如何建立自己的股票大数据股票怎么建立自己的交易系统?

一、如何建立自己的股票交易系统

股票交易系统是自己选股、买卖、持仓的行为指南。
是否有一套适合自己、适应市场的交易系统，是能否持续稳定盈利的关键。
股市投资的结果就是“一赢二平七亏”，管理好仓位和买卖时机就能晋升到“一赢二平”，同时解决好选股盲点，就有可能成为股市赢家。
方法/步骤：1、自选股应该建立自己的自选股股票池，动态管理、持续跟踪自选股，时机到来时可买入。
自选股票的选股逻辑： 热点题材股、成长股、困境逆转股、低估股、资产突变重组股、套利股等。
2、组合原则：适当分散当出现买点时，应利用组合的方式进行买入，注意适当分散投资。
可以避免满仓或者重仓单一股票的黑天鹅事件和长时间不涨或者被套的心态急躁问题。
股票组合应该是不同行业、不同题材的股票。
3、顺势而为顺势加仓持仓、逆势减仓或空仓，绝对不用逆势而为。
严格遵守生命线操作纪律，当大盘和个股的价格运行在生命线上时做多，反之看空。
生命线主要指均线，一般短线操作是10日均线、中长线操作20日或者30日均线。
4、仓位管理分批买入和卖出，当出现入场时机时，应分批买入多只股票，同理当卖出时机出现时，也应该分批卖出，注意自己的仓位控制。
当大盘强势放量上涨，个股普涨时，应重仓操作；
反之则需要减仓或者空仓。
5、持续完善操作系统依据上面的几点，即可建立自己的操作系统。
平时操作时，需严格按操作系统进行操作。
操作系统建立后不是一成不变的，应该结合自己的实际操作，不断改进完善自己的操作系统，确保自己持续稳定的盈利。
新手前期不防先用个模拟盘去练练，从模拟中找些经验，等有了一定的经验之后再去实战，这样可最大限度的减少风险，还能提高自己的炒股水平，目前的牛股宝模拟炒股还不错，里面许多的功能足够分析大盘与个股，使用起来有一定的帮助，希望可以帮助到您，祝投资愉快！

二、炒股高手都有自已的盈利系统。请问如何建立自已的炒股系统？

我要说的不多  因为很复杂 可以加我Q  细聊




简单的说   股票  属于有价证券的一种   向   期货 外汇等都是 后来居上的  金融衍生品


具体操作大同小异   



只不过是  股票是 单边交易  而大多数的 衍生品都是 上边交易 比较灵活



   具体  操作可以分为两大类    



1    。
   技术        


技术面  主要 分   1 单纯 K 线   指标     我想也是你想要的 
                  2 操作心态     这个 是最重要的


消息面    简单说就是  宏观趋势的把握   要求 高  涉及面广   




  技术 面     K 线  要自己编辑 当然 任何时期 在不同的国家的不同发展时期  对金融产品的采纳程度都会影响K 线   指标的形态 就是说  消息面和 技术面都是紧扣着的 



  在 不同经济周期  可以自己编辑适用于当时行情和大趋势针对个股的 各项指标  （具体 繁杂 加Q细聊即可）

 而  其他 盯盘 指标 例如 ｛ KDJ    MACD    CCI  ｝等  都可以自己调节  向 以前的 ｛操盘手 ，黑三角 ， 涨停先锋 ， 黄金眼 ， 等｝  我个人都用过 有些还参与编写部分指标。




其次  我个人 有 基本点子书籍   可以传给你一些 仔细参阅 可以教会你很多 关于认知股市  入门操作 加上指标的基本 形成条件等         。
    里边有很多 关于选股时 所应当注意的必要条件 和怎样加固操盘心态的 文章 和图例      不会要你钱的放心  呵呵

 





