資金驅動如何分析

① 如何在通達信軟體內設置資金驅動力的板塊

把資金驅動力的條件寫成源碼，選股時點擊「選股入板塊」-設置板塊名稱-確定。

② 什麼是強資金驅動力個股

個股被很多人看好，大家都出手購買，資金積聚大幅度增加，股票大漲。
回常識答延伸：
股票的資金動力強弱決定股票的升跌，簡單來說，供求決定價格，買的人多價格就漲，賣的人多價格就跌。炒股得掌握好一定的經驗去分析，在經驗不夠時最好是用個炒股軟體去輔助.
個股是一種無償還期限的有價證券，按股票持有者可分為國家股、法人股、個人股三種。個人股投資資金來自個人，可以自由上市流通。

③ 請教 公式中調用通達信資金驅動力中幾項

DIF:=EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26);
DEA:=EMA(DIF,9);
MACD:=(DIF-DEA)*2;
忽略以上公式。如果你會編寫公式，可以直接編寫公式名稱加內點，加輸出名稱就容可以。

④ 如何進行互聯網金融運營數據的分析，都有哪些方法

作者：張溪夢 Simon
鏈接：https://www.hu.com/question/29185414/answer/110954989
來源：知乎
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我們之前做過一期互聯網金融的公開課，「互聯網金融增長寶典：三大步驟提高轉化，搞定用戶運營」，主講人是 GrowingIO 的業務增長負責人徐主峰，曾任職 Criteo、Microsoft 等公司，有豐富的電商、互聯網金融客戶解決方案經驗。 這是公開課的速記整理。
這是一篇互聯網金融寶典，我推薦給所有轉化率只有 1%、總是為誰可能是你的購買用戶而犯愁的互聯網金融的高管、PM、市場運營和銷售們。本文通過實戰案例，手把手教你建立轉化指標、 梳理分析思路、提供分析步驟並最終建立用戶行為分析模型。

文 / 徐主峰

大部分的互聯網金融公司最為糾結的一點是，流量這么大，獲客成本這么高，為什麼最後的轉化率和成單量卻這么低？怎樣才能提高用戶運營效率？用戶行為數據分析怎樣把處在不同購買決策階段的用戶挑選出來，幫助互聯網金融公司做到精益化運營？

我們的客戶中很大一部分來自互聯網金融，比如人人貸等行業前 10 的互聯網金融公司。在服務客戶的過程中，我們也積累了大量的數據驅動業務的實踐案例，來幫助客戶創造價值。

一 、互聯網金融用戶四大行為特徵

互聯網金融平台用戶有四大行為特徵：

第一流量轉化率低，下圖是某互聯網金融公司網站上，新客戶過去 30 天整體購買轉化漏斗，其轉化率只有 0.38%：

而這並非個例，實際上，絕大多數互聯網金融公司，在 web 端購買的轉化率基本都在 1% 以下，APP購買率在 5% 左右，遠遠低於電商或者其他在線交易的購買率。
第二，雖然轉化率低，但是客單價卻很高。一般來說，電商行業客單價在幾十到幾百，而互聯網金融客戶，客單價從幾千到幾萬，某些特殊領域甚至高達幾十萬。而客單價高，就意味著用戶購買決策會更復雜，購買周期也會更長。
第三，用戶購買行為有很強周期性。電商的客戶下次購買時間是不確定的，但是互聯網金融平台上，真正購買的用戶，是有理財需求的用戶，在資金到期贖回產品後，一定還會進行下一次購買，只不過未必發生在你的平台上。
最後一個特點是「很強的特徵性」，主要包括兩個特徵：
A：用戶的購買偏好比較容易識別，理財產品數量和品類都很少，所以用戶購買的需求或者偏好，很容易從其行為數據上識別出來。
B：用戶購買過程中的三個階段特別容易識別：
用戶在購買決策階段，有大量的交互事件產生，他會看產品，比對不同產品的收益率和風險，比對不同產品的投資期限等等；
但是一旦他完成了產品的購買，就不會有大量的交互行為產生，他可能僅是回來看一看產品的收益率。
當用戶的產品資金贖回之後，又有大量的交互事件產生，實際上他處在下一款產品購買的決策期。

