期货市场资金动向分析数据建模

㈠ 期货公司的预测数据给的很细致，他们是依靠技术分析做的预测吗

这个问题好深奥，建议多看一些这方面的书籍。

㈡ 请教期货关于资金流向的指标

一:最简单的方法就是用外盘手数减去内盘手数，再乘以当天的成交均价就得出当天的资金净流量，如果外盘大于内盘就是资金净流入，反之就是资金净流出。
有的期货技术分析软件可能计算公式更复杂一些，计算所采用的数据更全面一些，但是其根本原理就是根据行情回报的成交量计算情况区分外盘内盘。

二.期货上升期间发生的交易就算流入，价格下降期间 发生的交易就算流出，这种统计方法也有多种：
1. 与前一分钟相比是指数是上涨的，那么这一分钟的成交额计作资金流入，反之亦然，如果指数与前一
2. 买盘和卖盘也与资金流入计算有关，上升只计算买盘计算为资金流入，下跌只计算卖盘计算为资金流出。再计算全天资金流入流出差。

㈢ 如何分析主流资金流向

资金流向是反映市场多空买卖意愿、主力散户买卖意愿的数据指标体系。资金流向分析属于行为金融学和技术指标双重领域的范畴，通过分析多空买卖意愿和主力散户博弈行为来分析预测股价行为，对短线操作有较高的参考意义。
资金流向对于大盘和个股的走势都非常重要，直接决定了多空方向。但是资金流向的研判分析又是比较复杂，没那么容易弄清楚，需要比较深厚的经验和敏捷的分析研判。资金流向研究对于我们炒股十分重要，以下我们就来看看资金流向的分析。
我们通常说的"热点"其实就是资金集中流向的个股，而"板块轮动"其实就是资金流向轮动而产生的盘面效果。
如果资金集中流入"热点"个股后，就预示热钱进场了，个股就具备了行情发动的条件。
资金流向的热点可从两市成交额排名上观察：每天成交量(成交额)排行榜前20至30名的个股就是资金流向的热点，所要观察的重点是这些个股是否具备相似的特征或集中与某些板块，并且占据成交榜的时间是否够长(半天、一天、三天等时间长短和对资金吸引的力度的大小成正比)。这里需要注意的是当大盘成交量比较低迷时，部分大盘股占据成交榜的前列，而这些个股的量比又无明显放大，则说明此时大盘人气涣散而不是代表资金流向集中。
在观察选股时就需要注意资金流向波动性，从涨跌幅榜观察资金流向的波动性：大资金(通常是我们所说的机构投资者或主力资金)的进场与闲散小资金进场是有所不同的，大资金更善于发掘有上升空间的投资品种(从图表上看就是在相对低位进场)，而闲散游资是否集中进场更多取决于当时大盘行情是否好。因此从盘面上来看，板块个股具有轮动性，并且大资金总体上进出市场的时间早于小资金进出的平均时间。
如何发现主力已动手了呢?看涨跌幅榜：最初发动行情的个股(涨幅居前，成交量放大)往往最具备示范效应，你如果没有买到龙头股就买像龙头的但还没大涨的个股(从走势上和板块上去看)，因为资金具有轮动性，一定要记住。主力只会做抬轿的事而不会干解放的活。
此外就是看跌幅榜居前的一些个股是否前两天有过上涨行情，这两天成交量是否也比较大。如果是，则说明人气被聚集起来了，跟风的资金比较坚决，有利于行情的持续发展，当然大幅上涨后放量下挫则不在此列。
上面说到的都是在行情向上时的判断，投资者可以自己试试将此判断方法运用到对下跌行情的判断上。
在实战中的运用：首先资金流向对行情拐点的判断十分重要，相对低点大资金是否进场，行情是否会转折?相对高点大资金是否出场，行情又是否会转折?个股的选择上究竟是选热点短炒还是打埋伏等大资金来抬轿，这些都与资金流向的判断分不开。
所以我们分析股票市场一定要把资金分析摆在第一位，说到底无论何时何地，股票流通市场永远是资金在博弈、在推动。

㈣ 期货账户资金分析

你是在2011/1/14做空玉米一手（10吨），价格是每吨2365元。做空后，玉米的价格上涨到每顿2466元，所以赢亏是（2365-2466）×10=-1010元，加一手的手续费-4元，所以亏损了1010+4=1014元。
顺便说一下：盯市盈亏不是你的实际盈亏，它是即时价格与前一交易日结算价的比较。你的实际盈亏是即时价格与开仓价格比较后，再减去手续费。

