呂建林

（上海工程技術(shù)大學(xué) 管理學(xué)院，上海 20162）

一、研究問(wèn)題

（一）研究背景和意義

大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)和大規(guī)模興起極大程度地改善了人們的生活方式。早在2014年，百度公司構(gòu)建了包含歷年命題數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)用戶歷年相關(guān)數(shù)據(jù)以及眾多教育機(jī)構(gòu)對(duì)于命題方向所作出的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)等眾多信息數(shù)據(jù)在內(nèi)的龐大數(shù)據(jù)池，并對(duì)數(shù)據(jù)池內(nèi)的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)的處理和分析，最終成功預(yù)測(cè)命中了當(dāng)年全國(guó)十八套高考語(yǔ)文試卷中的十二套的作文題目。而同樣在當(dāng)年，谷歌公司也廣泛收集參加了2014年巴西世界杯決賽階段的三十六支球隊(duì)的過(guò)往戰(zhàn)績(jī)、球員俱樂(lè)部表現(xiàn)數(shù)據(jù)以及包含氣候因素、地理因素等信息在內(nèi)的所有可能會(huì)對(duì)比賽結(jié)果產(chǎn)生影響的數(shù)據(jù)，并經(jīng)過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的集中處理和分析，最終成功預(yù)測(cè)了當(dāng)屆世界杯的十六強(qiáng)以及八強(qiáng)具體名單。而在股票投資領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)技術(shù)的使用更是讓投資者們作出的投資策略更加科學(xué)、合理。

投資者在使用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)股票投資策略進(jìn)行研究時(shí)，數(shù)據(jù)庫(kù)所要包含的數(shù)據(jù)可以分為兩類，即非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是類如地理位置、社交行為以及用戶上網(wǎng)行為等還沒(méi)有被具體量化的信息數(shù)據(jù)，而結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指的是已經(jīng)被廣泛用在傳統(tǒng)量化分析的類如市值、GDP、CPI、市場(chǎng)交易量等較為專業(yè)的信息數(shù)據(jù)。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，云計(jì)算等信息技術(shù)的出現(xiàn)和應(yīng)用為大數(shù)據(jù)技術(shù)在股票投資過(guò)程中的應(yīng)用提供了更大的可能性和可行性。投資者們不僅可以相比于以往收集到更廣泛的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，更可以將云計(jì)算技術(shù)應(yīng)用在模型建立中。對(duì)于已經(jīng)完成的股市走勢(shì)圖像，投資者們可以通過(guò)云計(jì)算技術(shù)把海量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)帶入到模型中，從而完成對(duì)模型曲線的不斷修正，進(jìn)而深入探索股票市場(chǎng)的更為正確、科學(xué)的投資方向和策略。

（二）研究方法

在查閱的文獻(xiàn)中，以往專家學(xué)者往往通過(guò)理論和實(shí)踐相結(jié)合、定性分析和定量分析相結(jié)合的方法進(jìn)行研究。本文運(yùn)用的主要研究方法有以下兩種：

1.文獻(xiàn)分析法：對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)在股市投資中的應(yīng)用現(xiàn)狀以及存在的主要問(wèn)題作出全面且深入地分析，查閱分析很多以往專家學(xué)者在大數(shù)據(jù)技術(shù)、股市投資策略以及云計(jì)算等方面的文章和專著，以此為根據(jù)，拓寬研究思維，并提出針對(duì)性的解決方案。

2.案例分析法：選取大數(shù)據(jù)技術(shù)為研究對(duì)象，其既具有自己的獨(dú)特之處，又能夠在一定程度上促進(jìn)投資者們制定出更加科學(xué)、合理的股票投資策略以及具體方案，所以，以大數(shù)據(jù)技術(shù)為研究對(duì)象對(duì)于在研究類如云計(jì)算、大數(shù)據(jù)庫(kù)等前沿信息技術(shù)在股市投資策略制定過(guò)程中所發(fā)揮的作用時(shí)，在一定程度上是具有借鑒意義的。

