投机大数据
『壹』 期货大数据反向跟单，反向交易对于散户来说有哪些好处
所谓反向跟单，指的是与自主交易、主观交易相对立的交易方法，即反着方向来做单。
目前国内的投资者，特别是小散户，只是依靠薄弱的行情分析技术，以及不对称的信息来进行股票和期货交易。基于交易市场的“二八定律”，即“二盈八亏”或“一盈二平七亏”，大部分散户亏损的结果是大概率的，那么反过来，反向做单盈利就是大概率。跟单，是跟进复制其他交易者的单子，既可以正向、反向跟单，也可以倍数、手数跟单。因期货等交易品种具备双向交易机制，既能做多，又能做空，能够实时进行反向交易，通过计算机软件获取交易者进行多空交易的实时数据，利用跟单软件，实现跟单账户与样本账户的实时相反方向交易，这个就是反向跟单。
抛弃个人交易的观点，让数据自然完整的产出一个周期。反向跟单项目的原理就是把市场二八定律拿出来，筛选稳定亏损的数据进行反向跟单交易，做的是一个大概率的项目，那么一旦干预就成了普遍的散户投机心理了，又把自己变回了二八定律里面亏损的那群人了。可能偶尔一两次的干预能够正确，但是对于项目的长期运营来说人为性的干涉有悖于项目的原则，对于反向跟单来说一定是坏事！
以上是一些样本帐户交易盈亏情况，他们的亏损=你的盈利！
反向跟单的样本账户一般会有多个，也就是一个账户反跟多个样本账户，这就相当于做投资，把鸡蛋放到了多个篮子里，天然地分散了投资风险。在一跟多的情况下，多个账户的决策会比较分散，又会最终趋于亏损，这样就不会出现单边的交易结果，在风险把控下的稳定收益就是大概率事件！现在不止是可以一跟多，因为有些跟单者的资金量比较少，也有其他的策略方式适用于这些人。
如果你觉得这种交易模式你有受益，不妨关注我的大风号，可以在底下评论区留言或私信与我交流
『贰』 大数据 舆情监测
近年来大数据不断地向社会各行各业渗透，为每一个领域带来变革性影响，并且正在成为各行业创新的原动力和助推器。这一时期，互联网社交互动技术的不断发展创新，人们越来越习惯于通过微博、微信、博客、论坛等社交平台去分享各种信息数据、表达诉求、建言献策，每天传播于这些平台上的数据量高达几百亿甚至几千亿条，这些数量巨大的社交数据构成了大数据的一个重要部分，这些数据对于政府收集民意动态、企业了解产品口碑、公司开发市场需求等发挥重要作用。
如今，虽然互联网已经成为收集民意、了解政府和企业工作成效的一个非常有效的途径。然而由于缺乏对互联网发贴等行为的必要监管措施，在舆情危机事件发生后，难以及时有效获取深层次、高质量的网络舆情信息，经常造成舆情危机事件处置工作的被动。于是，重视对互联网舆情的应对，建立起“监测、响应、总结、归档”的舆情应对体系是成为大数据时代政务工作的重要内容之一。
在此背景下，舆情监测及分析行业就是为适应大数据时代的舆情监测和服务而发展起来的。其主要专注于通过海量信息采集、智能语义分析、自然语言处理、数据挖掘，以及机器学习等技术，不间断地监控网站、论坛、博客、微博、平面媒体、微信等信息，及时、全面、准确地掌握各种信息和网络动向，从浩瀚的大数据宇宙中发掘事件苗头、归纳舆论观点倾向、掌握公众态度情绪、并结合历史相似和类似事件进行趋势预测和应对建议。
大数据在舆情监测上的应用价值
（一）大数据价值的核心：舆情预测
传统网络舆论引导工作的起点，是对已发生的网络舆情进行监测开始。然而这种方式的局限在于滞后性。大数据技术的应用，就是挖掘、分析网络舆情相关联的数据，将监测的目标时间点提前到敏感消息进行网络传播的初期，通过建立的模型，模拟仿真实际网络舆情演变过程，实现对网络突发舆情的预测。
（二）大数据价值的条件：舆情全面
大数据技术要预测舆情，首要条件是对各种关联的全面数据进行分析计算。传统数据时代，分析网民观点或舆情走势时，只关注网民跟帖态度和情绪，忽视了网民心理的变化；只关注文本信息，而较少关注图像、视频、语音等内容；只观察舆论局部变化，忽视其他群体的舆论变化；只解读网民文字内容，而忽视复杂多变的社会关系网络。从舆情分析角度看，网民仅仅是信息海洋中的"孤独僵尸"，犹如蚁群能够涌现高度智能，而单个蚂蚁如附热锅到处乱窜。
大数据时代，突破了传统数据时代片面化、单一化、静态化的思维，开始立体化、全局化、动态化研究网络舆情数据，将看似无关紧要的舆情数据纳入分析计算的范围。
（三）大数据价值的基础：舆情量化
