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通过互联网用户行为分析可以预测股市涨跌吗?

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本文采用的数据来自搜索引擎,数据类型为网民的搜索行为数据。如文中出现”全网流量”一词代指可以通过某一搜索引擎获得的用户行为数据根据其市场占有率推算而获得的一个推算值。

 

预测股市的涨跌是很多人的梦想,只要能实现准确预测,股市就成了ATM,很多股民费尽心思去研究,不惜重金购买各类炒股软件,站长今天通过数据层面分析一下是否能有效的进行股市涨跌的方向性预测。

1,从宏观角度看上证指数

股市即股票交易市场,常规来看市场参与度决定交易结果和指数走向。但是中国股市都说是政策市,原因在于政策一定程度上会影响股市的走势,政策的预测不在本文分析的范围。

本文定性用户参与度是股市涨跌的必要非唯一条件,下文就从用户参与度的角度结合数据进行分析和验证。

首先看一下2011年以来的上证指数K线和交易量截图。

 

 

上证指数2011-2018

上证指数2011-2018

 

再来看一下上证指数2011-2018的指数走势

走势图和K线图以及交易量在形态上很相似是吧。但是能不能预测股市的涨跌还要看图形出现的先后顺序,以及是否能在个股是进行验证。

下面我们找几个上证个股的老家伙出来分析一下。

 

2,首创股份 600008

下面看一下个股K线和指数截图

从形态上看两者有强关联关系,同时也验证一点,用户行为是交易结果的必要非唯一条件。

3,机会

搜索引擎发生的用户行为有一定特性,我认为搜索行为到决策行为当中有一定的时间周期,这个时间周期也就是此类数据分析对于股市交易决策的重要切入点。

特别是对于交易的买点来说非常重要,可以更加深入的去研究相关数据。

另外对于卖点来说,我认为从数据的角度来看相对容易判断,人心决定行为,行为决定结果。

我想对于股票交易来说,想要获得丰厚的回报可能最难得是底部时间轴上的年份把,毕竟不是每个人都能以年为时间单位去等候一个确定的盈利机会。

最后结论,通过一些简单的数据对比分析我认为搜索的行为数据可以作为预测股市涨跌的一个参考,至少提供了一个数据层面的分析渠道。

 

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