大数据商品期货（商品期货实时数据）

数据交易所是干嘛的

数据交易所形成了一个数商的体系，这个体系里有数据交易主体、数据合规咨询、质量评估、资产评估、交付等多领域，只有把体系建起来，合规的阳光的交易跑起来， 大家才会来。它还提供了一整套的数据交易制度，就是针对上文里说的，在这里，可以进行确权，进行数据价格发现与定价，有明确的监管和规则，给数商入场，给交易方建立互信。它还搭了一个全数字化的数据交易系统，保障数据交易全时挂牌、全域交易、全程可溯。它能提供数据产品登记凭证，通过登记凭证和交易凭证的发放，实现一数一码，可登记、可统计、可普查。

拓展资料

数据交易所的经营范围

大数据交易所经营范围包括大数据资产交易、大数据金融衍生数据的设计及相关服务；大数据清洗及建模等技术开发；大数据相关的金融杠杆数据设计及服务；经大数据交易相关的监督管理机构及有关部门批准的其他业务。大数据交易所将为数据商开展数据期货、数据融资、数据抵押等业务，建立交易双方数据的信用评估体系，增加数据交易的流量，加快数据的流转速度。数据品种包括 *** 、医疗、金融、企业、电商、能源、交通、商品、消费、教育、社交、社会这十二类大数据。

数据交易所的发展概况

全国首家大数据交易所——贵阳大数据交易所2015年4月15日正式挂牌，并完成了与深圳市腾讯计算机系统有限公司、广东省数字广东研究院，买方为京东云平台、中金数据系统有限公司的首批数据交易。首批数据交易的完成，标志着全国首个大数据交易所正式投入运营。同时，在交易所平台基础上，大数据领域的相关专家、学者、企业等多方共同组建大数据交易商联盟，首期对接的企业包括阿里巴巴、苏宁易购、国美在线等100多家企业。全国首家大数据交易所的成立，将诞生一个万亿级别的交易市场，大数据产业链将开启“贵阳模式”，预计在未来3至5年，交易所日交易额将突破100亿元。

贵阳大数据交易所

贵阳大数据交易所

一、贵阳大数据交易所GBDEx

理念 贡献中国数据智慧，释放全球数据价值

使命 大数据X行动，形成互联网+战略的重要支撑

愿景 让全球数据资产在贵阳大数据交易所聚合交易

二、贵阳大数据交易所交易规则

交易的不是底层数据，而是数据清洗建模分析的结果

实现会员交易制，必须成为会员才有交易资格

实现了365天，7X24小时不休市的数据交易市场

交易所交易品种达30多种，比如金融大数据，医疗大数据等

目前所有的数据交易都是基于国家现有的法律框架下进行

贵阳大数据交易所不是贵阳的，是服务全国数据交易市场

交易所目前完全采用电子化交易、自动撮合、支付结算系统

三、交易所里程碑事件

种子启蒙

2014年3月1日：贵州·北京大数据产业发展推介会，为贵阳设立大数据交易所埋下了之一颗种子。

2014年06月04日：贵州省成立大数据产业发展领导小组，贵州省委副书记、省长陈敏尔任组长。常务副组长：秦如培（省委常委、省委政法委书记、副省长）；副组长：陈刚（省委常委、贵阳市委书记）、王江平（副省长）。

思想酝酿

2014年8月1日：成立贵阳大数据交易所筹备组。

思考大数据交易的规则、数据定价、数据交易监管、会员招募、交易所业务范畴等。形成了《中国大数据资产交易所建设及运营方案》、《贵阳大数据交易所702公约》、《大数据交易所会员手册》。

落地生根

2014年12月30日：贵阳大数据交易所正式成立。

开枝散叶

2015年4月14日：贵阳大数据交易所完成之一笔交易，交易在京东商城、腾讯财经大数据之间完成。

2015年4月14日，大数据交易商（贵阳）联盟挂牌成立，交易所截至目前发展会员130家 ，其中40多家会员开始准备数据进行实际交易，其中有11家公司已经发生了实际的持续的交易。其中不乏京东、阿里巴巴余额宝等。

开花结果

2015年5月20日：贵阳大数据交易所电子交易系统正式上线。

2015年5月24日：贵阳大数据交易所，借助贵阳国际大数据博览会，向全球大数据产业展示了中国在大数据、互联网领域的创新思想，以“贡献中国数据智慧、释放全球数据价值”的理念，争取成为全球最重要的大数据场所。