大数据预测舆情的价值实现，必须建立在对已挖掘出的海量信息，利用数学模型进行科学计算分析的基础之上，其前提是各类相关数据的量化，即一切舆情信息皆可量化。但数据量化，不等同于简单的数字化，而是数据的可计算化。要在关注网民言论的同时，统计持此意见的人群数量；在解读网民言论文字内容的同时，计算网民互动的社会关系网络数量；对于网民情绪的变化，可通过量化的指标进行标识等。
（四）大数据价值的关键：舆情关联
数据背后是网络，网络背后是人，研究网络数据实际上是研究人组成的社会网络。大数据技术预测舆情的价值实现，最关键的技术就是对舆情间的关系进行关联，将不再仅仅关注传统意义上的因果关系，更多关注数据间的相关关系。按大数据思维，每一个数据都是一个节点，可无限次地与其他关联数据形成舆情链上的乘法效应--类似微博裂变传播路径，数据裂变式的关联状态蕴含着无限可能性。
大数据时代的舆情监测瓶颈
目前，各地舆情监测工作的主要手段仍以人工检索为主，尽管也使用了市面相对成熟的相关搜索软件进行辅助搜索，但搜索舆情的技术仍采用传统的二维搜索方式，即主题关键词和网络平台二维坐标，由舆情员对采集的信息进行二次加工成舆情产品。
但搜索的舆情信息结果多为一级文本信息，对于深层次的多级舆情信息，如新闻、微博后的评论，网民的社会关系，网民针对某一事件评论反映出的情绪变化，以及网民煽动性、行动性的言论、暗示等数据无法深度挖掘，仍靠人工采集和分析判断。受制于舆情员的知识水平和价值判断的不同，极有可能导致有价值的舆情信息丢失，无法准确及时预测舆情走势，大大降低了舆情监测工作的效率、准确性，增加了有价值舆情信息发现的偶然性和投机性，为重大突发事件的舆情预测埋下隐患。
大数据背景下舆情监测的实现
对大数据的采集加工是整个舆情监测的基础，掌握数据抓取能力，通过“加工”实现数据的“增值”是舆情监测分析的必备技能。多瑞科舆情数据分析站系统网络舆情监测系统因配置自己研发不同于爬虫技术的领先采集技术，用户不但可以监测各种正文信息，还可配置系统采集获取某些主题的最新回复内容，并获取其详细信息，如查看数，回复数，回复人，回复时间等。许多网站结构复杂或采用了Frame或采用了JavaScript动态写入内容或采用了Ajax技术实时自动刷新内容，这些都是普通爬虫技术很难处理或无法处理的。对于采集监测到的信息，系统可以自动加以分类，以负面舆情，与我相关，我的关注，专题跟踪等栏目分类呈现，让用户可以直奔主题，最快找到自己需要的信息。
对趋势的研判则是大数据时代舆情监测的目标。如今人们能够从浩如烟海的数据中挖掘信息、判断趋势、提高效益，但这远远不够，信息爆炸的时代要求人们不断增强关联舆情信息的分析和预测，把监测的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展。多瑞科舆情数据分析站系统舆情监测系统对监测到的负面信息实施专题重点跟踪监测，重点首页进行定时截屏监测及特别页面证据保存。监测人员可以对系统自动识别分类后的信息进行再次挑选和分类，并可以基于工作需要轻松导出含有分析数据图表的舆情日报周报，减轻舆情数据分析，统计作图的繁杂度。对于某些敏感信息，系统还可通过短信和邮件及时通知用户，这样用户随时都可远程掌握重要舆情的动态。
大数据时代需要大采集，大数据时代需要大分析，这是数据爆炸背景下的数据处理与应用需求的体现，而传统的人工采集、人工监测显然难以满足大数据背景下对数据需求及应用的要求。多瑞科舆情数据分析站系统网络舆情监测平台成功地实现了针对互联网海量舆情自动实时的监测、自动内容分析和自动报警的功能，有效地解决了传统的以人工方式对舆情监测的实施难题，加快了网络舆论的监管效率，有利于组织力量展开信息整理、分析、引导和应对工作，提高用户对网络突发舆情的公共事件应对能力，加强互联网“大数据”分析研判。
多瑞科舆情大数据做的挺好的
『叁』 请问网贷大数据怎么查谢谢！
查询网贷大数据信息一般有两种通道，
1，在央行征信中心官网查询个人征信，会有欠内款银行，金额，如果有逾期容，会显示逾期金额，逾期天数等信息，有时候比较难懂，最好找个专业人士解读。此类的信息针对的是信用卡。比较正规的网贷公司。如京东白条，360部分网贷产品等等。
2，查询自己的网贷大数据，说白了就是大数据信用报告，此类数据在“云网速查”之类的公众号有检测通道。可以查询到网贷历史记录，逾期天数，逾期金额以及逾期平台等信息。
在未来，信用就会跟生命一样重要，不管是买房买车，都会注重用户的个人信用！因此，按时还款，保持征信的良好记录是一件非常重要的事情！
『肆』 大数据专业好吗、
目前大数据专业属于热门专业。
