资金驱动如何分析

① 如何在通达信软件内设置资金驱动力的板块

把资金驱动力的条件写成源码，选股时点击“选股入板块”-设置板块名称-确定。

② 什么是强资金驱动力个股

个股被很多人看好，大家都出手购买，资金积聚大幅度增加，股票大涨。
回常识答延伸：
股票的资金动力强弱决定股票的升跌，简单来说，供求决定价格，买的人多价格就涨，卖的人多价格就跌。炒股得掌握好一定的经验去分析，在经验不够时最好是用个炒股软件去辅助.
个股是一种无偿还期限的有价证券，按股票持有者可分为国家股、法人股、个人股三种。个人股投资资金来自个人，可以自由上市流通。

③ 请教 公式中调用通达信资金驱动力中几项

DIF:=EMA(CLOSE,12)-EMA(CLOSE,26);
DEA:=EMA(DIF,9);
MACD:=(DIF-DEA)*2;
忽略以上公式。如果你会编写公式，可以直接编写公式名称加内点，加输出名称就容可以。

④ 如何进行互联网金融运营数据的分析，都有哪些方法

作者：张溪梦 Simon
链接：https://www.hu.com/question/29185414/answer/110954989
来源：知乎
著作权归作者所有

我们之前做过一期互联网金融的公开课，「互联网金融增长宝典：三大步骤提高转化，搞定用户运营」，主讲人是 GrowingIO 的业务增长负责人徐主峰，曾任职 Criteo、Microsoft 等公司，有丰富的电商、互联网金融客户解决方案经验。 这是公开课的速记整理。
这是一篇互联网金融宝典，我推荐给所有转化率只有 1%、总是为谁可能是你的购买用户而犯愁的互联网金融的高管、PM、市场运营和销售们。本文通过实战案例，手把手教你建立转化指标、 梳理分析思路、提供分析步骤并最终建立用户行为分析模型。

文 / 徐主峰

大部分的互联网金融公司最为纠结的一点是，流量这么大，获客成本这么高，为什么最后的转化率和成单量却这么低？怎样才能提高用户运营效率？用户行为数据分析怎样把处在不同购买决策阶段的用户挑选出来，帮助互联网金融公司做到精益化运营？

我们的客户中很大一部分来自互联网金融，比如人人贷等行业前 10 的互联网金融公司。在服务客户的过程中，我们也积累了大量的数据驱动业务的实践案例，来帮助客户创造价值。

一 、互联网金融用户四大行为特征

互联网金融平台用户有四大行为特征：

第一流量转化率低，下图是某互联网金融公司网站上，新客户过去 30 天整体购买转化漏斗，其转化率只有 0.38%：

而这并非个例，实际上，绝大多数互联网金融公司，在 web 端购买的转化率基本都在 1% 以下，APP购买率在 5% 左右，远远低于电商或者其他在线交易的购买率。
第二，虽然转化率低，但是客单价却很高。一般来说，电商行业客单价在几十到几百，而互联网金融客户，客单价从几千到几万，某些特殊领域甚至高达几十万。而客单价高，就意味着用户购买决策会更复杂，购买周期也会更长。
第三，用户购买行为有很强周期性。电商的客户下次购买时间是不确定的，但是互联网金融平台上，真正购买的用户，是有理财需求的用户，在资金到期赎回产品后，一定还会进行下一次购买，只不过未必发生在你的平台上。
最后一个特点是「很强的特征性」，主要包括两个特征：
A：用户的购买偏好比较容易识别，理财产品数量和品类都很少，所以用户购买的需求或者偏好，很容易从其行为数据上识别出来。
B：用户购买过程中的三个阶段特别容易识别：
用户在购买决策阶段，有大量的交互事件产生，他会看产品，比对不同产品的收益率和风险，比对不同产品的投资期限等等；
但是一旦他完成了产品的购买，就不会有大量的交互行为产生，他可能仅是回来看一看产品的收益率。
当用户的产品资金赎回之后，又有大量的交互事件产生，实际上他处在下一款产品购买的决策期。

