大数据股票分析策略

㈠ 什么是量化交易，未来前景如何知道的讲讲。

国外量化交易已经发展了40年左右，量化交易程序换交易占比60%，量化基金规模达到30个亿美元，而国内量化交易起步较晚第一只量化基金在2004年左右，至今量化交易规模不过2万亿RMB，国内现在的量化人才也很缺失，随着过来一批量化交易的海龟回来从事量化交易会一定程度带动行业的发展，但是仍需一定时间，加上国内量化交易政策还不够明朗，整体来说量化交易在国内还是一年蓝海，但是路途并非坦途。

㈡ 鐢ㄤ粈涔堣偂绁ㄨ蒋浠剁湅鐩樻渶濂

骞垮彂鏄撴窐閲戯紝鏄骞垮彂璇佸埜涓撲负骞垮ぇ鑲℃皯鎵撻犵殑涓娆鹃泦鑲＄エ寮鎴枫佽偂绁ㄤ氦鏄撱佽偂甯傝屾儏銆佸熀閲戠悊璐涓轰竴浣撶殑鑲＄エ/璇佸埜/鐐掕偂/鐞嗚储/鎶曡祫/璐㈢粡/閲戣瀺杞浠躲備粠鐩鐩樺埌閫夎偂鍒扮洏涓鍐崇瓥鍒扮洏鍚庡垎鏋,鏅烘収娣橀噾绯诲垪鎶曡祫绁炲櫒涓烘偍鐨勬姇璧勪繚椹炬姢鑸銆備笓涓氭寔鐗岄【闂724灏忔椂鍦ㄧ嚎鎸囧硷紝鈥滅掆濋熷搷搴旀偍鐨勬姇璧勭枒闂銆

鐐掕偂涔颁粈涔堝垎鏋愯蒋浠惰緝濂斤紵

鍚岃姳椤洪噷鐨勭煭绾垮疂锛屾槸姣旇緝闈犺氨鐨勶紝瀵瑰仛瓒呯骇鐭绾胯繕鏄鏈変竴瀹氱殑鍙傝冧綔鐢ㄧ殑銆

鍦ㄧ煭绾垮疂鐨勯栭〉锛屾瘡澶╅兘鏈夎蒋浠惰嚜鍔ㄨ窡韪缃楀垪鍑烘潵绗﹀悎鐭绾垮啿鍑绘定鍋滅殑涓鑲★紝鍙浠ユ彁渚涜偂绁ㄧ殑浜ゆ槗鏁版嵁锛屽苟棰勬祴鑲＄エ璧板娍銆傚彲浠ュ弬鑰冭蒋浠剁粰鍑虹殑鍐插嚮娑ㄦ澘鐨勫嚑鐜囩粨鍚堝ぇ鐩樿蛋鍔匡紙1鑸澶х洏鏃K绾垮湪5澶╁拰10澶╃嚎涓婏紝涓鑲℃定骞呭湪5%涔嬪唴涔板叆鏃舵満鏄鏈濂界殑锛夎繘琛岄夋嫨涔板叆锛屼絾瑕佽嚜宸辨帉鎻″崠鍑虹殑鑺傚忋

鍚岃姳椤虹煭绾垮疂鐨勬牳蹇冨姛鑳芥槸浠4澶х粡鍏哥煭绾挎姄娑ㄥ仠閫夎偂妯″瀷鍙婂吀鍨嬪簳閮ㄥ弽杞琄褰㈡佷负鍩虹锛岄噰鐢ㄩ噺鍖栧垎鏋愪笌澶ф暟鎹鍒嗘瀽鐩哥粨鍚堢殑鏂规硶锛屾寲鎺樹釜鑲″湪鏃ョ嚎/60鍒嗛挓/30鍒嗛挓鐢氳嚦15鍒嗛挓绛夊皬鍛ㄦ湡鐨勮偂绁ㄥ舰鎬侊紝绮惧績鐮斿彂鍑虹敤浜庡己鍔胯拷娑ㄥ拰寮卞娍鎶勫簳鐨勬暟鍗佺嶆瀬閫熺瓥鐣ャ傚悓鏃堕噰鐢ㄤ汉宸ユ櫤鑳界爺鍒よ屾儏骞舵帹鑽愰珮鎴愬姛鐜囩瓥鐣ワ紝涓烘姇璧勮呭湪涓嶅悓琛屾儏涓嬫洿蹇銆佹洿鍑嗙‘鍦版崟鎹夊埌鏈夌煭绾挎綔鍔涚殑鑲＄エ銆

浣嗘槸鐐掕偂鏈夐庨櫓锛屽叆甯傞渶璋ㄦ厧锛屼互涓婄瓟妗堜粎渚涘弬鑰冦

鐐掕偂鐨勬妧宸

1銆佲滀拱闃翠笉涔伴槼锛屽崠闃充笉鍗栭槾锛岄嗗競鑰屽姩鈥濄傚氨鏄璁查嗗競鑰屽姩鐨勯亾鐞嗭紝涔版椂锛岄夊垯K绾挎敹闃寸嚎鏃朵拱锛屽崠鏃讹紝閫夊垯K绾挎敹闃崇嚎鏃跺崠銆

2銆佲滈珮浣庣洏鏁达紝妯鐩樹笉浜ゆ槗鈥濄備富瑕佺殑鎰忔濇槸璇达紝涓鍙鑲＄エ鎸佺画涓婃定鎴栬呬笅璺屼簡涓娈垫椂闂村悗姝ゆ椂涓嶅繀鍦ㄩ珮浣嶅崠鍑猴紝涔熶笉蹇呭湪浣庝綅涔拌繘锛屽洜涓虹洏鏁翠箣鍚庡氨浼氬彉鐩樸

3銆佲滄ｈ偂鏈娑ㄦ潈鍏堣屸濄傛ｈ偂鍥炶皟鏉冨悗锛岃存槑浜嗘潈璇佸拰姝ｈ偂鐨勮仈鍔ㄥ叧绯汇傚嵆姝ｈ偂鍚绋冲悗锛岃繕鏈涓婃定涔嬫椂锛屾潈璇佸氨宸茬粡鎻愬墠涓婅屼簡锛屽師鍥犳槸鏈夊厛鐭ュ厛瑙夌殑浜哄凡鎻愬墠涓嬫墜浜嗐

璋佺煡閬撳摢涓鑲＄エ棰勬祴杞浠舵瘮杈冧笉閿欙紵

鍏充簬鑲＄エ杞浠跺摢涓鏈濂界敤锛屽叧閿瑕佺湅涓浜哄硅偂甯傜殑鏁翠綋璁よ瘑鐨勭▼搴︼紝鎵澶勭殑闃舵佃岃恒傚傛灉浠呬粎鏄鐪嬬洏鐨勮瘽鍚岃姳椤猴紝涓滄柟璐㈠瘜锛岄氳揪淇￠兘鍙浠ワ紝杩欎簺杞浠跺熀鏈閮借兘澶熸弧瓒崇湅鐩樼殑闇瑕佸硅偂甯傛湁浜嗕竴瀹氱殑鐮旂┒涔嬪悗锛岄偅涔堝氨涓婂崌鍒颁簡缂栧啓閫夎偂鍏寮忥紝鎶鏈闈㈠垎鏋愶紝鎶鏈鎸囨爣棰勮︼紝鎴栨斂绛栭潰鐨勯渶瑕侊紝杩欓噷鍙堥渶瑕侀噸鏂拌よ瘑浜嗭紝涓瀹氳佽寸倰鑲¤蒋浠跺摢涓濂界敤鐨勮瘽锛屼笉鑳戒竴姒傝岃哄惂锛屼笉鍚岀殑闃舵典釜浜鸿や负渚挎嵎鎬т篃涓嶅悓锛屼竴鑸鐨勮亴涓氳偂姘戦氬父閮芥槸2涓杞浠舵惌閰嶄娇鐢锛屼竴涓鐪嬬洏鐨勶紝涓涓鐢ㄦ潵鎶鏈鍒嗘瀽棰勮︾殑銆

缃戜笂鐐掕偂涓鑸閮界敤浠涔堣蒋浠讹紵鐜板湪鐐掕偂鐨勪汉瓒婃潵瓒婂氾紝涓轰簡璁╀汉浠鏇存柟渚跨殑鐐掕偂锛屾墜鏈虹増鐐掕偂杞浠跺眰鍑轰笉绌凤紝鑹鑾犱笉榻愶紝鍒濆︾倰鑲＄殑涓嶆噦浠涔堣蒋浠跺彲浠ュ府鍔╁垎鏋愶紝灏忕紪鍙涓哄ぇ瀹惰В鍐充笉鎳備娇鐢ㄤ粈涔堣蒋浠剁殑闂棰樸

