天成百上千次此交易，只要資金允許。這也是發達發達城市為什麼著重研究的對象。還有大數據是未來的趨勢。電腦在對市場熱度的分析，要強於人工識別。但是論單個交易，人工肯定強於電腦，但是從現在的基金規模來看。電腦交易是主要趨勢。不管多厲害的基金經理，精力都是有限的。
目前的大數據都是藉助python為主要語言編寫的，感興趣的可以看看相關方面的學習。券商對自動化交易的資金，一般是5w門檻。
以上就是小編今天給大家整理發布的關於「什麼叫大數據量化交易?大數據量化交易是什麼地位?」的相關內容，希望對大家有所幫助。隨著市場的發展。大數據量化交易，會慢慢普及。
Ⅳ 什麼網址或軟體能下載股票每日的交易數據啊
同花順軟體就可以下載股票每日的交易數據。
股票交易是指股票投資者之間按照市場價格對已發行上市的股票所進行的買賣。股票公開轉讓的場所首先是證券交易所。中國大陸目前僅有兩家交易所，即上海證券交易所和深圳證券交易所。
股票市場也稱為二級市場或次級市場，是股票發行和流通的場所，也可以說是指對已發行的股票進行買賣和轉讓的場所。股票的交易都是通過股票市場來實現的。一般地，股票市場可以分為一、二級，一級市場也稱之為股票發行市場，二級市場也稱之為股票交易市場。 股票是一種有價證券。有價證券除股票外，還包括國家債券、公司債券、不動產抵押債券等等。國家債券出現較早，是最先投入交易的有價債券。隨著商品經濟的發展，後來才逐漸出現股票等有價債券。因此，股票交易只是有價債券交易的一個組成部分，股票市場也只是多種有價債券市場中的一種。很少有單一的股票市場，股票市場不過是證券市場中專營股票的地方。
Ⅵ 怎麼看股票每一天或當天總成交筆數
1、首先打開自己電腦或者手機()上的瀏覽器(Google I/O)，下面以網路瀏覽器(版本 5.13.0.30)為例演示。
2、接下來在瀏覽器的搜索欄中輸入需要查詢的股票市場，然後「深圳成指」，在列表中選擇任意一個股市軟體進入即可。
3、接下來進入到頁面之後，在紅色箭頭所指處就可以查看到當日的成交量是多少了。
拓展資料:
一、從股票的每筆成交量識別莊家
1、當股價呈現底部狀態時，若每筆成交出現大幅跳升，則表明該股開始有大資金關注，若每筆成交連續數日在較高水平波動而股價並未出現較明顯的上升，更說明大資金正在默默吸納該股。在這段時間里成交量倒未必出現大幅增加的現象。當我們發現了這種在價位底部的每筆成交和股價及成交量出現明顯背馳的個股時，應予以特別的關注。一般而言，當個股每筆成交超過大市平均水平50%以上時，我們可以認為該股已有莊家入駐。
2、機構莊家入庄某股後，不獲利一般是不會出局的。入庄後，無論股價是繼續橫盤還是呈現慢牛式的爬升，其間該股的每筆成交較莊家吸納時是有所減少還是持平，也無論成交量有所增加還是萎縮，只要股價未見大幅放量拉升，都說明莊家仍在盤中。特別是在淡靜市道中，莊家為引起散戶注意，還往往用對敲來製造一定的成交假象，甚至有時還不惜用對敲來打壓震倉，若如此，每筆成交應仍維持在相對較高的水平。此時用其來判斷莊家是否還在場內，十分靈驗。
3、若股價放量大陽拉升，但每筆成交並未創新高時，應特別提高警惕，因為這說明莊家可能要派發離場了。而當股價及成交量創下新高但每筆成交出現明顯萎縮，也就是出現背馳時，跟庄者切不可戀戰，要堅決清倉離場，哪怕股價再升一程。
二、如何查看某個股票某天的交易額
1、在股票交易軟體中，點擊股票的列表上的成交量三個字，選中這一欄，再點擊一下，就會出現成交量排行榜。
如果想恢復原來的界面，那就再點擊一下即可。
2、每天的成交量排行都不一樣，建議以股票交易軟體中的數據為准。
要想分析該股票是否有上漲趨勢，不僅僅要看成交量，還得看K線、技術指標、基本面分析等等。
Ⅶ 怎樣查股票每天漲跌數量數據
先回答題主的問題：直接通過行情軟體查詢即可，比如大智慧、通達信都可以查得到。
說到股票，很多人都不太理解它是什麼。其實，股票就是一種「商品」，它的價格取決於它的內在價值（標的公司價值），並且圍繞著它的價值上下波動。
股票的價格波動也和普通商品一樣，會被市場上它的供求關系所影響。