二、互聯網金融用戶運營的三大步驟

針對互聯網金融用戶行為的四個特徵，在用戶運營上有三個比較重要的階段性工作：

1.首先，獲取可能購買的目標用戶，合理配置在渠道上的投放預算，以提高高質量用戶獲取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好兩方面的工作：宏觀層面，優化整個渠道的配置；微觀層面，單一渠道角度來說，根據渠道配置的策略，有針對性地實施和調整。
具體渠道的實施，大家都比較熟悉，但是對於整個渠道組合配置的優化，很多人接觸的其實並不多。
以渠道一為例，總體的轉化率是 0.02%；在過去 30 天站內總體的流量是 18.9K，漏斗第一級到第二級的轉化率是 3.36%，這樣一共是五級，我們看到最終渠道一帶來總體的成交用戶一共是 4 人。
類似的，前 10 的渠道數據都很清晰。不同渠道帶來的流量，不同渠道總體的轉化率，以及不同渠道在整個轉化路徑上每步的轉化率都可以看到。
這裡面有幾個渠道很有特點：
渠道一的特點，渠道一帶來的流量是所有 10 個渠道里最大的，但是它的總體轉化率卻是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是轉化率是零。渠道七量比較一般，轉化率也是零；
渠道九和渠道十，這兩個渠道是所有渠道里轉化率最高的。但是這兩個渠道特點，是帶來流量不是特別大……
結合典型渠道特點，可以做一個象限圖：
第一象限（右上角）渠道質量又高，帶來流量又大的，這裡面渠道三四五是符合這個特徵的，渠道策略應該是繼續保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的質量比較高，但帶來的流量比較小，這裡麵包含的主要渠道就是八九十。對應的主要策略是，加大渠道的投放，並且在加大投放的過程中，要持續關注渠道質量的變化。
我們先看第四象限（右下角），渠道質量比較差，但是帶來流量比較大，這裡面主要有渠道一和渠道二。相對應的渠道策略，應該在渠道做更加精準的投放，來提高整個渠道的質量。
第三象限（左下角）這個象限里渠道質量又差，帶來流量又小，比如渠道六跟渠道七。我們是否要直接砍掉？這里建議是，策略上要比較謹慎一些。所以在具體渠道的策略上，業績保持監測，然後小步調整。
根據上面數據分析得出的結果，做過渠道優化後，就會為我們帶來更多高質量的用戶。
2.接下來就要把高價值的用戶——真正有購買需求，願意付費、購買的用戶找出來。
將資源與精力投入到真正可能購買的用戶上的前提是，我們要能夠識別出，哪些是真正有價值的用戶？哪些是價值偏低的用戶？
其實對於互聯網金融平台來說，甚至所有包含在線交易的平台，用戶的購買意願，是可以從用戶的行為數據上識別出來的。由於互聯網金融平台的特殊性，相比於電商平台來說，商品品類更少，平台功能也更為簡單，所以用戶的行為數據，也更能反應出互聯網金融平台上用戶的購買意願。
把用戶在平台上的所有行為總結一下，核心的行為其實並不多，具體包括：
用戶查看產品列表頁，說明有一些購買意願，點擊某個產品，說明用戶希望有進一步的了解。用戶最終確認了支付，完成了購買，購買流程就走完了，他的理財需求已經得到了滿足。每一種行為都表示出用戶不同程度的購買意願，所以獲得用戶在產品里的行為數據就十分重要。
既然用戶行為數據這么重要，那麼怎樣獲取呢？GrowingIO 以無埋點的方式，全量採集用戶所有的行為數據，根據我們對業務的需求，配比成不同的權重系數，並按照每個用戶購買意願的強弱，進一步分群。
這是我們一個客戶製作的用戶購買意願指標的範例，剛才的前 5 個行為，都是用戶在購買前典型的行為：
每種典型事件的權重系數不一樣，用戶購買意願是越來越強的：用戶點了投資按紐，甚至點了提交的按鈕，顯然要比他單單看產品列表頁，或者單單看產品頁、詳情頁的意願強。越能反應用戶購買意願的事件，你給它分類的權重應該是最大的，這是大的原則，0.05 還是 0.06 影響並不大，所以不必糾結。
