Ⅰ 中国股市每天交易量是多少
股市成交量为股票买卖双方达成交易的数量，是单边的，例如，某只股票成交量为十万股，这是表示以买卖双方意愿达成的，在计算时成交量是十万股，即：买方买进了十万股，同时卖方卖出十万股。而计算交易量则双边计算，例如买方十万股加卖方十万股，计为二十万股。股市成交量反映成交的数量多少。一般可用成交股数和成交金额两项指标来衡量。深沪股市两项指标均能显示出来。
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Ⅱ 如何下载（提取）沪市所有股票每日收盘价的历史数据
一般炒股软件中能够提供的是单日个股的数据，如果你需要很多个股的历史交易数据，软件中就不具备这一功能了。目前国内比较专业的提供股票交易历史数据的网站是好数据网，其中不仅有所有股票的历史交易数据，还有比较丰富的历史数据分析方法可供我们参考。
Ⅲ 从某只股票每天的融资融券数据信息中能看出该股票的什么趋势
讲到融资融券，应该有很大一部分人要么是一知半解，要么就是啥也不懂。今天这篇文章的内容，是我多年炒股的经验之谈，千万别错过第二点！
开始探究之前，我把一个超好用的炒股神器合集分享给大家，好奇的朋友不妨点击下方链接：炒股的九大神器，老股民都在用！
一、融资融券是怎么回事？
提到融资融券，起初我们要晓得杠杆。就好比说，原本你手中有10块钱，想去买20块钱的东西，杠杆就是指这借来的10元，从这个意义上说，融资融券就是加杠杆的一种办法方式。融资，顾名思义就是股民向证券公司借钱购买股票的行为，到期要还本金加利息，融券，换句话说就是股民把股票借来卖，一定时间后将股票返还并支付利息。
融资融券具有放大事物这一特性，利润会在盈利的时候扩大好几倍，亏了也能使亏损一下子放大。因此融资融券有极大的风险，若是操作失误很大概率会变成巨大的亏损，对投资者的投资水平会要求比较高，可以牢牢把握住合适的买卖机会，普通人离这种水平还是有很大一段路要走的，那这个神器就派上用场了，通过大数据技术分析就能够知道何时是最佳的买卖时机了，好奇的朋友不妨点击下方链接：AI智能识别买卖机会，一分钟上手！
二、融资融券有什么技巧？
1. 想要收益变多，那么就使用融资效应吧。
比方说你现有的资金是100万元，你欣赏XX股票，决定后，就可以用这份资金买入股票了，然后再将其抵押给券商，再一次融资入手该股，若是股价变高，将获得到额外部分的收益。
简单来讲，假设XX股票高涨5%，原先在收益上只有5万元，但也有可能赚到更多，那就是通过融资融券操作，而因为无法保证是否判断正确，所以当失误时，亏损的也就更多。
2. 如果你投资的方向是稳健价值型的，中长期更看重后市，而且去向券商融入资金。
融入资金也就是将股票抵押给券商，抵押给券商的股票是你做价值投资长线持有的股票，进场时就不需要再追加资金了，获利后也不能忘了券商，要将部分利息支付给他们，就可以获得更多战果。
3. 使用融券功能，下跌也是可以盈利。
简单来讲，比方说，某股现价二十元。通过很多剖析，这只股可能在未来的一段时间内，下跌到十元附近。接着你就可以向证券公司融券，向券商借一千股这个股，以二十元的价格在市场上进行售卖，就能获得2万元资金，什么时候股价下跌到10左右的时候，这时你就可以根据每股10元的价格，又一次的买入该股1千股，然后给证券公司，花费费用具体为1万元。
于是这中间的前后操作，价格差代表着盈利部分。肯定还要付出在融券方面的一部分费用。该操作如果没有使未来股价下跌，而是上涨，那样可能要花费更多的资金了，因为在合约到期后，需要买回证券还给证券公司，从而引起蚀本。
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应答时间：2021-09-06，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看
Ⅳ 什么叫大数据量化交易大数据量化交易是什么地位
【导读】很多人对于大数据量化交易不清楚，只知道大数据，其实大数据量化交易是基于大数据以上是云社区搭建的载体，下面我们就来聊聊什么叫大数据量化交易?大数据量化交易是什么地位?
