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股票交易數據流

發布時間: 2021-04-20 16:27:59

❶ 數據流的模型描述

我們試圖從數據集合、數據屬性和計算類型三個不同方面對數據流的模型進行歸納和描述。實際上,很多文章提出了各種各樣的數據流模型,我們並沒有包括所有這些模型,只是將其中比較重要的和常見的進行了歸納和分類。 以下是對數據流的一個形式化描述。
考慮向量α,其屬性的域為[1..n](秩為n),而且向量α在時間t的狀態
α(t)=<α1(t), ...αi(t), ...αn(t) >
在時刻s,α是0向量,即對於所有i,αi(s)=0。對向量的各個分量的更新是以二元組流的形式出現的。即,第t個更新為(i, ct),意味著αi(t)= αi(t . 1) + ct,且對於i. =.i,αi. (t)= αi. (t . 1)。在時刻t發生的查詢是針對α(t)的。 我們首先考慮在進行數據流計算時,有哪些數據被包含在計算范圍之內。關於這個問題,主要有三種不同的模型:分別是數據流模型(data stream model)、滑動窗口模型(sliding window model)和n-of-N模型。
數據流模型(data stream model)在數據流模型中,從某個特定時間開始至今的所有數據都要被納入計算范圍。此時,s=0,即在時刻0,α是0向量。即這是數據流最初和最普遍的模型。
滑動窗口模型(sliding window model ,計算最近的N個數據)滑動窗口模型是指,從計算時算起,向前追溯的N個數據要被納入計算范圍。此時,s = t . N,即在時刻t . N,α是0向量。換句話說,要計算最近的N個數據。由於數據流的數據是不斷涌現的,所以直觀的看,這種模式就像用一個不變的窗口,數據隨時間的推移經過窗口,出現在窗口內的數據就是被計算的數據集合。M. Datar等[91]首先提出這一模式,隨後得到了廣泛響應[92]。
n-of-N模型(計算最近的n個數據,其中0 <n ≤ N) 文獻[93] 提出的這種模型建立在滑動窗口模型的基礎之上,比滑動窗口模型更為靈活:被納入計算范圍的是從計算時算起,向前追溯的n個數據。此時,s = t . n,即在時刻t . n,α是0向量。注意,其中n ≤ N,而且是可以隨查詢要求變化的。而在滑動窗口模型中,n = N而且是固定不變的。對於數據流處理系統來說,要能夠回答所有長度小於等於N的滑動窗口問題。 我們在來看一下數據本身的特徵。
時間序列(time series model) 數據按照其屬性(實際上就是時間)的順序前來。在這種情況下,i = t,即一個t時刻的更新為(t, ct)。此時對α的更新操作為αt(t)= ct, 且對於i. =.t,αi. (t)= αi. (t . 1)。這種模型適用於時序數據,如某特定IP的傳出的數據,或股票的定期更新數據等。
收款機模型(cash register model) 同一屬性的數據相加,數據為正。在這種模型中,ct >=0。這意味著對於所有的i和t來說,αi(t)總是不小於零,而且是遞增的。實際上,這種模型被認為是最常用的,例如可以用於對收款機(收款機模型由此得名),各個IP的網路傳輸量,手機用戶的通話時長的監控等等。
十字轉門模型(turnstile model) 同一屬性的數據相加,數據為正或負。在這種模型中,ct可以大於0也可以小於0。這是最通用的模型。S. Muthukrishnan[89]稱其為十字轉門模型起因於這種模型的功能就象地鐵站的十字轉門,可以用來計算有多少人到達和離開,從而得出地鐵中的人數。 對數據流數據的計算可以分為兩類:基本計算和復雜計算。基本計算主要包括對點查詢、范圍查詢和內積查詢這三種查詢的計算。復雜計算包括對分位數的計算、頻繁項的計算以及數據挖掘等。
點查詢(Point query) 返回αi(t)的值。
范圍查詢(Range query) 對於范圍查詢Q(f, t),返回
t
. αi(t)
i=f
內積(Inner proct) 對於向量β,α與β的內積
α . β =Σni=1αi(t)βi
分位數(Quantile) 給定一個序號r,返回值v,並確保v在α中的真實排序r.符合以下要求:
r . εN ≤ r. ≤ r + εN
其中,ε是精度,N =Σni=1αi(t)。
G. S. Manku等[94]提供了對分位數進行一遍掃描進行近似估計的框架結構,將數據集合看成樹的節點,這些節點擁有不同的權重(如節點中包含的數據個數)。認為所有的分位數的估計演算法都可以被認為由三個對節點的操作組成產生新節點(NEW) 、合並(COLLAPSE)和輸出(OUTPUT)。不同的策略構成了不同類型的樹。這個框架結構成為後來很多分位數估計演算法的基礎。
頻繁項(Frequent items)有時也稱Heavy hitters,即找出在數據流中頻繁出現的項。在這種計算中,實際上令ct =1。這樣,αi(t)中保存了截至t時刻,維值等於i的數據到達的頻率。對這些數據的查詢又可分為兩種:
找出頭k個最頻繁出現的項
找出所有出現頻率大於1/k的項
對頻率項的研究主要集中在後一種計算[95]。
挖掘對數據流數據進行挖掘涉及更復雜的計算。對這方面的研究包括:多維分析[96],分類分析[97, 98],聚類分析[99–102],以及其他one-pass演算法[103]。

