期貨市場資金動向分析數據建模

㈠ 期貨公司的預測數據給的很細致，他們是依靠技術分析做的預測嗎

這個問題好深奧，建議多看一些這方面的書籍。

㈡ 請教期貨關於資金流向的指標

一:最簡單的方法就是用外盤手數減去內盤手數，再乘以當天的成交均價就得出當天的資金凈流量，如果外盤大於內盤就是資金凈流入，反之就是資金凈流出。
有的期貨技術分析軟體可能計算公式更復雜一些，計算所採用的數據更全面一些，但是其根本原理就是根據行情回報的成交量計算情況區分外盤內盤。

二.期貨上升期間發生的交易就算流入，價格下降期間 發生的交易就算流出，這種統計方法也有多種：
1. 與前一分鍾相比是指數是上漲的，那麼這一分鍾的成交額計作資金流入，反之亦然，如果指數與前一
2. 買盤和賣盤也與資金流入計算有關，上升只計算買盤計算為資金流入，下跌只計算賣盤計算為資金流出。再計算全天資金流入流出差。

㈢ 如何分析主流資金流向

資金流向是反映市場多空買賣意願、主力散戶買賣意願的數據指標體系。資金流向分析屬於行為金融學和技術指標雙重領域的范疇，通過分析多空買賣意願和主力散戶博弈行為來分析預測股價行為，對短線操作有較高的參考意義。
資金流向對於大盤和個股的走勢都非常重要，直接決定了多空方向。但是資金流向的研判分析又是比較復雜，沒那麼容易弄清楚，需要比較深厚的經驗和敏捷的分析研判。資金流向研究對於我們炒股十分重要，以下我們就來看看資金流向的分析。
我們通常說的"熱點"其實就是資金集中流向的個股，而"板塊輪動"其實就是資金流向輪動而產生的盤面效果。
如果資金集中流入"熱點"個股後，就預示熱錢進場了，個股就具備了行情發動的條件。
資金流向的熱點可從兩市成交額排名上觀察：每天成交量(成交額)排行榜前20至30名的個股就是資金流向的熱點，所要觀察的重點是這些個股是否具備相似的特徵或集中與某些板塊，並且占據成交榜的時間是否夠長(半天、一天、三天等時間長短和對資金吸引的力度的大小成正比)。這里需要注意的是當大盤成交量比較低迷時，部分大盤股占據成交榜的前列，而這些個股的量比又無明顯放大，則說明此時大盤人氣渙散而不是代表資金流向集中。
在觀察選股時就需要注意資金流向波動性，從漲跌幅榜觀察資金流向的波動性：大資金(通常是我們所說的機構投資者或主力資金)的進場與閑散小資金進場是有所不同的，大資金更善於發掘有上升空間的投資品種(從圖表上看就是在相對低位進場)，而閑散游資是否集中進場更多取決於當時大盤行情是否好。因此從盤面上來看，板塊個股具有輪動性，並且大資金總體上進出市場的時間早於小資金進出的平均時間。
如何發現主力已動手了呢?看漲跌幅榜：最初發動行情的個股(漲幅居前，成交量放大)往往最具備示範效應，你如果沒有買到龍頭股就買像龍頭的但還沒大漲的個股(從走勢上和板塊上去看)，因為資金具有輪動性，一定要記住。主力只會做抬轎的事而不會干解放的活。
此外就是看跌幅榜居前的一些個股是否前兩天有過上漲行情，這兩天成交量是否也比較大。如果是，則說明人氣被聚集起來了，跟風的資金比較堅決，有利於行情的持續發展，當然大幅上漲後放量下挫則不在此列。
上面說到的都是在行情向上時的判斷，投資者可以自己試試將此判斷方法運用到對下跌行情的判斷上。
在實戰中的運用：首先資金流向對行情拐點的判斷十分重要，相對低點大資金是否進場，行情是否會轉折?相對高點大資金是否出場，行情又是否會轉折?個股的選擇上究竟是選熱點短炒還是打埋伏等大資金來抬轎，這些都與資金流向的判斷分不開。
所以我們分析股票市場一定要把資金分析擺在第一位，說到底無論何時何地，股票流通市場永遠是資金在博弈、在推動。

