期货分析主要要关注那些数据？到什么地方可以找到？

1. 期货分析主要要关注那些数据？到什么地方可以找到？

技术面分析只关心期货市场的数据，这些数据是价格 成交量和持仓量。这三方面对数据不仅都是即时公开的而且都是客观的。如果将这些数据按照时间顺序描绘出来，就可以形成图形或图表，技术分析就是针对这些图形或图表进行分析和研究，以预测期货市场价格的走势，其实，在利用这些数据的性质上技术分析和基本面分析正好是相反。基本面分析是关心的是期货市场以外的数据
技术分析的数据在行情软件上都可以查到

2. 非农数据一般什么时候发布

一、非农数据一般发布的时间：
非农数据，是指非农业就业人数、就业率与失业率这三个数值。顾名思义，就是反映美国非农业人口的就业状况的数据指标。这三个数据每个月第一个周五北京时间（夏令时：4月--10月）20:30发布，（冬令时：11月--3月）21:30，数据来源于美国劳工部劳动统计局。非农数据可以极大地影响货币市场的美元价值。一份生机勃勃的就业形势报告能够驱动利率上升，使得美元对外国的投资者更有吸引力。非农数据客观地反映了美国经济的兴衰。
在近期汇率中美元对该数据极为敏感，高于前值，利好美元，低于预期，利空美元。 在一月六日晚上九点半公布的大大低于预测值的“非农数据”，马上就导致了美元的大幅下降。一般下降的都会比较明显，很多投资者会以此来作为做单依据。
通常美国非农就业数据将在每月第一周的星期五晚上公布，但也有特殊情况，例如（2013年9月非农数据）美国遭遇了近17年以来首度的政府停摆状况，因而，包括9月份非农就业数据在内的多项经济数据都未能按时发布，推迟到10月22日晚发布。
二、就业人数：
非农就业人数，常作NFP，指美国公布的一种就业数据。它能反映出制造行业和服务行业的发展及其增长，数字减少便代表企业降低生产，经济步入萧条。当社会经济较快时，消费自然随之而增加，消费性以及服务性行业的职位也就增多。当非农业就业人数数字大幅增加时，表明了一个健康的经济状况，理论上对汇率应当有利，并可能预示着更高的利率，而潜在的高利率促使外汇市场更多地推动该国货币升值，反之亦然。因此，该数据是观察社会经济和金融发展程度和状况的一项重要指标。非农业就业人数为就业报告中的一个项目，该项目主要统计从事农业生产以外的职位变化情形。
NFP仅仅是一种与就业相关且对外汇市场产生重要影响的数据。就业数据可以反映一国的经济健康状况，就业以及新增就业对交易员关于国家中长期经济的预期十分关键。
就业是国家经济增长的支柱——一些国家的失业率水平上升会反过来影响这些国家的经济增长。所以交易员们也会因此对这些国家的经济健康状况产生忧虑，进而开始抛售它们的货币，由此本币对其它国家货币也将会走软。
所以，如果一个国家的就业数据未能处在健康水平的话，连带其它事关经济增长的数据也将不会被看好。
NFP数据的重要性
由于NFP是美联储货币政策调整至为关键的参照数据，进而会影响美元强度，所以每月交易员们都会就此数据进行预期估值。加之美国是全球最大的经济体，而美元又是全球性的储备货币，所以每月NFP的公布将受到全世界投行、跨国公司集团以及各国央行的焦点关注。由此又衍生出事关NFP数据的两个重要方面：
1、预期
2、影响
每当NFP数据公布在即，按照此数据预期所做的仓位调整都可能招致投资亏损，有些甚至会意外转向个别货币对交易。比如说，如果市场预期数据走强，料美元较欧元走强，由此欧元/美元将走低，则在数据公布之前交易者们会偏向于卖出欧元/美元。这一仓位的交易量十分关键，大型机构玩家持仓将会比散户持仓对此货币对的影响要大。此仓位的实际大小也很重要，大型机构玩家减持手中仓位会较他们增持给此货币对带来的影响要小。
获取大数据提要的优势就在于此，通过交易量工具分析可以估量某一数据的仓位水平。
另一种情况就是大型机构玩家根据公布数据减持仓位，获得盈利。比如，预期NFP走弱，大型机构玩家大幅减持欧元/美元，所以当实值与预期值相符合，他们将会免遭负面影响所带来的价格波动导致的损失。一般而言，数据所带来的影响持续时间会比较短，有时也会使得此货币对价格攀升。所以大型机构玩家减持仓位可以保持其长线投资状况不受影响，也会随着市场平息此数据带来的影响之后修正持仓，恢复其对此货币对的长期走势预期。
在数据公布之前减持仓位本就可以促使此货币对价格走高，这种情况就是通常所说的逼仓，而且常常会与其它的投资行为同时发生。所以，我们可以看到欧元/美元在快要公布NFP之际走弱，而在数据公布后的几个小时价格走高。所以有时会因为投机者“贪利”而促使价格进一步走高。
可以看到，正如以上所说，在数据公布之前欧元/美元呈下行趋势，但数据公布之后又出现短暂的逼仓走高，随后则继续其下行趋势。
这种交易行为会导致价格波动，是对于新手来说很难把握的交易情况。因为他们一般不知道在这一系列波动下面会发生什么样的情况。而这也就是订单流为何如此重要的所在，订单流工具可以帮助他们免受此类交易情况的困扰。

