可以采用时间序列分析、回归分析、分类分析等方法，对股票价格走势、波动性、相关性等进行分析。可以使用交叉验证、回测等方法评估模型的表现，并根据评估结果调整模型参数或采用其他模型。可以通过设置止盈止损策略、调整仓位比例等方式进行风险控制。
利用海量数据分析股票行情可以通过以下几个步骤进行：
1. 数据收集：收集股票相关的海量数据，包括股票价格、交易量、财务报表、市场指数、行业数据等。可以通过互联网上的金融数据服务提供商、证券交易所、财务报告、新闻报道等渠道获取数据。
2. 数据清洗：清洗和处理收集到的数据，包括去除缺失值、异常值，转换数据格式，处理重复数据等。
3. 特征工程：根据股票行情分析的目标，选择合适的特征指标进行分析，比如股票的涨跌幅、成交量、市盈率、财务指标等。可以根据技术分析、基本面分析等方法选择合适的特征指标。
4. 数据分析：利用统计学和机器学习方法对股票数据进行分析。可以采用时间序列分析、回归分析、分类分析等方法，对股票价格走势、波动性、相关性等进行分析。
5. 模型建立：建立合适的模型对股票行情进行预测或分类。可以使用传统的统计模型，如ARIMA模型、线性回归模型等，也可以使用机器学习模型，如支持向量机、随机森林、深度学习模型等。
6. 模型评估和优化：对建立的模型进行评估，分析模型的准确度、稳定性、收益等指标，并根据评估结果对模型进行优化。可以使用交叉验证、回测等方法评估模型的表现，并根据评估结果调整模型参数或采用其他模型。
7. 预测和决策：利用建立的模型对未来的股票行情进行预测，并根据预测结果进行投资决策。可以通过设置止盈止损策略、调整仓位比例等方式进行风险控制。
需要注意的是，股票市场是复杂且不确定的，海量数据分析只是辅助决策的工具，投资者还需要结合自身的投资经验、资金实力、风险承受能力等因素进行综合判断和决策。