现在发达城市北上广，已经开始用大数据，运做基金了。而且门槛很高，必须金融和计算机的本科以上人员，研究生择优录取。
可见大数据，发展的力度。很多人不知道大数据怎么交易股票，这这里简单说下，现在好多券商软件支持，大数据自动化交易，也就是说，当你编写好自己的预期策略后，由程序根据你的策略实行，自动化交易。现在名声仅次于巴菲特的詹姆斯.西蒙斯，就是大数据量化交易的先驱，他名下的大奖章基金，就是根据大数据量化交易运行。
大数据量化交易，可以实现。一天成百上千次此交易，只要资金允许。这也是发达发达城市为什么着重研究的对象。还有大数据是未来的趋势。电脑在对市场热度的分析，要强于人工识别。但是论单个交易，人工肯定强于电脑，但是从现在的基金规模来看。电脑交易是主要趋势。不管多厉害的基金经理，精力都是有限的。
目前的大数据都是借助python为主要语言编写的，感兴趣的可以看看相关方面的学习。券商对自动化交易的资金，一般是5w门槛。
以上就是小编今天给大家整理发布的关于“什么叫大数据量化交易?大数据量化交易是什么地位?”的相关内容，希望对大家有所帮助。随着市场的发展。大数据量化交易，会慢慢普及。
Ⅳ 什么网址或软件能下载股票每日的交易数据啊
同花顺软件就可以下载股票每日的交易数据。
股票交易是指股票投资者之间按照市场价格对已发行上市的股票所进行的买卖。股票公开转让的场所首先是证券交易所。中国大陆目前仅有两家交易所，即上海证券交易所和深圳证券交易所。
股票市场也称为二级市场或次级市场，是股票发行和流通的场所，也可以说是指对已发行的股票进行买卖和转让的场所。股票的交易都是通过股票市场来实现的。一般地，股票市场可以分为一、二级，一级市场也称之为股票发行市场，二级市场也称之为股票交易市场。 股票是一种有价证券。有价证券除股票外，还包括国家债券、公司债券、不动产抵押债券等等。国家债券出现较早，是最先投入交易的有价债券。随着商品经济的发展，后来才逐渐出现股票等有价债券。因此，股票交易只是有价债券交易的一个组成部分，股票市场也只是多种有价债券市场中的一种。很少有单一的股票市场，股票市场不过是证券市场中专营股票的地方。
Ⅵ 怎么看股票每一天或当天总成交笔数
1、首先打开自己电脑或者手机()上的浏览器(Google I/O)，下面以网络浏览器(版本 5.13.0.30)为例演示。
2、接下来在浏览器的搜索栏中输入需要查询的股票市场，然后“深圳成指”，在列表中选择任意一个股市软件进入即可。
3、接下来进入到页面之后，在红色箭头所指处就可以查看到当日的成交量是多少了。
拓展资料:
一、从股票的每笔成交量识别庄家
1、当股价呈现底部状态时，若每笔成交出现大幅跳升，则表明该股开始有大资金关注，若每笔成交连续数日在较高水平波动而股价并未出现较明显的上升，更说明大资金正在默默吸纳该股。在这段时间里成交量倒未必出现大幅增加的现象。当我们发现了这种在价位底部的每笔成交和股价及成交量出现明显背驰的个股时，应予以特别的关注。一般而言，当个股每笔成交超过大市平均水平50%以上时，我们可以认为该股已有庄家入驻。
2、机构庄家入庄某股后，不获利一般是不会出局的。入庄后，无论股价是继续横盘还是呈现慢牛式的爬升，其间该股的每笔成交较庄家吸纳时是有所减少还是持平，也无论成交量有所增加还是萎缩，只要股价未见大幅放量拉升，都说明庄家仍在盘中。特别是在淡静市道中，庄家为引起散户注意，还往往用对敲来制造一定的成交假象，甚至有时还不惜用对敲来打压震仓，若如此，每笔成交应仍维持在相对较高的水平。此时用其来判断庄家是否还在场内，十分灵验。
3、若股价放量大阳拉升，但每笔成交并未创新高时，应特别提高警惕，因为这说明庄家可能要派发离场了。而当股价及成交量创下新高但每笔成交出现明显萎缩，也就是出现背驰时，跟庄者切不可恋战，要坚决清仓离场，哪怕股价再升一程。
二、如何查看某个股票某天的交易额
1、在股票交易软件中，点击股票的列表上的成交量三个字，选中这一栏，再点击一下，就会出现成交量排行榜。
如果想恢复原来的界面，那就再点击一下即可。
2、每天的成交量排行都不一样，建议以股票交易软件中的数据为准。
要想分析该股票是否有上涨趋势，不仅仅要看成交量，还得看K线、技术指标、基本面分析等等。
Ⅶ 怎样查股票每天涨跌数量数据
