大數據證券投資分析

Ⅰ 「大數據分析」和「數據分析」的區別與聯系

就是大數據，和數據，大數據應該是互聯網加後提供的概念，就是用電腦網路收集的大量數據，跨行業跨界是主要特點。數據分析是統計學的手段，一般就是數學。

Ⅱ 證券行業大數據可以運用在哪些方面

，證券行業數據是指券商還是股票分析。
如果券商行業的話，主要看經紀業務，以及其佔比是否在下降，產品銷售業務利潤是否在上升。此外，其他業務渠道是否在擴寬發展，比如投行業務。

Ⅲ 金融大數據分析前景

中科聚信（SCAI）信貸工廠能夠協助銀行建立業務發展和風險計量技術水平的評分模型系統，並進行流程改造，通過評分模型系統的推廣應用

Ⅳ 如何認識證券投資技術分析

眾所周知，技術分析存在三個基本假定或者前提條件：第一，市場行為包容消化一切；第二，價格以趨勢方式演變；第三，歷史會重演。這不僅構成了技術分析的理論基礎和實踐靈魂，也是一切運用技術分析方法的市場人士所普遍認同和相信的。即使有人對技術分析中的一些方法產生質疑，但卻鮮見有人對這三個前提條件進行思辨。

首先，「市場行為包容消化一切」。在約翰·墨菲的論述中，他認為價格變化必定反映供求關系。也就是說，投資者不用關心價格漲落的原因，只需順勢而為就行了，因為市場行為或價格變化已經包容了各種信息。但是，我們必須對此相應認識到：「市場大多數人的行為方式都是錯誤的。」如果以已發生的市場行為來解釋價格變化的原因或作為我們實際操作的依據，那麼，很大的可能性是——追隨錯誤，並導致失敗。這是一種悖論。

其次，「價格以趨勢方式演變」。「趨勢」作為技術分析的核心，被技術分析者奉為圭臬。「追隨趨勢」被認為是最佳的投資策略。但是，對於一波行情而言，趨勢有許多不同形態：有所謂的長期趨勢、短期趨勢。而且對於「長期」、「短期」的時間界定是模糊的，所謂「長期」的跨度可以是一年、一月或一周，而「短期」則可能是幾天、幾小時或幾分鍾，而對於絕大多數散戶而言，他們所能承受的浮虧是極其有限的，因此，在追隨趨勢的過程中，往往是在一波大趨勢中被一個相反的小趨勢淹沒。這也是一種悖論。

同樣，「歷史會重演」也存在一個相反的命題——「歷史會刷新」。如果我們嚴格信守歷史的重復，在投資活動中，在所謂的「頂部」、「底部」進行經驗性操作，那麼，一旦某次歷史出現「改變」，即突破「頂部」或「底部」，則投資者將導致慘敗。即便歷史無數次重演給我們帶來豐厚的利潤，但只要一次改變就足以「致命」。所以，每當我們面臨「歷史」時，也就是我們面對上述悖論時，辯證思考將使我們避開重大損失.

Ⅳ 大數據對投資管理的影響

正在來臨的大數據時代，金融機構之間的競爭將在網路信息平台上全面展開，說到底就
是「數據為王」。誰掌握了數據，誰就擁有風險定價能力，誰就可以獲得高額的風險收益，最終贏得競爭優勢。中國金融業正在步入大數據時代的初級階段。經過多年的發展與積累，目前國內金融機構的數據量已經達到100TB以上級別，並且非結構化數據量正在以更快的速度增長。金融機構行在大數據應用方面具有天然優勢
一方面，
金融企業在業務開展過程中積累了包括客戶身份、資產負債情況、資金收付交易等大量高價值密度的數據，這些數據在運用專業技術挖掘和分析之後，將產生巨大的商業價值；
另一方面，金融機構具有較為充足的預算，可以吸引到實施大數據的高端人才，也有能力採用大數據的最新技術。

總體看，正在興起的大數據技術將與金融業務呈現快速融合的趨勢，給未來金融業的發展
帶來重要機遇。

首先，
大數據推動金融機構的戰略轉型。在宏觀經濟結構調整和利率逐步市場化的大環境
下，國內金融機構受金融脫媒影響日趨明顯，表現為核心負債流失、盈利空間收窄、業務定位亟待調整。業務轉型的關鍵在於創新，但現階段國內金融機構的創新往往淪為監管套利，沒有能夠基於挖掘客戶內在需求，提供更有價值的服務。而大數據技術正是金融機構深入挖掘既有數據，找准市場定位，明確資源配置方向，推動業務創新的重要工具。