二、互联网金融用户运营的三大步骤

针对互联网金融用户行为的四个特征，在用户运营上有三个比较重要的阶段性工作：

1.首先，获取可能购买的目标用户，合理配置在渠道上的投放预算，以提高高质量用户获取的比例：
渠道工作的核心，主要是做好两方面的工作：宏观层面，优化整个渠道的配置；微观层面，单一渠道角度来说，根据渠道配置的策略，有针对性地实施和调整。
具体渠道的实施，大家都比较熟悉，但是对于整个渠道组合配置的优化，很多人接触的其实并不多。
以渠道一为例，总体的转化率是 0.02%；在过去 30 天站内总体的流量是 18.9K，漏斗第一级到第二级的转化率是 3.36%，这样一共是五级，我们看到最终渠道一带来总体的成交用户一共是 4 人。
类似的，前 10 的渠道数据都很清晰。不同渠道带来的流量，不同渠道总体的转化率，以及不同渠道在整个转化路径上每步的转化率都可以看到。
这里面有几个渠道很有特点：
渠道一的特点，渠道一带来的流量是所有 10 个渠道里最大的，但是它的总体转化率却是低的；
渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是转化率是零。渠道七量比较一般，转化率也是零；
渠道九和渠道十，这两个渠道是所有渠道里转化率最高的。但是这两个渠道特点，是带来流量不是特别大……
结合典型渠道特点，可以做一个象限图：
第一象限（右上角）渠道质量又高，带来流量又大的，这里面渠道三四五是符合这个特征的，渠道策略应该是继续保持和提高渠道的投入。
第二象限（左上角）渠道的质量比较高，但带来的流量比较小，这里面包含的主要渠道就是八九十。对应的主要策略是，加大渠道的投放，并且在加大投放的过程中，要持续关注渠道质量的变化。
我们先看第四象限（右下角），渠道质量比较差，但是带来流量比较大，这里面主要有渠道一和渠道二。相对应的渠道策略，应该在渠道做更加精准的投放，来提高整个渠道的质量。
第三象限（左下角）这个象限里渠道质量又差，带来流量又小，比如渠道六跟渠道七。我们是否要直接砍掉？这里建议是，策略上要比较谨慎一些。所以在具体渠道的策略上，业绩保持监测，然后小步调整。
根据上面数据分析得出的结果，做过渠道优化后，就会为我们带来更多高质量的用户。
2.接下来就要把高价值的用户——真正有购买需求，愿意付费、购买的用户找出来。
将资源与精力投入到真正可能购买的用户上的前提是，我们要能够识别出，哪些是真正有价值的用户？哪些是价值偏低的用户？
其实对于互联网金融平台来说，甚至所有包含在线交易的平台，用户的购买意愿，是可以从用户的行为数据上识别出来的。由于互联网金融平台的特殊性，相比于电商平台来说，商品品类更少，平台功能也更为简单，所以用户的行为数据，也更能反应出互联网金融平台上用户的购买意愿。
把用户在平台上的所有行为总结一下，核心的行为其实并不多，具体包括：
用户查看产品列表页，说明有一些购买意愿，点击某个产品，说明用户希望有进一步的了解。用户最终确认了支付，完成了购买，购买流程就走完了，他的理财需求已经得到了满足。每一种行为都表示出用户不同程度的购买意愿，所以获得用户在产品里的行为数据就十分重要。
既然用户行为数据这么重要，那么怎样获取呢？GrowingIO 以无埋点的方式，全量采集用户所有的行为数据，根据我们对业务的需求，配比成不同的权重系数，并按照每个用户购买意愿的强弱，进一步分群。
这是我们一个客户制作的用户购买意愿指标的范例，刚才的前 5 个行为，都是用户在购买前典型的行为：
每种典型事件的权重系数不一样，用户购买意愿是越来越强的：用户点了投资按纽，甚至点了提交的按钮，显然要比他单单看产品列表页，或者单单看产品页、详情页的意愿强。越能反应用户购买意愿的事件，你给它分类的权重应该是最大的，这是大的原则，0.05 还是 0.06 影响并不大，所以不必纠结。
这样通过这种方式，我们就可以按照每个用户的所有行为，给用户做购买意愿打分的指标，最终形成用户购买意愿的指标。