先回答题主的问题：直接通过行情软件查询即可，比如大智慧、通达信都可以查得到。
说到股票，很多人都不太理解它是什么。其实，股票就是一种“商品”，它的价格取决于它的内在价值（标的公司价值），并且围绕着它的价值上下波动。
股票的价格波动也和普通商品一样，会被市场上它的供求关系所影响。
就像猪肉，市场上需要很多猪肉的时候，供不应求，那价格就会上升；当市场上的猪肉越来越多，而人们的需求却达不到那么多，供给大于需求，价格下降是理所当然的。
按照股票来讲：10元/股的价格，50个人卖出，但市场上有100个买，那另外50个买不到的人就会以11元的价格买入，股价随之上涨，相反就会下跌（由于篇幅问题，这里将交易进行简化了）。
通常来说，双方的情绪好坏受多方面影响，这时供求关系也会受到影响，其中产生较大影响的因素有3个，下面来详细说明一下。
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一、股票涨跌的原因有哪些呢？
1、政策
行业或产业的发展，离不开国家政策的指导，比如说新能源，前几年国家开始注重新能源的开发，有关企业、产业都得到了政府扶持，比如补贴、减税等。
这就使得大量资金流入，挖掘相关行业板块或者上市公司，这些都会影响股票的涨跌。
2、基本面
长期来看，市场的走势和基本面相同，基本面向好，市场整体就向好，比如说疫情后我国经济有所回升，企业的盈利情况也渐渐改善，那股市也会跟着回升。
3、行业景气度
这个是十分重要的，行业的景气程度，非常影响股票的形势行业景气度越好，这类公司的股票走势就越好，价格就会普遍上涨，比如上面说到的新能源。
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二、股票涨了就一定要买吗？
不少新手刚接触股票，一看某支股票涨势大好，赶紧买上几万块，结果跌的那个惨啊，被狠狠的套住了。其实股票的涨跌变化可以在短期内人为的进行干涉，只要有人持有足够多的筹码，一般来说占据市场流通盘的40%，就可以完全控制股价。如果你是刚刚入门的股票小白，把选择长期占有龙头股进行价值投入作为重点考虑项目避免短线投资损失惨重。吐血整理！各大行业龙头股票一览表，建议收藏！
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Ⅷ 怎么查股票每天的交易额
一般的看盘软件都可以看到的，直接看大盘 软件右侧就会有上涨家数和下跌家数，或者你按6 1键上海涨幅榜自己数，6 3 键深圳涨幅榜数也可以的。
Ⅸ 如何用大数据炒股
我们如今生活在一个数据爆炸的世界里。网络每天响应超过60亿次的搜索请求，日处理数据超过100PB，相当于6000多座中国国家图书馆的书籍信息量总和。新浪微博每天都会发布上亿条微博。在荒无人烟的郊外，暗藏着无数大公司的信息存储中心，24小时夜以继日地运转着。
克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中认为，大数据的核心就是预测，即只要数据丰富到一定程度，就可预测事情发生的可能性。例如，“从一个人乱穿马路时行进的轨迹和速度来看他能及时穿过马路的可能性”，或者通过一个人穿过马路的速度，预测车子何时应该减速从而让他及时穿过马路。
那么，如果把这种预测能力应用在股票投资上，又会如何？
目前，美国已经有许多对冲基金采用大数据技术进行投资，并且收获甚丰。中国的中证广发网络百发100指数基金（下称百发100），上线四个多月以来已上涨68%。
和传统量化投资类似，大数据投资也是依靠模型，但模型里的数据变量几何倍地增加了，在原有的金融结构化数据基础上，增加了社交言论、地理信息、卫星监测等非结构化数据，并且将这些非结构化数据进行量化，从而让模型可以吸收。
由于大数据模型对成本要求极高，业内人士认为，大数据将成为共享平台化的服务，数据和技术相当于食材和锅，基金经理和分析师可以通过平台制作自己的策略。
量化非结构数据
不要小看大数据的本领，正是这项刚刚兴起的技术已经创造了无数“未卜先知”的奇迹。
2014年，网络用大数据技术预测命中了全国18卷中12卷高考作文题目，被网友称为“神预测”。网络公司人士表示，在这个大数据池中，包含互联网积累的用户数据、历年的命题数据以及教育机构对出题方向作出的判断。