四、贵阳大数据交易所可交易的数据类型

●金融大数据 ● *** 大数据 ●医疗大数据 ●社会大数据 ●能源大数据 ●银行卡大数据

●社交大数据 ●商品大数据 ●法院大数据 ●通信大数据 ●企业大数据 ●水电煤大数据

●交通大数据 ●专利大数据 ●教育大数据 ●物流大数据 ●政策大数据 ●行政处罚大数据

●电信大数据 ●征信大数据 ●电商大数据 ●银行大数据 ●农业大数据 ●地理信息大数据

●气象大数据 ●房产大数据 ●环境大数据 ●保险大数据 ●医药大数据 ●海关大数据

五、数据定价及交易模式

根据数据实时性、数据品种、数据样本覆盖率、时间跨度、数据完整性以及数据深度进行数据定价。

不同品种的大数据价格机制是不一样的，实时价格主要取决于数据的样本量和单一样本的数据指标项价值，而后通过交易系统自动定价，价格实时浮动。数据交易的最终价格，由交易所撮合数据买卖双方，价格由卖方与交易所最终确定。

六、大数据金融工具及衍生品体系

●大数据指标 基于大数据资源开发一系列的指标产品，知道相关依赖数据的公司或者 *** 部门工作

●大数据信托 发行信托产品，可以由任何人来购买相关的信托产品

●大数据基金 设立大数据产业引导基金，撬动社会资本，聚集大数据领域风险投资及PE资本

●大数据融资 提供数据融资业务

●大数据期货 数据期货具备调节数据交易市场价格的特点

●大数据担保 大数据通过交易所的平台形成一种担保机制，可以利用大数据资源发挥担保作用

七、贵阳大数据交易所2020年发展战略

交易会员数 1000家与大数据相关的机构成为交易会员

日均交易额 日均交易金额突破100亿，年总额达3万亿

做市商数量 交易将发展200家大数据交易的做市商

数据交易量 数据清洗交易量达1万PB，相当100个阿里

大数据创业 围绕交易所平台的创业机构突破1万家

资本的考虑 2018年成为中国A股上市的之一家交易所

八、大数据交易的国家战略

大数据是中国互联网+战略的重要支撑

互联网+任何产业，都将产生千亿价值的数据价值

数据将超过石油、黄金成为全球最重要的资产，数据只有通过交易才能体现其资产价值

*** 数据公开所产生的价值，尤其是通过清洗、建模分析、交易，能创造几万亿新兴产值

大数据产业符合国家“大众创业、万众创新”的号召

大数据交易所将成为中国继证券、期货、商品之后的第四个最重要的交易场所

数据的交易是可以无限复制并反复交易的资产

九、交易所希望得到的支持

政策

*** 数据公开的数据交易窗口

针对大数据交易进行适度立法

标准

中国大数据交易技术标准体系

中国大数据交易安全规范体系

中国大数据交易监督检查体系

高度

贵阳大数据交易所不是贵阳的，是中国的

数据交易将成为中国非常重要的交易品种

数据交易所是大数据产业金字塔的明珠

十、希望地方 *** 牵头制定中国数据相关标准

数据清洗格式标准化

数据质量认证体系

数据交易定价体系

*** 数据公开技术标准化

数据安全防范体系

数据交易监管体系

数据源追溯体系

数据交易信息披露

市场主体考核评价

交易所法律框架

数据交易所是什么？

数据交易所是大数据交易所，随着大数据技术的成熟和发展，大数据在商业上的应用越来越广泛，有关大数据的交互、整合、交换、交易的例子也日益增多。大数据交易所也随之应运而生。2015年4月15日，全国首家大数据交易所——贵阳大数据交易所（英文名：Global Big Data Exchange，简写：GBDEx）正式挂牌运营并完成首批大数据交易。

大数据交易所经营范围包括大数据资产交易、大数据金融衍生数据的设计及相关服务；大数据清洗及建模等技术开发；大数据相关的金融杠杆数据设计及服务；经大数据交易相关的监督管理机构及有关部门批准的其他业务。大数据交易所将为数据商开展数据期货、数据融资、数据抵押等业务，建立交易双方数据的信用评估体系，增加数据交易的流量，加快数据的流转速度。数据品种包括 *** 、医疗、金融、企业、电商、能源、交通、商品、消费、教育、社交、社会这十二类大数据。

拓展资料

数据交易中心简称EDI。 主要是将商业或行政事务处理中的报文数据按照一个公认的标准，形成结构化的事务处理的报文数据格式，进而将这些结构化的报文数据经由 *** ，从计算机传输到另一端的计算机的工作。 所谓EDI就应当包括以下三个基本方面：