就像豬肉，市場上需要很多豬肉的時候，供不應求，那價格就會上升；當市場上的豬肉越來越多，而人們的需求卻達不到那麼多，供給大於需求，價格下降是理所當然的。
按照股票來講：10元/股的價格，50個人賣出，但市場上有100個買，那另外50個買不到的人就會以11元的價格買入，股價隨之上漲，相反就會下跌（由於篇幅問題，這里將交易進行簡化了）。
通常來說，雙方的情緒好壞受多方面影響，這時供求關系也會受到影響，其中產生較大影響的因素有3個，下面來詳細說明一下。
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一、股票漲跌的原因有哪些呢？
1、政策
行業或產業的發展，離不開國家政策的指導，比如說新能源，前幾年國家開始注重新能源的開發，有關企業、產業都得到了政府扶持，比如補貼、減稅等。
這就使得大量資金流入，挖掘相關行業板塊或者上市公司，這些都會影響股票的漲跌。
2、基本面
長期來看，市場的走勢和基本面相同，基本面向好，市場整體就向好，比如說疫情後我國經濟有所回升，企業的盈利情況也漸漸改善，那股市也會跟著回升。
3、行業景氣度
這個是十分重要的，行業的景氣程度，非常影響股票的形勢行業景氣度越好，這類公司的股票走勢就越好，價格就會普遍上漲，比如上面說到的新能源。
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二、股票漲了就一定要買嗎？
不少新手剛接觸股票，一看某支股票漲勢大好，趕緊買上幾萬塊，結果跌的那個慘啊，被狠狠的套住了。其實股票的漲跌變化可以在短期內人為的進行干涉，只要有人持有足夠多的籌碼，一般來說占據市場流通盤的40%，就可以完全控制股價。如果你是剛剛入門的股票小白，把選擇長期佔有龍頭股進行價值投入作為重點考慮項目避免短線投資損失慘重。吐血整理！各大行業龍頭股票一覽表，建議收藏！
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Ⅷ 怎麼查股票每天的交易額
一般的看盤軟體都可以看到的，直接看大盤 軟體右側就會有上漲家數和下跌家數，或者你按6 1鍵上海漲幅榜自己數，6 3 鍵深圳漲幅榜數也可以的。
Ⅸ 如何用大數據炒股
我們如今生活在一個數據爆炸的世界裡。網路每天響應超過60億次的搜索請求，日處理數據超過100PB，相當於6000多座中國國家圖書館的書籍信息量總和。新浪微博每天都會發布上億條微博。在荒無人煙的郊外，暗藏著無數大公司的信息存儲中心，24小時夜以繼日地運轉著。
克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中認為，大數據的核心就是預測，即只要數據豐富到一定程度，就可預測事情發生的可能性。例如，「從一個人亂穿馬路時行進的軌跡和速度來看他能及時穿過馬路的可能性」，或者通過一個人穿過馬路的速度，預測車子何時應該減速從而讓他及時穿過馬路。
那麼，如果把這種預測能力應用在股票投資上，又會如何？
目前，美國已經有許多對沖基金採用大數據技術進行投資，並且收獲甚豐。中國的中證廣發網路百發100指數基金（下稱百發100），上線四個多月以來已上漲68%。
和傳統量化投資類似，大數據投資也是依靠模型，但模型里的數據變數幾何倍地增加了，在原有的金融結構化數據基礎上，增加了社交言論、地理信息、衛星監測等非結構化數據，並且將這些非結構化數據進行量化，從而讓模型可以吸收。
由於大數據模型對成本要求極高，業內人士認為，大數據將成為共享平台化的服務，數據和技術相當於食材和鍋，基金經理和分析師可以通過平台製作自己的策略。
量化非結構數據
不要小看大數據的本領，正是這項剛剛興起的技術已經創造了無數「未卜先知」的奇跡。
2014年，網路用大數據技術預測命中了全國18卷中12卷高考作文題目，被網友稱為「神預測」。網路公司人士表示，在這個大數據池中，包含互聯網積累的用戶數據、歷年的命題數據以及教育機構對出題方向作出的判斷。
在2014年巴西世界盃比賽中，Google亦通過大數據技術成功預測了16強和8強名單。
從當年英格蘭報社的信鴿、費城股票交易所的信號燈到報紙電話，再到如今的互聯網、雲計算、大數據，前沿技術迅速在投資領域落地。在股票策略中，大數據日益嶄露頭角。