二、大數(shù)據(jù)技術(shù)與股票投資概述

（一）大數(shù)據(jù)技術(shù)概述

大數(shù)據(jù)技術(shù)指的是一種規(guī)模非常大的數(shù)據(jù)集合。這種數(shù)據(jù)集合的規(guī)模大大超出了存在于傳統(tǒng)分析過(guò)程中的數(shù)據(jù)范圍，從而使我們?cè)跀?shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)以及處理分析等方面具有了更加強(qiáng)大的能力。大數(shù)據(jù)技術(shù)所具有的特征主要有以下四點(diǎn)：第一是數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，大大超出了傳統(tǒng)分析過(guò)程中所應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫(kù)；第二是數(shù)據(jù)類型多樣，包含大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；第三是數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)速度非常之快；第四則是具有較低的價(jià)值密度。

隨著云計(jì)算時(shí)代的來(lái)臨，云計(jì)算對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)在股市投資的應(yīng)用過(guò)程中所起的作用越來(lái)越不容忽視。因?yàn)榇髷?shù)據(jù)技術(shù)本身所具有的數(shù)據(jù)庫(kù)龐大、數(shù)據(jù)種類繁多等特征，對(duì)于股市策略研究者來(lái)講，根本無(wú)法只用單臺(tái)計(jì)算機(jī)對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，而只能采用分布式架構(gòu)，以云存儲(chǔ)、虛擬化以及云計(jì)算的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和分布式處理技術(shù)等為依托，才能對(duì)大數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行更加有效的分析。

（二）股票投資概述

股票投資指的是個(gè)人和企業(yè)用通過(guò)其他生產(chǎn)活動(dòng)或商業(yè)活動(dòng)所積累的貨幣資金購(gòu)買股票，從而在承擔(dān)一定風(fēng)險(xiǎn)的前提下獲得一定收益的行為。由于在資本市場(chǎng)上，收益往往是和風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)，而股票投資的收益一般由兩部分構(gòu)成，一部分是資本利得，另一部分是收入收益。資本利得指的是個(gè)人和機(jī)構(gòu)投資者們的收益因?yàn)楣善眱r(jià)格有所增長(zhǎng)而增多。而收入收益則是指持有股東身份的股票投資者們，在公司進(jìn)行相關(guān)盈利分配時(shí)，按照其本身的持股份額，最終所得到的紅利收入和股息收入。

相比于債券投資、銀行定期存款等投資方式，股票投資明顯具有高收益以及高風(fēng)險(xiǎn)的特征。而被投資市場(chǎng)所認(rèn)定的理性投資行為一般至少要包括以下五個(gè)具體的投資環(huán)節(jié)。第一是根據(jù)國(guó)家宏觀政策、全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)等因素來(lái)確定投資政策，第二是根據(jù)行業(yè)信息以及公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)等進(jìn)行比較具體的股票投資分析，第三是經(jīng)過(guò)第一步以及第二步之后所確定的投資策略選定具體的投資組合，第四是預(yù)先評(píng)估業(yè)績(jī)，第五是通過(guò)評(píng)估業(yè)績(jī)和期望業(yè)績(jī)的相比，對(duì)投資策略進(jìn)行有效的修正。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)在股票投資中的應(yīng)用現(xiàn)狀以及存在問(wèn)題

（一）大數(shù)據(jù)技術(shù)在股票投資中的應(yīng)用現(xiàn)狀

早在2014年11月23日，Kensho公司接受了高盛投資銀行的1 500萬(wàn)美元的投資，而這些錢最終要被用于該公司對(duì)于大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)及存儲(chǔ)系統(tǒng)平臺(tái)的建設(shè)中。對(duì)于此數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析平臺(tái)，可以大大提高對(duì)于大數(shù)據(jù)庫(kù)中所包含的海量存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的處理分析速度，并且還可以就投資者所提出的各種金融性相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行專業(yè)分析。

