投機大數據
『壹』 期貨大數據反向跟單，反向交易對於散戶來說有哪些好處
所謂反向跟單，指的是與自主交易、主觀交易相對立的交易方法，即反著方向來做單。
目前國內的投資者，特別是小散戶，只是依靠薄弱的行情分析技術，以及不對稱的信息來進行股票和期貨交易。基於交易市場的「二八定律」，即「二盈八虧」或「一盈二平七虧」，大部分散戶虧損的結果是大概率的，那麼反過來，反向做單盈利就是大概率。跟單，是跟進復制其他交易者的單子，既可以正向、反向跟單，也可以倍數、手數跟單。因期貨等交易品種具備雙向交易機制，既能做多，又能做空，能夠實時進行反向交易，通過計算機軟體獲取交易者進行多空交易的實時數據，利用跟單軟體，實現跟單賬戶與樣本賬戶的實時相反方向交易，這個就是反向跟單。
拋棄個人交易的觀點，讓數據自然完整的產出一個周期。反向跟單項目的原理就是把市場二八定律拿出來，篩選穩定虧損的數據進行反向跟單交易，做的是一個大概率的項目，那麼一旦干預就成了普遍的散戶投機心理了，又把自己變回了二八定律裡面虧損的那群人了。可能偶爾一兩次的干預能夠正確，但是對於項目的長期運營來說人為性的干涉有悖於項目的原則，對於反向跟單來說一定是壞事！
以上是一些樣本帳戶交易盈虧情況，他們的虧損=你的盈利！
反向跟單的樣本賬戶一般會有多個，也就是一個賬戶反跟多個樣本賬戶，這就相當於做投資，把雞蛋放到了多個籃子里，天然地分散了投資風險。在一跟多的情況下，多個賬戶的決策會比較分散，又會最終趨於虧損，這樣就不會出現單邊的交易結果，在風險把控下的穩定收益就是大概率事件！現在不止是可以一跟多，因為有些跟單者的資金量比較少，也有其他的策略方式適用於這些人。
如果你覺得這種交易模式你有受益，不妨關注我的大風號，可以在底下評論區留言或私信與我交流
『貳』 大數據 輿情監測
近年來大數據不斷地向社會各行各業滲透，為每一個領域帶來變革性影響，並且正在成為各行業創新的原動力和助推器。這一時期，互聯網社交互動技術的不斷發展創新，人們越來越習慣於通過微博、微信、博客、論壇等社交平台去分享各種信息數據、表達訴求、建言獻策，每天傳播於這些平台上的數據量高達幾百億甚至幾千億條，這些數量巨大的社交數據構成了大數據的一個重要部分，這些數據對於政府收集民意動態、企業了解產品口碑、公司開發市場需求等發揮重要作用。
如今，雖然互聯網已經成為收集民意、了解政府和企業工作成效的一個非常有效的途徑。然而由於缺乏對互聯網發貼等行為的必要監管措施，在輿情危機事件發生後，難以及時有效獲取深層次、高質量的網路輿情信息，經常造成輿情危機事件處置工作的被動。於是，重視對互聯網輿情的應對，建立起「監測、響應、總結、歸檔」的輿情應對體系是成為大數據時代政務工作的重要內容之一。
在此背景下，輿情監測及分析行業就是為適應大數據時代的輿情監測和服務而發展起來的。其主要專注於通過海量信息採集、智能語義分析、自然語言處理、數據挖掘，以及機器學習等技術，不間斷地監控網站、論壇、博客、微博、平面媒體、微信等信息，及時、全面、准確地掌握各種信息和網路動向，從浩瀚的大數據宇宙中發掘事件苗頭、歸納輿論觀點傾向、掌握公眾態度情緒、並結合歷史相似和類似事件進行趨勢預測和應對建議。
大數據在輿情監測上的應用價值
（一）大數據價值的核心：輿情預測
傳統網路輿論引導工作的起點，是對已發生的網路輿情進行監測開始。然而這種方式的局限在於滯後性。大數據技術的應用，就是挖掘、分析網路輿情相關聯的數據，將監測的目標時間點提前到敏感消息進行網路傳播的初期，通過建立的模型，模擬模擬實際網路輿情演變過程，實現對網路突發輿情的預測。
（二）大數據價值的條件：輿情全面