据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
大数据行业在这几年来非常火爆，许多高校都开设了大数据专业，很多学生选择报考这个专业。毕业生的就业方向也是比较广泛的，可以根据个人兴趣选择适合自己的工作岗位。大数据专业的毕业生就业方向有：大数据应用开发类、大数据系统研究类、大数据分析类等等。从事的工作岗位有：大数据工程师、大数据分析师等等。
大数据领域里面蕴含有三个技术方向，第一个是大数据运维与云计算方向，第二个是数据挖掘、数据分析与机器学习方向，第三个方向是Hadoop大数据开发方向。毕业生们可以尝试着熟练掌握三者之一，当然全部掌握了是最好的。要是精通其一的话，那么将来的就业前景会是比较好的，而且薪酬待遇也是较为理想的。
现在是大数据时代，我们国家正在大力发展大数据，现在社会也是很需要这方面人才的。大数据方面的人才紧缺，很多企业高薪聘请有能力的大数据高级应用人才。大数据是一个热门的行业，要是学生们想选择大数据专业的话，那么需要好好扎实专业知识，为了日后更好地在大数据行业中获得较好的发展。
『伍』 如何利用大数据实现舆情监测
随着移动互联网的迅速发展，人类已进入大数据时代。每天我们会不知不觉的接触无数或真或假的信息，使我们无法分辨信息的真与假，有时容易被舆论带偏。现在政府、机构及企业已开始重视舆情，深知负面舆情带来的危害是巨大的。但在如今大数据时代，信息量巨大、传播迅速，简单的操作已无法满足舆情在互联网上的爆发，那如何利用大数据实施舆情监测呢？
一、如何运用大数据实施舆情监测？
1、将大数据和日常舆情管理紧密结合起来，提高网络舆情整体掌控能力。要运用大数据突破传统舆情管理的狭窄视域，建立网络舆情大数据监测系统，实时采集网站、博客、微博、微信、论坛等各个网络平台数据，全面分析舆情传播动态。
2、将大数据和舆论引导紧密结合起来，提高感染力和说服力。大数据时代的舆论引导，一方面要“循数而为”，通过分析网上数据，掌握网民意见倾向，了解网民的喜好和特点。另一方面要“用数据说话”。数据最有说服力，要在充分收集相关数据的基础上，通过图表等数据可视化技术，全面呈现事件的来龙去脉，让网民既了解事件真相，也了解事件背景和脉络，掌握网民情绪，带着网民观点去应对问题。
3、将大数据和网上政务信息公开紧密结合起来，提升政府公信力。当前，美国政府已经建立统一的数据开放门户网站，并提供接口供社会各界开发应用程序来使用各部门数据，此举将政务公开从“信息层面”推进到“数据层面”，开辟了政府信息公开的新路径。我们要在保障数据安全的基础上，探索建立我国的大数据政务公开系统，引导社会力量参与对公共数据的挖掘和使用，让数据发挥最大价值。
二、下文举例说明，如何基于网络大数据，实现舆情监测
本文选用 2019 年9月9日，“港荣蒸蛋糕丙二醇超标”这起舆情事件为例。通过对该事件的新闻、博客、微博、微信、论坛等互联网数据持续监测和采集，从多维度全方面展示信息的变化情况，对基于网络大数据的舆情监测具体实现过程进行论述。
1、舆情发展趋势监测分析
发展趋势监测是通过对事件舆情的网络数据来源、数量和时间三个维度进行趋势分析。该分析结果，能够直观展示舆情各大网络媒体的传播情况。如图1所示，该舆情信息在 2019-09-09达到了最大值，2019/09/08 00:00~2019/09/10 14:00期间，互联网上采集到的23169条舆情信息，其中微博平台的传播量最大，最高达到了4320篇相关讯息，新浪微博、微信成为该事件的主要传播媒体。
图片4来源：新浪舆情通
互联网已经逐渐成为民众参与舆论的首先渠道，在万物互联互通的数据时代，加强网络舆情监测与引导，对维持国家稳定、促进企业可持续发展都有重要的现实意义。这次港荣蒸品牌被爆丙二醇超标也是no zuo no die，要想不被卷入舆论漩涡，除了用像新浪舆情通这样的监测软件保驾护航，还需保证自己产品和服务的质量。
更多数据可参看新浪舆情通官网www.yqt365.com，政企用户可免费全网搜索事件、地域等关键词。(免责申明：部分文字来自网络，如涉及侵权，请及时与我们联系，我们会在第一时间删除或处理侵权内容。）
『陆』 投机性强波动大 基金靠“大数据”炒股靠谱吗
美国著名信息经经济学家、人工智能创始人赫伯特-西蒙说，在后工业时代本质是信息时代，人类社会面临的中心问题将从如何提高生产力转变为如何更好地利用信息来辅助决策，利用信息技术服务生产和金融创新，信息挖掘是一种信息生产和消费产业链，它抓取的是信息接受者的注意力。信息越丰富，就会导致注意力越匮乏。