在2014年巴西世界杯比赛中，Google亦通过大数据技术成功预测了16强和8强名单。
从当年英格兰报社的信鸽、费城股票交易所的信号灯到报纸电话，再到如今的互联网、云计算、大数据，前沿技术迅速在投资领域落地。在股票策略中，大数据日益崭露头角。
做股票投资策略，需要的大数据可以分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据，简单说就是“一堆数字”，通常包括传统量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等专业信息；非结构化数据就是社交文字、地理位置、用户行为等“还没有进行量化的信息”。
量化非结构化就是用深度模型替代简单线性模型的过程，其中所涉及的技术包括自然语言处理、语音识别、图像识别等。
金融大数据平台-通联数据CEO王政表示，通联数据采用的非结构化数据可以分为三类：第一类和人相关，包括社交言论、消费、去过的地点等；第二类与物相关，如通过正在行驶的船只和货车判断物联网情况；第三类则是卫星监测的环境信息，包括汽车流、港口装载量、新的建筑开工等情况。
卫星监测信息在美国已被投入使用，2014年Google斥资5亿美元收购了卫星公司Skybox，从而可以获得实施卫星监测信息。
结构化和非结构化数据也常常相互转化。“结构化和非结构化数据可以形象理解成把所有数据装在一个篮子里，根据应用策略不同相互转化。例如，在搜索频率调查中，用户搜索就是结构化数据；在金融策略分析中，用户搜索就是非结构化数据。”网络公司人士表示。
华尔街拿着丰厚薪水的分析师们还不知道，自己的雇主已经将大量资本投向了取代自己的机器。
2014年11月23日，高盛向Kensho公司投资1500万美元，以支持该公司的大数据平台建设。该平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量数据进行分析，并且回答投资者提出的各种金融问题，例如“下月有飓风，将对美国建材板块造成什么影响？”
在Kensho处理的信息中，有80%是“非结构化”数据，例如政策文件、自然事件、地理环境、科技创新等。这类信息通常是电脑和模型难以消化的。因此，Kensho的CEO Daniel Nadler认为，华尔街过去是基于20%的信息做出100%的决策。
既然说到高盛，顺便提一下，这家华尔街老牌投行如今对大数据可谓青睐有加。除了Kensho，高盛还和Fortress信贷集团在两年前投资了8000万美元给小额融资平台On Deck Capital。这家公司的核心竞争力也是大数据，它利用大数据对中小企业进行分析，从而选出值得投资的企业并以很快的速度为之提供短期贷款。
捕捉市场情绪
上述诸多非结构化数据，归根结底是为了获得一个信息：市场情绪。
在采访中，2013年诺贝尔经济学奖得主罗伯特•席勒的观点被无数采访对象引述。可以说，大数据策略投资的创业者们无一不是席勒的信奉者。
席勒于上世纪80年代设计的投资模型至今仍被业内称道。在他的模型中，主要参考三个变量：投资项目计划的现金流、公司资本的估算成本、股票市场对投资的反应（市场情绪）。他认为，市场本身带有主观判断因素，投资者情绪会影响投资行为，而投资行为直接影响资产价格。
然而，在大数据技术诞生之前，市场情绪始终无法进行量化。
回顾人类股票投资发展史，其实就是将影响股价的因子不断量化的过程。
上世纪70年代以前，股票投资是一种定性的分析，没有数据应用，而是一门主观的艺术。随着电脑的普及，很多人开始研究驱动股价变化的规律，把传统基本面研究方法用模型代替，市盈率、市净率的概念诞生，量化投资由此兴起。
量化投资技术的兴起也带动了一批华尔街大鳄的诞生。例如，巴克莱全球投资者（BGI）在上世纪70年代就以其超越同行的电脑模型成为全球最大的基金管理公司；进入80年代，另一家基金公司文艺复兴（Renaissance）年均回报率在扣除管理费和投资收益分成等费用后仍高达34%，堪称当时最佳的对冲基金，之后十多年该基金资产亦十分稳定。