做股票投資策略，需要的大數據可以分為結構化數據和非結構化數據。結構化數據，簡單說就是「一堆數字」，通常包括傳統量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等專業信息；非結構化數據就是社交文字、地理位置、用戶行為等「還沒有進行量化的信息」。
量化非結構化就是用深度模型替代簡單線性模型的過程，其中所涉及的技術包括自然語言處理、語音識別、圖像識別等。
金融大數據平台-通聯數據CEO王政表示，通聯數據採用的非結構化數據可以分為三類：第一類和人相關，包括社交言論、消費、去過的地點等；第二類與物相關，如通過正在行駛的船隻和貨車判斷物聯網情況；第三類則是衛星監測的環境信息，包括汽車流、港口裝載量、新的建築開工等情況。
衛星監測信息在美國已被投入使用，2014年Google斥資5億美元收購了衛星公司Skybox，從而可以獲得實施衛星監測信息。
結構化和非結構化數據也常常相互轉化。「結構化和非結構化數據可以形象理解成把所有數據裝在一個籃子里，根據應用策略不同相互轉化。例如，在搜索頻率調查中，用戶搜索就是結構化數據；在金融策略分析中，用戶搜索就是非結構化數據。」網路公司人士表示。
華爾街拿著豐厚薪水的分析師們還不知道，自己的僱主已經將大量資本投向了取代自己的機器。
2014年11月23日，高盛向Kensho公司投資1500萬美元，以支持該公司的大數據平台建設。該平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量數據進行分析，並且回答投資者提出的各種金融問題，例如「下月有颶風，將對美國建材板塊造成什麼影響？」
在Kensho處理的信息中，有80%是「非結構化」數據，例如政策文件、自然事件、地理環境、科技創新等。這類信息通常是電腦和模型難以消化的。因此，Kensho的CEO Daniel Nadler認為，華爾街過去是基於20%的信息做出100%的決策。
既然說到高盛，順便提一下，這家華爾街老牌投行如今對大數據可謂青睞有加。除了Kensho，高盛還和Fortress信貸集團在兩年前投資了8000萬美元給小額融資平台On Deck Capital。這家公司的核心競爭力也是大數據，它利用大數據對中小企業進行分析，從而選出值得投資的企業並以很快的速度為之提供短期貸款。
捕捉市場情緒
上述諸多非結構化數據，歸根結底是為了獲得一個信息：市場情緒。
在采訪中，2013年諾貝爾經濟學獎得主羅伯特•席勒的觀點被無數采訪對象引述。可以說，大數據策略投資的創業者們無一不是席勒的信奉者。
席勒於上世紀80年代設計的投資模型至今仍被業內稱道。在他的模型中，主要參考三個變數：投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應（市場情緒）。他認為，市場本身帶有主觀判斷因素，投資者情緒會影響投資行為，而投資行為直接影響資產價格。
然而，在大數據技術誕生之前，市場情緒始終無法進行量化。
回顧人類股票投資發展史，其實就是將影響股價的因子不斷量化的過程。
上世紀70年代以前，股票投資是一種定性的分析，沒有數據應用，而是一門主觀的藝術。隨著電腦的普及，很多人開始研究驅動股價變化的規律，把傳統基本面研究方法用模型代替，市盈率、市凈率的概念誕生，量化投資由此興起。
量化投資技術的興起也帶動了一批華爾街大鱷的誕生。例如，巴克萊全球投資者（BGI）在上世紀70年代就以其超越同行的電腦模型成為全球最大的基金管理公司；進入80年代，另一家基金公司文藝復興（Renaissance）年均回報率在扣除管理費和投資收益分成等費用後仍高達34%，堪稱當時最佳的對沖基金，之後十多年該基金資產亦十分穩定。
「從主觀判斷到量化投資，是從藝術轉為科學的過程。」王政表示，上世紀70年代以前一個基本面研究員只能關注20隻到50隻股票，覆蓋面很有限。有了量化模型就可以覆蓋所有股票，這就是一個大的飛躍。此外，隨著計算機處理能力的發展，信息的用量也有一個飛躍變化。過去看三個指標就夠了，現在看的指標越來越多，做出的預測越來越准確。
