期貨市場背後的大數據

❶ 大數據為什麼不能預測外匯期貨股票

有效市場，假說里講所有市場的信息都會即時的反映到市場的價格中。如果你認為這個假說成立（事實上也有很多論文支持這個假說），那麼所謂大數據並不能為你的策略帶來額外收益。因為「大數據」無非也是收集當前的已公開的信息而已。
有幾個可能是大數據可以為策略帶來額外收益的地方：
1. 投資者的非理性行為。當有新的信息進入到市場以後，由於投資者的非理性操作，在短期內市場可能偏離合適的價格。所以如果你的「大數據」模型可以准確預測信息對市場帶來的影響，或者投資者的非理性行為。那麼就有可能帶來超額收益。
2. 大數據的特性是兩點：一個是全，一個是快。「全」的意思是可以同時分析盡可能多的信息，所以如果你的模型包含了別人不曾注意到的因素，那麼也可能帶來收益。「快」的意思是極短時間處理數據的能力里，如果你的演算法可以保證機器比別人更快的消化信息，那麼這也是超額收益的來源。

❷ 如何看待大數據背景下的市場調研

大數據時代做市場調查最重要的是能採集到一手的海量數據，還必須非常精準的數據，高質量的數據，八爪魚採集器可以幫你做採集。
然後就是大數據分析，這個一般要數學建模。

❸ 怎麼查找期貨供需關系，怎麼才能知道供給大於需求。哪裡有數據表。請勿答非所問，一知半解勿擾

你就 跑去 祖國統計局 的 網站 看 不就行咯。
炒期貨 的人 都是 這樣 做 基礎數據 收集的呢。
多說一句 就是 進口量，生產量，消費量，出口量。
完。

❹ 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

❺ 為什麼高頻交易在期貨中深受異議

高頻交易，說白了就是說這種每一次交易的間隔時間都極其簡短，通常為十多分鍾乃至幾秒。最開始出現於上新世紀90時代末，現階段早已發展趨勢成外匯交易市場的關鍵能量。但近些年高頻交易備受異議，金融機構、外匯交易商及其某些權威專家剛開始斥責高頻交易的缺點，而另某些適用人員則全力支持高頻交易的發展趨勢，那麼高頻交易為什麼在期貨中這般的填滿異議呢?
高頻交易的益處
先而言說高頻交易在商品期貨中各種各樣益處，最先，高頻交易應用繁雜的優化演算法交易，另外藉助快速的程序流程行情軟體和有關硬體配置設備來超過在短暫性的市場起伏中盈利的實際效果。這類交易方式針對投資者而言優點極大，由於在短短幾秒鍾到幾彼此之間中能夠靈巧地捕獲期貨的起伏進而超過相對穩定的盈利，基礎理論上每天以內能夠開展千萬次的高頻交易，那麼得到的盈利將是永無止盡的。
次之，高頻交易解決信息的速率貼近光速，現階段紐約到倫敦光速65毫秒，納斯達克更快交易速率接近0.001ms到1ms當中，而人們的更快反應時間也就1000ms，即1秒。因而，這般高效快捷的響應速度巨大地為期貨市場引入充裕的流通性，減少交易價差，進而深化減少點差成本費，全面提高市場效率。
高頻交易的弊端
通常情況下，高頻交易必須根據程序交易，而且以便超過競爭能力必須更加技術專業的硬體配置設備，能夠說，高頻交易到最終拼的全是「誰的網路速度快誰利害」，而這卻給外匯市場中的個人投資者產生了不合理的市場競爭自然環境。由於個人投資者並不是具有技術專業的硬體配置設備和復雜的優化演算法交易，高頻交易就是說運用個人投資者交易很慢的缺點，每天以內達到千萬次的交易是個人投資者如何都沒法理解的，攪亂了全部期貨市場，個人投資者非常容易蒙受損失，特別是短線投資人。
除開速率上的危害外，高頻交易技術性的不平穩巨大地加重了期貨的性的震盪，因為高頻交易必須精準的程序化交易優化演算法交易，假如交易編號中出現1個小小的出錯，那麼其產生的結果將會是損害所有資產，另外很多的高頻交易將會會導致交易軟體承擔，導致市場部分快速垮台。
高頻交易的產生的不良影響還不僅在此，其真實受異議的地區取決於其管控空白頁。高頻交易非常容易被居心叵測的人來控制價錢，通常會拋出去不容易實行的訂單信息，導致要求的錯覺，誘惑投資人或有關組織提交訂單，欠缺公平公正和相容性。不但對個人投資者還是外匯交易商又或者大中型金融機構，高頻交易既抵觸了個人投資者的參加，又持續危害者各大組織的權益，好像是一頭老鼠過街的過街老鼠。
高頻交易將出路在哪裡
現如今，高頻交易早已變成市場上沒法忽略的能量，在為市場造就高額成交量的同時卻一直游離於管控以外。2014年，英國股票交易聯合會、聯邦調查局、商品期貨和交易聯合會和美國司法部競相剛開始下手調研高頻交易行業的內線交易個人行為。2019年7月，對沖基金文藝復興時期高新科技運用繁雜的計算機演算法，相互配合很多網路伺服器及其原子鍾，可以保持在幾十億分之一秒內同歩實行交易命令，致力於清除高頻交易。
而2019年瑞信投資分析師應用了瑞信特有的ExPRT交易統計數據。在10-12%的美國股票成交量統計數據適用下，獲得了純非高頻交易者(包含買家、買家、零售業和組織投資者)實行每單交易中心需時間的互聯網大數據。根據統計數據，市場的全部參加者不太可能所有獲得公平看待。針對這些投資風險較低，而且對交易交易量時間非常重視的投資人而言，假如他不想要擔負持倉的風險性，那他務必在別的層面作出某些妥協。
不難看出，適用與不兼容高頻交易的多方常有分別有效的大道理和統計數據，異議也許還將再次爭執下來。

❻ 大數據發展背景及研究現狀

2015年左右，大數據相關政策規劃密集出台，同期為大數據企業新增數量頂峰時期。近年來，我國大數據產業迎來新的發展機遇期，產業規模日趨成熟。大數據產業主體從「硬」設施向「軟」服務轉變的態勢將更加明顯，面向金融、政務、電信、醫療等領域的大數據服務將實現倍增創新。

大數據企業數量持續增長，增速與政策出台密切相關

根據IT桔子統計，大數據企業的快速增長階段出現在2013-2015年，增長速度在2015年達到最高峰。2015年後，市場日趨成熟，企業新增開始趨於放緩，大數據產業逐漸走向成熟。

—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》。

❼ 期貨有內幕嗎 虧錢了怎麼辦

這些東西都是跟大數據的，跟上了就對跟錯了就廢了，進去了就控制不了了，要想自己控制住，回本的可以私聊我！帶你出坑，也可資訊一下，謝謝

❽ 大數據揭秘：公募，私募，券商，期貨誰是老大

因為小私募往往缺乏監管，路子野，規模太小導致難以和券商合作。至於公募，和大型私募算競爭對手；小私募基本井水不犯河水，倒不算不認可

❾ 怎樣在期貨里看大數據

不管雲計算還是人工智慧都是大數據，大數據在不同行業有不同名稱，在期貨來看最多提到的就是智能投顧。大數據用一種技術和手段來找到未來不確定性中的確定性，為期貨發展帶來很多新的機會。
大數據在期貨行業的運用，陳新河舉例利用大數據預測飼料價格，用於期貨決策，就是用了大數據的外部性作用。此外，通過網路整體行業消費量景氣指數等建立一個模型，就能用大數據預測經濟形勢。