“从主观判断到量化投资，是从艺术转为科学的过程。”王政表示，上世纪70年代以前一个基本面研究员只能关注20只到50只股票，覆盖面很有限。有了量化模型就可以覆盖所有股票，这就是一个大的飞跃。此外，随着计算机处理能力的发展，信息的用量也有一个飞跃变化。过去看三个指标就够了，现在看的指标越来越多，做出的预测越来越准确。
随着21世纪的到来，量化投资又遇到了新的瓶颈，就是同质化竞争。各家机构的量化模型越来越趋同，导致投资结果同涨同跌。“能否在看到报表数据之前，用更大的数据寻找规律？”这是大数据策略创业者们试图解决的问题。
于是，量化投资的多米诺骨牌终于触碰到了席勒理论的第三层变量——市场情绪。
计算机通过分析新闻、研究报告、社交信息、搜索行为等，借助自然语言处理方法，提取有用的信息；而借助机器学习智能分析，过去量化投资只能覆盖几十个策略，大数据投资则可以覆盖成千上万个策略。
基于互联网搜索数据和社交行为的经济预测研究，已逐渐成为一个新的学术热点，并在经济、社会以及健康等领域的研究中取得了一定成果。在资本市场应用上，研究发现搜索数据可有效预测未来股市活跃度（以交易量指标衡量）及股价走势的变化。
海外就有学术研究指出，公司的名称或者相关关键词的搜索量，与该公司的股票交易量正相关。德国科学家Tobias Preis就进行了如此研究：Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趋势（Google Trends），以美国标普500指数的500只股票为其样本，以2004年至2010年为观察区间，发现谷歌趋势数据的公司名称搜索量和对应股票的交易量，在每周一次的时间尺度上有高度关联性。也就是说，当某个公司名称在谷歌的搜索量活动增加时，无论股票的价格是上涨或者下跌，股票成交量与搜索量增加；反之亦然，搜索量下降，股票成交量下降。以标普500指数的样本股为基础，依据上述策略构建的模拟投资组合在六年的时间内获得了高达329%的累计收益。
在美国市场上，还有多家私募对冲基金利用Twitter和Facebook的社交数据作为反映投资者情绪和市场趋势的因子，构建对冲投资策略。利用互联网大数据进行投资策略和工具的开发已经成为世界金融投资领域的新热点。
保罗·霍丁管理的对冲基金Derwent成立于2011年5月，注册在开曼群岛，初始规模约为4000万美元， 2013年投资收益高达23.77%。该基金的投资标的包括流动性较好的股票及股票指数产品。
通联数据董事长肖风在《投资革命》中写道，Derwent的投资策略是通过实时跟踪Twitter用户的情绪，以此感知市场参与者的“贪婪与恐惧”，从而判断市场涨跌来获利。
在Derwent的网页上可以看到这样一句话：“用实时的社交媒体解码暗藏的交易机会。”保罗·霍丁在基金宣传册中表示：“多年以来，投资者已经普遍接受一种观点，即恐惧和贪婪是金融市场的驱动力。但是以前人们没有技术或数据来对人类情感进行量化。这是第四维。Derwent就是要通过即时关注Twitter中的公众情绪，指导投资。”
另一家位于美国加州的对冲基金MarketPsych与汤普森·路透合作提供了分布在119个国家不低于18864项独立指数，比如每分钟更新的心情状态（包括乐观、忧郁、快乐、害怕、生气，甚至还包括创新、诉讼及冲突情况等），而这些指数都是通过分析Twitter的数据文本，作为股市投资的信号。
此类基金还在不断涌现。金融危机后，几个台湾年轻人在波士顿组建了一家名为FlyBerry的对冲基金，口号是“Modeling the World（把世界建模）”。它的投资理念全部依托大数据技术，通过监测市场舆论和行为，对投资做出秒速判断。
关于社交媒体信息的量化应用，在股票投资之外的领域也很常见：Twitter自己也十分注重信息的开发挖掘，它与DataSift和Gnip两家公司达成了一项出售数据访问权限的协议，销售人们的想法、情绪和沟通数据，从而作为顾客的反馈意见汇总后对商业营销活动的效果进行判断。从事类似工作的公司还有DMetics，它通过对人们的购物行为进行分析，寻找影响消费者最终选择的细微原因。
回到股票世界，利用社交媒体信息做投资的公司还有StockTwits。打开这家网站，首先映入眼帘的宣传语是“看看投资者和交易员此刻正如何讨论你的股票”。正如其名，这家网站相当于“股票界的Twitter”，主要面向分析师、媒体和投资者。它通过机器和人工相结合的手段，将关于股票和市场的信息整理为140字以内的短消息供用户参考。