在此數(shù)據(jù)分析平臺(tái)所對(duì)應(yīng)的大數(shù)據(jù)庫(kù)中，常規(guī)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)只包含20%，而類似自然事件、科技創(chuàng)新環(huán)境、政策規(guī)定文件以及地理位置等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，則至少包含80%。對(duì)于這些非結(jié)構(gòu)化信息數(shù)據(jù)，無(wú)法直接以數(shù)字的形式進(jìn)行衡量，通常需要計(jì)算機(jī)和相關(guān)的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行專業(yè)性的轉(zhuǎn)化和處理。

除此之外，高盛投資銀行還聯(lián)合Fortress信貸集團(tuán)在2015年對(duì)目前仍處于興起階段但發(fā)展前景蓬勃的小額融資平臺(tái)“On Deck Capital”進(jìn)行了整整8 000萬(wàn)美元的投資。而這家小額融資平臺(tái)公司最明顯的經(jīng)營(yíng)特色就是它是利用其專有的大數(shù)據(jù)收集、存儲(chǔ)及處理分析系統(tǒng)對(duì)向其申請(qǐng)小額貸款的中小微企業(yè)進(jìn)行最大程度上的深入分析，然后根據(jù)得出的研究結(jié)論總結(jié)出相關(guān)中小企業(yè)在經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)、管理成效、行業(yè)前景等方面的表現(xiàn)，最后才會(huì)做出是否向該企業(yè)進(jìn)行貸款的決定。

隨著時(shí)代的進(jìn)步，不管是計(jì)算機(jī)對(duì)于數(shù)據(jù)處理分析的能力，還是愈加完善的量化模型，都給大數(shù)據(jù)技術(shù)在股票投資中的應(yīng)用提供了更強(qiáng)有力的支撐。首先是用來(lái)分析的數(shù)據(jù)信息量得到了一個(gè)質(zhì)的提升，從而可以使投資者選擇更多的相關(guān)指標(biāo)來(lái)進(jìn)行處理分析，進(jìn)而做出更加準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。其次，大大擴(kuò)大了研究人員的分析覆蓋面。對(duì)于每一個(gè)股票分析員來(lái)講，之前只能同時(shí)關(guān)注十幾只或幾十只股票，而如今幾乎可以關(guān)注所有股票。當(dāng)然，以大數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)的量化投資仍然存在類如同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)等不可忽視的問(wèn)題，因?yàn)橛性絹?lái)越多的投資者和機(jī)構(gòu)開始大規(guī)模使用量化投資模型，這導(dǎo)致投資機(jī)構(gòu)所使用的量化投資模型出現(xiàn)雷同的概率越來(lái)越大，從而干擾投資者們對(duì)股票市場(chǎng)作出最為準(zhǔn)確的預(yù)判。

（二）大數(shù)據(jù)技術(shù)在股票投資中存在的問(wèn)題

1.計(jì)算機(jī)對(duì)用戶情緒理解不準(zhǔn)確

首先，屬于個(gè)人情感范圍內(nèi)的用戶情緒很難被轉(zhuǎn)化為具有統(tǒng)一表現(xiàn)形式的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，專業(yè)的數(shù)據(jù)處理與分析人員很難通過(guò)計(jì)算機(jī)、云計(jì)算等前沿信息技術(shù)來(lái)對(duì)用戶情緒、地理位置等非結(jié)構(gòu)化信息進(jìn)行有效的處理與分析。

其次，不同的人有著完全不同的語(yǔ)言表達(dá)習(xí)慣。這就導(dǎo)致可能在信息的傳遞過(guò)程出現(xiàn)錯(cuò)誤，從而導(dǎo)致研究人員根據(jù)錯(cuò)誤的來(lái)源數(shù)據(jù)信息制定出錯(cuò)誤的投資策略。而且，在人的語(yǔ)言表達(dá)中，經(jīng)常會(huì)使用雙關(guān)語(yǔ)、比喻、反語(yǔ)等表達(dá)手法，這種沒(méi)有直截了當(dāng)表明數(shù)據(jù)信息意義的方式，很可能會(huì)因?yàn)槟壳暗挠?jì)算機(jī)相關(guān)語(yǔ)義、語(yǔ)意分析技術(shù)沒(méi)有達(dá)到要求而導(dǎo)致數(shù)據(jù)所反映出來(lái)的信息并非其應(yīng)該反映出來(lái)的信息，從而造成分析誤差。