㈤ 怎么查看期货品种资金流入流出情况

最简单的方法就是用外盘手数减去内盘手数，再乘以当天的成交均价就得出当天的资金净流量，如果外盘大于内盘就是资金净流入，反之就是资金净流出。

委托以卖出价格成交的纳入“外盘”；委托以买入价格成交的纳入“内盘”。

外盘又称主动性买盘，即以卖出价成交的累积成交量；内盘又称主动性卖盘，即以买入价成交的累积成交量。外盘反映主动买的意愿，内盘反映主动卖的意愿。

内盘：以买一、买二、买三等价格成交的交易，买入成交数量统计加入内盘。

外盘：以卖一、卖二、卖三等价格成交的交易。卖出成交数量统计加入外盘。

内盘、外盘这两个数据大体可以用来判断买卖力量的强弱。若外盘数量大于内盘，则表现买方力量较强，若内盘数量大于外盘则说明卖方力量较强。

(5)期货市场资金动向分析数据建模扩展阅读：

庄家可以利用外盘、内盘的数量来进行欺骗。发现如下情况：

1、股价经过了较长时间的数量下跌，股价处于较低价位，成交量极度萎缩。此后，成交量温和放量，当日外盘数量增加，大于内盘数量，股价将可能上涨。

2、在股价经过了较长时间的数量上涨，股价处于较高价位，成交量巨大，当日内盘数量放大，大于外盘数量，股价将可能下跌。

3、在股价阴跌过程中，时常会发现外盘大、内盘小， 此种情况并不表明股价一定会上涨。因为有些时候庄家用几笔抛单将股价打至较低位置。

4、在股价上涨过程中。此时，投资者认为股价会下跌，纷纷以买入价卖出股票，庄家可照此分步挂单。

参考资料来源：网络-内盘外盘

㈥ 现在有什么比较好的资金分析思路和方法

资金分析，其实是一个非常庞大的课题，不同的行业及业务场景下，资金分析的含义是不同的，例如金融机构的风控部门进行资金分析的目的在于发现风险交易及风险用户，提升金融的监管力度，维持金融秩序。而对于商业，例如商户分析资金，可能目的在于分析营收状况，改变运营策略等。虽然不同的行业有不同的分析目的，但是对于资金这一特殊数据的分析思路和方法却有共通之处。
在谈论任何分析思路和方法前，如何处理原始数据是挡在分析前都第一道关，不对原始数据做处理的人和分析都是无效和失真极大的，而原始数据的处理其实就是提高原始数据的可信度与准确性，现在称作数据治理，而进行数据治理最普遍的工具就是Excel和函数，进行数据的去重，去错，及补全。除此之外，一些处理数据的工具也是不错的选择，利润各种数据清洗脚本，成熟化的工具，例如火治这款数据治理公举，也是民间常用的一款清洗利器。
在有数据治理后，就该谈论分析思路和方法了，而思路换而言之是数据中的分析点，什么点可以分析，能够得到什么，这便是思路，而对于资金分析，常见的分析点要：异常的交易记录，账户的整体收入与支出，账户的整体资金规模及变化趋势，资金交易的时间规律，金额规律，资金的聚类分析，使用人的Ip,mac信息等，这些分析点是目前资金分析所常见的分析要点，根据这些分析要点可以得到具体的决策信息。
而说到分析方法，换而言之是使用什么工具分析，工具是方法的核心 有工具才有基于关机的方法，最通用的分析工具就是数据透视，可以解决大部分统计类的分析，但如果需要进行非统计类的，例如关联分析，这些工具久不够用了，需要借助专业化的工具，尤其是可视化工具，市面上现在用的较多的是火眼金睛，Data C,fas等，都是主流工具，我自己之前使用过i2,自身感觉如果需要更灵活的，亘高的自由度，推荐火眼金睛软件，而Data c,fas灵活度就差许多，以上呢是自身结合自己的一些经验所总结的一些心得，希望和各路大神多多交了讨教。

㈦ 期货市场资金流向怎么计算

期货合约是分月的，你可以自己统计。或者观看文华财经里面各产品的连续图形，可以看到资金的增减情况。

㈧ 如何分析期货市场资金流向的规律

期货市场资金流向主要还是看仓位。不考虑季节性移仓的因素，在某一个品种中，单月主力合约如果是，日增仓增加的话，就是资金净流入，日增仓为负值，就是资金流出的.望采纳！！！

㈨ 数据分析建模步骤有哪些

1、分类和聚类

分类算法是极其常用的数据挖掘方法之一，其核心思想是找出目标数据项的共同特征，并按照分类规则将数据项划分为不同的类别。聚类算法则是把一组数据按照相似性和差异性分为若干类别，使得同一类别数据间的相似性尽可能大，不同类别数据的相似性尽可能小。分类和聚类的目的都是将数据项进行归类，但二者具有显著的区别。分类是有监督的学习，即这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。而聚类则是无监督的学习，不需要对数据进行训练和学习。常见的分类算法有决策树分类算法、贝叶斯分类算法等;聚类算法则包括系统聚类，K-means均值聚类等。

2、回归分析

回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，其主要研究的问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。按照模型自变量的多少，回归算法可以分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量间的关系，又可分为线性回归和非线性回归分析。

3、神经网络

神经网络算法是在现代神经生物学研究的基础上发展起来的一种模拟人脑信息处理机制的网络系统，不但具备一般计算能力，还具有处理知识的思维、学习和记忆能力。它是一种基于导师的学习算法，可以模拟复杂系统的输入和输出，同时具有非常强的非线性映射能力。基于神经网络的挖掘过程由数据准备、规则提取、规则应用和预测评估四个阶段组成，在数据挖掘中，经常利用神经网络算法进行预测工作。

4、关联分析

关联分析是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的关联、相关性或因果结构，即描述数据库中不同数据项之间所存在关系的规则。例如，一项数据发生变化，另一项也跟随发生变化，则这两个数据项之间可能存在某种关联。关联分析是一个很有用的数据挖掘模型，能够帮助企业输出很多有用的产品组合推荐、优惠促销组合，能够找到的潜在客户，真正的把数据挖掘落到实处。4市场营销大数据挖掘在精准营销领域的应用可分为两大类，包括离线应用和在线应用。其中，离线应用主要是基于客户画像进行数据挖掘，进行不同目的针对性营销活动，包括潜在客户挖掘、流失客户挽留、制定精细化营销媒介等。而在线应用则是基于实时数据挖掘结果，进行精准化的广告推送和市场营销，具体包括DMP，DSP和程序化购买等应用。