鏍规嵁鐩鍓嶅氭暟缃戞皯鐨勬姇绁锛屼互涓嬪嚑娆剧倰鑲¤蒋浠舵洿鍙楅潚鐫愩傚ぇ閮ㄥ垎鑲℃皯鐐掕偂閮界敤鍚岃姳椤鸿蒋浠讹紝缃戜笂鐐掕偂杞浠惰緝钁楀悕鐨勬湁閲戦檧铻恒佽储瀵岄亾鍔ㄦ佹櫤鑳藉垎鏋愮郴缁熻仛璐㈢増銆佽储瀵岄亾鍔ㄦ佹櫤鑳藉垎鏋愮郴缁熼氬瘜鐗堛佹姇璧勪繚濮嗐佸ぇ鏅烘収銆佸悓鑺遍『绛夈

鍚岃姳椤

鍚岃姳椤烘槸鑰佺墝鐨勬墜鏈虹倰鑲¤蒋浠朵簡锛屼篃鏄鐩鍓嶆墜鏈虹倰鑲¤蒋浠朵腑浣跨敤杈冨氱殑銆傚悓鑺遍『鎵嬫満鐐掕偂杞浠舵敮鎸佸氱嶇粓绔锛屽畨鍗撱両OS銆乄IN銆乮Pad绛夈傚悓鑺遍『鎵嬫満鐐掕偂杞浠舵ц兘绋冲畾銆佹敮鎸佸埜鍟嗗氬苟鏀鎸佹墜鏈哄湪绾夸氦鏄撶殑闅忚韩鍏嶈垂鐐掕偂杞浠

2

瓒嬪娍瀵嗙爜

鎵嬫満鐐掕偂杞浠舵槸鎴戜娇鐢ㄦ渶澶氱殑鎵嬫満鐐掕偂杞浠讹紝涓嶅悓浜庡叾瀹冪殑鎵嬫満鐐掕偂杞浠剁殑鏄锛岃秼鍔垮瘑鐮佹搷鐩樿蒋浠舵洿娉ㄩ噸鎻愪緵鏈鏂扮殑璧勮鍜岀倰鑲¤嗛戯紝鍙浠ュ湪绾胯繘琛屾ā鎷熸搷鐩樻祴璇曪紝鎻愰珮鑲＄エ鎶曡祫鑳藉姏锛岃繕鍙浠ラ殢鏃舵煡鐪嬭偂绁ㄨ秼鍔胯蛋鍚戯紝瀹炴椂鑾峰彇琛屾儏鍒嗘瀽锛屽強鏃舵妸鎻℃姇璧勬満浼氥

3

澶ф櫤鎱

澶ф櫤鎱ф墜鏈虹倰鑲¤蒋浠舵彁渚涙勃娣便佹腐鑲＄瓑瀹炴椂鍏嶈垂琛屾儏銆傚ぇ鏅烘収鎵嬫満鐐掕偂杞浠舵嫢鏈夐樋鎬濊揪鍏嬮氳绀撅紝鎻愪緵鐙瀹堕噾铻嶆姇璧勮祫璁銆傚ぇ鏅烘収鎵嬫満鐐掕偂杞浠舵彁渚涜嚜閫夎偂鑲′环鎻愰啋銆佽嚜閫夎偂娑堟伅銆佽储缁忚侀椈鍗虫椂鎻愰啋銆

浠ヤ笂鍑犳捐蒋浠舵槸鑲℃皯鏈鍠滄㈢殑杞浠朵腑杈冨彈澶т紬鍠滅埍鐨勶紝鑲℃皯鐐掕偂鏃朵篃鍙浠ュ垎鏋愮倰鑲″叕鍙哥殑鑷甯︾殑琛屾儏杞浠讹紝瀵硅ュ叕鍙哥殑鑲＄エ琛屾儏浜嗚В绋嬪害杈冮珮銆傝偂姘戝湪閫夋嫨杞浠舵椂锛屼竴瀹氳佹牴鎹鑲″競鐨勬儏鍐碉紝鏍规嵁鑷韬鐨勭壒鐐癸紝閫夋嫨瀵硅偂绁ㄨ屾儏鍙戝睍棰勬祴鎬ф渶濂界殑杞浠躲

浠ヤ笂绛旀堟潵鑷鐧惧害鎼滅储锛屽笇鏈涜兘甯鍒颁綘銆

鑲＄エ鍒嗘瀽杞浠跺摢涓濂

銆婇氳揪淇￠泦鎴愮増銆嬭蒋浠舵槸閫氳揪淇＄數瀛愮戞妧鏈夐檺鍏鍙稿紑鍙戠殑鍩轰簬Windows骞冲彴杩愯岀殑鏂颁竴浠ｇ綉涓婅屾儏浜ゆ槗杞浠躲傝ヨ蒋浠跺箍娉涚敤浜庝腑鍥借瘉鍒歌屼笟锛屾嫢鏈変紬澶氬㈡埛鍖呮嫭璇佸埜鍏鍙搞佸熀閲戝叕鍙搞佸晢涓氶摱琛屼互鍙婂箍澶х殑鑲℃皯鏈嬪弸锛屽湪璇佸埜琛屼笟鏈夋瀬楂樼殑澹拌獕銆傘婇氳揪淇￠泦鎴愮増銆嬭蒋浠惰瀺鍚堜笖浼樺寲浜嗙洰鍓嶅浗鍐呰瘉鍒镐富娴佸垎鏋愯蒋浠剁殑涓昏佸姛鑳斤紝闆嗚屾儏鍒嗘瀽銆佹妧鏈鍒嗘瀽銆佽储鍔″垎鏋愩佽祫璁淇℃伅銆佷簰鍔ㄤ氦娴併佷釜浜虹悊璐浜庝竴浣擄紝銆婇氳揪淇￠泦鎴愮増銆嬭蒋浠跺姛鑳藉己澶э紝鎿嶄綔绠渚匡紝鍏锋湁鍏ㄦ柟浣嶆墿灞曟э紝鏄浣犵悊鎯崇殑琛屾儏鍒嗘瀽杞浠躲

鍔熻兘鐗规

涓銆 鐗堥潰瀹氬埗锛屽睍鐜颁釜鎬

鐗堥潰瀹氬埗鍙浠ヨ╃敤鎴锋寜鐓ц嚜宸辩殑闇瑕佸皢杞浠剁殑鍒嗘瀽鐣岄潰浠绘ц剧疆鎴愬氫釜鍒嗘瀽绐楀彛锛岃╃敤鎴峰彲浠ュ湪鍚屼竴涓鐗堥潰涓婃煡鐪嬪埌鏇村氱殑淇℃伅銆傜敤鎴蜂篃鍙浠ュ皢瀹氬埗濂界殑鐗堥潰淇濆瓨銆佸煎嚭鎴栧煎叆锛屽拰鍏跺畠鐨勭敤鎴蜂氦娴佸畾鍒剁殑鐗堥潰銆

浜屻 ETF鍒嗘瀽

ETF 鍒嗘瀽閫氳繃灏嗕笂璇50鎸囨暟涓嶦TF鐨勫彔鍔犲规瘮锛屾妸鎻℃姌浠枫佹孩浠峰叧绯诲彉鍖栵紝鎹曟崏鏇村氬楀埄鏈轰細

涓夈 鏅鸿兘閫夎偂锛岀瓫閫夐粦椹

銆婇氳揪淇￠泦鎴愮増銆嬭蒋浠舵櫤鑳介夎偂鍣ㄤ负鎮ㄦ彁渚涙潯浠堕夎偂銆佸畾鍒堕夎偂銆佹櫤鑳介夎偂銆佹彃浠堕夎偂鍜岀患鍚堥夎偂浜旂嶉夎偂妯″紡锛屾棤璁轰粠鎶鏈闈㈣繕鏄鍩烘湰闈锛屾偍閮借兘蹇閫熺殑閫夊嚭鑷宸卞績浠鐨勮偂绁ㄣ傛偍杩樺彲浠ュ皢涓嶅悓鍒嗘瀽鍛ㄦ湡鐨勫氫釜鏉′欢缁勫悎璧锋潵杩涜岀粍鍚堟潯浠堕夎偂锛屽苟灏嗛夎偂缁撴灉淇濆瓨鍒版澘鍧椾腑銆

鍥涖 鑷缂栧叕寮忥紝闅忓績鎵娆

鐢ㄦ埛鍙閫氳繃鍏寮忕＄悊鍣ㄨ嚜瀹氫箟鎸囨爣鍏寮忋佹潯浠堕夎偂鍏寮忋佷氦鏄撶郴缁熷叕寮忓拰浜斿僵K绾垮叕寮忥紝鎶婅嚜宸辩殑鎯虫硶鍙樻垚鍏寮忥紝鍏呭垎鍙戞尌鎮ㄧ殑鑱鏄庢墠鏅恒傞氳繃鑷瀹氫箟鎸囨爣鍏寮忥紝鎮ㄥ彲浠ョ敤鑷宸辩殑鎸囨爣鏉ュ垎鏋愬巻鍙叉暟鎹锛涢氳繃鑷瀹氫箟鏉′欢閫夎偂鍏寮忥紝鎮ㄥ彲浠ラ夊嚭鎮ㄦ兂鎵剧殑鑲＄エ锛涢氳繃涓撳剁郴缁熷叕寮忥紝鎮ㄥ彲浠ヨ嚜宸变綔涓撳讹紝纭瀹氫拱鍗栨椂鏈猴紱閫氳繃鑷瀹氫箟浜斿僵K绾垮叕寮忥紝鎮ㄥ彲浠ュ湪K绾垮浘涓婃悳瀵荤壒娈婄殑K绾垮舰鎬併傛ゆ椂鐨勬偍宸茬敱涓鍚嶆櫘閫氳偂姘戞檵绾т负涓鍚嶉珮绾ф姇璧勮呬簡銆