1、 需要进行信息交换的某一应用领域，即EDI的环境。例如：国际贸易，国内贸易，医院工作，图书馆工作，项目管理等等。它限定了有哪里信息需要传递，在哪些地点之间进行传递。

2、 信息交换的流程及规则，即EDI的过程。它反映了实际领域中的业务过程，以及与之相伴的信息流程。例如在贸易过程中，从询价，报价开始，直到付款，交货。中间涉及供应者，购买者，银行，运输公司，保险公司等多种企业(或称角色)，先后几十种信息交换业务需要执行。在实际工作中，这种流程体现为一系列规则与标准。

3、 信息交流的手段，括硬件设备，通信设备以及软件，即EDI的技术实现。计算机设备，通信设备已经比较普遍，EDI的应用也没有什么特殊的要求，一般来说不需要特殊的开发。例如，通信线路可以使用已有的各种方式解决，从最简单的 *** 线到租用卫星专线。需要的是软件的开发。 针对某一领域的应用，遵从某一特定的标准，就要有一套专门的软件。解决这一领域的问题是技术方面的任务。

总之，对于EDI，应当全面地去认识和理解，而不要只从技术，甚至只从硬件的角度去看待与处理EDI的工作。

期货大数据反向跟单，反向交易对于散户来说有哪些好处？

所谓反向跟单，指的是与自主交易、主观交易相对立的交易 *** ，即反着方向来做单。

目前国内的投资者，特别是小散户，只是依靠薄弱的行情分析技术，以及不对称的信息来进行股票和期货交易。基于交易市场的“二八定律”，即“二盈八亏”或“一盈二平七亏”，大部分散户亏损的结果是大概率的，那么反过来，反向做单盈利就是大概率。跟单，是跟进复制其他交易者的单子，既可以正向、反向跟单，也可以倍数、手数跟单。因期货等交易品种具备双向交易机制，既能做多，又能做空，能够实时进行反向交易，通过计算机软件获取交易者进行多空交易的实时数据，利用跟单软件，实现跟单账户与样本账户的实时相反方向交易，这个就是反向跟单。

抛弃个人交易的观点，让数据自然完整的产出一个周期。反向跟单项目的原理就是把市场二八定律拿出来，筛选稳定亏损的数据进行反向跟单交易，做的是一个大概率的项目，那么一旦干预就成了普遍的散户投机心理了，又把自己变回了二八定律里面亏损的那群人了。可能偶尔一两次的干预能够正确，但是对于项目的长期运营来说人为性的干涉有悖于项目的原则，对于反向跟单来说一定是坏事！

为什么反向跟单？

1、主观交易盈利难度大

对于普通的散户来说，除了基本的技术面和消息面分析能力，在交易中，心理因素的影响占到了70%，执行力的影响也占比较大。交易中的亏损死扛、拿不住盈利、胡乱锁仓、追涨杀跌、仓促进场、仓惶离场等等人性的弱点和心理的障碍，克服难度极高。单单是交易心理的磨练，短则三五年，长则十年以上，需要经验和时间的累积，而没有成熟的交易心理，再好的技术和分析也没用。

你可能知道，也可能不知道的一个数据是，国内期货交易中盈利者不到5%，现货交易中盈利者不到2%，外汇交易中盈利者不到1%。据美国期货管理机构统计，一个成功的交易者，一般需要5年时间的经验，5万美元的学费，而即使付出了时间和金钱，成功的概率也小于1%。据国内近几年期货市场、现货市场交易数据分析，按照客户量统计，亏损面达到了93%。

2、亏损回测收益高

受专业知识、心理波动、市场敏锐度、计算机或 *** 卡顿、市场干扰等因素影响，处在整个金融链更底层的小散户们，最终大都判断错误，处于亏损常态。对近一年资金在1万-100万之间的客户进行跟踪，对其交易记录进行统计分析，结果显示，近93%的客户处于亏损状态。

以上是一些样本帐户交易盈亏情况，他们的亏损=你的盈利！

反向跟单的样本账户一般会有多个，也就是一个账户反跟多个样本账户，这就相当于做投资，把鸡蛋放到了多个篮子里，天然地分散了投资风险。在一跟多的情况下，多个账户的决策会比较分散，又会最终趋于亏损，这样就不会出现单边的交易结果，在风险把控下的稳定收益就是大概率事件！现在不止是可以一跟多，因为有些跟单者的资金量比较少，也有其他的策略方式适用于这些人。

如果你觉得这种交易模式你有受益，不妨关注我的大风号，可以在底下评论区留言或私信与我交流

大数据带来的大影响

大数据带来的大影响_数据分析师考试

如果把“数据化”视为信息社会的初级阶段，则名不见经传的英国科学家维克托·迈尔-舍恩伯格，用他别具洞见的天才新著《大数据时代》首次告诉我们：人类正在进入“数据颠覆传统”的信息社会中级阶段。