這樣通過這種方式，我們就可以按照每個用戶的所有行為，給用戶做購買意願打分的指標，最終形成用戶購買意願的指標。
這是我們從高到低截取部分用戶購買意願打分的情況，第一列是每個用戶的 ID，第二列是按照購買意願給每個用戶打分的情況。得分高的，就是購買意願最強烈的用戶。
拿到所有用戶購買意願之後，我們就可以按照用戶購買意願的強烈與否，把所有的用戶分成不同的群體，來做針對性的運營。
這是在把用戶在過去 14 天內，由其產生的所有行為數據，按照購買意願打分的權重，把打分大於 5 的用戶找出來，在總體用戶里，這部分用戶購買意願排名前 20% ，我們給它起個名字，叫購買意願強烈的用戶。
類似我們還做了購買意願中等的用戶分群，這是購買意願排名在 20-60% 之間的用戶；購買意願排名在最後 40% 的用戶，是購買意願最弱的用戶分群。
分群之後，點擊任意一個分群，都會以用戶 ID 的形式列出來。因為你要有用戶的 ID ，才能對這些用戶施加運營策略。每個用戶最近 30 天的訪問次數，最近的訪問地點，最後一次訪問時間都可以看到。
接下來針對這些購買意願強烈的用戶，怎樣推動用戶的轉化呢？
3.採取針對性的運營策略，提高高價值用戶的轉化率。
首先我們來看一下購買偏好，互聯網金融平台商品品類是比較少的，用戶購買的目的性也比較清晰，一般商品的品類有這么幾種：
第一種：債券型理財產品
第二種：股票型理財產品
第三種：貨幣型理財產品
第四種：指數型理財產品
第五種：混合型理財產品…
我們把用戶在不同品類商品上的訪問時長佔比算出來，就能比較好地了解用戶的購買偏好。比如下圖，我們用用戶訪問債券型產品詳情頁的訪問時長，除以用戶在站內總體的訪問時長，就能夠得到用戶在債券產品上訪問時長佔比的指標。
我們還是使用用戶分群的工具，把在債券型產品上的訪問時長佔比大於40%的用戶分出來，這是有非常強烈表徵的客戶，他購買的偏好就是債券型的產品。
同時我們再設定另外一個指標，比如用戶購買意願指標，之前我們做過大於5，也就是購買意願排名在前 20% 的。
通過這兩個條件，我們就可以把購買偏好是債券型產品，同時有強烈購買意願的用戶找出來，這兩個指標的關系是並（and）的關系。同樣我們可以按照用戶的購買偏好，把關注其他品類的用戶，都做成不同的用戶分群，然後形成不同購買偏好的用戶群體。
針對這些用戶，其實在運營策略上，我們可以從三個層面來展開來進行做：
從購買階段的角度，首先我們把所有用戶可以分成新客和老客。對於這兩個群體來說，運營策略和運營重點是非常不一樣的。
新客群體，是從來沒有在平台上發生過購買的用戶，我們要根據用戶的購買意願，做進一步的運營。
老客群體，也就是在平台上已經發生過產品購買的用戶，除了關注用戶的購買意願之外，用戶的資金狀態（資金是否贖回）也是非常重要的參數。
用戶是否購買過產品？購買產品的用戶是否已經贖回資金？這兩個內容，其實是一個用戶當前的屬性。在我們分群的工作里，這有個維度的菜單，通過這個維度菜單，我們就可以把具有某種屬性的用戶找出來：
這里我做了一個分群，我們可以看一下。在維度的菜單里，我們把是否購買過產品的維度值設置成了 1 。把資金是否已經贖回這個維度的值，也設置成了 1 。實際上是把那些資金已經贖回的老用戶找出來；同樣在指標這個菜單里，我們同時也把有強烈購買意願的用戶找出來，時間是過去 14 天，指標大於 5 。
這樣我們就製作了一個用戶分群，而這個用戶分群里所有用戶，要滿足下面的三個特徵：
特徵一：購買過產品的老客。
特徵二：他們的資金，目前已經贖回了。
特徵三：過去 14 天內的行為數據，表明這個用戶有著強烈的購買意願。
同理我們把所有用戶，整理為下面幾個不同類別，對應不同的運營策略：
比如新客里，當前有購買意願的，其實他屬於購買決策期的新用戶。應該根據用戶的購買偏好，推薦這種比較優質的理財產品。並給予一定的購買激勵，來促進這些新客在平台上的第一次購買，這個對於新客來說是非常重要的，以此類推。
相比於電商或者其他行業，互聯網金融平台結合行業和用戶的特點，從用戶行為數據分析的角度，驅動產品業務以及提高用戶的轉化率，有更加重要的意義。