此外，StockTwits还整合了社交功能，并作为插件可以嵌入Twitter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台，让人们可以轻易分享投资信息。
另一家公司Market Prophit也很有趣。这家网站的宣传语是“从社交媒体噪音中提炼市场信号”。和StockTwits相比，Market Prophit更加注重大数据的应用。它采用了先进的语义分析法，可以将Twitter里的金融对话量化为“-1（极度看空）”到“1（极度看多）”之间的投资建议。网站还根据语义量化，每天公布前十名和后十名的股票热度榜单。网站还设计了“热度地图”功能，根据投资者情绪和意见，按照不同板块，将板块内的个股按照颜色深浅进行标注，谁涨谁跌一目了然。
中国原创大数据指数
尽管大数据策略投资在美国貌似炙手可热，但事实上，其应用尚仅限于中小型对冲基金和创业平台公司。大数据策略投资第一次被大规模应用，应归于中国的百发100。
网络金融中心相关负责人表示，与欧美等成熟资本市场主要由理性机构投资者构成相比，东亚尤其是中国的股票类证券投资市场仍以散户为主，因此市场受投资者情绪和宏观政策性因素影响很大。而个人投资者行为可以更多地反映在互联网用户行为大数据上，从而为有效地预测市场情绪和趋势提供了可能。这也就是中国国内公募基金在应用互联网大数据投资方面比海外市场并不落后、甚至领先的原因。
百发100指数由网络、中证指数公司、广发基金联合研发推出，于2014年7月8日正式对市场发布，实盘运行以来一路上涨，涨幅超过60%。跟踪该指数的指数基金规模上限为30亿份，2014年9月17日正式获批，10月20日发行时一度创下26小时疯卖18亿份的“神话”。
外界都知道百发100是依托大数据的指数基金，但其背后的细节鲜为人知。
百发100数据层面的分析分为两个层面，即数据工厂的数据归集和数据处理系统的数据分析。其中数据工厂负责大数据的收集分析，例如将来源于互联网的非结构化数据进行指标化、产品化等数据量化过程；数据处理系统，可以在数据工厂递交的大数据中寻找相互统计关联，提取有效信息，最终应用于策略投资。
“其实百发100是在传统量化投资技术上融合了基于互联网大数据的市场走势和投资情绪判断。”业内人士概括道。
和传统量化投资类似，百发100对样本股的甄选要考虑财务因子、基本面因子和动量因子，包括净资产收益率（ROE）、资产收益率（ROA）、每股收益增长率（EPS）、流动负债比率、企业价值倍数（EV/EBITDA）、净利润同比增长率、股权集中度、自由流通市值以及最近一个月的个股价格收益率和波动率等。
此外，市场走势和投资情绪是在传统量化策略基础上的创新产物，也是百发100的核心竞争力。接近网络的人士称，市场情绪因子对百发100基金起决定性作用。
网络金融中心相关负责人是罗伯特•席勒观点的支持者。他认为，投资者行为和情绪对资产价格、市场走势有着巨大的影响。因此“通过互联网用户行为大数据反映的投资市场情绪、宏观经济预期和走势，成为百发100指数模型引入大数据因子的重点”。
传统量化投资主要着眼点在于对专业化金融市场基本面和交易数据的应用。但在网络金融中心相关业务负责人看来，无论是来源于专业金融市场的结构化数据，还是来源于互联网的非结构化数据，都是可以利用的数据资源。因此，前文所述的市场情绪数据，包括来源于互联网的用户行为、搜索量、市场舆情、宏观基本面预期等等，都被网络“变废为宝”，从而通过互联网找到投资者参与特征，选出投资者关注度较高的股票。
“与同期沪深300指数的表现相较，百发100更能在股票市场振荡时期、行业轮动剧烈时期、基本面不明朗时期抓住市场热点、了解投资者情绪、抗击投资波动风险。”网络金融中心相关负责人表示。
百发100选取的100只样本股更换频率是一个月，调整时间为每月第三周的周五。
业内人士指出，百发100指数的月收益率与中证100、沪深300、中证500的相关性依次提升，说明其投资风格偏向中小盘。
但事实并非如此。从样本股的构成来说，以某一期样本股为例，样本股总市值6700亿元，占A股市值4.7%。样本股的构成上，中小板21只，创业板4只，其余75只样本股均为大盘股。由此可见，百发100还是偏向大盘为主、反映主流市场走势。