大數據技術要預測輿情，首要條件是對各種關聯的全面數據進行分析計算。傳統數據時代，分析網民觀點或輿情走勢時，只關注網民跟帖態度和情緒，忽視了網民心理的變化；只關注文本信息，而較少關注圖像、視頻、語音等內容；只觀察輿論局部變化，忽視其他群體的輿論變化；只解讀網民文字內容，而忽視復雜多變的社會關系網路。從輿情分析角度看，網民僅僅是信息海洋中的"孤獨僵屍"，猶如蟻群能夠涌現高度智能，而單個螞蟻如附熱鍋到處亂竄。
大數據時代，突破了傳統數據時代片面化、單一化、靜態化的思維，開始立體化、全局化、動態化研究網路輿情數據，將看似無關緊要的輿情數據納入分析計算的范圍。
（三）大數據價值的基礎：輿情量化
大數據預測輿情的價值實現，必須建立在對已挖掘出的海量信息，利用數學模型進行科學計算分析的基礎之上，其前提是各類相關數據的量化，即一切輿情信息皆可量化。但數據量化，不等同於簡單的數字化，而是數據的可計算化。要在關注網民言論的同時，統計持此意見的人群數量；在解讀網民言論文字內容的同時，計算網民互動的社會關系網路數量；對於網民情緒的變化，可通過量化的指標進行標識等。
（四）大數據價值的關鍵：輿情關聯
數據背後是網路，網路背後是人，研究網路數據實際上是研究人組成的社會網路。大數據技術預測輿情的價值實現，最關鍵的技術就是對輿情間的關系進行關聯，將不再僅僅關注傳統意義上的因果關系，更多關注數據間的相關關系。按大數據思維，每一個數據都是一個節點，可無限次地與其他關聯數據形成輿情鏈上的乘法效應--類似微博裂變傳播路徑，數據裂變式的關聯狀態蘊含著無限可能性。
大數據時代的輿情監測瓶頸
目前，各地輿情監測工作的主要手段仍以人工檢索為主，盡管也使用了市面相對成熟的相關搜索軟體進行輔助搜索，但搜索輿情的技術仍採用傳統的二維搜索方式，即主題關鍵詞和網路平台二維坐標，由輿情員對採集的信息進行二次加工成輿情產品。
但搜索的輿情信息結果多為一級文本信息，對於深層次的多級輿情信息，如新聞、微博後的評論，網民的社會關系，網民針對某一事件評論反映出的情緒變化，以及網民煽動性、行動性的言論、暗示等數據無法深度挖掘，仍靠人工採集和分析判斷。受制於輿情員的知識水平和價值判斷的不同，極有可能導致有價值的輿情信息丟失，無法准確及時預測輿情走勢，大大降低了輿情監測工作的效率、准確性，增加了有價值輿情信息發現的偶然性和投機性，為重大突發事件的輿情預測埋下隱患。
大數據背景下輿情監測的實現
對大數據的採集加工是整個輿情監測的基礎，掌握數據抓取能力，通過「加工」實現數據的「增值」是輿情監測分析的必備技能。多瑞科輿情數據分析站系統網路輿情監測系統因配置自己研發不同於爬蟲技術的領先採集技術，用戶不但可以監測各種正文信息，還可配置系統採集獲取某些主題的最新回復內容，並獲取其詳細信息，如查看數，回復數，回復人，回復時間等。許多網站結構復雜或採用了Frame或採用了JavaScript動態寫入內容或採用了Ajax技術實時自動刷新內容，這些都是普通爬蟲技術很難處理或無法處理的。對於採集監測到的信息，系統可以自動加以分類，以負面輿情，與我相關，我的關注，專題跟蹤等欄目分類呈現，讓用戶可以直奔主題，最快找到自己需要的信息。
對趨勢的研判則是大數據時代輿情監測的目標。如今人們能夠從浩如煙海的數據中挖掘信息、判斷趨勢、提高效益，但這遠遠不夠，信息爆炸的時代要求人們不斷增強關聯輿情信息的分析和預測，把監測的重點從單純的收集有效數據向對輿情的深入研判拓展。多瑞科輿情數據分析站系統輿情監測系統對監測到的負面信息實施專題重點跟蹤監測，重點首頁進行定時截屏監測及特別頁面證據保存。監測人員可以對系統自動識別分類後的信息進行再次挑選和分類，並可以基於工作需要輕松導出含有分析數據圖表的輿情日報周報，減輕輿情數據分析，統計作圖的繁雜度。對於某些敏感信息，系統還可通過簡訊和郵件及時通知用戶，這樣用戶隨時都可遠程掌握重要輿情的動態。
