股票金融数据分析
股票财务分析哪几项指标最重要？
他们都不相信价值投资，我们再去相信那就很可笑。
你思路出发点很好，无论投资还是投机，找只安全的股票做做内心踏实些。
不过，股票涨跌的本质规律绝非如此。
或许100年后，垃圾股票和绩优股都差不多了，我们等不到价值回归的那一天。
股票里如何分析金融政策及主要指标？
货币发行量、预期年化利率水平、信贷规模、信贷结构等全部是金融政策的表现，也是进行金融政策分析时常用的指标。
在经济处于供过于求的膨胀的情况下，政府会收缩货币发行量，\'提高预期年化利率，使得企业获得资金的可能性减少，资金成本也增加。
企业扩大生产受到资金的制约，产品供过于求的局面会适当缓解。
当经济处于较为低迷疲软的发展时期时，金融当局就会降低预期年化利率，增加货币投放，降低贷款条件，增加贷款范围，以此来刺激企业发展生产，提高效益，活跃社会经济 对于金融政策的分析还可以通过考察金融机构存贷款余额增长情况来进行。
如果存款余额增长较快，这就意味着存款预期年化利率水平对于资金有较大的吸引力。
因为要保证支付这些存款的利息，这时往往会给银行经营带来压力。
如果贷款余额增长较快，说明银行的窗口指导起到效果，或者说相对于市场资金需求来说，贷款预期年化利率还是具有吸引力。
这时往往又会增加银行经营的风险，因为不是每一笔贷款都能收得回来的。
证券行业数据分析需要哪些数据分析？
大数据可以挖掘和分析金融信息深层次的内容，使决策者能够把握重点，引导战略方向。
正在来临的大数据时代，金融机构之间的竞争将在网络信息平台上全面展开，说到底就是“数据为王”。
谁掌握了数据，谁就拥有风险定价能力，谁就可以获得高额的风险收益，最终赢得竞争优势。
中国金融业正在步入大数据时代的初级阶段。
经过多年的发展与积累，目前国内金融机构的数据量已经达到100TB以上级别，并且非结构化数据量正在以更快的速度增长。
金融机构行在大数据应用方面具有天然优势：一方面，金融企业在业务开展过程中积累了包括客户身份、资产负债情况、资金收付交易等大量高价值密度的数据，这些数据在运用专业技术挖掘和分析之后，将产生巨大的商业价值；另一方面，金融机构具有较为充足的预算，可以吸引到实施大数据的高端人才，也有能力采用大数据的最新技术。
总体看，正在兴起的大数据技术将与金融业务呈现快速融合的趋势，给未来金融业的发展带来重要机遇。
股民怎样应用股票振幅进行数据分析呢？
股票振幅的数据分析，对考察股票有较大的帮助，一般可以预示几种可能： 1. 可能是庄家高度控盘，散户手中流动的筹码很少，数量不多的成交量就会对股价形成很大波动。
2. 处于多空明显分歧的阶段，如某股票在连续上涨或者涨停后，打开涨停或跌停时，就会出现较大的价格波动。
3. 可能是庄家通过大幅拉高或杀跌进行吸筹或出货的操作。
金融大数据分析前景
金融数据分析平台这个概念可能有点大，从底层数据采集到最上层数据展现都可能涉及，按描述来看，你想知道的金融数据分析平台主要应该指的是数据分析这个环节。
这个环节大部分银行都会用BI类的产品去解决，而在这方面做的比较好的，国内值得推荐的是 永洪科技。
不仅仅是因为他们在BI产品这方面处于领先地位，更重要的在于，他们能够帮助银行解决金融数据分析平台体系建设的问题。
选择一个数据分析产品可能短期内就可以定下来。
但是搭建整个银行的数据分析体系、让数据真正能够帮助银行带来实际效益，这个却需要耗费非常多的时间精力。
但是如果有人能在做产品的同时，将金融行业同类的数据应用经验也分享给你，帮助你去搭建数据分析体系，那就是真正的“良药”了。
