股票市场的大数据量化分析是怎么做的！股票市场的大数据量化分析是怎么做的！东方绿叶百家号A股市场的股民和私募影响着我国的资本市场，投资成为每个人财富增值的一个渠道，越来越多的人随着国家的政策导向发展逐渐的投资，A股市场则是投资者一个巨大的摇篮，里面可能会出现投资界的黑马，也会早遇到无情的下跌，甚至暴跌，那么股民就需要一个为自己保驾护航的一个投资决策，而量化投资正好解决了这一点难题。大数据分析在量化投资正好可以简单的来说就是数据化统计出来的一个比较有对比性的一个模型，主要是借助计算机科技的程序来实现投资者理想的投资渠道的一个平台，这个就是大数据，那么大数据对我们有什么影响呢，从我们的尝试和实践的证明来看，把互联网大数据的相关信息和挖掘技术用在对冲基金、和数据量化投资战略上的方法是可行的，而在大数据量化里面，不光要看来那个户啊的历史的数据，而且还有考虑量化认知的东西，还要考虑交易对手或者是资本市场。大数据精准人群因为现在不是一个人在玩这个游戏，中国是上千万的人来做这个市场，在这几千万怎么相互的作用是非常的复杂的，不是金融工程、金融数学用固定的模式就可以解决的，在大数据量化的领域，目前对投资者量化是一个热点，现在很多的机构也是有自己的量化方法，在其中的一个趋势是把现在的行为和情绪量化起来放在里面，看看作用怎么样，如果按照大数据的一个算法来获取信息，那么获取精准信息的成本将会大幅的下降，而且还会使获取信息的层面更加的全面，在获取信息的成本降低，大家掌握了更多的信息，其结果就是市场波动率就会下降，在大数据出现之后会抬高对冲基金门槛，随着大数据技术的发展，你想获取信息的渠道必须要投入更多的成本和更多的技术，从而会提高行业的门槛，但是更专业的技术力量和更强的公司可能会垄断更多信息，导致行业出现洗牌。精准大数据精准而我们就拿股票来说，大数据的交易主要的优势就在于积累了大量真实的股票价格的走势，包括个股的量化指标，最高开始用大数据量化分析的行情软件就当属华尔通了，现在市面上多数的行情软件大部分都是采用比较老式计算方法，没有太多的创新和突破，计算出来的个股行情虽然来说还差不多，但是论准确度来讲，还是不够的，华尔通量化的大数据正好解决了这一难题，这也是该平台创新的结果，其实行业一直在发展，也一直在不断的。创新，创新催生出新的平台达到了技术的进步。但是不管技术有多先进，数据有多精准，真正决断的还是你自己，是否投资看自己的决策拿捏的准不准。本文仅代表作者观点，不代表百度立场。系作者授权百家号发表，未经许可不得转载。东方绿叶百家号最近更新：简介:茶文化 专业团队 欢迎合作 中国各地茗茶作者最新文章相关文章利用新闻情感数据炒股 python程序 - 开源中国社区
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发布于 日 16时,
很多股民都习惯于看新闻，根据新闻中对某只股票的评价（或好或坏），进行买卖操作。这里新闻对于股票的评价我们称之为新闻情感。本篇中，我们将做一个小实验，看看这样的操作手法是否合理。来源:&https://app.wmcloud.com/mercury/community/share/f06c1c3d68806e
代码片段(2)
1.&[代码][Python]代码&&&&
from CAL.PyCAL import Date
start = ''
# 回测起始时间
# 回测结束时间
benchmark = 'HS300'
# 策略参考标准
universe = set_universe('HS300')
# 证券池，支持股票和基金
capital_base = 1000000
# 起始资金
longest_history = 0
# handle_data 函数中可以使用的历史数据最长窗口长度
refresh_rate = 1
# 调仓频率，即每 refresh_rate 个交易日执行一次 handle_data() 函数
longest_history = 1
def initialize(account):
# 初始化虚拟账户状态
account.isBuyPeriod = False
account.dayCount = 0
def handle_data(account):
# 每个交易日的买入卖出指令
account.dayCount += 1
if account.isBuyPeriod:
# 每60个工作日（3个月）调仓
hist = account.get_history(longest_history)
endDate = Date.fromDateTime(account.current_date)
startDate = endDate - 30
DataAPI.NewsSentimentIndexGet(secID=account.universe, field=['secID', 'newsPublishDate', 'sentimentIndex'], beginDate=startDate.strftime('%Y%m%d'),endDate=endDate.strftime('%Y%m%d'))
res = res.groupby('secID')
top10 = res.mean().sort('sentimentIndex', ascending=False).head(int(0.1*len(res)))
buyList = list(top10.index)
print u"%s 买入 : %s" % (endDate, buyList)
# 等权重买入
if len(buyList) != 0:
singleCash = account.cash / len(buyList)
for stock in buyList:
approximationAmount = int(singleCash / hist[stock]['closePrice'][-1]/100.0) * 100
order(stock, approximationAmount)
account.isBuyPeriod = False
account.dayCount = 0
elif account.dayCount == 59:
# 调仓日前一日清空当前仓位
for stock in account.valid_secpos:
order_to(stock,0)
account.isBuyPeriod = True
2.&[图片] 微信截图_47.png&&&&
开源中国-程序员在线工具：
相关的代码(1173)
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挺有意思的。
2楼：河边洗澡 发表于
引用来自“bosichong1”的评论挺有意思的。最近一直在学习, 可以一起交流交流.
3楼：leader20 发表于
qq多少，能否交流下
开源从代码分享开始
河边洗澡的其它代码实战干货：成交量选股 看懂里面的方法！
15:16:23 | 来源：搜狐 钱无股仁
　　【成交量放量与缩量的成因】：　　成交量在股价长期下跌的作用下，有一段长时间横盘调整，成交量出现放量过程即是投资者所称的主力吸筹过程，也称主力建仓过程，当主力或庄家将上市公司的股票买到自己手里之后，就要想办法将手里股票已大于自己购买价格卖出从中获得巨大的差价利润，所以主力庄家就会将股价拉起，成交量对应的就会放量，市场形成上涨。　　通过以上的说明，投资者应该明白，股价要想出现上涨，底部成交量必须要出现放量，这是主力吸筹建仓的过程，股价上涨，也会出现放量，这是主力拉升的地方。所以投资者要想从股市获利选择股票必须要配合成交量放量现象。以下将详细介绍，牛股及短期上涨股票的选股方法。　　【要如何利用成交量来选股】：　　1、股价启动初期，单日成交量大于该股的前五日移动平均成交量2.5倍，大于前10日移动平均成交量3倍。　　2、股价启动初期的单日盘中量比至少要达到10以上，收盘时量比至少要达到2.5以上。　　3、股价启动初期成交量保持温和放大状态，量能乖离率指标VBIAS能够保持3至5天的快速持续上涨，并且在股价启动后的一段时间内，24日VBIAS能多次穿越0轴线。　　4、移动平均成交量VOSC指标大于0轴线，并且逐渐缓慢上移，即使偶遇调整，VOSC指标为正值的时间远多于为负值的时间。　　5、成交量标准差指标VSTD快速上升到该股历史上罕见的极高位置时，表示该股成交量过度放大。这种极高位置由于各种股票的流通盘大小不同和成交活跃度不同而有所不同，所以没有一定的量化标准，投资者可以根据个股的VSTD指标历史表现进行比较。
大盘资金流向（实时）
主力资金净流,其中超级机构
净流入。大盘资金如此走向，
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