隨著21世紀的到來，量化投資又遇到了新的瓶頸，就是同質化競爭。各家機構的量化模型越來越趨同，導致投資結果同漲同跌。「能否在看到報表數據之前，用更大的數據尋找規律？」這是大數據策略創業者們試圖解決的問題。
於是，量化投資的多米諾骨牌終於觸碰到了席勒理論的第三層變數——市場情緒。
計算機通過分析新聞、研究報告、社交信息、搜索行為等，藉助自然語言處理方法，提取有用的信息；而藉助機器學習智能分析，過去量化投資只能覆蓋幾十個策略，大數據投資則可以覆蓋成千上萬個策略。
基於互聯網搜索數據和社交行為的經濟預測研究，已逐漸成為一個新的學術熱點，並在經濟、社會以及健康等領域的研究中取得了一定成果。在資本市場應用上，研究發現搜索數據可有效預測未來股市活躍度（以交易量指標衡量）及股價走勢的變化。
海外就有學術研究指出，公司的名稱或者相關關鍵詞的搜索量，與該公司的股票交易量正相關。德國科學家Tobias Preis就進行了如此研究：Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趨勢（Google Trends），以美國標普500指數的500隻股票為其樣本，以2004年至2010年為觀察區間，發現谷歌趨勢數據的公司名稱搜索量和對應股票的交易量，在每周一次的時間尺度上有高度關聯性。也就是說，當某個公司名稱在谷歌的搜索量活動增加時，無論股票的價格是上漲或者下跌，股票成交量與搜索量增加；反之亦然，搜索量下降，股票成交量下降。以標普500指數的樣本股為基礎，依據上述策略構建的模擬投資組合在六年的時間內獲得了高達329%的累計收益。
在美國市場上，還有多家私募對沖基金利用Twitter和Facebook的社交數據作為反映投資者情緒和市場趨勢的因子，構建對沖投資策略。利用互聯網大數據進行投資策略和工具的開發已經成為世界金融投資領域的新熱點。
保羅·霍丁管理的對沖基金Derwent成立於2011年5月，注冊在開曼群島，初始規模約為4000萬美元， 2013年投資收益高達23.77%。該基金的投資標的包括流動性較好的股票及股票指數產品。
通聯數據董事長肖風在《投資革命》中寫道，Derwent的投資策略是通過實時跟蹤Twitter用戶的情緒，以此感知市場參與者的「貪婪與恐懼」，從而判斷市場漲跌來獲利。
在Derwent的網頁上可以看到這樣一句話：「用實時的社交媒體解碼暗藏的交易機會。」保羅·霍丁在基金宣傳冊中表示：「多年以來，投資者已經普遍接受一種觀點，即恐懼和貪婪是金融市場的驅動力。但是以前人們沒有技術或數據來對人類情感進行量化。這是第四維。Derwent就是要通過即時關注Twitter中的公眾情緒，指導投資。」
另一家位於美國加州的對沖基金MarketPsych與湯普森·路透合作提供了分布在119個國家不低於18864項獨立指數，比如每分鍾更新的心情狀態（包括樂觀、憂郁、快樂、害怕、生氣，甚至還包括創新、訴訟及沖突情況等），而這些指數都是通過分析Twitter的數據文本，作為股市投資的信號。
此類基金還在不斷涌現。金融危機後，幾個台灣年輕人在波士頓組建了一家名為FlyBerry的對沖基金，口號是「Modeling the World（把世界建模）」。它的投資理念全部依託大數據技術，通過監測市場輿論和行為，對投資做出秒速判斷。
關於社交媒體信息的量化應用，在股票投資之外的領域也很常見：Twitter自己也十分注重信息的開發挖掘，它與DataSift和Gnip兩家公司達成了一項出售數據訪問許可權的協議，銷售人們的想法、情緒和溝通數據，從而作為顧客的反饋意見匯總後對商業營銷活動的效果進行判斷。從事類似工作的公司還有DMetics，它通過對人們的購物行為進行分析，尋找影響消費者最終選擇的細微原因。
回到股票世界，利用社交媒體信息做投資的公司還有StockTwits。打開這家網站，首先映入眼簾的宣傳語是「看看投資者和交易員此刻正如何討論你的股票」。正如其名，這家網站相當於「股票界的Twitter」，主要面向分析師、媒體和投資者。它通過機器和人工相結合的手段，將關於股票和市場的信息整理為140字以內的短消息供用戶參考。