股票代碼後的L1是什麼意思

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❸ 證券交易論文

證券交易信息產權的法律性質

摘要:證券交易行情信息是經過證券交易所整理、編排的信息集合體,本質上是資料庫。我國著作權法和證券法都沒有明確證券交易所交易信息產權的法律性質和權利內容,無法提供充分的法律保護。證券交易信息產權本質上是一種新型的財產權利,法律應當給予「特殊權利」保護,資料庫製作人證券交易所享有復制權和再利用權。

關鍵詞:證券交易信息行情信息資料庫特殊權利

一、啟發性案例[1]
2006年8月以來,一個關於證券交易信息的案件引起了證券市場的軒然大波,並在法學界引發了熱烈討論。2006年8月底,上證所信息網路有限公司(簡稱「上證所信息公司」)向上海浦東新區人民法院提起訴訟,請求法院依法解除原告與被告新華富時指數有限公司(簡稱「新華富時公司」)簽訂的《證券信息許可使用合同》及其附件,並追究新華富時公司的違約責任。
上證所信息公司是上海證券交易所證券信息的獨家全權經營機構,代表上海證券交易所與使用、發布、傳播上海證券交易所行情信息的單位簽訂有關合同,收取相應的授權費用。2005年12月,上證所信息公司與新華富時公司簽訂了《證券信息許可使用合同》。根據許可合的相關規定,原告許可被告利用上海證券交易所實時股票行情編制指數。但是,許可合同第五條同時約定,被告未經原告許可,不得將全部或部分上證所證券信息傳播到許可證指定以外的任何單位和個人及用於許可證指定以外的任何地方和用途,不得許可他人使用和開發衍生產品。
上證所信息公司訴稱,新華富時公司在未獲得上證所信息公司書面許可的情況下,擅自許可第三方新加坡證券交易所以基於原告提供的上海證券交易所實時行情編制的中國A 50指數開發中國A50股指期貨金融衍生產品,並在新加坡證券交易所上市交易,這一行為違反了許可合同第五條的規定,已經構成違約。
2006年10月11日,該案正式開庭審理。目前,案件仍在審理之中。本案引起了法學界的廣泛關注,已經從普通的商業合同糾紛變成了金融信息維權討論。對於本案,由於上證所信息公司與新華富時公司之間簽訂有信息許可使用合同,可以依照《合同法》的規定來處理。但是,如果與證券交易所沒有訂立許可使用合同的其他人未經交易所許可對證券交易行情信息進行復制、摘錄、改編或者再利用,證券交易所能否追究其侵權責任?換句話說,在這種情況下行為人侵犯的是證券交易所的何種權利?答案尚不清楚。在實踐中,恰恰是這類行為最令證券交易所頭疼,交易所會員公司和信息經營商在獲得交易信息後轉發給其他人或者以其他方式利用信息是目前交易信息侵權的主要方式[2]
因此,不管這個案件的結果如何,有一個問題依然需要我們探討:證券交易所對證券交易信息享有的權利是一種什麼樣的權利,它的法律性質如何?應當怎樣加強對證券交易信息產權的法律保護?
二、證券交易信息的概念
首先讓我們來了解一下什麼是證券交易信息。證券交易信息是指有價證券在證券交易所市場集中交易產生的、經過證券交易所整理、編排的市場交易數據、行情及因之而產生的其他相關信息,如證券的價格、報價及交易量、股價指數等等[3]。無論是對於證券交易所還是對於會員公司、信息運營商和投資者來說,證券交易的即時行情信息都具有重要的商業價值,而延時行情信息則由於其時間上的滯後性商業價值衰減。在實踐中,證券市場的參與者恰恰對於證券交易即時行情信息的產權歸屬和產權性質爭議最大。因此,本文主要討論證券交易即時行情信息產權的法律性質。根據2006年7月1日開始實施的《上海證券交易所交易規則》第5.2.2條的規定,在交易日連續競價期間,即時行情內容包括:證券代碼、證券簡稱、前收盤價格、最新成交價格、當日最高成交價格、當日最低成交價格、當日累計成交數量、當日累計成交金額、實時最高五個買入申報價格和數量、實時最低五個賣出申報價格和數量。[4]
為了進一步說明證券交易行情信息的范圍,筆者從新浪網上隨機下載了上海證券交易所浦發銀行(股票代碼600000)2006年11月1日的實時交易行情。
在證券市場上,單個的交易指令或交易信息對投資者是沒有意義的,投資者無法根據孤立的信息來做出理智的、合乎邏輯的投資判斷[5]。所以,本文所指的證券交易行情信息事實上是指交易信息的集合體,而且是經過特殊程序編輯(比如集合競價規則)過後產生的不問斷的數據流。因此,從證券交易信息的產生過程、存在形態上看,證券交易行情信息事實上是一種資料庫。