三、就业报告：
就业报告（The Employment Report），包括与就业相关的信息，分别由两个独立的调查得出，即企业调查和家庭调查。其中，企业调查提供有关非农业部门的就业情况，平均每小时工作和总小时指数；家庭调查提供有关劳动力、家庭就业和失业率的情况。就业报告通常被誉为外汇市场能够做出反应的所有经济指标中的“皇冠上的宝石”，它是市场最为敏感的月度经济指标，投资者通常能从中看到众多市场敏感的信息，其中外汇市场特别重视的是随季节性调整的每月非农就业人数的变化情况。美国的非农就业数据是外汇市场每月重点关注的经济数据之一，该数据的出笼有可能成为确定汇市方向的一个转折，也有可能带给汇市激烈的波动，愈引发市场对汇方向的模糊。
四、非农数据：
我们在平日的外汇交易中会从很多外汇新闻和汇评中听到非农数据，并且相当的重要的基本面数据，每次只要发布这个数据，就会造成股市、期货、现货、外汇等市场的剧烈震荡，还是一波趋势的转折点，或者是盘整行情的突破点，非农数据：从字面意思理解，其实就是非农人口，或者通俗一点，就是不在农田里干活的，在城市里从事商业的，上班的。其实我们平日所说的非农数据，一般是指美国非农就业率，非农业就业人数与失业率这三个数值，由美国劳工部每月发布一次，一般情况下是在每个月的第一个周五的北京时间晚上8点半或者9点半发布，反应美国经济的趋势，数据好说明经济好转，数据差说明经济转坏。

3. 影响股指期货价格的因素有什么？

期货和约的多空供求关系。当空头供大于求时，期货和约价格下跌：反之，当多头供小于求时，期货和约价格就上升；现货股票市场的走向直接影响股指期货的价格。尤其是股指期货标的指数中的大盘股的股价变化往往会对股票指数的涨跌影响很大，从而也带动股指期货价格的变化；
投资者的心理因素影响股指期货的价格。“人气”旺时即使当时的股市指数不高，股指期货市场价格也会上涨；“人气”衰，即使当时的股市指数很高，股指期货市场价格也会下跌；股市经济周期影响着股指期货的价格。因此随着经济周期的变化，股指期货的价格也会出现上涨和下跌的行情；
政府制定的方针政策也会直接影响股票指数期货的价格。除此之外，很多宏观变量，如通货膨胀，汇率变动均能从不同程度上影响股指期货和约的价格。

扩展资料
金融政策对股指期货价格的影响：出于对经济市场化改革、行业结构调整、区域结构调整等，国家往往会出台变动利率、汇率及针行业、区域的政策等，这些会对整个经济或某些行业板块造成影响，从而影响沪深300成分股及其指数走势。
股份公司常常向银行借款，随着借款额的增多，银行对企业的控制也就逐渐加强并取得了相当的发言权。企业收益减少，他们希望能够稳定股息，但银行为了自身安全，会支持企业少发或停发股息，因而影响了股票的价格。
参考资料来源：百度百科——股指期货价格

4. 非农数据对国内期货原油上市有什么影响？

非农数据对国庆原油上市没有影响。

5. 非农数据对期货有什么影响

你好，非农数据主要是对黄金、白银期货的影响，非农数据利好，贵金属期货下跌；反之，非农数据利空，黄金、白银期货上涨。

6. 国内期货的数据可以导入到MT4软件中吗？

1、国内期货的数据可以导入到MT4软件中，但是国内的期货软件开发商不免费提供长期数据的。
2、期货软件就是向使用者提供期货信息或传递期货交易指令的计算机程序。期货软件按功能可分为：期货行情软件、期货分析软件、期货资讯软件、期货交易软件和期货智能交易系统。目前大部分期货软件是在个人电脑上运行的，随着手机技术的发展和3G网络的推广，手机期货软件已经成为未来期货软件的发展趋势。

7. 什么是大数据时代

　　世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从政府到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢?　
                  
　　一：大数据的定义。

　　1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

　　2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

　　互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
                            

　　3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。

　　当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。　
                   
　　二：大数据的类型和价值挖掘方法

　　1、大数据的类型大致可分为三类：

　　1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

　　2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。

　　3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。

　　2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：

　　1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。

　　2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。

　　3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。

　　4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
               
　　三：大数据的特点

　　业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：

　　1、是数据体量巨大

　　数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB(1PB=1024TB)，这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。

　　2、是数据类别大和类型多样

　　数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

　　3、是处理速度快

　　在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

　　4、是价值真实性高和密度低

　　数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。　　
                
　　四：大数据的作用

　　1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点

　　移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。

　　大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。

　　2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎

　　面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。

　　3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各行各业的决策正在从“业务驱动”