浜斻 澶氭棩鍒嗘椂鍥

璁╃敤鎴峰彲浠ュ湪鍚屼竴鐗堥潰涓婂悓鏃舵樉绀1锛10澶╃殑鑲＄エ鍒嗘椂璧板娍鍥撅紝缁嗚嚧鐨勪簡瑙ｈ偂甯傜殑鍙戝睍鍙樺寲銆

鍏銆 鍘嗗彶璧板娍鍥

灏嗗厜鏍囩Щ鍔ㄥ埌K绾垮浘涓婄殑浠讳綍涓澶╋紝纭瀹氬悗灏卞彲浠ユ樉绀哄嚭璇ヨ偂绁ㄥ綋澶╃殑鍘嗗彶鍒嗘椂璧板娍鍥撅紝浠ュ強褰撳ぉ鐨勮︾粏涔板崠鐩樻暟鎹

涓冦 浜ゆ槗鎸囩ず锛屼簲褰㎏绾

閫氳繃浜ゆ槗绯荤粺鎸囩ず锛屾湰绯荤粺鍙浠ュ府鍔╂偍鍦↘绾垮浘涓婃爣鍑洪啋鐩鐨勪拱鍏ュ崠鍑轰俊鍙凤紝鎮ㄥ彲浠ユ洿濂藉湴鍒嗘瀽鏌愬彧鑲＄エ鐨勫巻鍙茶勫緥锛屼互棰勬祴鏈鏉ャ傝嚜鍔ㄨ瘑鍒鍚勭嶅吀鍨嬬殑K绾跨粍鍚堬紒鐗瑰畾鐨凨绾挎ā寮忓線寰鏈夐潪甯稿噯纭鐨勬寚绀轰綔鐢锛岀郴缁熸彁渚涜稿氱嶅父鐢ㄤ簲褰㎏绾垮叕寮忥紝褰撻変腑鏌愪竴妯″紡鍚庯紝绯荤粺鑷鍔ㄥ湪K绾垮浘涓婂皢灞炰簬璇ユā寮忕殑K绾挎爣璇嗗嚭鏉ワ紝涓鐩浜嗙劧銆傚彟澶栵紝绯荤粺杩樻敮鎸佹渶楂樻渶浣庣偣鎸囩ず銆

鍏銆 涓浜虹悊璐

鍏ㄦ柊鐨勬櫤鑳藉寲鎶曡祫绠＄悊鍣锛屾彁渚涗笁绫绘姤琛锛氭眹鎬绘爣銆佺悊璐㈢邯褰曡〃銆佷釜鑲″巻鍙蹭氦鏄撹〃銆傚彲浠ヨ剧疆瀵嗙爜銆

鏈绯荤粺鐗瑰湴璁剧疆浜嗗囧繕褰曞姛鑳斤紝浠ユ柟渚胯偂姘戜滑鐢ㄨヨ颁簨鏈闅忔椂璁板綍涓浜涢噸瑕佹秷鎭鍜屼簨浠讹紝浠ュ強鐏靛厜绐佺幇鐨勭倰鑲℃劅鎮熷拰蹇冨緱銆

鎶曡祫鐩堜簭璁＄畻锛屽湪杩涜屼拱鍗栬偂绁ㄤ箣鍓嶏紝鍙鏂逛究蹇鎹疯＄畻鍑鸿嚜宸辩殑鐩堜簭浠蜂綅銆佹墜缁璐广佽祫閲戦濄

涔濄 鐞嗚储閲戠畻鐩

鍦ㄨ繘琛屼拱鍗栬偂绁ㄤ箣鍓嶏紝鍙鏂逛究蹇鎹疯＄畻鍑鸿嚜宸辩殑鐩堜簭浠蜂綅銆佹墜缁璐广佽祫閲戦濄傛柊鐨勭悊璐㈤噾绠楃洏杩樺炲姞浜嗗偍钃勫瓨娆捐＄畻銆佷釜浜鸿捶娆捐＄畻銆佸浗鍊烘敹鐩婅＄畻銆佸栧竵鍏戞崲璁＄畻銆佹墍寰楃◣璁＄畻鍜岃＄畻鍣ㄥ姛鑳姐

鍗併 瀹炴椂棰勮

绯荤粺棰勮

瀹炴椂棰勮︽牴鎹鎶曡祫鑰呰惧畾鐨勬潯浠剁洃鎺ф暣涓鑲＄エ甯傚満鐨勫姩鍚戯紝甯鍔╂姇璧勮呭彂鐜板彲鑳藉拷鐣ユ垨鑰呬笉鑳芥敞鎰忓埌鐨勯庡惞鑽夊姩锛佹姇璧勮呭彲浠ヨ嚜宸卞畾涔夋定璺屽箙搴︺侀噺姣斻佺粷瀵逛环浣嶃佹垚浜ら噺寮傚姩銆佹寚鏍囩獊鐮翠环浣嶃佸皝鍋滃拰鎵撳紑鍋滄澘绛変竴绯诲垪鐨勯勮︽潯浠讹紝绯荤粺灏嗗湪鏉′欢婊¤冻鏃舵彁閱掓姇璧勮呮湁寮傚姩鐨勮偂绁ㄥ強鍏跺紓鍔ㄧ殑鐗瑰緛锛屾姇璧勮呭彲浠ュ湪鍒嗘瀽鐨勫悓鏃舵妸鎻′綇甯傚満寮傚父鍙樺寲鐨勭灛闂达紝鎶撲綇姣忎竴涓涔板崠鐨勬椂鏈恒傛姇璧勮呭彧闇瑕佽惧畾棰勮︽潯浠讹紝绯荤粺灏卞彲浠ヤ负鎶曡祫鑰呭仛瀹屾墍闇鐨勭洃鎺у伐浣溿

鎸囧畾棰勮

鐢ㄦ埛鍙閫夋嫨涓浜涜嚜宸辨劅鍏磋叮鐨勮偂绁ㄨ繘琛屾寚瀹氶勮︼紝鍙浠ヨ惧畾浠蜂綅绐佺牬鐨勪笂涓嬮檺鍊笺傚傛灉杩欎簺鑲＄エ鐨勮屾儏鍙樺姩寮傚父锛屽垯寮瑰嚭瀵硅瘽妗嗚繘琛岄勮︺

鍗佷竴銆 璧勮淇℃伅锛屽唴瀹逛赴瀵

璧勮淇℃伅涓闄や簡鍙浠ユ樉绀烘枃瀛椾俊鎭澶栵紝杩樺彲浠ユ樉绀哄拰FLASH鍔ㄧ敾銆傚彲鍚屾椂鎺ュ叆璇佸埜鍏鍙哥殑缃戠珯銆佸悇绫昏储缁忕綉绔欙紝骞跺彲瀹炵幇涓鑲＄浉鍏冲悓姝ワ紝濡傚湪鏄剧ず涓鑲¤屾儏鏃讹紝鍚屾椂鏄剧ず涓庤ヤ釜鑲＄浉鍏崇殑璐㈢粡鏂伴椈銆 鍙鎺ュ叆澶氬惰祫璁鍜屽彲鎺ュ叆澶氬禙10璧勬枡銆

鍗佷簩銆 鍔ㄦ佹挱鎶ヨ祫璁

杞浠跺湪鐩樹腑鍔ㄦ佸彂甯冧笉鍚屽垎鏋愬笀瀵规渶鏂版勃娣辫偂甯傜殑鑲¤瘎璁鎭銆備竴鏃︽湁瑙ｇ洏鐨勪俊鎭鍙戝竷锛屽湪灞忓箷鐨勫彸涓嬭掔郴缁熶細鑷鍔ㄨ烦鍑轰竴涓鎻愮ず妗嗭紝鍛婅瘔鎮ㄧ幇甯傚満鐨勫彉鍖栧拰鐑鐐广