⑤ 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。

⑥ 如何打造技術和資本驅動「新商業時代」

由36氪主辦的「基業長新—WISE新商業大會」近日在京舉行，本屆大會由新商業峰會、新零售峰會、企業服務峰會、投資人峰會和新風向峰會五大板塊組成，李開復、黎萬強、徐小平、陳志武、張穎、周亞輝、孫為民、高紅冰、陳曉東、賈斯汀·卡塞爾等著名企業家、投資人、學者齊聚一堂，共同探討技術與資本驅動的新商業。

其次是中國投融資事件數量、金額激增，來自鯨准數據顯示，截至2017年10月，中國一級市場的融資額達到了7323.6億人民幣，投資事件4128件，平均融資額達到了1.8億元，增速110%，遠超全球26%的增速，顯示出資本對商業、創造力的加速作用。

第三是中國超級獨角獸誕生的速度與規模都遠超以往，鯨准數據顯示，2017年，中、美兩國的獨角獸項目數佔到全球90%，其中中國獨角獸數量總估值已達4905億美元，平均估值42.7億美元，高於美國獨角獸平均估值32.3億美元，這意味著將會催生出新的業態、新的經濟增長和新的產業。

⑦ 如何區分牛市中估值驅動與價值驅動的差異化

根據推動股市上漲的動力不同，可將牛市分為業績驅動型牛市和資金驅動型牛市。前者由企業贏利能力上升所驅動，後者由政府寬松的貨幣政策所驅動。這就註定了兩者之間有諸多的不同：
1）業績驅動型牛市的持續時間更長。自2005年6月至2007年10月的牛市中（998點-6124點），持續時間為29個月。自2008年11月至2009年8月的牛市中（1664點-3478點），持續時間為9個月。

2）業績驅動型牛市的上漲空間更大。2005-2007年的牛市累計漲幅為501.01%，2008-2009年的牛市累計漲幅為101.44%。

3）資金驅動型牛市的個股表現爆發力更強。據統計，在2005-2007年牛市中，所有A股平均每月上漲17.50%。在2008-2009年牛市中，所有A股平均每月上漲19.51%。

