近年来，股市的波动一直是社会热议的话题。投资者们时常关注着各种分析师、专家对于未来走势的预测和解读。然而，随着金融科技和数据挖掘技术的不断发展，人们开始尝试从新视角去理解股市走势，并且取得了一些令人意外的收获。

在传统观念中，大多数人习惯通过基本面分析（如公司财务报表）或者技术分析（如K线图形态）来判断股票价格未来可能变化趋势。这两种方法都有其局限性：前者受到信息披露滞后和主观因素影响较大；后者则容易陷入盲目跟风和过度交易之中。

但现今，在很多国家已经出现了将非结构化数据纳入考量范围内进行决策支持系统开发以及利用智能算法做更为精准预测等应用实例, 例如航空运输领域使用气候模型改进机场管理效率, 医学诊断方面根据潜在医疗记录库提高特定癌症类型检查水平等. 这个趋向也引起了部分金融界相关企业与学院单位重视.

其中一个最具代表性应用就是情感分析。通过自然语言处理技术可以对媒体报道、社交网络上用户评论等海量文本进行情感极性评价并作为参考指标加以利用. 欧洲央行曾发布消息称他们正在建立一个名为“Sentix”数据库系统(来源: Reuters). 数据显示每日全球约20万条左右公共信息被汇总至该处供许可证银行机构查询获取所需内容; 同样美联储亦推出类似项目"RavenPack".

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这些新方法虽然存在一定局限性，并不意味着它们可以完全取代传统的基本面和技术分析。但正如欧洲央行首席执行官认为：“我们需要秉持开放心态看待任何可能突破常规桎梏路径。”

毕竟能否真正找到那神性圣杯？谁也没有十二万三千四百五十八亿……只见山河湖海间阔漫延连荡无穷幻色眼前!