鍗佷笁銆 鐑闂ㄦ澘鍧楁姤琛

涓昏佷互甯傚満涓婃垚浜ゆ椿璺冪▼搴︿綔涓烘姤琛ㄥ垎鏋愬硅薄锛屼互鍖洪棿鎹㈡墜涓轰富瑕佹墜娈碉紝瀵规澘鍧楁定璺屽箙杩涜屽姩鎬佹帓搴忥紝骞惰炬湁鈥滄澘鍧楅嗘定鑲♀滄爮鐩锛岀偣鍑烩滄定璺屽箙鎺掑簭鈥滀究浜庡強鏃跺彂鐜扮儹闂ㄦ澘鍧椼侀嗘定鐨勯緳澶磋偂锛岀偣鍑烩滄澘鍧椻濆悕绉帮紝杩涘叆鏉垮潡鍐呯殑涓鑲℃帓搴忔姤浠疯〃锛屽彲瀵规澘鍧楀唴鐨勪釜鑲¤繘琛屽氱嶆帓搴忔搷浣溿傚湪鎹曟崏涓鑲¤屾儏琛屾儏鏂归潰鏈夌嫭鍒扮殑鍔熸晥锛屼篃鏄鏉垮潡鑱斿姩鎴樻硶鐨勫繀澶囧伐鍏枫

鍗佸洓銆 鍘嗗彶琛屾儏鎶ヨ〃

鏌ョ湅鍘嗗彶琛屾儏锛屾湁鍔╀簬鎶曡祫鑰呭垎鏋愬拰瑙傚療鏌愪簺鑲＄エ鍦ㄨ繃鍘讳竴娈垫椂鏈熺殑琛屾儏缁熻℃垨鏌愪竴鏃ョ殑琛屾儏锛屼互渚垮逛互鍚庣殑鎿嶄綔鍋氬嚭涓涓姝ｇ‘鐨勫垽鏂銆

鍗佷簲銆 寮哄急鍒嗘瀽鎶ヨ〃

寮哄急姣旇緝琛ㄧず鑲＄エ鍦ㄤ笉鍚屽懆鏈熷唴鐨勫己寮辩▼搴︿负鍒嗘瀽瀵硅薄锛屽硅偂绁ㄧ殑涓嶅悓鍖洪棿娑ㄨ穼鎯呭喌杩涜岀粺璁°傚垪鍑轰簡涓鑲＄殑浠婃棩寮哄害銆3鏃ュ己搴︺5鏃ュ己搴︺10鏃ュ己搴︺20鏃ュ己搴︺60鏃ュ己搴﹀強骞寸嚎寮哄害锛屾槸璇佸埜缁煎悎鍒嗘瀽鐨勪富瑕佸伐鍏枫傞厤鍚堚滃己寮扁濄丷SI鎸囨爣銆佹嫋鍔ㄩ紶鏍囧彸閿鐨勨滄定璺屽箙缁熻♀濆姛鑳斤紝鍙杩涜屼换鎰忓尯闂寸殑寮哄急缁熻″垎鏋愶紝鏂逛究鐨勬壘瀵诲己鍔胯偂銆佽秴璺岃偂銆傝繕鍙瀵逛换鎰忎竴鍙鑲＄エ杩涜岀浉鍏虫с佽仈鍔ㄥ垎鏋愩傛姇璧勮呴氳繃寮哄害姣旇緝鑳藉熻交鏄撶殑鍙戠幇浠婃棩寮哄娍鑲°佸急鍔胯偂锛屽喅瀹氭姇璧勬柟鍚戙

鍗佸叚銆 鍖洪棿缁熻

鍖洪棿鍒嗘瀽鎶ヨ〃涓昏佷互浠锋牸娑ㄨ穼骞呭害鐨勫紓甯稿彉鍖栦负瀵硅薄 锛屽寘鎷鍖哄缓绔嬬殑娑ㄨ穼銆佹定璺屽箙銆佸尯闂存崲鎵嬬巼銆佸競鍦烘瘮渚嬨侀噺鍙樺箙搴︾瓑銆傚尯闂存垚浜ら噺寮傚姩姣旇緝鎵惧嚭鍖洪棿鍐呴噺寮傚父鏀惧ぇ鎴栬悗缂╃殑鑲＄エ锛屾嵁姝ゅ垽鏂甯傚満鐑鐐癸紱鍖洪棿闇囪崱骞呭害姣旇緝纭瀹氳偂浠风ǔ瀹氱▼搴︼紝闇囪崱骞呭害瓒婂皬锛岃〃鏄庡競鍦虹殑绋冲畾绋嬪害楂橈紝椋庨櫓瓒婂皬锛涘弽涔嬶紝椋庨櫓杈冨ぇ銆

鍗佷竷銆 鑲＄エ鍙犲姞

銆婇氳揪淇￠泦鎴愮増銆嬭蒋浠跺彲浠ュ皢鑲＄エK绾垮浘杩涜屽彔鍔狅紝涔熷彲浠ュ皢鑲＄エ鍒嗘椂璧板娍鍥捐繘琛屽彔鍔犮傚皢澶氬彧鑲＄エ鎴栬偂绁ㄥ拰鎸囨暟杩涜屽彔鍔犳瘮杈冿紝瀵规瘮鍒嗘瀽鍙戠幇涓鑲＄殑寮傚姩璧板娍銆

鍗佸叓銆 鑷閫夎偂鐩樹腑褰╄壊鏄剧ず

绯荤粺灏嗙敤鎴风殑鑷閫夎偂鐢ㄤ笉鍚岀殑棰滆壊琛ㄧず鍑烘潵锛屾柟渚跨敤鎴峰強鏃惰傚療鑷閫夎偂鐨勫彉鍖栨儏鍐

鍗佷節銆 涓诲姏澶у崟

涓诲姏澶у崟鍒楀嚭鐩樹腑鎴愪氦鎵嬫暟瓒呰繃瑙勫畾鎵嬫暟鐨勬墍鏈夎偂绁锛屾柟渚胯傚療澶ц祫閲戠殑鍔ㄥ悜锛岃勫畾鎵嬫暟鍙鍦ㄧ郴缁熻剧疆涓鏇存敼銆

浜屽崄銆 鏁版嵁鎸栨帢锛屾礊瀵熷厛鏈

鏁版嵁鎸栨帢鍔熻兘鎸栫殑缁撴灉鏄浜烘皵閫夎偂銆傝屾儏涓荤珯閲囬泦鎵鏈夊㈡埛绔鐨勪汉姘旓紝鎸夌収涓瀹氱畻娉曠粺璁″嚭涓鑲＄殑鍏虫敞搴﹀拰鍏遍福搴︼紝鍛婅瘔鎮ㄨ繎鏈熷競鍦哄叧娉ㄧ殑鐑鐐瑰彲鑳藉湪鍝閲屽嚭鐜般

浜屽崄涓銆 鏁版嵁銆佸浘鍍忚緭鍑

琛屾儏鍥惧舰銆佽屾儏鎶ヨ〃銆佽储鍔℃姤琛ㄧ瓑鍧囧彲浠ユ墦鍗拌緭鍑猴紝鍚屾椂涔熷彲浠ヨ緭鍑轰负鏂囨湰銆丒xcel琛ㄦ牸绛夋牸寮忥紝鏂逛究杩涜屽啀娆″垎鏋愩

骞垮彂鏄撴窐閲戯紝鏄骞垮彂璇佸埜涓撲负骞垮ぇ鑲℃皯鎵撻犵殑涓娆鹃泦鑲＄エ寮鎴枫佽偂绁ㄤ氦鏄撱佽偂甯傝屾儏銆佸熀閲戠悊璐涓轰竴浣撶殑鑲＄エ/璇佸埜/鐐掕偂/鐞嗚储/鎶曡祫/璐㈢粡/閲戣瀺杞浠躲備粠鐩鐩樺埌閫夎偂鍒扮洏涓鍐崇瓥鍒扮洏鍚庡垎鏋,鏅烘収娣橀噾绯诲垪鎶曡祫绁炲櫒涓烘偍鐨勬姇璧勪繚椹炬姢鑸銆備笓涓氭寔鐗岄【闂724灏忔椂鍦ㄧ嚎鎸囧硷紝鈥滅掆濋熷搷搴旀偍鐨勬姇璧勭枒闂銆

㈢ 股价一直在一个价位徘徊是什么原因

最直接的原因：没有庄家做。

基本面仅仅是选脊迅股票的前提(对于做价值投资的人来说)。

举个例子：在生活中可能遇见过这样的现象：一种蔬菜挺好、新鲜、干净、有营养、但就是不好卖。价格也很便宜，究其原因，就是没有人买或者是买这种蔬菜的人少，供过于求。供求关系导致价格的低迷是很自然的现象。所以，相同的股票市场也是一样：没有人愿意做，资金面不充足。即使上市公司的业绩挺好，股价也是不会上去。

(3)大数据股票分析策略扩展阅读：

在实际操作中，单独凭借量化分析股票是远远不够的。

魏威介绍说，“股票交易里面主要分三种策略：估值、基本面、股价。代表人物依次是彼得·林奇、巴菲特、西蒙斯。“量化投资之王西蒙斯是数学家，基本不看公司基本面，运用数学分析或大数据做股票选择或交易。彼得·林奇的”鸡尾酒会理论“大家也耳熟能详，通过周围的人对股票的热衷度来判断股市的走势及阶段。

如果人们对股票不闻不问，那么股市应该已经探底，不会再有大的下跌空间。相反，当周围的人们对股票似乎都已成为行业内专家，每个人都能侃侃而谈，那么股市很可能已经到达高点，大盘即将开始下跌震荡。从这个角度看，今年6月份的行情正符合“鸡尾酒理论”中大盘到达顶点的这个逻辑。