4）資金驅動型牛市中，中小市值的個股漲幅更大。在2008-2009年牛市中，以中小市值為主的深成指和中小板指的漲幅均是滬深300指數漲幅的2倍以上。

牛市演進中的板塊輪動：

以2005-2007年的牛市為例，在行情初期，由於主力信心不足，不敢貿然對主流板塊發起進攻，概念股和中小市值品種往往成為最受青睞的寵兒。隨著市場向上趨勢的逐漸明朗，市場做多意願果斷而堅決，多頭不再滿足於在中小市值個股中周旋，開始重點攻擊以二線藍籌股為主要對象的主流品種。在市場最後的瘋狂階段，能夠縮量帶動股指屢創新高的板塊，非大盤權重莫屬。在指數拉升的掩護下，其他板塊資金大肆出逃，許多個股提前見頂。當指數進入頂部區域後，市場資金出現短缺，再無力對大盤股和二線藍籌股發動進攻，此時概念股和中小市值個股再次受到投資者的炒作。至此，所有板塊輪動完畢，市場已處在暴風雨來臨的前夜。

⑧ 怎麼看通達信分時資金驅動力指標

大盤指數即時分時走勢圖

1、 白色曲線：表示大盤加權指數，即證交所每日公布媒體常說的大盤實際指數。

2、黃色曲線：大盤不含加權的指標，即不考慮股票盤子的大小，而將所有股票對指數影響看作相同而計算出來的大盤指數。

參考白黃二曲線的相互位置可知：

A、當大盤指數上漲時，黃線在白線之上，表示流通盤較小的股票漲幅較大；反之，黃線在白線之下，說明盤小的股票漲幅落後大盤股。

B、當大盤指數下跌時，黃線在白線之上，表示流通盤較小的股票跌幅小於盤大的股票；反之，盤小的股票跌幅大於盤大的股票。

C、紅綠柱線：在黃白兩條曲線附近有紅綠柱狀線，是反映大盤即時所有股票的買盤與賣盤在數量上的比率。

紅柱線的增長減短表示上漲買盤力量的增減；綠柱線的增長縮短表示下跌賣盤力度的強弱。

D、 黃色柱線：在紅白曲線圖下方，用來表示每一分鍾的成交量，單位是手（每手等於100股）。

E、 委買委賣手數：代表即時所有股票買入委託下三檔和賣出上三檔手數相加的總和。

F、委比數值：是委買委賣手數之差與之和的比值。當委比數值為正值大的時候，表示買方力量較強股指上漲的幾率大；當委比數值為負值的時候，表示賣方的力量較強股指下跌的幾率大。

(8)資金驅動如何分析擴展閱讀：

資金驅動力指標，是通達信系統裡面的公式，通達信現在不支持自編「資金流向」系列指標的分時圖輸出，任何自編的資金流向指標，均不能在通達信分時圖正常顯示數據和圖形。

分時圖是指大盤和個股的動態實時（即時）分時走勢圖，其在實戰研判中的地位極其重要，是即時把握多空力量轉化即市場變化直接的根本所在。

利用 MTM線進行判斷時：

一般而言，MTM上穿0為買入信號，下穿0為賣出信號。

但如果M=0，則V=Vn， 那麼n日期間，市勢或可能平移，或可能上升後回落，或可能下降後回升。因此，0線附近的買賣信號需要小心處理，包括：

1、調整市道MTM在0附近的上上下下可以不予理會；

2、上升趨勢逆轉，MTM下穿0為賣出信號；

3、下降趨勢逆轉，MTM上穿0為買入信號；

4、上升當中，MTM下穿0可能是假突破，回檔結束後續上升；

5、下降當中，MTM上穿0可能是假突破，反彈結束後復下降。

6、利用MTM線操作宜有其它指標幫助判明趨勢。

⑨ 通達信分時圖資金驅動下面的幾條水平線是什麼意思我說的是那幾條不會動的水平線，望回答

通達信分時圖資金渠道下面那四條看似不動水平虛線線,就是把這個指標從最高值到劃成四等分的線,這四條虛線看著是不動,實際數值是變動的會隨著當日分時圖資金渠道指標最高點到最低點的距離改變而改變.
有時還會出現一條紅色水平實線那是0軸.