这是我们从高到低截取部分用户购买意愿打分的情况，第一列是每个用户的 ID，第二列是按照购买意愿给每个用户打分的情况。得分高的，就是购买意愿最强烈的用户。
拿到所有用户购买意愿之后，我们就可以按照用户购买意愿的强烈与否，把所有的用户分成不同的群体，来做针对性的运营。
这是在把用户在过去 14 天内，由其产生的所有行为数据，按照购买意愿打分的权重，把打分大于 5 的用户找出来，在总体用户里，这部分用户购买意愿排名前 20% ，我们给它起个名字，叫购买意愿强烈的用户。
类似我们还做了购买意愿中等的用户分群，这是购买意愿排名在 20-60% 之间的用户；购买意愿排名在最后 40% 的用户，是购买意愿最弱的用户分群。
分群之后，点击任意一个分群，都会以用户 ID 的形式列出来。因为你要有用户的 ID ，才能对这些用户施加运营策略。每个用户最近 30 天的访问次数，最近的访问地点，最后一次访问时间都可以看到。
接下来针对这些购买意愿强烈的用户，怎样推动用户的转化呢？
3.采取针对性的运营策略，提高高价值用户的转化率。
首先我们来看一下购买偏好，互联网金融平台商品品类是比较少的，用户购买的目的性也比较清晰，一般商品的品类有这么几种：
第一种：债券型理财产品
第二种：股票型理财产品
第三种：货币型理财产品
第四种：指数型理财产品
第五种：混合型理财产品…
我们把用户在不同品类商品上的访问时长占比算出来，就能比较好地了解用户的购买偏好。比如下图，我们用用户访问债券型产品详情页的访问时长，除以用户在站内总体的访问时长，就能够得到用户在债券产品上访问时长占比的指标。
我们还是使用用户分群的工具，把在债券型产品上的访问时长占比大于40%的用户分出来，这是有非常强烈表征的客户，他购买的偏好就是债券型的产品。
同时我们再设定另外一个指标，比如用户购买意愿指标，之前我们做过大于5，也就是购买意愿排名在前 20% 的。
通过这两个条件，我们就可以把购买偏好是债券型产品，同时有强烈购买意愿的用户找出来，这两个指标的关系是并（and）的关系。同样我们可以按照用户的购买偏好，把关注其他品类的用户，都做成不同的用户分群，然后形成不同购买偏好的用户群体。
针对这些用户，其实在运营策略上，我们可以从三个层面来展开来进行做：
从购买阶段的角度，首先我们把所有用户可以分成新客和老客。对于这两个群体来说，运营策略和运营重点是非常不一样的。
新客群体，是从来没有在平台上发生过购买的用户，我们要根据用户的购买意愿，做进一步的运营。
老客群体，也就是在平台上已经发生过产品购买的用户，除了关注用户的购买意愿之外，用户的资金状态（资金是否赎回）也是非常重要的参数。
用户是否购买过产品？购买产品的用户是否已经赎回资金？这两个内容，其实是一个用户当前的属性。在我们分群的工作里，这有个维度的菜单，通过这个维度菜单，我们就可以把具有某种属性的用户找出来：
这里我做了一个分群，我们可以看一下。在维度的菜单里，我们把是否购买过产品的维度值设置成了 1 。把资金是否已经赎回这个维度的值，也设置成了 1 。实际上是把那些资金已经赎回的老用户找出来；同样在指标这个菜单里，我们同时也把有强烈购买意愿的用户找出来，时间是过去 14 天，指标大于 5 。
这样我们就制作了一个用户分群，而这个用户分群里所有用户，要满足下面的三个特征：
特征一：购买过产品的老客。
特征二：他们的资金，目前已经赎回了。
特征三：过去 14 天内的行为数据，表明这个用户有着强烈的购买意愿。
同理我们把所有用户，整理为下面几个不同类别，对应不同的运营策略：
比如新客里，当前有购买意愿的，其实他属于购买决策期的新用户。应该根据用户的购买偏好，推荐这种比较优质的理财产品。并给予一定的购买激励，来促进这些新客在平台上的第一次购买，这个对于新客来说是非常重要的，以此类推。
相比于电商或者其他行业，互联网金融平台结合行业和用户的特点，从用户行为数据分析的角度，驱动产品业务以及提高用户的转化率，有更加重要的意义。