㈣ 期貨賬戶資金分析

你是在2011/1/14做空玉米一手（10噸），價格是每噸2365元。做空後，玉米的價格上漲到每頓2466元，所以贏虧是（2365-2466）×10=-1010元，加一手的手續費-4元，所以虧損了1010+4=1014元。
順便說一下：盯市盈虧不是你的實際盈虧，它是即時價格與前一交易日結算價的比較。你的實際盈虧是即時價格與開倉價格比較後，再減去手續費。

㈤ 怎麼查看期貨品種資金流入流出情況

最簡單的方法就是用外盤手數減去內盤手數，再乘以當天的成交均價就得出當天的資金凈流量，如果外盤大於內盤就是資金凈流入，反之就是資金凈流出。

委託以賣出價格成交的納入「外盤」；委託以買入價格成交的納入「內盤」。

外盤又稱主動性買盤，即以賣出價成交的累積成交量；內盤又稱主動性賣盤，即以買入價成交的累積成交量。外盤反映主動買的意願，內盤反映主動賣的意願。

內盤：以買一、買二、買三等價格成交的交易，買入成交數量統計加入內盤。

外盤：以賣一、賣二、賣三等價格成交的交易。賣出成交數量統計加入外盤。

內盤、外盤這兩個數據大體可以用來判斷買賣力量的強弱。若外盤數量大於內盤，則表現買方力量較強，若內盤數量大於外盤則說明賣方力量較強。

(5)期貨市場資金動向分析數據建模擴展閱讀：

莊家可以利用外盤、內盤的數量來進行欺騙。發現如下情況：

1、股價經過了較長時間的數量下跌，股價處於較低價位，成交量極度萎縮。此後，成交量溫和放量，當日外盤數量增加，大於內盤數量，股價將可能上漲。

2、在股價經過了較長時間的數量上漲，股價處於較高價位，成交量巨大，當日內盤數量放大，大於外盤數量，股價將可能下跌。

3、在股價陰跌過程中，時常會發現外盤大、內盤小， 此種情況並不表明股價一定會上漲。因為有些時候莊家用幾筆拋單將股價打至較低位置。

4、在股價上漲過程中。此時，投資者認為股價會下跌，紛紛以買入價賣出股票，莊家可照此分步掛單。

參考資料來源：網路-內盤外盤

㈥ 現在有什麼比較好的資金分析思路和方法

資金分析，其實是一個非常龐大的課題，不同的行業及業務場景下，資金分析的含義是不同的，例如金融機構的風控部門進行資金分析的目的在於發現風險交易及風險用戶，提升金融的監管力度，維持金融秩序。而對於商業，例如商戶分析資金，可能目的在於分析營收狀況，改變運營策略等。雖然不同的行業有不同的分析目的，但是對於資金這一特殊數據的分析思路和方法卻有共通之處。
在談論任何分析思路和方法前，如何處理原始數據是擋在分析前都第一道關，不對原始數據做處理的人和分析都是無效和失真極大的，而原始數據的處理其實就是提高原始數據的可信度與准確性，現在稱作數據治理，而進行數據治理最普遍的工具就是Excel和函數，進行數據的去重，去錯，及補全。除此之外，一些處理數據的工具也是不錯的選擇，利潤各種數據清洗腳本，成熟化的工具，例如火治這款數據治理公舉，也是民間常用的一款清洗利器。
在有數據治理後，就該談論分析思路和方法了，而思路換而言之是數據中的分析點，什麼點可以分析，能夠得到什麼，這便是思路，而對於資金分析，常見的分析點要：異常的交易記錄，賬戶的整體收入與支出，賬戶的整體資金規模及變化趨勢，資金交易的時間規律，金額規律，資金的聚類分析，使用人的Ip,mac信息等，這些分析點是目前資金分析所常見的分析要點，根據這些分析要點可以得到具體的決策信息。
而說到分析方法，換而言之是使用什麼工具分析，工具是方法的核心 有工具才有基於關機的方法，最通用的分析工具就是數據透視，可以解決大部分統計類的分析，但如果需要進行非統計類的，例如關聯分析，這些工具久不夠用了，需要藉助專業化的工具，尤其是可視化工具，市面上現在用的較多的是火眼金睛，Data C,fas等，都是主流工具，我自己之前使用過i2,自身感覺如果需要更靈活的，亘高的自由度，推薦火眼金睛軟體，而Data c,fas靈活度就差許多，以上呢是自身結合自己的一些經驗所總結的一些心得，希望和各路大神多多交了討教。

