Ⅰ 請設計一個方案,根據股票市場的數據,以及投資經理的股票交易記錄,對投資經理的真
你是想做股票分析軟體還是什麼呀？
比如，你想分析有5家以上華夏基金買入個股的走勢？
還是想知道當季度，哪些個股的股東人數大幅下降？
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Ⅱ 請問有沒有中國股票市場交易資料庫(CSMAR)上證A股的所有年報，2007-2011年！多謝~
你要的東西太多了。我告訴你去哪裡找，所有上市公司的都看得到呢。你登陸上交所、深交所的網站，在數據裡面哪家公司的年報季報都看得了。
Ⅲ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬
研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。
Ⅳ 利用ACCESS模擬股票買入賣出軟體的資料庫如何設計
這個需要網頁最好是用SQL，，ACCESS資料庫不靈活。。。
Ⅳ 股票交易管理系統 資料庫的
三個臭皮匠頂個諸葛亮。更何況你是一個人操作，而我們是一個集體來分析、操作，
各有各的分工。而你呢？盤中你有時間分析股票那麼你有時間去盯盤嗎？
你有時間盯盤，那麼你有時間去找消息嗎？你有時間找消息那麼你有時間去研究公司、
行業、熱點、資金、主力、市場、盤面、個股、等等……你要記住一心不能二用，
如果一心二用你認為你能做好嗎？答案是否定的，不能。而我們有專業去分析消息、
搜索消息，以及專業研究熱點、研究資金、研究市場，和專業去上市公司調研的老師。
你自己是肯定不能辦到這些的。只有做到這些你才可以在股市裡成為王者。但是，
現在離這些還差多少？10%、30%、50%呢？應該還有很多吧。那你還有什麼理由不加入我們呢，
肯能我們離這些還有一定的欠缺，但是我們分工明確，最起碼比你賺的要多。
Ⅵ 如何把當天股票的每一隻交易明細和幾個必要的技術指標導入到資料庫中
用免費的wdz程序吧，可直接將股票數據輸出為sql文件（mysql、ms-sqlserver都支持），然後直接就導入到資料庫中了。
Ⅶ 求:股票交易系統程序的資料庫數據表結構
找交易所、證券業協會、大券商等處的信息技術部門要。
Ⅷ 股票交易所那種下單的數據結構怎麼實現的
上海,深圳證券交易所
如果你是機構大客戶
去現場做
速度最快
還有就是 證券公司營業部的 現場大客戶
.那裡的電腦直接連著 證券交易所
Ⅸ 中國股票市場交易資料庫查詢系統
是國泰安信息技術有限公司 開發的CSMAR 中國股票市場交易資料庫
Ⅹ 請大夥給我解釋一下資料庫設計的基本原則！
資料庫設計的三範式所謂範式，是關系型資料庫關系模式規范化的標准，從規范化的寬松到嚴格，分別為不同的範式，通常使用的有第一範式、第二範式、第三範式及BC範式等。範式是建立在函數依賴基礎上的。
函數依賴
定義：設有關系模式R(U)，X和Y是屬性集U的子集，函數依賴是形為X→Y的一個命題，對任意R中兩個元組t和s，都有t[X]=s[X]蘊涵t[Y]=s[Y]，那麼FD X→Y在關系模式R(U)中成立。X→Y讀作『X函數決定Y』，或『Y函數依賴於X』。通俗的講，如果一個表中某一個欄位Y的值是由另外一個欄位或一組欄位X的值來確定的，就稱為Y函數依賴於X。函數依賴應該是通過理解數據項和企業的規則來決定的，根據表的內容得出的函數依賴可能是不正確的。
第一範式（1NF）
定義：如果關系模式R的每個關系r的屬性都是不可分的數據項，那麼就稱R是第一範式的模式。
簡單的說，每一個屬性都是原子項，不可分割。1NF是關系模式應具備的最起碼的條件，如果資料庫設計不能滿足第一範式，就不稱為關系型資料庫。關系資料庫設計研究的關系規范化是在1NF之上進行的。
第二範式（2NF）
定義：如果關系模式R是1NF，且每個非主屬性完全函數依賴於候選鍵，那麼就稱R是第二範式。
簡單的說，第二範式要滿足以下的條件：首先要滿足第一範式，其次每個非主屬性要完全函數依賴與候選鍵，或者是主鍵。也就是說，每個非主屬性是由整個主鍵函數決定的，而不能由主鍵的一部分來決定。舉個例子：
有股票日行情表的主鍵是股 票代碼和交易日期組成。非主屬性中有收盤價和成交量等，都是由主鍵，即股票代碼和交易日期函數決定的，單獨的股票代碼或者交易日期都不能函數決定這些非主 屬性。如果這個表中有非主屬性股票簡稱，則股票簡稱是可以由股票代碼來函數決定的，這樣股票簡稱這個非主屬性就不是完全函數依賴於候選鍵，這樣的設計就不 滿足第二範式。
第三範式（3NF）
定義：如果關系模式R是2NF，且關系模式R（U，F）中的所有非主屬性對任何候選關鍵字都不存在傳遞依賴，則稱關系R是屬於第三範式。
簡單的說，第三範式要滿足以下的條件：首先要滿足第二範式，其次非主屬性之間不存在函數依賴。由於滿足了第二範式，表示每個非主屬性都函數依賴於主鍵。如果非主屬性之間存在了函數依賴，就會存在傳遞依賴，這樣就不滿足第三範式。
舉 個例子：在股票基本情況表中，主鍵是股票代碼，有非主屬性所屬一級行業和所屬二級行業。根據業務規則，所屬二級行業能夠函數決定所屬一級行業，這就表示存 在這樣一種關系：股票代碼函數決定所屬二級行業，所屬二級行業函數決定所屬一級行業，這就形成了傳遞依賴，這樣的設計就不符合第三範式。不過在實際運用 中，為查詢和使用的方便，有時也會違反第三範式。如上例，如果沒有所屬一級行業的屬性，需要查詢所屬一級行業的相關股票，需要查詢時使用函數來從二級行業 中函數生成所屬一級行業，使用性能上會受影響。所以通常會加上所屬一級行業的屬性。
BC範式（BCNF）
BC範式是第三範式的增強版，不過也有人說是直接從1NF發展過來的，即每個屬性，包括主屬性或非主屬性，都完全依賴於候選鍵，並且不存在傳遞依賴情況。