證券市場的有效性依賴於及時、准確且完整的交易信息,如何發布和管理證券市場中產生的交易信息關繫到市場的發展[6]。證券交易信息是由證券交易所收集、編排和公布的,從經濟學和組織理論的角度分析,證券交易所的根本在於證券交易過程中產生的交易信息[7]。因此,證券交易信息的財產權對證券交易所的存在和發展不可或缺,這也是2005年新修訂的《證券法》明確證券交易所對交易信息的專有權的意義所在。
三、現行法律對證券交易信息
保護的不足
(一)著作權法保護的不足
我國著作權相關立法並沒有關於資料庫法律保護的明確規定,但是2001年修訂的《著作權法》第十四條對「匯編作品」提供了法律保護:匯編若干作品、作品的片斷或者不構成作品的數據或者其他材料,對其內容的選擇或者編排體現獨創性的作品為匯編作品,其著作權由匯編人享有,但行使著作權時,不得侵犯原作品的著作權。根據該條規定,對於不構成作品的數據或其他材料進行匯編所形成的成果也可以受到著作權法的保護,但是前提條件是數據匯編內容的選擇或者編排應當體現獨創性。同時,需要明確的是,《著作權法》對於數據匯編的保護只及於數據的選擇和編排,不及於其中的數據本身。因此,數據匯編的構成成分是不受著作權法保護的,其他人可以自由使用數據匯編中的數據或事實,只要他沒有使用受到保護的選擇和編排。
但是,隨著數字技術和網路傳播技術的發展,作品傳播和利用的方式已經發生了巨大變化,信息的復制、傳播的成本越來越低,速度越來越快,操作越來越方便,對於數據匯編的使用也越來越頻繁。在信息經濟時代,不構成作品的信息也會有財產性價值;並且,當信息量非常大時,很難判定對於局部信息的使用是否侵犯了著作權。但是,著作權法依然固守作品的「獨創性」原則,沒有考慮到數據匯編所包含的商業價值,並提供相應的保護。
證券交易所可以援引《著作權法》第十四條關於「匯編作品」的規定來保護行情信息,這是因為,證券交易行情信息是在證券交易所市場集中交易產生的,並且經過了證券交易所的整理和編排。但是,《著作權法》提供的保護依然不足,因為只有證券交易所在行情信息數據的選擇和編排上體現了獨創性才能被認定為匯編作品,即便是證券交易所即時行情信息可以認定為《著作權法》第十四條規定的「匯編作品」,《著作權法》也不會保護行情信息中的數據和信息本身。事實上,行情信息資料庫的獨創性也很難得到認定。因為資料庫的核心價值在於所採集的信息內容,其採集的內容越全面價值就越高,但內容越全面就必然使編輯者對信息的選擇餘地越少,最終導致獨創性越低,這種有別於普通作品的特點造成了現實需要與法律規定的直接沖突,就是信息量越大、越全面的資料庫就越可能得不到著作權保護。[8] (二)證券法保護的不足
由於著作權法對證券交易行情信息保護不足,證券交易所不斷尋求其他法律保護方式。2005年10月27日全國人大常委會修訂通過的《證券法》加強了證券交易即時行情信息的保護。該法第一百一十三條第二款規定:未經證券交易所許可,任何單位和個人不得發布證券交易即時行情。證券監管機關、證券交易所認為,該條確立了證券交易所對證券交易即時行情的信息專有權,有利於維護證券市場交易秩序,也利於證券交易所開拓信息產品服務。[9]
但是,該條對證券交易即時行情信息所提供的保護仍然是不足的。首先,這個條文應聯繫上下文來理解,該條第一款規定:「證券交易所應當為組織公平的集中交易提供保障,公布證券交易即時行情,並按交易日製作證券市場行情表,予以公布。」在這個語言環境下,第二款禁止任何單位和個人未經證券交易所許可發布證券交易即時行情。
因此,該條授予證券交易所的只是獨家發布證券交易行情信息的權利,並沒有明確賦予交易所對於行情信息的所有權,《證券交易所交易規則》所主張的信息所有權缺乏法律依據[l0]。其次,證券交易信息產權法律制度的核心價值目標是明確證券交易信息產權的歸屬和法律性質,雖然該條明確了證券交易所對證券交易即時行情信息享有一定的權利,但是《證券法》和其他法律法規並沒有明確這種權利的法律性質和權利的內容。《證券法》第一百一十三條第二款在賦予證券交易所「發布」交易信息的權利,但是對於這項權利的內涵沒有做界定,例如,證券交易所是否有權禁止他人提取行情信息的部分或全部內容或者進行再利用,證券法對此沒有明確規定。