你买一个打孔机的目的其实是想要一个孔，并不是想要这个打孔机。
同样的，银行想采购数据分析平台，这个平台只是手段。
目的是能够帮助银行提升运营效率，带来增长。
下面分享一个 永洪科技 帮助某大型银行数据服务平台建设的案例。
按照客户在银行的行为路径，可以讲数据服务平台划分为以下几个主题组成，每个主题对应不同的业务场景，每个场景下有对应的指标。
一、一个客户客户主题：客户属性（客户编号、客户类别）、指标（资产总额、持有产品、交易笔数、交易金额、RFM）、签约（渠道签约、业务签约）组成宽表 二、做了一笔交易交易主题：交易金融属性、业务类别、支付通道组成宽表。
三、使用哪个账户账户主题：账户属性（所属客户、开户日期、所属分行、产品、利率、成本）组成宽表 四、通过什么渠道渠道主题： 渠道属性、维度、限额组成宽表 五、涉及哪类业务&产品产品主题：产品属性、维度、指标组成宽表 那么以上是银行数据体系指标建设的框架，落实到细节部分有什么样案例呢？ 2017年，该银行为手机银行客户推出了一款预期年化收益率表现良好的“夜市理财”产品。
主要面向于朝九晚五的白领人群、宅男宅女、中老年客户群体。
基于地理位置特征、交易行为偏好、金融产品的购买偏好、访问特征偏好、营销特征等数据，对客户进行分类，打上标签。
通过客户信息的标签化，抽象出一个客户的信息全貌，基于精确的用户画像，对客户进行差异化、个性化的产品推送。
将精准的内容，通过精准的渠道推送给精准的客户，商品推荐成功的几率就会非常大。
推送之后，客户购买“夜市理财”产品的转化率提高了八倍。
所以，对于金融行业数据分析平台的选择，产品是一方面，能够帮助你解决实际问题才更重要。
金融指标有哪些？哪些指标适合做数据分析？
所需步骤： 1. 了解该公司。
多花时间，弄清楚这间公司的经营状况。
以下是一些获得资料的途径： * 公司网站 * 财经网站和股票经纪提供的公司年度报告 * 图书馆 * 新闻报道——有关技术革新和其它方面的发展情况 2. 美好的前景。
你是否认同这家公司日后会有上佳的表现？ 3. 发展潜力、无形资产、实物资产和生产能力。
这时，你必须象一个老板一样看待这些问题。
该公司在这些方面表现如何？ * 发展潜力——新的产品、拓展计划、利润增长点？ * 无形资产——知识版权、专利、知名品牌？ * 实物资产——有价值的房地产、存货和设备？ * 生产能力——能否应用先进技术提高生产效率？ 4. 比较。
与竞争对手相比，该公司的经营策略、市场份额如何？ 5. 财务状况。
在报纸的金融版或者财经网站可以找到有关的信息。
比较该公司和竞争对手的财务比率： * 资产的账面价值 * 市盈率 * 净资产收益率 * 销售增长率 6. 观察股价走势图。
公司的股价起伏不定还是稳步上扬？这是判断短线风险的工具。
7. 专业的分析。
F10为个股资料，里面的业内点评清楚地评价了公司的行业地位及发展前景，可以作为参考，还有淘股吧论坛，里面不乏有高人分析个股的技术面与题材面。
技巧提示： 1、 潜在的行业龙头，要重点关注。
比如中国南车，刚上市就跌到了3元，作为动车组的龙头股，肯定是低估了，中线持有必赚；2、 低价是永恒的题材。
这里所说的低价，是绝对低价，历史上从来没有大幅炒作过的品种，一旦有热门的题材引发主升，往往成为黑马。
注意事项： 每个投资者都经历过股票套牢的滋味。
这时应该保持冷静，分析公司的基本面，确定该股票是否还值得长期持有。