此外，巴菲特估值角度的投资策略，也就是价值投资，对于投资者来说就更加熟悉了。简单来说就是寻找内在价值被市场低估的公司的股票，然后买入持有，等待收获。魏威提醒投资者，在寻求估值的同时，也要考虑该股票的相关板块是否符合国家政策预期，否则可能适得其反。只有将估值、股价、基本键基面这三者完美地结合，投资者才会取得稿野谨不错的收益。

㈣ 鑲＄エ鍒嗘瀽杞浠讹紙璇婅偂杞浠讹級

鑲＄エ鍒嗘瀽杞浠
1銆佸ぇ鏅烘収锛
澶ф櫤鎱ц秴璧㈣蒋浠跺筶evel2鏁版嵁鍒嗘瀽澶勭悊鐨勬柟寮忚緝澶氾紝涓鸿偂姘戞彁渚涗簡澶ч噺鐨勫垎鏋愬浘琛ㄣ傚儚缁忓吀鐨勪笁鏉挎枾鍟婏紝娴锋磱绯诲垪鎸囨爣杩借釜鍟婏紝姘存墜绐佺牬绛夌瓑閮芥槸鍙浠ョ爺鍒よ偂甯傜殑涓澶у埄鍣ㄦ寚鏍囥
2銆佷笢鏂硅储瀵岋細
涓滄柟璐㈠瘜閲戣瀺缁堢鎻愪緵澶х洏瓒嬪娍銆佽偂绁ㄦ睜銆丏K鐐圭瓑鍔熻兘锛屽寳涓婂崡涓嬭祫閲戣拷韪鎺ㄩ佺殑涔熷緢鍙婃椂銆傝櫧鐒跺姛鑳戒篃杈冨叏闈锛屼絾鏄鍏跺ぇ鐩樿秼鍔夸俊鍙枫佷富鍔涚綏鐩樺姛鑳藉湪瀹炴垬涓鐨勮〃鐜板樊寮轰汉鎰忋
3銆佸悓鑺遍『锛
鍚岃姳椤鸿蒋浠跺姛鑳借緝涓哄叏闈锛屼絾鏄鍚勫姛鑳芥ā鍧楋細鑲＄エ姹犮佷粨浣嶆寚鏍囥佸ぇ鍗曞垎鏋愪箣闂村苟娌℃湁褰㈡垚绛栫暐鍏崇郴銆傛渶鏂扮殑鈥滈棶璐⑩濆姛鑳芥繁鍙楃敤鎴峰枩鐖憋紝鑳借緝鍏ㄩ潰鐨勫弽搴旀暣涓甯傚満鍙樺寲銆
4銆侀亾瀵屾姇璧勬墜锛
鍦ㄨ蒋浠舵柟闈锛岄亾瀵岃蒋浠剁敾闈㈡竻鏂扮畝娲侊紝鍔熻兘榻愬叏锛屼笂鎵嬪规槗锛屽苟涓斿疄鏂界粓韬鍏嶈垂鍒跺害鑰屽惛寮曚簡璁稿氳偂姘戙傝蒋浠跺姛鑳芥湁閲戞墜鎸囥佽偂绁ㄦ睜銆佷富鍔涜祫閲戝姩鍚戙佽秴绾ц秼鍔跨瓑銆
5銆佺泭鐩熸搷鐩樻墜锛
鐩婄洘鎿嶇洏鎵嬪逛氦鏄撴暟鎹鐨勬媶鍒嗗勭悊寰堝埌浣嶏紝瀵逛富鍔涜祫閲戝姩鍚戙佷拱鍗栫偣銆佸ぇ鐩樿蛋鍔裤佸垽鏂鍑嗙‘鐜囧緢楂樸備絾鐢变簬鐩婄洘鎿嶇洏鎵嬩笓绮句簬浠樿垂鐐掕偂杞浠剁爺鍙戯紝鎵浠ュ湪鍏嶈垂甯傚満鐭ュ悕搴︿竴鑸銆
璇婅偂杞浠
鍏锋湁璇婅偂鍔熻兘鐨勮蒋浠舵湁寰堝氾紝鏈夊悓鑺遍『app銆侀噾铻嶇晫瀹夊崜鐗堛佹眹鏅鸿储缁廰pp銆佷竾寰楄偂绁ㄦ墜鏈虹増銆佷笢鏂
璐㈠瘜缃戝畨鍗撶増绛夌瓑锛屼竴涓浠嬬粛濡備笅锛
1銆佸悓鑺遍『app锛屽悓鑺遍『app鏄涓娆鹃潪甯稿ソ鐢ㄧ殑鎵嬫満鍏嶈垂鐐掕偂杞浠讹紝鎷ユ湁涓撲笟鐨勫洟闃熷彲浠ュ府鍔╃敤鎴疯幏
鍙栨渶鏂拌屾儏鍜岀簿閫夎祫璁绛夌瓑鐐掕偂淇℃伅锛屽姛鑳介綈鍏锛岃屾儏蹇锛岀泩浜忓垎鏋愭暟鎹榻愬叏銆?????????
2銆侀噾铻嶇晫瀹夊崜鐗堬紝閲戣瀺鐣屽畨鍗撶増鏄涓娆捐兘甯浣犺繘琛屾繁搴︿釜鑲″垎鏋愶紝鏄闆嗚偂甯傝瘉鍒歌祫璁銆佽屾儏銆佷氦鏄撱佸挩璇㈠強寮鎴风瓑鍔熻兘涓轰竴浣撶殑涓绔欏紡浜掕仈缃戣瘉鍒告姇璧勬湇鍔′骇鍝併????
3銆佹眹鏅鸿储缁廰pp锛屾眹鏅鸿储缁廰pp鏄涓娆句笉閿欑殑鏅鸿兘閫夎偂搴旂敤锛岄泦琛屾儏銆佽祫璁銆佹姇鏁欍佺瓥鐣ヤ簬涓浣擄紝鎸栨帢鍑烘綔鍔涘ソ鑲°佺儹鑲★紝缁撳悎鏅鸿兘浠撲綅绠＄悊绯荤粺锛岃╅夎偂鏇存櫤鑳姐
4銆佷竾寰楄偂绁ㄦ墜鏈虹増锛屼竾寰楄偂绁ㄦ墜鏈虹増鏄涓娆惧彛纰戞瀬浣崇殑鐐掕偂杞浠讹紝鎻愪緵浜嗕笓涓氭潈濞佺殑鑲″競琛屾儏鍒嗘瀽鍜屽湪绾跨倰鑲℃湇鍔″姛鑳姐傝繕鍙浠ョ洿鎺ュ湪绾跨敵璇峰紑鎴蜂笟鍔★紝瀹炴椂鎺ㄩ佹渶鏂拌偂甯傝屾儏璧勮銆????
5銆佷笢鏂硅储瀵岀綉瀹夊崜鐗堬紝涓滄柟璐㈠瘜缃戝畨鍗撶増鏄涓娆鹃拡瀵筧ndroid骞冲彴鑰屽紑鍙戠殑鍏嶈垂鎵嬫満鐐掕偂杞浠讹紝鏀鎸佽嚜閫夎偂涓蹇冦佸叏闈㈢殑琛屾儏璧勮锛屾敮鎸40澶氬朵富娴佸埜鍟嗗湪绾夸氦鏄擄紝鏂逛究蹇鎹枫
鎵╁睍璧勬枡锛
褰卞搷鑲＄エ浠锋牸鍙樺姩鐨勫洜绱犲緢澶氾紝浣嗗熀鏈涓婂彲鍒嗕负浠ヤ笅涓夌被锛氬競鍦哄唴閮ㄥ洜绱狅紝鍩烘湰闈㈠洜绱狅紝鏀跨瓥鍥犵礌銆
甯傚満鍐呴儴鍥犵礌瀹冧富瑕佹槸鎸囧競鍦虹殑渚涚粰鍜岄渶姹傦紝鍗宠祫閲戦潰鍜岀圭爜闈㈢殑鐩稿规瘮渚嬶紝濡備竴瀹氶樁娈电殑鑲″競鎵╁硅妭濂忓皢鎴愪负璇ュ洜绱犻噸瑕侀儴鍒嗐
鍩烘湰闈㈠洜绱犲寘鎷瀹忚傜粡搴︽祹鍥犵礌鍜屽叕鍙稿唴閮ㄥ洜绱狅紝瀹忚傜粡娴庡洜绱犱富瑕佹槸鑳藉奖鍝嶅競鍦轰腑鑲＄エ浠锋牸鐨勫洜绱狅紝鍖呮嫭缁忔祹澧為暱锛岀粡娴庢櫙姘斿惊鐜锛屽埄鐜囷紝璐㈡斂鏀舵敮锛岃揣甯佷緵搴旈噺锛岀墿浠凤紝鍐呭浗闄呮敹鏀绛夛紝鍏鍙稿唴閮ㄥ洜绱犱富瑕佹寚鍏鍙哥殑璐㈠姟鐘跺喌銆
鏀跨瓥鍥犵礌鏄鎸囪冻浠ュ奖鍝嶈偂绁ㄤ环鏍煎彉鍔ㄧ殑鍥藉唴澶栭噸澶ф椿鍔ㄤ互鍙婃斂搴滅殑鏀跨瓥锛屾帾鏂斤紝娉曚护绛夐噸澶т簨浠跺癸紝鏀垮簻鐨勭ぞ浼氱粡娴庡彂灞曡″垝锛岀粡娴庢斂绛栫殑鍙樺寲锛屾柊棰佸竷娉曚护鍜岀＄悊鏉′緥绛夊潎浼氬奖鍝嶅埌鑲′环鐨勫彉鍔ㄣ
涓閿璇婅偂