⑤ 如何用大数据分析金融数据

任何数据分析的前提是首先要理解业务模型，从你的金融数据是怎么产生的，包括回哪些指标哪些数据，你的答分析是要为什么业务服务的，也就是你的目的。比如你分析金融数据的目的是要找出最有价值的金融产品，还是最有价值的客户，还是寻找最有效的成本节约途径等

在弄清楚你的分析目的，和理解清楚你的业务模式等之后，再考虑你需要采用哪些数据，采用什么方法来进行分析，这才涉及到如何进行具体的分析过程。

从整个大数据分析来看，前期的业务理解和数据整理大概要耗费一大半的精力和时间，弄清楚前期，后期的分析则会很快。

⑥ 如何打造技术和资本驱动“新商业时代”

由36氪主办的“基业长新—WISE新商业大会”近日在京举行，本届大会由新商业峰会、新零售峰会、企业服务峰会、投资人峰会和新风向峰会五大板块组成，李开复、黎万强、徐小平、陈志武、张颖、周亚辉、孙为民、高红冰、陈晓东、贾斯汀·卡塞尔等著名企业家、投资人、学者齐聚一堂，共同探讨技术与资本驱动的新商业。

其次是中国投融资事件数量、金额激增，来自鲸准数据显示，截至2017年10月，中国一级市场的融资额达到了7323.6亿人民币，投资事件4128件，平均融资额达到了1.8亿元，增速110%，远超全球26%的增速，显示出资本对商业、创造力的加速作用。

第三是中国超级独角兽诞生的速度与规模都远超以往，鲸准数据显示，2017年，中、美两国的独角兽项目数占到全球90%，其中中国独角兽数量总估值已达4905亿美元，平均估值42.7亿美元，高于美国独角兽平均估值32.3亿美元，这意味着将会催生出新的业态、新的经济增长和新的产业。

⑦ 如何区分牛市中估值驱动与价值驱动的差异化

根据推动股市上涨的动力不同，可将牛市分为业绩驱动型牛市和资金驱动型牛市。前者由企业赢利能力上升所驱动，后者由政府宽松的货币政策所驱动。这就注定了两者之间有诸多的不同：
1）业绩驱动型牛市的持续时间更长。自2005年6月至2007年10月的牛市中（998点-6124点），持续时间为29个月。自2008年11月至2009年8月的牛市中（1664点-3478点），持续时间为9个月。

2）业绩驱动型牛市的上涨空间更大。2005-2007年的牛市累计涨幅为501.01%，2008-2009年的牛市累计涨幅为101.44%。

3）资金驱动型牛市的个股表现爆发力更强。据统计，在2005-2007年牛市中，所有A股平均每月上涨17.50%。在2008-2009年牛市中，所有A股平均每月上涨19.51%。

