FlyingFox大数据时代股票分析框架构建

LiXin Wu
"2022-06-17"

大数据时代投研体系构建

作者 LIXIN WU
个人网页https://wulixin.github.io//QuandlFinance//home.html.
大数据策略:数据挖掘+数据分析+数据建模+WEB数据可视化
投研模式: 从面(群体)————线(小团体)—————点(个体)
军事理论: 羊群战略+黄金坑战法+龟壳战术

  • 羊群战略 关于群体的研究

    (一)全景视图
    (二)基于聚类算法的群体分类
    (三)基于规则算法的群体分析
    (四)基于皮尔逊系数的相关性分析
    (五)基于反欺诈算法的异常监控
    (六)基于反欺诈算法数据可视化

  • 黄金坑战法阐述 关于个股的研究

    针对不同特定场景作战,构建投资策略。
    (一) 交易策略可视化;
    (一) 基于ARIMA时间序列算法的个股走势预测;
    (二) 基于EML超级机器学习算法的个股走势预测;
    (三) 基于NNFOR神经网络算法的个股走势预测;
    (四) 基于MetaAI算法的个股走势预测;
    (五) 多维度量化指标可视化;

  • 龟壳战术阐述

  • 投研系统

    (一)投研方法
    (二)投研风格
    (三)投研体系
    (四)自动化分析报告
    (五)个股画像标签建设

羊群战略阐述

战略高度决定战术优劣,投资的战略方向选择很重要,物以类聚,人以群分,大部分技术分析,基本面分析人员习惯于盯着一只羊的动作,形态,姿势来判断它的走势,但金融行为学告诉我们,当你发现一只牛股的时候,那在它的附近是存在一群类似的牛股群的,同样对于群体的研究,可以根据头羊风向标的走势,来提前预判个股的动向.因此对于群体的研究有助于我们把握群体的共性跟差异性的个体,同时对于群体存在不同的小团体之间关系的探索,可以帮助我们很好的锁定爆发力最强的群体!

群体研究(一)全景视图

以大金融(证券,银行,保险)板块为例

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群体研究(二)基于聚类算法的社群分类

以大金融(证券,银行,保险)板块为例

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群体研究(三)基于规则算法的社群分析

以大金融(证券,银行,保险)板块为例

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群体研究(四)基于皮尔逊系数的相关性分析

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群体研究(五)基于反欺诈算法的异常监控

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群体研究(六)基于反欺诈算法数据可视化

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黄金坑战法阐述

首战即决战,一战定乾坤 如何占据天时人和情况下,选择地利优势,黄金坑底挖黄金! 孙子曰:昔之善战者,先为不可胜,以待敌之可胜。不可胜在己,可胜在敌。故善战者, 能为不可胜,不能使敌之必可胜。

个股研究(一) 个股交易策略可视化

宁德时代为例 蓝色为买入线,红色为卖出线,第一次触碰观察,第二次触碰卖出信号;

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个股研究(二) 基于EML超级机器学习算法的个股走势预测

宁德时代为例

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个股研究 (三)基于NNFOR神经网络算法的个股走势预测

宁德时代为例

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个股研究 (四)基于MetaAI人工智能算法的个股走势预测

宁德时代为例

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个股研究 (五)多维度量化指标可视化

宁德时代为例

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龟壳战术阐述

小战练兵,大战定天下庄家主力比诸葛亮还狡猾,作为散户,中小投资者,只有充分学习司马懿的坚守之道才能做到百战百胜!百炼成钢!

投研系统(一)投研方法

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投研系统(二)投研风格

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投研系统(三)投研体系

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投研系统(四)自动化分析报告

如何每天定时,定期产生标准化的分析报告,大数据时代对于投研人员提出了新的要求,随着新股IPO数量不断增加,注定大部分人对于绝大部分新公司是不熟悉不了解,不知道,而资本市场就像城市规划一样,未来拔地而起的高楼,一定是在新的土地上,而不是过去的旧城区!

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投研系统(五)个股画像标签建设

基于产业经济学的标签类型有助于我们很好的了解投资风向标,投资大趋势,投资画像,寻找类似的标的;
产业趋势,产业技术,产品类型,产业类型,所处产业链,上下游;
国内成熟的产业链分析等等,这里不做具体论述;

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