大數據時代需要大採集，大數據時代需要大分析，這是數據爆炸背景下的數據處理與應用需求的體現，而傳統的人工採集、人工監測顯然難以滿足大數據背景下對數據需求及應用的要求。多瑞科輿情數據分析站系統網路輿情監測平台成功地實現了針對互聯網海量輿情自動實時的監測、自動內容分析和自動報警的功能，有效地解決了傳統的以人工方式對輿情監測的實施難題，加快了網路輿論的監管效率，有利於組織力量展開信息整理、分析、引導和應對工作，提高用戶對網路突發輿情的公共事件應對能力，加強互聯網「大數據」分析研判。
多瑞科輿情大數據做的挺好的
『叄』 請問網貸大數據怎麼查謝謝！
查詢網貸大數據信息一般有兩種通道，
1，在央行徵信中心官網查詢個人徵信，會有欠內款銀行，金額，如果有逾期容，會顯示逾期金額，逾期天數等信息，有時候比較難懂，最好找個專業人士解讀。此類的信息針對的是信用卡。比較正規的網貸公司。如京東白條，360部分網貸產品等等。
2，查詢自己的網貸大數據，說白了就是大數據信用報告，此類數據在「雲網速查」之類的公眾號有檢測通道。可以查詢到網貸歷史記錄，逾期天數，逾期金額以及逾期平台等信息。
在未來，信用就會跟生命一樣重要，不管是買房買車，都會注重用戶的個人信用！因此，按時還款，保持徵信的良好記錄是一件非常重要的事情！
『肆』 大數據專業好嗎、
目前大數據專業屬於熱門專業。
據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示，目前全國的大數據人才僅46萬，未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。
據職業社交平台LinkedIn發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而數據分析人才最為稀缺。領英報告表明，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺。數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。
大數據行業在這幾年來非常火爆，許多高校都開設了大數據專業，很多學生選擇報考這個專業。畢業生的就業方向也是比較廣泛的，可以根據個人興趣選擇適合自己的工作崗位。大數據專業的畢業生就業方向有：大數據應用開發類、大數據系統研究類、大數據分析類等等。從事的工作崗位有：大數據工程師、大數據分析師等等。
大數據領域裡面蘊含有三個技術方向，第一個是大數據運維與雲計算方向，第二個是數據挖掘、數據分析與機器學習方向，第三個方向是Hadoop大數據開發方向。畢業生們可以嘗試著熟練掌握三者之一，當然全部掌握了是最好的。要是精通其一的話，那麼將來的就業前景會是比較好的，而且薪酬待遇也是較為理想的。
現在是大數據時代，我們國家正在大力發展大數據，現在社會也是很需要這方面人才的。大數據方面的人才緊缺，很多企業高薪聘請有能力的大數據高級應用人才。大數據是一個熱門的行業，要是學生們想選擇大數據專業的話，那麼需要好好扎實專業知識，為了日後更好地在大數據行業中獲得較好的發展。
『伍』 如何利用大數據實現輿情監測
隨著移動互聯網的迅速發展，人類已進入大數據時代。每天我們會不知不覺的接觸無數或真或假的信息，使我們無法分辨信息的真與假，有時容易被輿論帶偏。現在政府、機構及企業已開始重視輿情，深知負面輿情帶來的危害是巨大的。但在如今大數據時代，信息量巨大、傳播迅速，簡單的操作已無法滿足輿情在互聯網上的爆發，那如何利用大數據實施輿情監測呢？
一、如何運用大數據實施輿情監測？