4）资金驱动型牛市中，中小市值的个股涨幅更大。在2008-2009年牛市中，以中小市值为主的深成指和中小板指的涨幅均是沪深300指数涨幅的2倍以上。

牛市演进中的板块轮动：

以2005-2007年的牛市为例，在行情初期，由于主力信心不足，不敢贸然对主流板块发起进攻，概念股和中小市值品种往往成为最受青睐的宠儿。随着市场向上趋势的逐渐明朗，市场做多意愿果断而坚决，多头不再满足于在中小市值个股中周旋，开始重点攻击以二线蓝筹股为主要对象的主流品种。在市场最后的疯狂阶段，能够缩量带动股指屡创新高的板块，非大盘权重莫属。在指数拉升的掩护下，其他板块资金大肆出逃，许多个股提前见顶。当指数进入顶部区域后，市场资金出现短缺，再无力对大盘股和二线蓝筹股发动进攻，此时概念股和中小市值个股再次受到投资者的炒作。至此，所有板块轮动完毕，市场已处在暴风雨来临的前夜。

⑧ 怎么看通达信分时资金驱动力指标

大盘指数即时分时走势图

1、 白色曲线：表示大盘加权指数，即证交所每日公布媒体常说的大盘实际指数。

2、黄色曲线：大盘不含加权的指标，即不考虑股票盘子的大小，而将所有股票对指数影响看作相同而计算出来的大盘指数。

参考白黄二曲线的相互位置可知：

A、当大盘指数上涨时，黄线在白线之上，表示流通盘较小的股票涨幅较大；反之，黄线在白线之下，说明盘小的股票涨幅落后大盘股。

B、当大盘指数下跌时，黄线在白线之上，表示流通盘较小的股票跌幅小于盘大的股票；反之，盘小的股票跌幅大于盘大的股票。

C、红绿柱线：在黄白两条曲线附近有红绿柱状线，是反映大盘即时所有股票的买盘与卖盘在数量上的比率。

红柱线的增长减短表示上涨买盘力量的增减；绿柱线的增长缩短表示下跌卖盘力度的强弱。

D、 黄色柱线：在红白曲线图下方，用来表示每一分钟的成交量，单位是手（每手等于100股）。

E、 委买委卖手数：代表即时所有股票买入委托下三档和卖出上三档手数相加的总和。

F、委比数值：是委买委卖手数之差与之和的比值。当委比数值为正值大的时候，表示买方力量较强股指上涨的几率大；当委比数值为负值的时候，表示卖方的力量较强股指下跌的几率大。

(8)资金驱动如何分析扩展阅读：

资金驱动力指标，是通达信系统里面的公式，通达信现在不支持自编“资金流向”系列指标的分时图输出，任何自编的资金流向指标，均不能在通达信分时图正常显示数据和图形。

分时图是指大盘和个股的动态实时（即时）分时走势图，其在实战研判中的地位极其重要，是即时把握多空力量转化即市场变化直接的根本所在。

利用 MTM线进行判断时：

一般而言，MTM上穿0为买入信号，下穿0为卖出信号。

但如果M=0，则V=Vn， 那么n日期间，市势或可能平移，或可能上升后回落，或可能下降后回升。因此，0线附近的买卖信号需要小心处理，包括：

1、调整市道MTM在0附近的上上下下可以不予理会；

2、上升趋势逆转，MTM下穿0为卖出信号；

3、下降趋势逆转，MTM上穿0为买入信号；

4、上升当中，MTM下穿0可能是假突破，回档结束后续上升；

5、下降当中，MTM上穿0可能是假突破，反弹结束后复下降。

6、利用MTM线操作宜有其它指标帮助判明趋势。

⑨ 通达信分时图资金驱动下面的几条水平线是什么意思我说的是那几条不会动的水平线，望回答

通达信分时图资金渠道下面那四条看似不动水平虚线线,就是把这个指标从最高值到划成四等分的线,这四条虚线看着是不动,实际数值是变动的会随着当日分时图资金渠道指标最高点到最低点的距离改变而改变.
有时还会出现一条红色水平实线那是0轴.