此外，StockTwits還整合了社交功能，並作為插件可以嵌入Twitter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台，讓人們可以輕易分享投資信息。
另一家公司Market Prophit也很有趣。這家網站的宣傳語是「從社交媒體噪音中提煉市場信號」。和StockTwits相比，Market Prophit更加註重大數據的應用。它採用了先進的語義分析法，可以將Twitter里的金融對話量化為「-1（極度看空）」到「1（極度看多）」之間的投資建議。網站還根據語義量化，每天公布前十名和後十名的股票熱度榜單。網站還設計了「熱度地圖」功能，根據投資者情緒和意見，按照不同板塊，將板塊內的個股按照顏色深淺進行標注，誰漲誰跌一目瞭然。
中國原創大數據指數
盡管大數據策略投資在美國貌似炙手可熱，但事實上，其應用尚僅限於中小型對沖基金和創業平台公司。大數據策略投資第一次被大規模應用，應歸於中國的百發100。
網路金融中心相關負責人表示，與歐美等成熟資本市場主要由理性機構投資者構成相比，東亞尤其是中國的股票類證券投資市場仍以散戶為主，因此市場受投資者情緒和宏觀政策性因素影響很大。而個人投資者行為可以更多地反映在互聯網用戶行為大數據上，從而為有效地預測市場情緒和趨勢提供了可能。這也就是中國國內公募基金在應用互聯網大數據投資方面比海外市場並不落後、甚至領先的原因。
百發100指數由網路、中證指數公司、廣發基金聯合研發推出，於2014年7月8日正式對市場發布，實盤運行以來一路上漲，漲幅超過60%。跟蹤該指數的指數基金規模上限為30億份，2014年9月17日正式獲批，10月20日發行時一度創下26小時瘋賣18億份的「神話」。
外界都知道百發100是依託大數據的指數基金，但其背後的細節鮮為人知。
百發100數據層面的分析分為兩個層面，即數據工廠的數據歸集和數據處理系統的數據分析。其中數據工廠負責大數據的收集分析，例如將來源於互聯網的非結構化數據進行指標化、產品化等數據量化過程；數據處理系統，可以在數據工廠遞交的大數據中尋找相互統計關聯，提取有效信息，最終應用於策略投資。
「其實百發100是在傳統量化投資技術上融合了基於互聯網大數據的市場走勢和投資情緒判斷。」業內人士概括道。
和傳統量化投資類似，百發100對樣本股的甄選要考慮財務因子、基本面因子和動量因子，包括凈資產收益率（ROE）、資產收益率（ROA）、每股收益增長率（EPS）、流動負債比率、企業價值倍數（EV/EBITDA）、凈利潤同比增長率、股權集中度、自由流通市值以及最近一個月的個股價格收益率和波動率等。
此外，市場走勢和投資情緒是在傳統量化策略基礎上的創新產物，也是百發100的核心競爭力。接近網路的人士稱，市場情緒因子對百發100基金起決定性作用。
網路金融中心相關負責人是羅伯特•席勒觀點的支持者。他認為，投資者行為和情緒對資產價格、市場走勢有著巨大的影響。因此「通過互聯網用戶行為大數據反映的投資市場情緒、宏觀經濟預期和走勢，成為百發100指數模型引入大數據因子的重點」。
傳統量化投資主要著眼點在於對專業化金融市場基本面和交易數據的應用。但在網路金融中心相關業務負責人看來，無論是來源於專業金融市場的結構化數據，還是來源於互聯網的非結構化數據，都是可以利用的數據資源。因此，前文所述的市場情緒數據，包括來源於互聯網的用戶行為、搜索量、市場輿情、宏觀基本面預期等等，都被網路「變廢為寶」，從而通過互聯網找到投資者參與特徵，選出投資者關注度較高的股票。
「與同期滬深300指數的表現相較，百發100更能在股票市場振盪時期、行業輪動劇烈時期、基本面不明朗時期抓住市場熱點、了解投資者情緒、抗擊投資波動風險。」網路金融中心相關負責人表示。
百發100選取的100隻樣本股更換頻率是一個月，調整時間為每月第三周的周五。
業內人士指出，百發100指數的月收益率與中證100、滬深300、中證500的相關性依次提升，說明其投資風格偏向中小盤。