;?????鐐掕偂鎵嬫満鍒嗕负浠ヤ笅涓ゅぇ绫伙紱涓绫绘槸鏃犳硶瀹夎呯涓夋柟杞浠剁殑鎵嬫満锛屽畠浠涔熸湁鏃犵嚎鐐掕偂鐨勬柟娉曪紝閭ｅ氨鏄疻AP鐐掕偂銆俉AP鐐掕偂鏃犻渶涓嬭浇杞浠讹紝涓绫绘槸杞浠舵墿灞曞瀷鐨勶紝鍗冲彲浠ュ畨瑁呬笓闂ㄧ殑鐐掕偂杞浠剁殑鎵嬫満锛岃繖鍏朵腑鍙堝垎涓篔ava鎵嬫満鍜屾櫤鑳芥墜鏈轰袱澶х被銆傚彧瑕佺敤鎵嬫満鐧诲綍涓撻棬鐨刉AP缃戠珯锛屽氨鍙浠ヨ繘琛岃屾儏鏌ョ湅銆佷拱鍏ュ崠鍑虹瓑浜ゆ槗浜嗐備笅闈㈡槸鎵嬫満鐐掕偂杞浠跺父瑙佸姛鑳姐
鍦ㄧ嚎浜ゆ槗鈥斺旀敮鎸50澶氬跺埜鍟
鏅鸿兘閫夎偂鈥斺旂粨鏋滃寲鍛堢幇娼滃姏鑲
??????鍙鏍规嵁鐗硅壊銆佸舰鎬併佸紓鍔ㄧ瓑鏉′欢閫夎偂閫夊嚭涓诲姏璧勯噾鍏虫敞骞舵湁涓婃定娼滃姏鐨勪釜鑲
L2涓诲姏璧勯噾鈥斺旂簿鍑嗘搷浣
??????鎶撶揣涓诲姏姝ヤ紣锛屾崟鎹夋綔鍔涜偂锛3澶х被9澶т富鍔涜祫閲戝姛鑳斤紝澶氳掑害鎻绀轰富鍔涙祦鍚戝強鎺х洏鍔涘害
鎿嶇洏绾縚鎶婃彙瓒嬪娍娉㈡
??????B鐐逛拱鍏ャ丼鐐瑰崠鍑恒佸仛閫忔尝娈碉紝鎶撴定閬胯穼锛岀泭鐩熼栧垱鎿嶇洏绾匡紝鎻愮ず涔板崠鍐崇瓥
鍏嶈垂琛屾儏鈥斺斺旂旱瑙堣偂甯傚叏鏅
??????姘镐箙鍏嶈垂鏌ョ湅娌娣辫偂甯傚疄鏃惰屾儏鑲＄エ琛屾儏闅忚韩鐪嬶紝鑲″競澶х洏淇℃伅鍏ㄩ潰鍙婃椂
涓閿璇婅偂鈥斺旈殢鏃朵簡瑙ｆ寔鑲″仴搴
??????鑲＄エ鍖荤敓娣卞害瑙ｈ瘧鑲＄エ鍩烘湰闈㈠叚澶х淮搴︿綋妫涓鑲★紝鐩磋傚睍鐜颁釜鑲¤瘎绾у拰鎿嶄綔寤鸿
绮惧搧鍜ㄨ⑩斺斿叏鏂逛綅鎶婃彙鑲″競鍔ㄦ
??????鏈変环璧勮锛岀簿閫+娣卞害鍔犲伐璧勮鍙婃椂鎺ㄩ侊紝鑲″競鍦ㄧ嚎鐩存挱銆
??????浜嗚В浜嗕笂闈㈢殑甯歌佹墜鏈虹倰鑲¤蒋浠剁殑鍔熻兘鍚庯紝浣嗘槸鍚勪綅鑲℃皯鍗冧竾涓嶈佺畝鍗曡や负鐭ラ亾浜嗚繖浜涘氨涓囦簨澶у悏浜嗐傞栧厛锛屼互绗涓夋柟鎵嬫満鐐掕偂杞浠朵负渚嬶紝浣犻渶瑕佹敞鍐岀敤鎴峰悕鍜屽瘑鐮侊紝杩樿佸湪杞浠朵腑娣诲姞浣犳墍浣跨敤鐨勮瘉鍒稿叕鍙哥殑钀ヤ笟閮ㄤ互鍙婁釜浜虹殑璧勯噾璐︽埛绛夌浉鍏充俊鎭銆備綘蹇呴』鍦ㄨ嚜宸辩敵璇峰紑鎴风殑璇佸埜鍏鍙稿紑閫氱綉缁滀氦鏄撳姛鑳斤紝骞朵笖璁剧疆濂界浉搴旂殑鈥滈摱璇佽浆璐︹濈殑閾惰岃处鍙凤紱鎺ョ潃锛屼綘灏遍渶瑕佽繘琛屼竴鐣娉ㄥ唽璁よ瘉宸ヤ綔浜嗐傚畬鎴愪簡浠ヤ笂杩欎簺姝ラや箣鍚庯紝涓嬮潰鐨勪簨鎯呭氨濂藉姙浜嗐傚氨绠楁槸WAP涓婄綉鐐掕偂锛屽ぇ瀹朵篃闇瑕佸湪鐩稿簲鐨刉AP闂ㄦ埛杩涜岀敤鎴锋敞鍐屼互鍙婂叧鑱旇嚜宸辩殑璧勯噾璐︽埛鐨勭浉鍏充俊鎭锛岃繖鏍锋墠鑳界湡姝ｉ氳繃鏃犵嚎缃戠粶鏉ュ畬鎴愯瘉鍒镐氦鏄撱傝繛涓婄綉缁滐紝鐧诲綍杞浠舵垨鏄疻AP闂ㄦ埛锛岀湅鐪嬭屾儏锛屽啀閫夋嫨鑲＄エ锛屼拱杩涙垨鏄鍗栧嚭锛岄偅鍙鏄寮规寚闂寸殑浜嬩簡銆
鎵嬫満鑲＄エ鍒嗘瀽杞浠舵帓琛屾
鍚岃姳椤鸿偂绁ㄦ槸鏈濂界敤鐨勩傚悓鑺遍『鑲＄エ銆佷笢鏂硅储瀵屻佸皬鐗涘湪绾裤侀噾澶闃炽侀洩鐞冭偂绁ㄩ兘鏄涓嶉敊鐨勭倰鑲¤蒋浠躲
1.鍚岃姳椤虹倰鑲:鍚岃姳椤鸿偂绁ㄦ槸甯傚満涓婃繁鍙楁姇璧勮呮㈣繋鐨勫厤璐圭悊璐㈣蒋浠讹紝涔熸湁妯℃嫙鐐掕偂鐨勬柟娉曪紝甯鍔╂柊鎵嬪叆闂ㄣ傚叿鏈夎屾儏楂橀熴佷氦鏄撳揩鎹枫佹暟鎹鍏ㄩ潰銆佹敮鎸佸埜鍟嗕紬澶氥侀嗗厛鏀鎸佽偂鎸囨湡鏉冦佹勃娓閫氱瓑璇稿氫紭鍔裤傝繖鏄涓涓鍚岃姳椤虹殑杞浠讹紝浣嗗畠涓嶆壙鎷呮矇閲嶇殑鏈熸湜銆傚畠鐨勫姛鑳借秺鏉ヨ秺寮哄ぇ锛屽緢澶氭寚鏍囬兘鍙浠ョ敤銆
2.涓滄柟璐㈠瘜:涓滄柟璐㈠瘜鏄涓娆捐偂绁ㄤ氦鏄撳拰鎶曡祫鐨勮蒋浠讹紝涓鍥借储缁忕涓闂ㄦ埛锛屾嫢鏈夊叏闈㈢殑甯傚満璧勮锛屼笂娴枫佹繁鍦炽侀欐腐銆佺編鍥芥瀬閫熺殑鍏ㄧ悆瀹炴椂楂橀熻屾儏锛屽畨鍏ㄧ殑鍏ㄧ悆浜ゆ槗锛屾潈濞佺殑璧勮鍐呭瑰拰浜掑姩浜ゆ祦骞冲彴锛岃繕鏀鎸40澶氬朵富娴佸埜鍟嗗湪绾夸氦鏄撱傚姛鑳藉緢澶氾紝鐢ㄨ捣鏉ュ緢鏂逛究锛屽緢濂界敤銆傝屼笖鍦ㄤ笢閮ㄥ彲浠ヤ竴璧疯ㄨ猴紝璧勯噾鍙浠ユ斁澶с傛寜澶╁垎閰嶈祫閲戙
3.灏忕墰鍦ㄧ嚎:灏忕墰鍦ㄧ嚎鏄涓娆鹃噾铻嶆姇璧勮蒋浠讹紝澶у瀷閲戣瀺闃呰诲钩鍙帮紝鎻愪緵涓撲笟銆侀珮鏁堛佸畨鍏ㄧ殑閲戣瀺淇℃伅鍖归厤銆佸挩璇㈢瓑涓绔欏紡鏈嶅姟銆傝屼笖鍊熷姪澶ф暟鎹椋庢帶銆佺Щ鍔ㄦ敮浠樼瓑鍏堣繘鐨勪簰鑱旂綉閲戣瀺鎶鏈锛屽彲浠ヨ╂姇铻嶈祫鍙樺緱鏇寸畝鍗曘佹洿閫忔槑銆佹洿绉戝︺
4.闆鐞冭偂绁:闆鐞冭偂绁ㄧ殑鍙ｅ彿鏄:鑱鏄庣殑鎶曡祫鑰呮潵浜嗐傝繖閲屾湁鍑犲崄涓囩敤鎴峰垱寤虹殑闆鐞冩姇璧勭粍鍚堬紝浣犲彲浠ョ涓鏃堕棿鑾峰緱閲嶈佺殑浜ゆ槗淇″彿銆傚湪闆鐞冭偂绁锛屽彲浠ョ洿鎺ュ紑鎴蜂拱鑲★紝姣忓ぉ鑾峰緱鏃犲敖骞茶揣璐达紝涓庣湡姝ｇ殑鎶曡祫楂樻墜娣卞害浜ゆ祦銆傜晫闈涔熼潪甯哥畝鍗曟槗鐢ㄣ
5.閲戝お闃:閲戝お闃虫槸涓娆鹃噾铻嶆姇璧勭悊璐㈢殑鎵嬫満app锛岀敱鍥戒俊璇佸埜鑷涓荤爺鍙戙傛槸涓涓鍏ㄦ柊鐨勪竴绔欏紡鎶曡祫鐞嗚储骞冲彴锛岄殢鏃堕殢鍦版帉鎻¤偂甯傝屾儏锛屼簡瑙ｉ噾铻嶈祫璁锛岃繘琛屽悇绫昏瘉鍒镐氦鏄擄紝鍏锋湁鍥戒俊璧勮銆佽屾儏銆佷氦鏄撱佽浆璐︺佽处鎴风＄悊绛夊氶」鍔熻兘銆

