可以建立数学模型，应用回归分析、时间序列分析、分类模型等方法，找出与股票收益率相关的因素。使用合适的评估指标，如均方误差、准确率等，评估模型的性能，并根据评估结果进行模型的优化和改进。此外，投资股票存在风险，投资者需要根据自身情况和风险承受能力做出决策，并可以寻求专业投资顾问的帮助。
要通过大数据找到最赚钱的股票，可以进行以下步骤：
1. 数据收集：收集上市公司的财务报表、行业数据、市场指标、股票价格等相关数据。可以通过金融资讯网站、财经媒体、证券交易所等渠道获取。
2. 数据整理与清洗：对收集到的数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。使用数据清洗工具和技术，例如Python的pandas库，可以帮助快速处理和清洗数据。
3. 数据分析：使用统计分析和机器学习等方法对数据进行分析。可以建立数学模型，应用回归分析、时间序列分析、分类模型等方法，找出与股票收益率相关的因素。
4. 特征选择：利用数据分析结果，筛选出与股票收益率有较强相关性的特征。可以使用特征选择算法，如卡方检验、互信息等。
5. 模型建立与训练：根据选定的特征，建立预测模型。可以使用机器学习算法，如线性回归、支持向量机、随机森林等进行训练。
6. 模型评估与优化：对模型进行评估和优化。使用合适的评估指标，如均方误差、准确率等，评估模型的性能，并根据评估结果进行模型的优化和改进。
7. 预测与实践：利用优化后的模型进行预测，找到最赚钱的股票。可以根据模型的预测结果，进行投资决策和操作。
需要注意的是，股市的走势受到多种因素的影响，包括经济环境、行业发展、政策因素等，因此单纯依靠大数据分析可能不能完全预测未来的股票走势。此外，投资股票存在风险，投资者需要根据自身情况和风险承受能力做出决策，并可以寻求专业投资顾问的帮助。