㈦ 期貨市場資金流向怎麼計算

期貨合約是分月的，你可以自己統計。或者觀看文華財經裡面各產品的連續圖形，可以看到資金的增減情況。

㈧ 如何分析期貨市場資金流向的規律

期貨市場資金流向主要還是看倉位。不考慮季節性移倉的因素，在某一個品種中，單月主力合約如果是，日增倉增加的話，就是資金凈流入，日增倉為負值，就是資金流出的.望採納！！！

㈨ 數據分析建模步驟有哪些

1、分類和聚類

分類演算法是極其常用的數據挖掘方法之一，其核心思想是找出目標數據項的共同特徵，並按照分類規則將數據項劃分為不同的類別。聚類演算法則是把一組數據按照相似性和差異性分為若干類別，使得同一類別數據間的相似性盡可能大，不同類別數據的相似性盡可能小。分類和聚類的目的都是將數據項進行歸類，但二者具有顯著的區別。分類是有監督的學習，即這些類別是已知的，通過對已知分類的數據進行訓練和學習，找到這些不同類的特徵，再對未分類的數據進行分類。而聚類則是無監督的學習，不需要對數據進行訓練和學習。常見的分類演算法有決策樹分類演算法、貝葉斯分類演算法等;聚類演算法則包括系統聚類，K-means均值聚類等。

2、回歸分析

回歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法，其主要研究的問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。按照模型自變數的多少，回歸演算法可以分為一元回歸分析和多元回歸分析;按照自變數和因變數間的關系，又可分為線性回歸和非線性回歸分析。

3、神經網路

神經網路演算法是在現代神經生物學研究的基礎上發展起來的一種模擬人腦信息處理機制的網路系統，不但具備一般計算能力，還具有處理知識的思維、學習和記憶能力。它是一種基於導師的學習演算法，可以模擬復雜系統的輸入和輸出，同時具有非常強的非線性映射能力。基於神經網路的挖掘過程由數據准備、規則提取、規則應用和預測評估四個階段組成，在數據挖掘中，經常利用神經網路演算法進行預測工作。

4、關聯分析

關聯分析是在交易數據、關系數據或其他信息載體中，查找存在於項目集合或對象集合之間的關聯、相關性或因果結構，即描述資料庫中不同數據項之間所存在關系的規則。例如，一項數據發生變化，另一項也跟隨發生變化，則這兩個數據項之間可能存在某種關聯。關聯分析是一個很有用的數據挖掘模型，能夠幫助企業輸出很多有用的產品組合推薦、優惠促銷組合，能夠找到的潛在客戶，真正的把數據挖掘落到實處。4市場營銷大數據挖掘在精準營銷領域的應用可分為兩大類，包括離線應用和在線應用。其中，離線應用主要是基於客戶畫像進行數據挖掘，進行不同目的針對性營銷活動，包括潛在客戶挖掘、流失客戶挽留、制定精細化營銷媒介等。而在線應用則是基於實時數據挖掘結果，進行精準化的廣告推送和市場營銷，具體包括DMP，DSP和程序化購買等應用。