智能分析利用大数据预测股票行情的核心思想是通过收集、分析和挖掘大量的股票市场相关数据，借助人工智能技术和机器学习算法，预测未来股票行情的走势。
智能分析利用大数据预测股票行情的核心思想是通过收集、分析和挖掘大量的股票市场相关数据，借助人工智能技术和机器学习算法，预测未来股票行情的走势。
以下是智能分析利用大数据预测股票行情的主要步骤和方法：
1. 数据收集和整理：收集与股票市场相关的大数据，包括历史股票价格、财务数据、行业报告、新闻舆情、基本面指标等多维度的数据。
2. 特征工程：通过对收集到的数据进行特征工程，提取与股票行情相关的特征指标，如均线、RSI、MACD等技术指标，以及各种基本面指标。同时，还可以加入一些外部因素特征，如宏观经济指标、政策变化等。
3. 建立模型：利用机器学习算法建立预测模型，常用的算法包括线性回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等。根据不同的股票市场特点和行情变化规律，选择适合的模型。
4. 模型训练和测试：将收集到的数据划分为训练集和测试集，利用训练集对模型进行训练，并使用测试集进行验证和评估模型的准确性和预测能力。
5. 模型优化：根据模型在测试集上的表现，不断调整模型参数，优化模型的准确性和稳定性，提高预测的精度。
6. 预测股票行情：利用优化后的模型对未来的股票行情进行预测。可以根据模型的输出结果，制定相应的投资策略。
需要注意的是，股票市场受到各种因素的影响，包括公司基本面、宏观经济、市场情绪等，因此，预测股票行情是一个复杂而难以完全准确的任务。尽管利用大数据和智能分析可以提高预测的准确性，但投资者仍应理性对待预测结果，结合其他因素进行决策。