证券行业大数据应用

证券大数据应用

一、可能获得的数据源

1.投资者信息（实名认证信息、联系方式、证券账户、理财账户等）

2.投资者个人交易数据（股票交易、基金交易、互联网证券交易等）

3.投资者个人行为数据

4.股市交易数据/实时行情等

5.上市公司/准备上市公司数据（基本资料、财报等）

6.宏观经济数据

7.政策法规

8.行业投资案例库

9.行业分析报告

10.互联网金融相关媒体数据

11.互联网金融垂直社区数据（例如雪球投资组合）

12.各行业垂直门户网站数据

13.社会化媒体数据（微博、微信公众号、论坛、新闻资讯门户等）

14.各行业电力运行数据

以上数据有些可直接由券商系统（门店数据、终端APP等）即可获取，有些需要从合作机构获取，有些只能通过垂直爬虫爬取聚合。

二、有了大数据能干什么

对投资者（2C）：

投资建议：例如券商官方推荐，类雪球投资组合、京东财谜的去中心化推荐

投资社区：雪球、天厚投资社交等

在线证券交易

在线投资理财

财富管理

量化投资分析

对公司（2B）：

公司投资理财

公司投资并购

股权众筹

公司舆情监控分析

竞争分析/竞争情报

行业分析报告

对券商本身：

用户获取/盘活：大券商盘活存量用户、中小券商获取增量用户

用户账户的建立与持续运营：通过有粘性的服务（例如雪球投资组合），引导用

户绑定互联网证券理财账户、证券账户，打通用户账户体系，持续运营。

综合金融服务：股票、投资、理财、众筹、投行、财富管理

投资报告：行业分析报告、投资建议

平台基础设施：大数据风控等

线上线下渠道一体化

客户流失跟踪

潜在客户挖掘

三、运营体系

目标用户群分析（2B、2C，线上目标用户群、线下目标用户群）

建立有粘性的互联网产品及服务

线上+线下获取用户/盘活用户

基于大数据，持续完善产品、持续运营用户

《数据挖掘技术在证券行业中的应用》姚毓才

1.客户关系管理

用客户交易数据统计出每个客户的交易情况，根据客户行为进行聚类。建立数据仓库来存放对全体客户、预定义客户群、某个客户的信息和交易数据，并通过对这些数据进行挖掘和关联分析，实现面向主题的信息抽取。对客户的需求模式和盈利价值进行分类，找出最有价值和盈利潜力的客户群，以及他们最需要的服务，更好地配置资源，改进服务，牢牢抓住最有价值的客户。通过对客户资源信息进行多角度挖掘，了解客户各项指标（如资产贡献、忠诚度、盈利率、持仓比率等），掌握客户投诉、客户流失等信息，通过对客户数据聚类，将客户进行分群，考察每类客户对证券公司的贡献情况，这样可以根据客户的产生类别的交易行为等其他特点知道该类用户是否对公司具有价值，并且证券公司根据客户行为的特点对贡献度大的客户类采取相应的政策照顾，并且还能吸引某些行为类似的贡献度较低类的客户发展为较高贡献的客户。

2.股市基本分析

任何金融资产的“真实”价值等于这项资产的所有者的所有预期收益流量的现值。具体地说，分析家不仅需要预测折现率，而且还必须预测这种证券的每股平均收益和派息率。证券的真实价值一经确定，就可以用来与这种证券的市场价格进行比较，从而鉴别这种证券的定价是否恰当。如果真实价值低于市场当前价格，那么该证券价值是被高估了，应该卖出；如果证券的真实价值高于市场当前价格，那么该证券价值是被低估了，应该买进。具体的分析策略包括宏观经济信息、产业分析、区域分析和公司分析几类。

3.股市技术分析

利用时间序列预测股票价格。数据挖掘是对大量的历史数据进行处理和分析，提炼出有价值的信息（表现为规则、模型等模式信息），其中的时间序列模型，可以用于股票价格的预测。

4.经营状况分析

通过数据挖掘，可以及时了解营业状况、资金情况、利润情况、客户群分布等重要的信息。并结合大盘走势，提供不同行情条件下的最大收益经营方式。同

时，通过对各营业部经营情况的横向比较，以及对本营业部历史数据的纵向比较，对营业部的经营状况做出分析，提出经营建议。

5.咨询服务

根据采集行情和交易数据，结合行情分析，预测未来大盘走势，发现交易情况随着大盘变化的规律，并根据这些规律做出趋势分析，对客户针对性进行咨询。

6.风险防范

通过对资金数据的分析，可以控制营业风险，同时可以改变公司总部原来的资金控制模式，并通过横向比较及时了解资金情况，起到风险预警的作用。