在這種情況下,對於與證券交易所及其所授權經營證券信息的公司締結合同的當事人,證券
交易所可以依照合同來主張違約責任。可是,如果合同當事人以外的第三人侵犯了證券交易所的信息專有權,證券交易所能夠主張何種侵權責任?換句話說,第三人侵犯的是證券交易所對證券交易信息享有的何種權利,著作權還是其他種類權利?對此法律並沒有明確規定,這也是上證所信息公司訴新華富時公司一案引發熱烈討論的原因所在。
四、新型的財產權利一一資料庫「特殊權利」
從上面的分析可以看出,無論是著作權法還是證券法都沒有清晰界定證券交易行情信息產權的法律性質,對證券交易所交易信息產權提供充分的法律保護。在現代社會,信息作為無形財產的一種形式已被廣泛接受,信息的生產、收集和編輯包含了信息產品製作人的「勞動」,具有重要的商業價值,但是,信息產品可能不具有著作權法所要求的「獨創性」。本文認為,證券交易行情信息產權是一種新型的財產權利,它既不同於傳統意義上的所有權,也無法納入著作權或知識產權的范疇,而應當作為資料庫受到法律的特別保護。需要指出的是,證券交易所主張其對交易信息享有所有權,這種認識容易產生混亂。事實上,證券交易所享有的應當是信息財產專有權,而不是信息所有權,因為有形財產所有權和信息財產專有權的具體內容有很大的不同,產權是不能等同於所有權的。
資料庫是指由有序排列的作品、數據或其他材料組成的,並且能以電子或非電子方式單獨訪問的集合體[11]。資料庫與匯編作品有一定的關聯性,它不僅包括匯編作品,還包括不構成匯編作品的數據匯編。由於資料庫具有巨大的經濟價值,其開發、製作和維護必須投入大量的人力、物力、財力和時間,而其復制和侵權又十分簡便,因此,法律應當對資料庫製作人提供必要的保護。
目前國際上對資料庫的保護主要有兩種方式,一種是對具有獨創性的資料庫提供著作權保護,但是,正如前面所分析的,著作權法所提供的保護不及於其中的內容。另一種是對資料庫給予「特殊權利」(Sui Generis)保護,目前這種保護方式已經在歐盟變成了法律實踐。1996年,歐洲議會和歐盟理事會制定了《關於資料庫法律保護的指令》(96/9/EC),對資料庫提供全面保護。該指令最為引入注目的是給資料庫提供了「特殊權利」保護。「特殊權利」是指一個資料庫如果表明在其內容的獲得、驗證或顯示中具有質量或數量上的實質性投資,其製作人就有權禁止他人摘錄和(或)再利用資料庫的全部或實質性部分。這里所說的投資並不僅指金錢投資,還包括時間、勞動、物力等方面的投入。
依據歐盟《關於資料庫法律保護的指令》,資料庫製作人享有的特殊權利包括提取權和再利用權。資料庫製作人有權禁止他人未經許可,永久或暫時地將資料庫全部內容或者在數量上以及(或者)質量上的實質性內容轉移到另一種介質上的行為;資料庫製作人還有權禁止他人未經許可,以發行、出租、在線傳輸或者其他方式傳輸等方式向公眾提供資料庫全部內容或者在數量上以及(或者)質量上的實質性內容。除此之外,資料庫製作人還有權禁止他人未經許可,重復地和系統地提取以及(或)再利用資料庫的非實質性內容,但是與資料庫的正常利用相沖突或者不合理地損害資料庫製作人的合法利益的行為。[12]
「Sui Generis」是拉丁文,其基本含義是「獨特的、特殊的、自成一類的」,它意味著這是一種不同於著作權的保護,或者是另一種權利的保護。相對於著作權,資料庫特殊權利保護資料庫中的內容,而著作權只保護獨創性的表達形式,不保護思想內容;而相對於保護思想內容的專利來說,它對思想內容又沒有獨占權,它不能禁止他人利用同樣的思想內容製作同樣的資料庫進行產業上的競爭[13]。因此,對資料庫給予「特殊權利」保護的實質是在現有法律保護模式之外創設一種新的權利,以保護資料庫製作人對其資料庫內容應當享有的權益。
如前文所述,從證券交易行情信息的產生過程、存在形態上看,證券交易行情信息實際上是一種資料庫。證券交易行情信息資料庫的製作人是證券交易所。證券交易行情信息產生於證券交易的過程中,證券交易所為證券交易提供平台,制定交易規則,將零散的、單個的數據匯編成具有實際市場價值的數據產品。證券交易所為行情信息的生產、收集和編輯投入了大量的人力、物力、財力,進行了實質性投資,所以,證券交易所應當享有資料庫製作人的「特殊權利」。因此,證券交易所證券交易信息產權的性質應當是資料庫「特殊權利」,它的內容包括禁止他人未經許可提取或者再利用行情信息的全部或實質性部分的行為。

