利用大数据炒股是一种基于大规模数据分析和算法模型的投资策略，可以帮助投资者更准确地预测股票价格的走势。以下是利用大数据炒股的一般步骤：

1. 数据收集：收集与股票市场相关的各种数据，包括财务报表、股票价格、交易量、市场指数、宏观经济数据等。这些数据可以从金融机构、数据提供商、财经website等渠道获取。

2. 数据清洗和整理：对收集到的数据进行清洗和整理，去除重复数据、缺失值和错误数据，并将其整理成适合分析的格式，以便后续处理。

3. 特征提取：根据投资策略的需求，从整理好的数据中提取出与股票价格走势相关的特征。这些特征可以包括技术指标（如移动平均线、相对强弱指标）、基本面指标（如市盈率、市净率）、市场情绪指标（如新闻情绪、社交媒体情绪）等。

4. 建立模型：利用机器学习、统计学等方法，根据提取到的特征建立预测模型。常用的模型包括回归模型、决策树、支持向量机、神经网络等。模型的选择和参数调优需要根据具体情况进行。

5. 模型训练和验证：使用历史数据对建立的模型进行训练，并使用验证数据对模型进行验证和评估。通过比较模型的预测结果与实际股票价格的走势，评估模型的准确性和稳定性。

6. 策略执行：根据模型的预测结果和评估，制定相应的投资策略。这可以包括买入、卖出、持有或调整仓位等操作。策略的执行可以通过自动化交易系统实现，也可以由投资者手动操作。

7. 监测和调整：定期监测模型的表现和投资策略的效果，并根据市场变化和模型的表现进行调整。投资者需要密切关注市场动态，及时调整策略以应对市场风险。

需要注意的是，利用大数据炒股虽然可以提供更多的信息和预测能力，但并不能完全消除投资风险。投资者在利用大数据进行炒股时，仍需谨慎对待，结合自身的投资经验和判断进行决策。