 个人建议  如果不是 以此为终身职业  应以现阶段工作为主    不过  有需要的话  可以加我大家交个朋友 可以帮上忙的 可以尽量帮你解决

三、如何创建一个大数据平台

展开全部未至科技数据中心解决方案是以组织价值链分析模型为理论指导，结合组织战略规划和面向对象的方法论，对组织信息化战略进行规划重造立足数据，以数据为基础建立组织信息化标准，提供面向数据采集、处理、挖掘、分析、服务为组织提供一整套的基础解决方案。
未至数据中心解决方案采用了当前先进的大数据技术，基于Hadoop架构，利用HDFS、Hive、Impala等大数据技术架构组件和公司自有ETL工具等中间件产品，建立了组织内部高性能、高效率的信息资源大数据服务平台，实现组织内数亿条以上数据的秒级实时查询、更新、调用、分析等信息资源服务。
未至数据中心解决方案将，为公安、教育、旅游、住建等各行业业务数据中心、城市公共基础数据库平台、行业部门信息资源基础数据库建设和数据资源规划、管理等业务提供了一体化的解决方案。

四、大数据是如何产生的

以前我们关注的都是交易系统和业务系统产生的数据，通过数据仓库去分析展现，其实终端，尤其是个人各种流水操作，例如购买物品清单，上网浏览历史，照片，微博等也有，但是不关注，而大数据时代，更多的是关注这些大量的数据，期望分析这些数据来发现价值，因此大数据其实以前在系统，终端，个人等等都在产生，只是没有加以利用而已，现在要分析这些数据从中发现价值。

五、如何获取股票数据excel格式的

1、 ；
打开一个空白电子表格，并选择【数据】标签页。
　　2、单击【获取外部数据】中的按纽，在弹出的【新建WEB查询】对话框中输入要导入，并单击【转到】按纽，打开；
　　3、 ；
在打开的【新建WEB查询】对话框中点击黄色向右点头选择要导入的数据；
　　4、 ；
数据选择换成后，箭头变成绿色的小勾，并点击【导入】按纽完成数据的导入工作。
　　5、 ；
数据导入完成之后，需要设定数据的刷新频率。
在任一单元格上右击鼠标，在菜单中选择【数据范围属性】；
　　6、 ；
在弹出的【数据范围属性】弹出菜单中更改【刷新控件】中将默认的60分钟修改成1分钟，之后保存退出。

六、股票怎么建立自己的交易系统?

在交易系统构建方面，先需要有交易思路和策略，其后才是一整套关于开平仓、头寸设置和风险管理的综合，如果交易策略不符合行情演绎的基本哲学，那么是形成不了交易系统的。
交易策略构建源自于对趋势或者震荡的认知，这其中最重要的要素应该是时间，其后是价格乃至形态，也就是说我最基本的交易哲学是“钱是坐着等来的”。
交易系统最重要的三个要素分别是：（1）简单；
（2）可操作性；
（3）普适性；
（1）简单，简单是“钱是做着等来的”这个交易哲学最核心的体现，因为趋势是事后来看就是简单的上涨或下跌，无非是级别大小，复杂的算法和指标叠加旨在提高胜率，但胜率和赔率是互损的，如果你有一个胜率超过50%的策略，那么这个策略的赔率可能很难超过2：1，同时筛选条件更为复杂必然会降低交易频率，对于追求长期复利增长而言，交易频率的下降也意味着复利增长空间的下降。
（2）可操作性，如果交易者不懂取舍，很可能在系统设计时套用很多非此即彼的假设，即A情况下如何操作，B情况下如何操作，C情况下如果操作等等场景假设，在我看来，可操作性直接关联交易者能不能严格的执行系统，预设前提越多，越难执行，因为很多场景之间的差别并不会特别明显，在开平仓的介入点位上不能做到精确化，无异于“螺蛳壳里做道场”，越做格局越小，对于一个大趋势来说，回踩介入还是突破介入时候来看差别不大。
（3）普适性，系统做出来后需要进行测试，普适性要求系统不仅仅能适应非常长的历史行情，而且能尽量覆盖较多的品种且取得正期望收益，只要这样才能说明系统本身所蕴含的风险值较小，能够适应组合投资的要求。
交易系统的构建初期只是开平仓规则的界定，后期将介入头寸管理和品种选择，这才是真正意义上的在胜率和赔率相对确定的情况下，管理风险参数，在这方面有很多研究的分歧，比如说：赌徒偏好里面的赌注加倍、高手常用的金字塔加码、固定比例下注等等；
在系统的构建后期，尽管单手下注的系统胜率和赔率相对确定，但加入了不同参数的头寸设置后结果将千差万别，回测业绩区别很大，这方面目前比较推崇的是凯利方程式。

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