现代社会的信息量并不匮乏，而匮乏的是我们抓取并处理信息的能力。 沃尓玛的首席信息官罗林·福特说，每天早上醒来，我都要问自己，怎么才能让数据流动性更好、管理得更好、分析得更好。数据仓库、联机分析和人工智能技术的发展和成熟，为商务智能成为巨大的创新性产业奠定把基础，但真正赋予它生命的是一个产业链：海量数据的整理、加工和挖掘。
如何创造性地用大数据指导投资策略，国内的基金业已经在研究了。国内首只大数据指数基金百发100自2014年10月20日正式打开销售渠道开始，前期净值持续增长，其令人惊艳的表现无疑为随后而来的其他大数据金融产品起到了非常好的示范作用，并打下良好的群众基础。对于用户投资而言，网络金融中心无疑可以作为一个不错的选择。
4月22日，基于新浪财经“大数据”的南方i100指数基金正式发售，出现了首日售罄的情形。数据显示，当日认购总金额超过35.86亿元，最终配售比例仅为27.88%。作为首款电商“大数据”指数基金，5月4日成立的博时中证淘金大数据100指数基金则创下40.75亿元的首募规模。投资者对于“大数据”的热情可见一斑。
如今，大数据似乎已经成为了互联网+金融的最佳实战工具，大有要引领互联网金融2.0时代巅峰之势。大数据指数基金前赴后继，用户该如何选取投资?大数据选股的可信度到底有多高?不少投资者都苦恼于此。最近也出现了一些较好的大数据指数，成为大数据新的应用亮点，如一款名为新兴大数据指数产品，它的表现独具特色。相比百发100与i100指数基金，该指数在今年的牛熊市中，收益走势相对稳健!回撤幅度相比最小!
该指数是有优品财富管理有限公司独立团队研发，依托优品财富大数据资讯库，通过大数据分析资讯、题材、个股热度，构架多因子策略模型，得出有效的大数据因子，再结合基本面因子和市场面因子按一定权重综合评分，选出排名在前100名的股票构成指数样本股，并每月进行优化调整。
近些年国内A股市场上概念题材与热点的炒作频繁，相关个股在某一新闻资讯背景下，往往在中短期时间内有较好的市场表现。该指数主要从大规模的互联网新闻资讯的文本相关性分析进行大数据挖掘，捕捉这种热点、概念题材炒作带来的投资机会。通过对历史数据的回测结果分析，该指数的选股策略取得相对较为优异的表现，是实力的有效验证!
『柒』 大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型
很多朋友还没有接触过大数据分析方案，认为其仅仅算是个愿景而非现实——毕竟能够证明其可行性与实际效果的案例确实相对有限。但可以肯定的是，实时数据流中包含着大量重要价值，足以帮助企业及人员在未来的工作中达成更为理想的结果。那么，那些领域需要实时的数据分析呢？
1、医疗卫生与生命科学
2、保险业
3、电信运营商
4、能源行业
5、电子商务
6、运输行业
7、投机市场
8、执法领域
9、技术领域
常见数据分析模型有哪些呢？
1、行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。
2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。
3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始化行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。
4、分布分析模型分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。
5、点击分析模型即应用一种特殊亮度的颜色形式，显示页面或页面组区域中不同元素点点击密度的图标。
6、用户行为路径分析模型用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。
7、用户分群分析模型用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。
8、属性分析模型根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、省份等分布情况。
模型再多，选择一种适合自己的就行，如何利益最大化才是我们追求的目标
『捌』 大数据是如何颠覆传统行业的
因为现在线上模式很火