㈤ 大数据在哪些领域有应用前景

近年来，大数据不断向世界的各行各业渗透，影响着我们的衣食住行。例如，网上购物时，经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品，往往这类商品都是我们最近需要的。这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录，并通过大数据分析，使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐，从而达到精准营销的目的。下面简单介绍几种大数据的应用场景。

大数据让就医看病更简单。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。

而随着大数据在医疗行业的深度融合，大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源所有常见的病例、既往病例等都记录在案，医生通过有效、连续的诊疗记录，能够给病人优质、合理的诊疗方案。这样不仅提高医生的看病效率，而且能够降低误诊率，从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。下面列举大数据在医疗行业的应用，具体如下。

(1) 优化医疗方案，提供最佳治疗方法。

面对数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞时，疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案，从而建立医疗行业的病人分类数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确地定位疾病。在制订治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制订出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。

(2)有效预防预测疾病。

解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控，将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来健康服务管理的新趋势。当然，这一点不仅需 要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。当然,随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。

随着大数据技术的应用，越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。下面列举若干大数据在金融行业的典型应用，具体如下。

(1) 精准营销。

银行在互联网的冲击下，迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。

(2) 风险管控。

应用大数据平台，可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。

(3) 决策支持。

通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，从而使经营决策更高效、敏捷、精准。

(4) 服务创新。

通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户黏性，为个人与政府提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。

(5) 产品创新。

通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品，使金融企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。

美国零售业曾经有这样一个传奇故事，某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长!为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起，能取到如此惊人的效果呢后来经过分析发现，这些购买者多数是已婚男士，这些男士在为小孩购买尿不湿的同时，会同时为自己购买一些啤酒。发现这个秘密后，沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边，这样顾客购买的时候更方便，销量自然也会大幅上升。

之所以讲“啤酒-尿布”这个例子，其实是想告诉大家，挖掘大数据潜在的价值，是零售业竞争的核心竞争力，下面列举若干大数据在零售业的创新应用，具体如下。

(1) 精准定位零售行业市场。

企业想进人或开拓某一区域零售行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。通常需要分析这个区域流动人口是多少消费水平怎么样客户的消费习惯是什么市场对产品的认知度怎么样当前的市场供需情况怎么样等等，这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是市场定位过程。

(2) 支撑行业收益管理。

大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个零售行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据，了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略，赢得更高的收益起到推进作用。

(3) 挖掘零售行业新需求。

作为零售行业企业，如果能对网上零售行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值取向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制定合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。

什么是大数据，大数据时代有哪些趋势？

大数据为什么有很好的发展前景：

第一：大数据自身能够创造出更多的价值。大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开，数据价值化将开辟出广大的市场空间，重点在于数据本身将为整个信息化社会赋能。随着大数据的落地应用，大数据的价值将逐渐得到体现。目前在互联网领域，大数据技术已经得到了较为广泛的应用。

第二：数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数据战略，加快完善数字基础设施，推进数据资源整合和开放共享，保障数据安全，加快建设数字中国，更好服务我国经济社会发展和人民生活改善。

第三：大数据产业链逐渐形成。经过近些年的发展，大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链，包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用，众多企业开始参与到大数据产业链中，并形成了一定的产业规模，相信随着大数据的不断发展，相关产业规模会进一步扩大。

大数据股票龙头一览表

行业主要上市公司：易华录(300212)、美亚柏科(300188)、海量数据(603138)、同有科技(300302)、海康威视(002415)、依米康(300249)、常山北明(000158)、思特奇(300608)、科创信息(300730)、神州泰岳(300002)、蓝色光标(300058)等

本文核心数据：大数据产业链、产业规模、应用市场结构、竞争格局、发展前景预测等

产业概况

1、定义：大数据产业覆盖范围广

根据中国信通院发布的《大数据白皮书》，大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心生产要素，通过数据技术、数据产品、数据服务等形式，使数据与信息价值在各行业经济活动中得到充分释放的赋能型产业。不同机构对大数据的定义也有所不同，具体如下：

2、产业链剖析：大数据产业链庞大

大数据产业链覆盖范围广，上游是基础支撑层，主要包括网络设备、计算机设备、存储设备等硬件供应，此外，相关云计算资源管理平台、大数据平台建设也属于产业链上游;

大数据产业中游立足海量数据资源，围绕各类应用和市场需求，提供辅助性的服务，包括数据交易、数据资产管理、数据采集、数据加工分析、数据安全，以及基于数据的IT运维等;

大数据产业下游则是大数据应用市场，随着我国大数据研究技术水平的不断提升，目前，我国大数据已广泛应用于政务、工业、金融、交通、电信和空间地理等行业。

大数据产业上游基础设施具体包括IT设备、电源设备、基础运营商及其他设备，相关代表企业华为、中兴通讯、艾默生、三大运营商等。

中游大数据领域可以细分为数据中心、大数据分析、大数据交易与大数据安全等子行业，相关代表企业包括宝信软件、数据港、久其软件、拓尔思、上海数据交易中心、贵阳大数据交易所与华云数据等。

在下游应用市场，我国大数据应用范围正在快速向各行各业延伸，除发展较早的政务大数据、交通大数据外，在工业、金融、健康医疗等众多领域大数据应用均初见成效。

产业发展历程：十年来大数据产业高速增长，信息智能化程度得到显著提升

我国大数据产业布局相对较早，2011年，工信部就把信息处理技术作为四项关键技术创新工程之一，为大数据产业发展奠定了一定的政策基础。自2014年起，“大数据”首次被写进我国政府工作报告，大数据产业上升至国家战略层面，此后，国家大数据综合试验区逐渐建立起来，相关政策与标准体系不断被完善，到2020年，我国大数据解决方案已经发展成熟，信息社会智能化程度得到显著提升。

产业政策背景：优化升级数字基础设施，鼓励大数据产业发展

2014年，大数据首次写入政府工作报告，大数据逐渐成为各级政府关注的热点，政府数据开放共享、数据流通与交易、利用大数据保障和改善民生等概念深入人心。此后国家相关部门出台了一系列政策，鼓励大数据产业发展。