2.大數(shù)據(jù)注重相關(guān)性而非因果性

大數(shù)據(jù)技術(shù)之所以可以被用來(lái)預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)走勢(shì)以及制定相關(guān)投資策略，是因?yàn)槠渌鶎?duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)包含幾乎所有股票市場(chǎng)用戶的搜索量以及他們的情緒等結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。但是，股票價(jià)格的波動(dòng)走勢(shì)雖然和用戶的類似情緒反應(yīng)以及名稱、關(guān)鍵詞搜索量等信息有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，但并不能說(shuō)明以上兩者之間存在因果關(guān)系。

在大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)上，與其相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)所收集的信息在很大程度上都能保證是和相對(duì)應(yīng)的股票分析具有相關(guān)性的。然而，數(shù)學(xué)語(yǔ)言中的相關(guān)性在很多時(shí)候只是一種簡(jiǎn)單的相關(guān)性，而不會(huì)最終被轉(zhuǎn)化為兩種變量之間的因果關(guān)系。這就可能導(dǎo)致與股票投資相關(guān)的數(shù)據(jù)庫(kù)所包含的信息數(shù)據(jù)中的一部分是無(wú)效的，還可能會(huì)在大數(shù)據(jù)技術(shù)具體應(yīng)用過(guò)程中產(chǎn)生一定的負(fù)面效應(yīng)。

3.個(gè)股分析中難以排除人為制造

分析師通過(guò)收集包含多只股票在內(nèi)的股票組合相關(guān)的數(shù)據(jù)信息，對(duì)這些信息進(jìn)行分析處理，所得到的分析結(jié)果是具有一定程度參考性的。因?yàn)榇朔治鼋Y(jié)果是眾多分析師通過(guò)分析股票相對(duì)應(yīng)的公司的名稱以及關(guān)鍵詞的搜索量和用戶所表現(xiàn)出來(lái)的市場(chǎng)情緒等數(shù)據(jù)信息，才最后得出相應(yīng)的研究結(jié)果。因此，在這其中的一只或幾只股票所對(duì)應(yīng)的公司的名稱或關(guān)鍵詞搜索量對(duì)于整體市場(chǎng)的走向趨勢(shì)的影響是很有限的。但是，如果在對(duì)個(gè)股進(jìn)行分析時(shí)，出現(xiàn)了可對(duì)個(gè)股分析結(jié)果產(chǎn)生嚴(yán)重影響的人為因素，比如人為地提高該個(gè)股所對(duì)應(yīng)的公司名稱或關(guān)鍵詞搜索量，將會(huì)在很大程度上對(duì)個(gè)股分析結(jié)果產(chǎn)生影響甚至歪曲。

4.大數(shù)據(jù)本身具有一定的滯后性

大數(shù)據(jù)技術(shù)是通過(guò)專業(yè)的研究分析對(duì)公司名稱或關(guān)鍵詞和用戶情緒等數(shù)據(jù)信息的集中處理分析從而做出相對(duì)準(zhǔn)確的市場(chǎng)走向預(yù)期。但需要注意的是，就市場(chǎng)所能反映出來(lái)的公開信息來(lái)講，當(dāng)市場(chǎng)上有大量的股票投資者對(duì)某一關(guān)鍵詞進(jìn)行集中的搜索時(shí)，就足以說(shuō)明在此時(shí)的市場(chǎng)上和此類關(guān)鍵詞直接相關(guān)的主體或事件已達(dá)到了幾乎最大程度的熱度。