在此阶段，信息无所不在无所不包，其无限膨胀的天文海量催生了“统计+分类-推理分析=决策”的计算机处理程序(有点像刷卡消费一步到位，节省了算账找补等繁琐环节)，悄然挑战“去粗取精、去伪存真、由表及里、由此及彼”的传统认识论模式，冥冥之中潜移默化，对我们的生活、工作与思维，对人类“阶级斗争、生产斗争、科学试验”三大实践活动产生着重大而深刻的影响。

大数据点燃

美国 *** 曾为定期公布消费物价指数CPI以监控通胀率，雇用了大量人员向全美90个城市的商店、办公室进行 *** 、传真拜访，耗资2.5亿美元搜集反馈8万种商品价格的延时信息。然而麻省理工学院两位经济学家采取“大数据”方案，通过一个软件在互联网上每天搜集50万种商品价格即时信息。2008年9月雷曼兄弟公司破产后，该软件马上发现了通胀转为通缩的趋势，而官方数据直到11月才发现。之后该软件被畅销到70多个国家。这一案例充分体现出“大数据”颠覆传统的力量和变革思维的智慧。

“小数据”时代追求精准，竭力避免不精准信息误导误判。然而95%被传统数据库拒绝接受的非结构化(非标准)数据，在“大数据”时代的模糊化数据库中发挥了重要的作用，因为数据越模糊越全面，才能有效避免误导误判。

从因果关系到相关关系的思维变革，是“大数据”颠覆传统认识论模式的关键。电脑毕竟不是人脑，电脑永远搞不懂气候与机票价格之间有什么因果关系。公鸡打鸣和天亮之间虽无因果关系，但古人通过公鸡打鸣来预报天亮却很少失败。“如果数百万条医疗记录显示橙汁和阿司匹林的特定组合对癌症治疗有效果，那就用不着通过一次次实验来探索其具体的药理机制了”。“苹果之父”乔布斯就主动试用过一些医疗记录有效但未经临床验证的疗法同癌症抗争。你可以嘲笑乔布斯“不讲科学”，但他却因此多活了好几年。

从根本上说，所谓“大数据挑战传统认识论”，其实是人类把复杂的认识过程“全部打包”给了电脑，而电脑懒得分析推理验证，只通过统计分类对比，交出“最终答案”就OK了。大数据的精髓在于变“少而精”为“多而全”，变“因果”为“相关”。当实地调研开始被数据采集所替代，当严密的实验开始被非线性逻辑所替代，当“唯一真理”开始被多项选择所替代，“大数据”就用事实向人类宣告：“知其然不知其所以然”，既是电脑望尘人脑的劣势，也是电脑超越人脑的优势！

大数据渗透大世界

不要以为“大数据”只是科幻故事或 *** 与科学家的“专利”。环顾四周，“大数据”早已渗透我们生活和工作的方方面面，衍生出形形 *** 的数据超市、数据易趣、数据交友、数据联谊、数据作坊、数据课堂、数据IB等传奇版本。从治安管理、交通运输、医疗卫生、商业贸易、批发零售、公益救援直到政治、军事、经济、金融、社会、环境、文艺、体育。

UPS国际快运公司从2000年开始通过“大数据”检测其遍布全美的6万辆货车车队，统计出各损耗零部件的生命周期，改“备份携带”为提前更换，有效预防了半路抛锚造成的严重麻烦和巨大损失，每年节省数百万美元。UPS还依靠“大数据”优化行车路线(例如尽量右转弯，避免左转弯)，2011年全公司车辆少跑4828万公里，节省燃料300万加仑，减少碳排放3万公吨。

为纽约提供电力支持的爱迪生电力公司，针对每年多起电缆沙井盖爆炸造成严重事故，采取“大数据”手段统计出106种预警先兆，预测2009年可能出事的沙井盖并严加监控。结果位列前十分之一的高危井盖中，预测准确率达44%。

美国里士满市警察当局凭经验认定枪击事件往往导致犯罪高峰期，“大数据”证明这种高峰期往往出现在枪击事件后2周左右。孟菲斯市2006年启动“大数据”系统锁定了更容易发生犯罪的地点和更容易抓捕罪犯的时间，使重大犯罪发生率下降26%。

沃尔玛2004年依靠“大数据”发现了飓风前夕销量增加的各类商品，进而每逢预报便及时设立飓风用品专区，并将手电筒、早餐零食蛋挞等摆放于专区附近，明显增加了“顺便购买”的销量。

