量化投资是利用数学和统计模型来分析市场数据，并用这些模型来做出投资决策的一种投资策略。需要强调的是，虽然大数据分析在量化投资中起到重要作用，但它仅是其中的一环。量化投资还需要结合经济金融理论、市场交易规则、风险管理等多个方面的知识，综合考虑各种因素来做出最终的投资决策。同时，大数据分析也并非唯一的方法，量化投资还可以利用技术分析、基本面分析等其他方法来挖掘股票价值。
量化投资是利用数学和统计模型来分析市场数据，并用这些模型来做出投资决策的一种投资策略。其中，大数据分析在量化投资中发挥着关键作用，通过挖掘股票价值的大数据分析主要包括以下几个步骤：
1. 数据获取：获取股票市场相关的各种数据，包括股票交易数据、财务数据、行业数据等。可以通过公开数据源、金融机构提供的数据服务或者自建数据库等多种方式来获取数据。
2. 数据清洗和预处理：对获取到的原始数据进行清洗和预处理，去除无效数据、修正错误数据，并进行归一化处理等，以便后续的分析和建模。
3. 特征选取和构建：根据具体的投资策略，选择相关的特征变量，并进行特征工程，构建有效的特征集合。特征可以包括股票历史交易数据、财务指标、技术指标、市场情绪指标等。
4. 模型建立：选择合适的数学和统计模型，建立量化投资策略所需的预测模型。常用的模型包括回归模型、时间序列模型、机器学习模型等。根据投资目标和策略的不同，可以建立预测股票价格、市场走势、风险等模型。
5. 模型验证和优化：对建立的预测模型进行验证和优化，通过回测和统计分析等手段评估模型的准确性和稳定性，并进行参数调整和模型优化。
6. 投资决策和交易执行：根据模型预测的结果，制定投资决策和交易策略，包括买入、卖出、持有等决策。可以通过自动化交易系统来实现模型的实时执行。
需要强调的是，虽然大数据分析在量化投资中起到重要作用，但它仅是其中的一环。量化投资还需要结合经济金融理论、市场交易规则、风险管理等多个方面的知识，综合考虑各种因素来做出最终的投资决策。同时，大数据分析也并非唯一的方法，量化投资还可以利用技术分析、基本面分析等其他方法来挖掘股票价值。