1、將大數據和日常輿情管理緊密結合起來，提高網路輿情整體掌控能力。要運用大數據突破傳統輿情管理的狹窄視域，建立網路輿情大數據監測系統，實時採集網站、博客、微博、微信、論壇等各個網路平台數據，全面分析輿情傳播動態。
2、將大數據和輿論引導緊密結合起來，提高感染力和說服力。大數據時代的輿論引導，一方面要「循數而為」，通過分析網上數據，掌握網民意見傾向，了解網民的喜好和特點。另一方面要「用數據說話」。數據最有說服力，要在充分收集相關數據的基礎上，通過圖表等數據可視化技術，全面呈現事件的來龍去脈，讓網民既了解事件真相，也了解事件背景和脈絡，掌握網民情緒，帶著網民觀點去應對問題。
3、將大數據和網上政務信息公開緊密結合起來，提升政府公信力。當前，美國政府已經建立統一的數據開放門戶網站，並提供介面供社會各界開發應用程序來使用各部門數據，此舉將政務公開從「信息層面」推進到「數據層面」，開辟了政府信息公開的新路徑。我們要在保障數據安全的基礎上，探索建立我國的大數據政務公開系統，引導社會力量參與對公共數據的挖掘和使用，讓數據發揮最大價值。
二、下文舉例說明，如何基於網路大數據，實現輿情監測
本文選用 2019 年9月9日，「港榮蒸蛋糕丙二醇超標」這起輿情事件為例。通過對該事件的新聞、博客、微博、微信、論壇等互聯網數據持續監測和採集，從多維度全方面展示信息的變化情況，對基於網路大數據的輿情監測具體實現過程進行論述。
1、輿情發展趨勢監測分析
發展趨勢監測是通過對事件輿情的網路數據來源、數量和時間三個維度進行趨勢分析。該分析結果，能夠直觀展示輿情各大網路媒體的傳播情況。如圖1所示，該輿情信息在 2019-09-09達到了最大值，2019/09/08 00:00~2019/09/10 14:00期間，互聯網上採集到的23169條輿情信息，其中微博平台的傳播量最大，最高達到了4320篇相關訊息，新浪微博、微信成為該事件的主要傳播媒體。
圖片4來源：新浪輿情通
互聯網已經逐漸成為民眾參與輿論的首先渠道，在萬物互聯互通的數據時代，加強網路輿情監測與引導，對維持國家穩定、促進企業可持續發展都有重要的現實意義。這次港榮蒸品牌被爆丙二醇超標也是no zuo no die，要想不被捲入輿論漩渦，除了用像新浪輿情通這樣的監測軟體保駕護航，還需保證自己產品和服務的質量。
更多數據可參看新浪輿情通官網www.yqt365.com，政企用戶可免費全網搜索事件、地域等關鍵詞。(免責申明：部分文字來自網路，如涉及侵權，請及時與我們聯系，我們會在第一時間刪除或處理侵權內容。）
『陸』 投機性強波動大 基金靠「大數據」炒股靠譜嗎
美國著名信息經經濟學家、人工智慧創始人赫伯特-西蒙說，在後工業時代本質是信息時代，人類社會面臨的中心問題將從如何提高生產力轉變為如何更好地利用信息來輔助決策，利用信息技術服務生產和金融創新，信息挖掘是一種信息生產和消費產業鏈，它抓取的是信息接受者的注意力。信息越豐富，就會導致注意力越匱乏。
現代社會的信息量並不匱乏，而匱乏的是我們抓取並處理信息的能力。 沃尓瑪的首席信息官羅林·福特說，每天早上醒來，我都要問自己，怎麼才能讓數據流動性更好、管理得更好、分析得更好。數據倉庫、聯機分析和人工智慧技術的發展和成熟，為商務智能成為巨大的創新性產業奠定把基礎，但真正賦予它生命的是一個產業鏈：海量數據的整理、加工和挖掘。
如何創造性地用大數據指導投資策略，國內的基金業已經在研究了。國內首隻大數據指數基金百發100自2014年10月20日正式打開銷售渠道開始，前期凈值持續增長，其令人驚艷的表現無疑為隨後而來的其他大數據金融產品起到了非常好的示範作用，並打下良好的群眾基礎。對於用戶投資而言，網路金融中心無疑可以作為一個不錯的選擇。