　　转变“数据驱动”。对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。

　　4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变

　　例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
                 
　　五：大数据的商业价值

　　1、对顾客群体细分

　　“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。

　　2、模拟实境

　　运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。

　　云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案投入回报最高。

　　3、提高投入回报率

　　提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。

　　4、数据存储空间出租

　　企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。具体而言，这块业务模式又可以细分为针对个人文件存储和针对企业用户两大类。主要是通过易于使用的API，用户可以方便地将各种数据对象放在云端，然后再像使用水、电一样按用量收费。目前已有多个公司推出相应服务，如北京开运联合、网易、诺基亚等。运营商也推出了相应的服务，如中国移动的彩云业务。

　　5、管理客户关系

　　客户管理应用的目的是根据客户的属性(包括自然属性和行为属性)，从不同角度深层次分析客户、了解客户，以此增加新的客户、提高客户的忠诚度、降低客户流失率、提高客户消费等。对中小客户来说，专门的CRM显然大而贵。不少中小商家将飞信作为初级CRM来使用。比如把老客户加到飞信群里，在群朋友圈里发布新产品预告、特价销售通知，完成售前售后服务等。

　　6、个性化精准推荐

　　在运营商内部，根据用户喜好推荐各类业务或应用是常见的，比如应用商店软件推荐、IPTV视频节目推荐等，而通过关联算法、文本摘要抽取、情感分析等智能分析算法后，可以将之延伸到商用化服务，利用数据挖掘技术帮助客户进行精准营销，今后盈利可以来自于客户增值部分的分成。

　　以日常的“垃圾短信”为例，信息并不都是“垃圾”，因为收到的人并不需要而被视为垃圾。通过用户行为数据进行分析后，可以给需要的人发送需要的信息，这样“垃圾短信”就成了有价值的信息。在日本的麦当劳，用户在手机上下载优惠券，再去餐厅用运营商DoCoMo的手机钱包优惠支付。运营商和麦当劳搜集相关消费信息，例如经常买什么汉堡，去哪个店消费，消费频次多少，然后精准推送优惠券给用户。

　　7、数据搜索

　　数据搜索是一个并不新鲜的应用，随着“大数据”时代的到来，实时性、全范围搜索的需求也就变得越来越强烈。我们需要能搜索各种社交网络、用户行为等数据。其商业应用价值是将实时的数据处理与分析和广告联系起来，即实时广告业务和应用内移动广告的社交服务。

　　运营商掌握的用户网上行为信息，使得所获取的数据“具备更全面维度”，更具商业价值。典型应用如中国移动的“盘古搜索”。
               
　　六：大数据对经济社会的重要影响

　　1、能够推动实现巨大经济效益

　　比如对中国零售业净利润增长的贡献，降低制造业产品开发、组装成本等。预计2013年全球大数据直接和间接拉动信息技术支出将达1200亿美元。

　　2、能够推动增强社会管理水平

　　大数据在公共服务领域的应用，可有效推动相关工作开展，提高相关部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，产生巨大社会价值。欧洲多个城市通过分析实时采集的交通流量数据，指导驾车出行者选择最佳路径，从而改善城市交通状况。

　　3、如果没有高性能的分析工具，大数据的价值就得不到释放对大数据应用必须保持清醒认识，既不能迷信其分析结果，也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。

　　1)由于各种原因，所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据，加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟，所以对计算机完成的大数据分析处理的结果，无法要求其完全准确。例如，谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发，但由于微博上无用信息的干扰，这种预测也曾多次出现不准确的情况。

　　2)必须清楚定位的是，大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维，辅助决策。简单而言，若是处理一个问题，通常人能够想到一种方法，而大数据能够提供十种参考方法，哪怕其中只有三种可行，也将解决问题的思路拓展了三倍。

　　所以，客观认识和发挥大数据的作用，不夸大、不缩小，是准确认知和应用大数据的前提。
                      
　　七：最后北京开运联合给您总结一下
　　不管大数据的核心价值是不是预测，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

　　1、从大数据的价值链条来分析，存在三种模式：

　　1)手握大数据，但是没有利用好;比较典型的是金融机构，电信行业，政府机构等。

　　2)没有数据，但是知道如何帮助有数据的人利用它;比较典型的是IT咨询和服务企业，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

　　3)既有数据，又有大数据思维;比较典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

　　2、未来在大数据领域最具有价值的是两种事物：

　　1)拥有大数据思维的人，这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益;

　　2)还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井，金矿，是所谓的蓝海。

　　大数据是信息技术与专业技术、信息技术产业与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛的应用需求、广阔的应用前景。为把握这一新兴领域带来的新机遇，需要不断跟踪研究大数据，不断提升对大数据的认知和理解，坚持技术创新与应用创新的协同共进，加快经济社会各领域的大数据开发与利用，推动国家、行业、企业对于数据的应用需求和应用水平进入新的阶段。

8. 请问在一个大型企业里，数据中心、服务器、网络工程等项目主要是什么部门负责

数据中心主要是管文件系统、数据库、服务器、存储设备等；
网络工程主要是管线路、交换、路由等设备（高级点的还管负载均衡）。
企业一般不分那么细， 小的企业有一个网管就搞定了，大点的会有一个IT支撑中心部分，分成若个小组。