但事實並非如此。從樣本股的構成來說，以某一期樣本股為例，樣本股總市值6700億元，佔A股市值4.7%。樣本股的構成上，中小板21隻，創業板4隻，其餘75隻樣本股均為大盤股。由此可見，百發100還是偏向大盤為主、反映主流市場走勢。
樣本股每個月的改變比例都不同，最極端的時候曾經有60%進行了換倉。用大數據預測熱點變化，市場熱點往往更迭很快；但同時也要考慮交易成本。兩方面考慮，網路最後測算認為一個月換一次倉位為最佳。
樣本股對百發100而言是核心機密——據說「全世界只有基金經理和指數編制機構負責人兩個人知道」——都是由機器決定後，基金經理分配給不同的交易員建倉買入。基金經理也沒有改變樣本股的權利。
展望未來，網路金融中心相關負責人躊躇滿志，「百發100指數及基金的推出，只是我們的開端和嘗試，未來將形成多樣化、系列投資產品。」
除了百發100，目前市場上打著大數據旗幟的基金還有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指數基金。
南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪財經和深圳證券信息公司三方聯合編制的。和百發100類似，也是按照財務因子和市場情緒因子進行模型打分，按照分值將前100和前300名股票構成樣本股。推出至今，這兩個指數基金分別上漲了10%左右。
正如百發100的市場情緒因子來自網路，南方-新浪I100和I300的市場情緒因子全部來自新浪平台。其中包括用戶在新浪財經對行情的訪問熱度、對股票的搜索熱度；用戶在新浪財經對股票相關新聞的瀏覽熱度；股票相關微博的多空分析數據等。
此外，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大數據策略上做文章。據了解，天弘基金將和阿里巴巴合作，推出大數據基金產品，最早將於2015年初問世。
天弘基金機構產品部總經理劉燕曾對媒體表示，「在傳統的調研上，大數據將貢獻於基礎資產的研究，而以往過度依賴線下研究報告。大數據將視野拓展至了線上的數據分析，給基金經理選股帶來新的邏輯。」
在BAT三巨頭中，騰訊其實是最早推出指數基金的。騰訊與中證指數公司、濟安金信公司合作開發的「中證騰安價值100指數」早在2013年5月就發布了，號稱是國內第一家由互聯網媒體與專業機構編制發布的A股指數。不過，業內人士表示，有關指數並沒有真正應用大數據技術。雖然騰訊旗下的微信是目前最熱的社交平台，蘊藏了大量的社交數據，但騰訊未來怎麼開發，目前還並不清晰。
大數據投資平台化
中歐商學院副教授陳威如在其《平台戰略》一書中提到，21世紀將成為一道分水嶺，人類商業行為將全面普及平台模式，大數據金融也不例外。
然而，由於大數據模型對成本要求極高，就好比不可能每家公司都搭建自己的雲計算系統一樣，讓每家機構自己建設大數據模型，從數據來源和處理技術方面看都是不現實的。業內人士認為，大數據未來必將成為平台化的服務。
目前，阿里、網路等企業都表示下一步方向是平台化。
螞蟻金服所致力搭建的平台，一方麵包括招財寶一類的金融產品平台，另一方麵包括雲計算、大數據服務平台。螞蟻金服人士說，「我們很清楚自己的優勢不是金融，而是包括電商、雲計算、大數據等技術。螞蟻金服希望用這些技術搭建一個基礎平台，把這些能力開放出去，供金融機構使用。」
網路亦是如此。接近網路的人士稱，未來是否向平台化發展，目前還在討論中，但可以確定的是，「網路不是金融機構，目的不是發產品，百發100的意義在於打造影響力，而非經濟效益。」
當BAT還在摸索前行時，已有嗅覺靈敏者搶佔了先機，那就是通聯數據。
通聯數據股份公司（DataYes）由曾任博時基金副董事長肖風帶隊創建、萬向集團投資成立，總部位於上海，公司願景是「讓投資更容易，用金融服務雲平台提升投資管理效率和投研能力」。該平台7月上線公測，目前已擁有130多家機構客戶，逾萬名個人投資者。
通聯數據目前有四個主要平台，分別是通聯智能投資研究平台、通聯金融大數據服務平台、通聯多資產投資管理平台和金融移動辦公平台。