4月22日，基於新浪財經「大數據」的南方i100指數基金正式發售，出現了首日售罄的情形。數據顯示，當日認購總金額超過35.86億元，最終配售比例僅為27.88%。作為首款電商「大數據」指數基金，5月4日成立的博時中證淘金大數據100指數基金則創下40.75億元的首募規模。投資者對於「大數據」的熱情可見一斑。
如今，大數據似乎已經成為了互聯網+金融的最佳實戰工具，大有要引領互聯網金融2.0時代巔峰之勢。大數據指數基金前赴後繼，用戶該如何選取投資?大數據選股的可信度到底有多高?不少投資者都苦惱於此。最近也出現了一些較好的大數據指數，成為大數據新的應用亮點，如一款名為新興大數據指數產品，它的表現獨具特色。相比百發100與i100指數基金，該指數在今年的牛熊市中，收益走勢相對穩健!回撤幅度相比最小!
該指數是有優品財富管理有限公司獨立團隊研發，依託優品財富大數據資訊庫，通過大數據分析資訊、題材、個股熱度，構架多因子策略模型，得出有效的大數據因子，再結合基本面因子和市場面因子按一定權重綜合評分，選出排名在前100名的股票構成指數樣本股，並每月進行優化調整。
近些年國內A股市場上概念題材與熱點的炒作頻繁，相關個股在某一新聞資訊背景下，往往在中短期時間內有較好的市場表現。該指數主要從大規模的互聯網新聞資訊的文本相關性分析進行大數據挖掘，捕捉這種熱點、概念題材炒作帶來的投資機會。通過對歷史數據的回測結果分析，該指數的選股策略取得相對較為優異的表現，是實力的有效驗證!
『柒』 大數據分析中，有哪些常見的大數據分析模型
很多朋友還沒有接觸過大數據分析方案，認為其僅僅算是個願景而非現實——畢竟能夠證明其可行性與實際效果的案例確實相對有限。但可以肯定的是，實時數據流中包含著大量重要價值，足以幫助企業及人員在未來的工作中達成更為理想的結果。那麼，那些領域需要實時的數據分析呢？
1、醫療衛生與生命科學
2、保險業
3、電信運營商
4、能源行業
5、電子商務
6、運輸行業
7、投機市場
8、執法領域
9、技術領域
常見數據分析模型有哪些呢？
1、行為事件分析：行為事件分析法具有強大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡單，已被廣泛應用。
2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。
3、留存分析模型留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始化行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。這是用來衡量產品對用戶價值高低的重要方法。
4、分布分析模型分布分析是用戶在特定指標下的頻次、總額等的歸類展現。
5、點擊分析模型即應用一種特殊亮度的顏色形式，顯示頁面或頁面組區域中不同元素點點擊密度的圖標。
6、用戶行為路徑分析模型用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網站中的訪問行為路徑。為了衡量網站優化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時常要對訪問路徑的轉換數據進行分析。
7、用戶分群分析模型用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特徵、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，並進行後續分析。
8、屬性分析模型根據用戶自身屬性對用戶進行分類與統計分析，比如查看用戶數量在注冊時間上的變化趨勢、省份等分布情況。
模型再多，選擇一種適合自己的就行，如何利益最大化才是我們追求的目標
『捌』 大數據是如何顛覆傳統行業的
因為現在線上模式很火