样本股每个月的改变比例都不同，最极端的时候曾经有60%进行了换仓。用大数据预测热点变化，市场热点往往更迭很快；但同时也要考虑交易成本。两方面考虑，网络最后测算认为一个月换一次仓位为最佳。
样本股对百发100而言是核心机密——据说“全世界只有基金经理和指数编制机构负责人两个人知道”——都是由机器决定后，基金经理分配给不同的交易员建仓买入。基金经理也没有改变样本股的权利。
展望未来，网络金融中心相关负责人踌躇满志，“百发100指数及基金的推出，只是我们的开端和尝试，未来将形成多样化、系列投资产品。”
除了百发100，目前市场上打着大数据旗帜的基金还有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指数基金。
南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪财经和深圳证券信息公司三方联合编制的。和百发100类似，也是按照财务因子和市场情绪因子进行模型打分，按照分值将前100和前300名股票构成样本股。推出至今，这两个指数基金分别上涨了10%左右。
正如百发100的市场情绪因子来自网络，南方-新浪I100和I300的市场情绪因子全部来自新浪平台。其中包括用户在新浪财经对行情的访问热度、对股票的搜索热度；用户在新浪财经对股票相关新闻的浏览热度；股票相关微博的多空分析数据等。
此外，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大数据策略上做文章。据了解，天弘基金将和阿里巴巴合作，推出大数据基金产品，最早将于2015年初问世。
天弘基金机构产品部总经理刘燕曾对媒体表示，“在传统的调研上，大数据将贡献于基础资产的研究，而以往过度依赖线下研究报告。大数据将视野拓展至了线上的数据分析，给基金经理选股带来新的逻辑。”
在BAT三巨头中，腾讯其实是最早推出指数基金的。腾讯与中证指数公司、济安金信公司合作开发的“中证腾安价值100指数”早在2013年5月就发布了，号称是国内第一家由互联网媒体与专业机构编制发布的A股指数。不过，业内人士表示，有关指数并没有真正应用大数据技术。虽然腾讯旗下的微信是目前最热的社交平台，蕴藏了大量的社交数据，但腾讯未来怎么开发，目前还并不清晰。
大数据投资平台化
中欧商学院副教授陈威如在其《平台战略》一书中提到，21世纪将成为一道分水岭，人类商业行为将全面普及平台模式，大数据金融也不例外。
然而，由于大数据模型对成本要求极高，就好比不可能每家公司都搭建自己的云计算系统一样，让每家机构自己建设大数据模型，从数据来源和处理技术方面看都是不现实的。业内人士认为，大数据未来必将成为平台化的服务。
目前，阿里、网络等企业都表示下一步方向是平台化。
蚂蚁金服所致力搭建的平台，一方面包括招财宝一类的金融产品平台，另一方面包括云计算、大数据服务平台。蚂蚁金服人士说，“我们很清楚自己的优势不是金融，而是包括电商、云计算、大数据等技术。蚂蚁金服希望用这些技术搭建一个基础平台，把这些能力开放出去，供金融机构使用。”
网络亦是如此。接近网络的人士称，未来是否向平台化发展，目前还在讨论中，但可以确定的是，“网络不是金融机构，目的不是发产品，百发100的意义在于打造影响力，而非经济效益。”
当BAT还在摸索前行时，已有嗅觉灵敏者抢占了先机，那就是通联数据。
通联数据股份公司（DataYes）由曾任博时基金副董事长肖风带队创建、万向集团投资成立，总部位于上海，公司愿景是“让投资更容易，用金融服务云平台提升投资管理效率和投研能力”。该平台7月上线公测，目前已拥有130多家机构客户，逾万名个人投资者。
通联数据目前有四个主要平台，分别是通联智能投资研究平台、通联金融大数据服务平台、通联多资产投资管理平台和金融移动办公平台。
通联智能投资研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研报三款产品，可以对基于自然语言的智能事件进行策略分析，实时跟踪市场热点，捕捉市场情绪。可以说，和百发100类似，其核心技术在于将互联网非结构化数据的量化使用。