至于“大数据”的经济价值，仅需略举数例：2006年微软以1.1亿美元购买了埃齐奥尼的Farecast公司，2008年谷歌以7亿美元购买了为Farecast提供数据的ITA Software公司。同年在冰岛成立的DataMarket网站干脆专靠搜集提供联合国、世界银行、欧盟统计局等权威机构的免费信息来获利生存，包括倒卖各类研究机构公开发布的研究数据——只要找到买主，往往愿出高价！

大数据创造大金融

金融领域当然是“大数据”的主战场之一。程序化交易也许是现今最主要的“大数据”新式武器。美国股市每天成交量高达70亿股，但其中三分之二的交易量并非由人操作，而是由建立在数学模型和算法之上的计算机程序自动完成。日新月异的程序化交易只能运用海量数据来预测收益、降低风险。几乎所有银行、券商、保险、期货、QFII和投资公司都开发了自己的程序化交易工具。谁的武器更先进？竞争到最后恐怕还是比谁搜集处理的数据更海量。

一家投资基金通过统计大商场周边停车场及路 *** 通拥挤状况，来预测商场经营及当地经济状况，进而预测相关股价走势，最后居然拿数据统计资料换得了该商场的部分股权。

不少对冲基金通过搜集统计社交网站推特上的市场心情等信息来预测股市的表现。伦敦和加利福尼亚的两家对冲基金，利用“大数据”形成119份表情图和18864项独立的指数，向许多客户推销股市每分钟的“动态表情”：乐观、忧郁、镇静、惊恐、呆滞、害怕、生气、激愤等，以帮助和带动投资决策。

在金融机构竞相拉客理财的今天，如果能及时搜集处理海量的微博、微信、短信，自然也能从茫茫人海中及时发现怦然心动打算开户的，或一气之下打算“跳槽”的投资者。

当然，如果投资者都能通过“大数据”直接决策，将“刷卡消费”拓展成“刷卡投资”，那藏龙卧虎的分析师群体和争雄斗妍的研究报告未来还有市场吗？

大数据暗藏大隐患

像所有新生事物一样，大数据也是一把双刃剑。宏观上看，“大数据”在各个不同的领域将人类虚拟分割为“数据化”与“被数据化”两大阵营。持续发酵的“棱镜门”事件披露了美国 *** 长期监控全世界的“更高机密”，但美国总统、国会和 *** 都认定这种监控“天经地义”，是“维护国家核心利益”。虽然社会早已建立起庞大的法律法规体系来保障个人信息安全，但在“大数据”时代，这些体系正蜕变为固若金汤但可以随意绕过的“马其诺防线”。

“大数据”导致个人信息被交易、个人隐私被外泄还不算，更大的危险在于“个人行为被预测”。正如作者预言——“这些能预测我们可能生病、拖欠还款甚至犯罪的算法程序，会让我们无法购买保险、无法贷款，甚至在犯罪实施前就预先被逮捕”——也许你认为这对全社会来说无疑是好事。可是如果预测系统不完善、软硬件出差错、数据搜集处理不当、临时数据未经检验、黑客攻击、有人恶意或善意开玩笑制造假信息……导致你、你的家庭、你的亲朋好友、你的所在单位甚至你的祖国被冤枉被制裁，你还能无动于衷吗？

微观上看，即使是出于正当目的采集的“大数据”，仍可能在“扩展开发”过程中产生无法想象的副作用。例如谷歌的街景拍摄和GPS数据为卫星定位和自动驾驶仪提供了关键的支持，但同时因其有助于黑帮盗贼便捷挑选有利目标而引发了多国民众的强烈 *** 。当谷歌对图像背景上的业主房屋、花园等目标进行模糊化处理后，反而引起盗贼更加注意。

无论你惊奇还是恐惧，欢迎还是躲避，关注还是漠视，理解还是拒绝，“大数据”都在加快步伐向我们走来。我们只有顺势而为，趋利避害，才不至于被这个充满机遇和挑战的新时代提前淘汰。

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用大数据炒股，靠谱吗

利用大数据炒股是现在的量化交易趋势，可以快速整合海量数据进行分析，但目前的大数据可能还不够成熟，不能仅此作为依据，要谨慎使用，避免判断失误。

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温馨提示：本信息不构成任何投资建议，投资者不应以该等信息取代其独立判断或仅根据该等信息做出决策，不构成任何买卖操作。

投资者应该充分认识投资风险，谨慎投资，充分了解并清楚知晓产品蕴含风险的基础上，通过自身判断自主参与交易，并自愿承担相关风险。

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