通聯智能投資研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研報三款產品，可以對基於自然語言的智能事件進行策略分析，實時跟蹤市場熱點，捕捉市場情緒。可以說，和百發100類似，其核心技術在於將互聯網非結構化數據的量化使用。
通聯金融大數據服務平台更側重於專業金融數據的分析整理。它可以提供公司基本面數據、國內外主要證券、期貨交易所的行情數據、公司公告數據、公關經濟、行業動態的結構化數據、金融新聞和輿情的非結構化數據等。
假如將上述兩個平台比作「收割機」，通聯多資產投資管理平台就是「廚房」。在這個「廚房」里，可以進行全球跨資產的投資組合管理方案、訂單管理方案、資產證券化定價分析方案等。
通聯數據可以按照主題熱點或者自定義關鍵字進行分析，構建知識圖譜，將相關的新聞和股票提取做成簡潔的分析框架。例如用戶對特斯拉感興趣，就可以通過主題熱點看到和特斯拉相關的公司，並判斷這個概念是否值得投資。「過去這個搜集過程要花費幾天時間，現在只需要幾分鍾就可以完成。」王政表示。
「通聯數據就好比一家餐館，我們把所有原料搜集來、清洗好、准備好，同時准備了一個鍋，也就是大數據存儲平台。研究員和基金經理像廚師一樣，用原料、工具去『烹制』自己的策略。」王政形容道。
大數據在平台上扮演的角色，就是尋找關聯關系。人類總是習慣首先構建因果關系，繼而去倒推和佐證。機器學習則不然，它可以在海量數據中查獲超越人類想像的關聯關系。正如維克托`邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》中所提到的，社會需要放棄它對因果關系的渴求，而僅需關注相互關系。
例如，美國超市沃爾瑪通過大數據分析，發現颶風用品和蛋撻擺在一起可以提高銷量，並由此創造了頗大的經濟效益。如果沒有大數據技術，誰能將這毫無關聯的兩件商品聯系在一起？
通聯數據通過機器學習，也能找到傳統量化策略無法發現的市場聯系。其中包括各家公司之間的資本關系、產品關系、競爭關系、上下游關系，也包括人與人之間的關系，例如管理團隊和其他公司有沒有關聯，是否牽扯合作等。
未來量化研究員是否將成為一個被淘汰的職業？目前研究員的主要工作就是收集整理數據，變成投資決策，而之後這個工作將更多由機器完成。
「當初醫療科技發展時，人們也認為醫生會被淘汰，但其實並不會。同理，研究員也會一直存在，但他們會更注重深入分析和調研，初級的數據搜集可以交給機器完成。」王政表示。
但當未來大數據平台並廣泛應用後，是否會迅速擠壓套利空間？這也是一個問題。回答根據網上資料整理
Ⅹ 如何查看每天的股市成交量
交易軟體上就支持股票成交量的查詢，通過看實時買入賣出數量，來確定成交量。
所謂的股票成交量，就是當天發生交易的股票數量，即一天之內就完成成交的股票總數量（1手=100股）
在正常的情況下，股票成交量能一定程度反映出個股或者大盤的活躍情況可以方便我們挑選心儀的股票、識別買入和賣出的時機。
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一、股票成交量怎麼看？有什麼分析技巧？
交易軟體上就支持股票成交量的查詢，通過看實時買入賣出數量，來確定成交量。或者看紅綠柱，它們能夠更直觀地反映股票成交量：紅柱體代表買入﹥賣出；綠柱體代表買入﹤賣出。
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二、股票成交量大就一定好嗎？
股票的成交量與股票的好壞沒有直接聯系，只能說這只股票買賣雙方對於它的價格有很大的分歧。
像一些熱門股票，買的人認為價格會上漲，賣的人認為價格會下跌，雙方分歧很大，那成交量就會很高，反之成交量就很低。
研究成交量的時候不妨加入股價趨勢一起：上漲趨勢，成交量仍然在不斷上漲，隨著價格一直在抬升當中，買賣雙方的分歧也越來越大了，越來越多的人開始賣出股票這個時候就需要對追漲方面有所防備；成交量與趨勢有關，下跌趨勢的情況下，成交量會減少，買賣雙方沒有什麼分歧的話，未來繼續下跌就有很大的可能。
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