通联金融大数据服务平台更侧重于专业金融数据的分析整理。它可以提供公司基本面数据、国内外主要证券、期货交易所的行情数据、公司公告数据、公关经济、行业动态的结构化数据、金融新闻和舆情的非结构化数据等。
假如将上述两个平台比作“收割机”，通联多资产投资管理平台就是“厨房”。在这个“厨房”里，可以进行全球跨资产的投资组合管理方案、订单管理方案、资产证券化定价分析方案等。
通联数据可以按照主题热点或者自定义关键字进行分析，构建知识图谱，将相关的新闻和股票提取做成简洁的分析框架。例如用户对特斯拉感兴趣，就可以通过主题热点看到和特斯拉相关的公司，并判断这个概念是否值得投资。“过去这个搜集过程要花费几天时间，现在只需要几分钟就可以完成。”王政表示。
“通联数据就好比一家餐馆，我们把所有原料搜集来、清洗好、准备好，同时准备了一个锅，也就是大数据存储平台。研究员和基金经理像厨师一样，用原料、工具去‘烹制’自己的策略。”王政形容道。
大数据在平台上扮演的角色，就是寻找关联关系。人类总是习惯首先构建因果关系，继而去倒推和佐证。机器学习则不然，它可以在海量数据中查获超越人类想象的关联关系。正如维克托`迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》中所提到的，社会需要放弃它对因果关系的渴求，而仅需关注相互关系。
例如，美国超市沃尔玛通过大数据分析，发现飓风用品和蛋挞摆在一起可以提高销量，并由此创造了颇大的经济效益。如果没有大数据技术，谁能将这毫无关联的两件商品联系在一起？
通联数据通过机器学习，也能找到传统量化策略无法发现的市场联系。其中包括各家公司之间的资本关系、产品关系、竞争关系、上下游关系，也包括人与人之间的关系，例如管理团队和其他公司有没有关联，是否牵扯合作等。
未来量化研究员是否将成为一个被淘汰的职业？目前研究员的主要工作就是收集整理数据，变成投资决策，而之后这个工作将更多由机器完成。
“当初医疗科技发展时，人们也认为医生会被淘汰，但其实并不会。同理，研究员也会一直存在，但他们会更注重深入分析和调研，初级的数据搜集可以交给机器完成。”王政表示。
但当未来大数据平台并广泛应用后，是否会迅速挤压套利空间？这也是一个问题。回答根据网上资料整理
Ⅹ 如何查看每天的股市成交量
交易软件上就支持股票成交量的查询，通过看实时买入卖出数量，来确定成交量。
所谓的股票成交量，就是当天发生交易的股票数量，即一天之内就完成成交的股票总数量（1手=100股）
在正常的情况下，股票成交量能一定程度反映出个股或者大盘的活跃情况可以方便我们挑选心仪的股票、识别买入和卖出的时机。
看股票成交量的具体办法都有哪些？有什么分析技巧？又有哪些地方需要我们注意呢？下面我来一一跟大家说明。
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一、股票成交量怎么看？有什么分析技巧？
交易软件上就支持股票成交量的查询，通过看实时买入卖出数量，来确定成交量。或者看红绿柱，它们能够更直观地反映股票成交量：红柱体代表买入﹥卖出；绿柱体代表买入﹤卖出。
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二、股票成交量大就一定好吗？
股票的成交量与股票的好坏没有直接联系，只能说这只股票买卖双方对于它的价格有很大的分歧。
像一些热门股票，买的人认为价格会上涨，卖的人认为价格会下跌，双方分歧很大，那成交量就会很高，反之成交量就很低。
研究成交量的时候不妨加入股价趋势一起：上涨趋势，成交量仍然在不断上涨，随着价格一直在抬升当中，买卖双方的分歧也越来越大了，越来越多的人开始卖出股票这个时候就需要对追涨方面有所防备；成交量与趋势有关，下跌趋势的情况下，成交量会减少，买卖双方没有什么分歧的话，未来继续下跌就有很大的可能。
当然，股票成交量除了这些以后还有其他的情况，篇幅有限，我就不做深入介绍了，大家可以点击下方链接，输入你中意的股票，就能免费获得个股成交量分析报告：【免费】测一测你的股票当前估值位置？
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