注釋:
[1]案件情況來自《金融時報》等媒體的報道。
[2]北京大學法學院金融法研究中心課題組:「證券交易所交易信息產權運作與法律保護研究」,載上海證券交易所研究中心主編《上證研究(2005法制專輯)》,復旦大學出版社2005年版,第245頁。
[3]北京大學法學院金融法研究中心課題組:「證券交易所交易信息產權運作與法律保護研究」,第240頁。
[4]上海證券交易所交易規則》(2006年7月1日開始實施)第5.2.2條。
[5]復旦大學一上海理工大學(聯合)課題組:「證券交易所交易信息產權運作與法律保護研究」,載上海證券交易所研究中心主編《上證研究(2005法制專輯)》,復旦大學出版社2005年版,第275頁。
[6]同上注,第239—240頁。
[7]關於證券交易信息與證券交易所的關系的具體分析可參閱北京大學法學院金融法研究中心課題組完成的「證券交易所交易信息產權運作與法律保護研究」課題,第248— 249頁。
[8]復旦大學一上海理工大學(聯合)課題組:「證券交易所交易信息產權運作與法律保護研究」,第288頁。
[9]桂敏傑主編:《中華人民共和國證券法、中華人民共和國公司法新舊條文對照簡明解讀》,中國民主法制出版社,2005年版,第103—104頁。、
[10]2006年7月1日起實施的《上海證券交易所交易規則》和《深圳證券交易所交易規則》第5.1.3條都規定:「本所市場產生的交易信息歸本所所有。未經本所許可,任何機構和個人不得使用和傳播。經本所許可使用交易信息的機構和個人,未經本所同意,不得將本所交易信息提供給其他機構和個人使用或予以傳播。」
[11]李揚:《資料庫法律保護研究》,中國政法大學出版社2004年版,第3—4頁。
[12]李揚:《資料庫法律保護研究》,第174—175頁。
[13]李揚:《資料庫法律保護研究》,第205頁。