其次，
大數據技術能夠降低金融機構的管理和運行成本。通過大數據應用和分析，金融機構能夠准確地定位內部管理缺陷，制訂有針對性的改進措施，實行符合自身特點的管理模式，進而降低管理運營成本。
此外，大數據還提供了全新的溝通渠道和營銷手段，可以更好的了解客戶的消費習慣和行為特徵，及時、准確地把握市場營銷效果。
第三，
大數據技術有助於降低信息不對稱程度，增強風險控制能力。金融機構可以擯棄原來過度依靠客戶提供財務報表獲取信息的業務方式，轉而對其資產價格、賬務流水、相關業
務活動等流動性數據進行動態和全程的監控分析，從而有效提升客戶信息透明度。
目前，先進銀行已經能夠基於大數據，整合客戶的資產負債、交易支付、流動性狀況、
納稅和信用記錄等，對客戶行為進行全方位評價，計算動態違約概率和損失率，提高貸款決策的可靠性。
當然，也必須看到，金融機構在與大數據技術融合的過程中也面臨諸多挑戰和風險。
一是大數據技術應用可能導致金融業競爭版圖的重構。信息技術進步、金融業開放以及監管政策變化，客觀上降低了行業准入門檻，非金融機構更多地切入金融服務鏈條，並且利用自身技術優勢和監管盲區佔得一席之地。而傳統金融機構囿於原有的組織架構和管理模式，無法充分發揮自身潛力，反而可能處於競爭下風。

Ⅵ 大數據開發和數據分析有什麼區別

1、技術區別

大數據開發類的崗位對於code能力、工程能力有一定要求，這意味著需要有一定的編程能力，有一定的語言能力，然後就是解決問題的能力。

因為大數據開發會涉及到大量的開源的東西，而開源的東西坑比較多，所以需要能夠快速的定位問題解決問題，如果是零基礎，適合有一定的開發基礎，然後對於新東西能夠快速掌握。

如果是大數據分析類的職位，在業務上，需要你對業務能夠快速的了解、理解、掌握，通過數據感知業務的變化，通過對數據的分析來做業務的決策。

在技術上需要有一定的數據處理能力，比如一些腳本的使用、sql資料庫的查詢，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具層面上，變動的范圍比較少，主要還是業務的理解能力。

2、薪資區別

作為IT類職業中的「大熊貓」，大數據工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。國內IT、通訊、行業招聘中，有10%都是和大數據相關的，且比例還在上升。

在美國，大數據工程師平均每年薪酬高達17.5萬美元。大數據開發工程師在一線城市和大數據發展城市的薪資是比較高的。

大數據分析：大數據分析同樣作為高收入技術崗位，薪資也不遑多讓，並且，我們可以看到，擁有3-5年技術經驗的人才薪資可達到30K以上。

3、數據存儲不同

傳統的數據分析數據量較小，相對更加容易處理。不需要過多考慮數據的存儲問題。而大數據所涉及到的數據具有海量、多樣性、高速性以及易變性等特點。因此需要專門的存儲工具。

4、數據挖掘的方式不同

傳統的數據分析數據一般採用人工挖掘或者收集。而面對大數據人工已經無法實現最終的目標，因此需要跟多的大數據技術實現最終的數據挖掘，例如爬蟲。

Ⅶ 大數據適合投資學專業嗎

大數據就是趨勢，汽車行業這兩年的進步和發展，你可以投資學習一項技術，只要想學習，什麼時候都不晚

Ⅷ 大數據分析具體包括哪幾個方面

1. Analytic Visualizations(可視化分析)不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines(語義引擎)我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

關於大數據分析具體包括哪幾個方面，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅸ 如何用大數據分析金融數據

任何數據分析的前提是首先要理解業務模型，從你的金融數據是怎麼產生的，包括回哪些指標哪些數據，你的答分析是要為什麼業務服務的，也就是你的目的。比如你分析金融數據的目的是要找出最有價值的金融產品，還是最有價值的客戶，還是尋找最有效的成本節約途徑等

在弄清楚你的分析目的，和理解清楚你的業務模式等之後，再考慮你需要採用哪些數據，採用什麼方法來進行分析，這才涉及到如何進行具體的分析過程。

從整個大數據分析來看，前期的業務理解和數據整理大概要耗費一大半的精力和時間，弄清楚前期，後期的分析則會很快。