真正能夠在股票投資市場(chǎng)上賺到錢的投資者，相比于一般的投資者具有更廣泛的信息來(lái)源渠道，這可以保證其更早地獲得前沿市場(chǎng)信息。這些特殊的投資者一般都會(huì)掌握許多家上市企業(yè)重要的內(nèi)部信息，并在相互之間對(duì)這些前沿市場(chǎng)信息進(jìn)行交換。所以，他們能在普通股市投資者知曉這些信息之前就完成針對(duì)相關(guān)股票的市場(chǎng)操作。而當(dāng)一般的股票投資者知曉這些信息時(shí)，這些信息已經(jīng)變成市場(chǎng)公開信息，信息所具有的滯后性和時(shí)效性就決定了這些一般投資者無(wú)法從股票市場(chǎng)上獲取收益。

四、大數(shù)據(jù)技術(shù)在股票投資中應(yīng)用對(duì)策

（一）完善與變革大數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)

1.擴(kuò)大數(shù)據(jù)覆蓋范圍。與股票投資相關(guān)數(shù)據(jù)的來(lái)源渠道非常多，方式也非常多。常見(jiàn)的有來(lái)自于用戶模擬交易數(shù)據(jù)、實(shí)際交易數(shù)據(jù)、用戶自選股，也有來(lái)自于微博、微信等社交渠道，還有來(lái)自于媒體新聞傳播渠道。為了提高大數(shù)據(jù)分析的有效性，需要繼續(xù)拓寬數(shù)據(jù)來(lái)源渠道，進(jìn)而擴(kuò)大數(shù)據(jù)覆蓋范圍。

對(duì)于大數(shù)據(jù)庫(kù)中所包含的數(shù)據(jù)信息，所起到的作用也是多層次的。首先是比較淺層次的對(duì)于這些數(shù)據(jù)信息的直接使用，即通過(guò)直接觀察數(shù)據(jù)信息庫(kù)從而得出結(jié)論；其次是對(duì)這些數(shù)據(jù)的深層次處理和應(yīng)用。由羊群效應(yīng)以及股票投資市場(chǎng)所具有的特征可知，當(dāng)我們對(duì)從事股票投資的大部分投資者的行為模式進(jìn)行分析時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)：如果股票市場(chǎng)上出現(xiàn)了一個(gè)影響力較大的新聞事件，大部分投資者都會(huì)對(duì)其進(jìn)行針對(duì)性的搜索和分析，當(dāng)他們把研究結(jié)果付諸于市場(chǎng)實(shí)踐時(shí)，他們已經(jīng)錯(cuò)過(guò)了市場(chǎng)最佳投資時(shí)期，因?yàn)榇蟛糠謹(jǐn)?shù)據(jù)信息都是具有滯后性的。所以我們要對(duì)用戶進(jìn)行分層化管理，從而甄別出那些能夠通過(guò)自己的專業(yè)知識(shí)判斷出市場(chǎng)大致走勢(shì)的用戶，并分析出這些投資者和一般投資者相比，在關(guān)注信息、瀏覽資訊等方面有沒(méi)有特別的渠道。

2.增強(qiáng)數(shù)據(jù)信息質(zhì)量。應(yīng)用于股票投資中的大數(shù)據(jù)技術(shù)所依托的數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的海量數(shù)據(jù)的收集與分析需要一個(gè)具有較強(qiáng)安全性且強(qiáng)力有效的平臺(tái)。只有當(dāng)我們具有真實(shí)可靠、高效穩(wěn)定的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與處理分析系統(tǒng)時(shí)，才能夠從數(shù)據(jù)規(guī)模龐大以及種類繁多的信息數(shù)據(jù)中選擇出真正可以被運(yùn)用于股票投資分析的數(shù)據(jù)，才能保證投資分析師運(yùn)用安全的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)和高效的數(shù)據(jù)處理平臺(tái)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的處理與分析。