当前，随着5G、云计算、人工智能等新一代信息技术快速发展，信息技术与传统产业加速融合，数字经济蓬勃发展，数据中心作为各个行业信息系统运行的物理载体，已成为经济社会运行不可或缺的关键基础设施，在数字经济发展中扮演至关重要的角色。数据中心作为大数据产业重要的基础设施，其快速发展极大程度地推动了大数据产业的进步。在2021年3月发布的“十四五”规划中，大数据标准体系的完善成为发展重点。

产业发展现状

1、行业整体情况：大数据产业规模维持高速增长 主要应用于金融和政府领域

——大数据产业规模：2021年超过800亿元

近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的6197亿元增长至2021年的8631亿元，复合年增长率达到180%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。

——大数据市场结构：产业整体以大数据服务为主，应用领域以金融和政府领域为主

从产业结构来看，目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，

CCID统计，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为405%、257%和338%。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。

从应用领域来看，大数据分析产品及服务已经从最早的为电信领域客户提供经营分析、为银行领域客户提供风控管理等辅助性经营决策，发展到目前的为金融、电信、政府、互联网、工业、健康医疗、电力等多个行业领域客户提供预测性分析、自主与持续性分析等，以实现企业决策与行动最优化。大数据分析产品及服务应用已经十分广泛，但由于各下游领域业务特点的不同，决定了其对大数据分析产品及服务的具体需求存在一定差异。

CCID统计，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为191%、165%、152%和139%，合计超过60%;其他重点应用领域主要包括健康医疗、交通运输、工业、电力等。

2、细分市场一：金融大数据

——金融大数据需求：金融业务规模不断扩大，带动大数据需求提升

从金融领域需求来看，近年来，中国金融领域业务规模不断扩大，其中中国银行业金融机构不断积极拥抱金融科技，推动数字化转型，整体行业规模扩大;保险业和证券业的收入也随着市场经济的发展而提升。

近年来，随着新一代信息技术加速突破应用，以移动金融、互联网金融、智能金融等为代表的金融新业态、新应用、新模式正蓬勃兴起，我国金融业开始步入一个与信息社会和数字经济相对应的数字化新时代，金融数字化转型成为金融行业转型发展的焦点。2019年，人民银行印发《金融科技发展规划(2019-2021年)》，构建起金融科技“四梁八柱”的顶层设计，明确了金融科技发展方向和任务、路径和边界。2022年1月，人民银行再次发布《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确提出，从战略、组织、管理、目标、路径以及考评等方面将金融数字化打造成金融机构的“第二发展曲线”。随着金融业务规模不断扩大，加之新一代信息技术的发展，大数据在金融领域的需求将不断提升。

——金融大数据应用场景

过去几年，金融大数据带来了重大的技术创新，为行业提供了便捷、个性化和安全的解决方案。目前，中国金融大数据典型的应用场景包括股票洞察、欺诈检测和预防、风险分析与金融服务领域。

3、细分市场二：政府大数据

——政府大数据需求：互联网政务服务用户规模不断提升

从政府领域需求来看，根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第49次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，互联网政务服务发展展现出了巨大潜能。截至2021年12月，我国互联网政务服务用户规模达921亿，较2020年12月增长92%，占网民整体的892%。“十四五”规划纲要提出要“推进网络强国建设，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革”。2021年，我国各省市积极探索、持续推进互联网政务服务建设发展，努力提升公共服务、社会治理等数字化、智能化水平。截至2021年11月，全国已有20多个省(区、市)相继出台数字政府建设的有关规划，为我国互联网政务服务发展注入新的活力。

——政府大数据应用场景

中国政府大数据主要应用于信息共享、政务数据管理、城市网络管理与社会管理几大领域。加强电子政务建设，管理好政府的数据资产，完善政府决策流程，将是未来数年大数据在公共管理领域发展的重要方向。大数据将对政府部门的精细化管理和科学决策发挥重要作用，从而提高政府的服务水平。舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。

4、细分市场三：互联网大数据

——互联网大数据需求：互联网行业规模不断提升

在人工智能、云计算、大数据等信息技术和资本力量的助推和国家各项政策的扶持下，2021年，互联网和相关服务业发展态势平稳向好。企业业务收入和营业利润保持较快增长;互联网平台服务和数据业务实现快速发展，信息服务收入较快增长;多省份保持增长态势。2021年我国规模以上互联网和相关服务企业完成业务收入15500亿元，同比增长212%。

2022年上半年，我国规模以上互联网和相关服务企业完成互联网业务收入7170亿元，同比增长01%。

注：2021年及以前年份，规模以上互联网和相关服务企业，指获得《增值电信业务经营许可证》在中国大陆境内经营全国或区域性增值电信业务、上年度互联网业务收入500万元及以上的企业。2022年，规模以上互联网和相关服务企业口径由互联网和相关服务收入500万元以上调整为2000万元及以上。

——互联网大数据应用场景

在互联网行业，除了社交、B2C业务之外，像在线音视频业务、广告监测、精准营销等等，也是未来潜在应用场景。

产业竞争格局

1、区域竞争：中国大数据企业主要分布在华南和华东沿海地区

根据企查猫数据，截止2022年9月23日，全国大数据产业中“存续”及“在业”的企业多集中分布在华南和华东沿海地区。其中，广东省的大数据企业最多。

2、企业竞争：技术领域创新和经验是关键，融合应用领域行业龙头更能获得青睐

根据大数据产业联盟调研和发布的2022大数据企业投资价值百强榜单来看，榜单共选取了10个细分领域，涉及大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、商业智能、营销大数据5个通用领域，以及政府大数据、金融大数据、工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据5个融合应用领域。

大数据基础软件、数据治理与分析、数据安全、数据可视化等，是所有细分行业应用场景的基础支撑，体现了大数据技术价值和作用。在这些细分领域提供技术解决方案的企业中，技术创新能力较强、在各自的细分领域有较长时间技术积累的厂商是投资机构的关注重点。

政府大数据、金融大数据发展相对成熟，落地实践案例多和品牌知名度高的企业受市场关注程度较高。工业大数据、健康医疗大数据、空间地理信息大数据等市场仍处于待爆发阶段，在各自细分领域建立竞争优势的企业容易获得投资机构的青睐。

注：2022年大数据企业投资价值百强榜是从企业估值/市值、营收状况、创新投入、产品竞争力、细分市场潜力、领导层能力等多个维度进行综合评比，同时结合行业专家打分，评选出2022年度大数据领域最具投资价值的100家企业。

产业发展前景：大数据将继续保持高速增长

大数据作为新一代信息技术的重要标志，对生产制造、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力均产生重要影响。伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。预计2027年我国大数据市场规模将达到29309亿元，未来六年复合年增长率为226%。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

30060八除八等于多少

大数据股票龙头一览表:

1、福田汽车：大数据龙头股。 2021年第二季度公司实现总营收1606亿，同比增长-1072%；毛利润为1517亿。 公司是网络Apollo的合作伙伴，与网络就车联网、大数据、智能汽车和无人驾驶展开全面合作，共同打造面向未来的智能互联网商用汽车。

2、高鸿股份：大数据龙头股。 2021年第二季度，公司实现总营收1925亿，同比增长739%，净利润为6323万，毛利润为1317亿。 公司持有贵州大数据旅游公司30%；主营建设贵州大数据旅游云平台，提供贵州省高分辨率遥感空间信息在各行业的应用服务；18年9月25日公告，子公司与IDC运营商设立合资公司。 大数据概念股其他的还有：芭田股份、长信科技、恒华科技、安恒信息等。

龙头股票有哪些:

大数据股票龙头股票主要有海量数据（603138）、科创信息（300730）、新国都（300130）、德生科技（002908）、真视通（002771）、拓尔思（300229）、思特奇（300608）、先进数通（300541）、同有科技（300302）、众应互联（002464）等。

龙头股是指在某一行业中具有影响和号召力的股票，起到带头的作用，其涨跌往往对其他同行业板块股票的涨跌起引导和示范作用。龙头股的技术面表现和成交量都会远远强于同时间的大盘和板块。

龙头股具备的条件：

1、龙头股必须从涨停板开始，涨停板是多空双方最准确的攻击信号，不能涨停的个股，不可能做龙头。

2、龙头股必须是低价股，只有低价股才能得到股民追捧，一般不超过10元，因为高价股不具备炒作空间。

3、龙头股流通市要适中，适合大资金运作和散户追涨杀跌，大市值股票和小盘股都不可能充当龙头。

4、龙头股必须同时满足日KDJ，周KDJ，月KDJ同时低价金叉。

5、龙头股通常在大盘下跌末期端，市场恐慌时，逆市涨停，提前见底，或者先于大盘启动，并且经受大盘一轮下跌考验。

最后提醒：龙头股并不是一成不变的，它的地位往往只能维持一段时间。

解：30060八除八等于（ 1/37576 ）   

∵A除B = B ÷ A = B/A    

∴300608除8    

= 8 ÷ 300608    

= 8/300608   

= 1/37576   

答：30060八除八等于1/37576