（二）修正與改良數(shù)據(jù)處理與分析

1.提高數(shù)據(jù)處理分析人員專業(yè)能力

根據(jù)英國(guó)領(lǐng)英雜志所發(fā)布的《2016年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)最熱職位人才報(bào)告》顯示，在當(dāng)下中國(guó)對(duì)于蓬勃發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，其所需求最大的六類人才職位中，數(shù)據(jù)分析拔得頭籌。而根據(jù)清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系的武永衛(wèi)教授2018年所做的專業(yè)學(xué)術(shù)研究，中國(guó)目前從事大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)職業(yè)的工作人員只有三十余萬(wàn)，但在未來(lái)的三到五年內(nèi)，中國(guó)在大數(shù)據(jù)技術(shù)方面的人才缺口將會(huì)達(dá)到近兩百萬(wàn)。所以，大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)人員的缺少將會(huì)導(dǎo)致大數(shù)據(jù)技術(shù)在股票分析中所起到的作用被遏制。

在如此緊急的專業(yè)人才需求情況下，首先，應(yīng)該建立人才培養(yǎng)體系，這樣才能在根本上解決大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)人才短缺的問(wèn)題。其次，應(yīng)該加大對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)行業(yè)的從業(yè)人員選擇標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)范力度。再次，企業(yè)可以利用已有資源，培養(yǎng)專業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)型人才，從而有效緩解高端人才極其短缺的困境。最后，可以通過(guò)對(duì)海外大數(shù)據(jù)專業(yè)人才的引進(jìn)來(lái)彌補(bǔ)該類人才的缺口，同時(shí)可以加大國(guó)際人才市場(chǎng)的流通速度，進(jìn)而加快技術(shù)傳遞速度。

2.改善數(shù)據(jù)處理分析具體流程

首先是數(shù)據(jù)安全方面，不管是大數(shù)據(jù)本身，還是與大數(shù)據(jù)息息相關(guān)的云計(jì)算等前沿信息技術(shù)，數(shù)據(jù)的安全性保證都是不得不引起重視的處理分析前提。從中長(zhǎng)期來(lái)說(shuō)只有在數(shù)據(jù)的安全性有了保障之后，分析師才能更好地承擔(dān)起數(shù)據(jù)安全責(zé)任，也才能促進(jìn)不同的數(shù)據(jù)需求者以及提供者之間開展高效且穩(wěn)定的合作。所以，在數(shù)據(jù)安全性保障方面，不僅要求互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)均要為每一個(gè)用戶的需求考慮，從而設(shè)計(jì)、制定個(gè)性化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案，也要求數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)構(gòu)或部門運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理，進(jìn)而最大程度保障數(shù)據(jù)安全。

其次是具體過(guò)程，應(yīng)該解決三個(gè)層次的問(wèn)題。第一要有好的數(shù)據(jù)源，負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)技術(shù)監(jiān)管的政府部門可以制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)信息收集標(biāo)準(zhǔn)，從而在源頭上做到取精華去糟粕，提高后期數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及具體分析處理的效率。第二是技術(shù)，不僅包括計(jì)算機(jī)硬件系統(tǒng)，還包括軟件開發(fā)方面的技術(shù)要求。第三點(diǎn)，當(dāng)投資者制定具體的股票投資策略時(shí)，不應(yīng)該僅關(guān)注數(shù)據(jù)本身，還應(yīng)該把這些數(shù)據(jù)所能輻射到的范圍連接起來(lái)進(jìn)行具有整體觀念的分析處理。例如當(dāng)把大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于股票投資領(lǐng)域時(shí)，雖然對(duì)于信息和數(shù)據(jù)處理分析所得的投資策略報(bào)告，投資者不得不考慮，但是又考慮到最終完成投資行為的是交易員，而不是計(jì)算機(jī)，所以，更應(yīng)該同時(shí)把用戶市場(chǎng)情緒等和數(shù)據(jù)有直接相關(guān)關(guān)系因素也考慮在內(nèi)。