❹ 數據可視化性能–為什麼非常重要

性能本身是對機器,產品等工作有多好的描述。在數據可視化領域里,性能意味著有多快速度,功能有多強大及使用方便程度。可視化性能的技術和技能協助開發人員,數據分析師和科學家節省大量的時間,精力和資源效率,因而提高工作質量和擴展數據解析度。
用電腦交互和圖表技術(比如硬體性能,計算和系統可視化 )渲染呈現大量數據,性能是必不可少的。它的高性能計算模擬和監測系統是用在廣泛的經濟和科學領域中的重要因素,比如用在能源生產,航空航天,天體物理學,醫學,氣象學,股票分析,交易等。

具有什麼樣特徵的組件才能稱的上高性能?
比如領先於可視化競爭的LightningChart:
· 實時監測中無閃爍或延遲
· 高解析度數據集
· 支持交互功能
· 有效利用機器資源
· 支持使用舊電腦硬體渲染數據,並保持上述功能

哪些應用必須具備高性能?
能源。例如:在發電廠中,性能可以非常准確的從發電機收集數據,監測環境條件和提供測量的總體穩定性以防止事故。震動監測功能可以預測何時在最佳時間關閉機械更換軸承,降低維修成本。
貿易。例如:在股票交易所中,性能在並行跟蹤股票數據流和在多個監視器中分析數據流起著至關重要的作用。
醫療。例如:在醫院中,需要性能來監測患者的狀況並且提供整體穩定性以收集巨大的數據集,確保正確的醫療決策。
航天與國防。例如:在任務控制中心,性能對於飛行模擬和監視航天器發射到軌道之前,期間和之後是必不可少的。
高難度行業發展是當經社會進步的重要標志,而市面上具有高性能的圖表控制項軟體並不多。比如芬蘭LightningChart數據可視化控制項包可以協助高難度行業開發成功。

❺ 銅的股票怎麼找怎麼看

與銅相關的股票:

000630 銅陵有色
000878 雲南銅業
002171 精誠銅業
600362 江西銅業
分析銅股的主要方法有:
技術分析:
技術分析是以預測市場價格變化的未來趨勢為目的,通過分析歷史圖表對市場價格的運動進行分析的一種方法。技術分析是證券投資市場中普遍應用的一種分析方法。
所有的技術分析都是建立在三大假設之上的。一、市場行為包容消化一切。這句話的含義是:所有的基礎事件--經濟事件、社會事件、戰爭、自然災害等等作用於市場的因素都會反映到價格變化中來。二、價格以趨勢方式演變。三、歷史會重演。

基本分析:
基本分析法通過對決定股票內在價值和影響股票價格的宏觀經濟形勢、行業狀況、公司經營狀況等進行分析,評估股票的投資價值和合理價值,與股票市場價進行比較,相應形成買賣的建議。

演化分析:
演化分析是以演化證券學理論為基礎,將股市波動的生命運動特性作為主要研究對象,從股市的代謝性、趨利性、適應性、可塑性、應激性、變異性和節律性等方面入手,對市場波動方向與空間進行動態跟蹤研究,為股票交易決策提供機會和風險評估的方法總和。

❻ 股票軟體怎麼開發股票軟體開發需要注意哪些

股票軟體開發開發過程包括以下五個階段:
一、股票軟體開發定製分析
然後把它用軟體工程開發語言(形式功能規約,軟體需求分析就是回答做什麼的問題。一個對用戶的需求進行去粗取精、去偽存真、正確理解。即需求規格說明書)表達進去的過程。本階段的基本任務是和用戶一起確定要解決的問題,建立軟體的邏輯模型,編寫需求規格說明書文檔並最終得到用戶的認可。需求分析的主要方法有結構化分析方法、數據流程圖和數據字典等方法。本階段的工作是根據需求說明書的要求,設計建立相應的軟體系統的體系結構,並將整個系統分解成若干個子系統或模塊,定義子系統或模塊間的介面關系,對各子系統進行具體設計定義,編寫軟體概要設計和詳細設計說明書,資料庫或數據結構設計說明書,組裝測試計劃。
二、股票軟體開發設計
也可以是可組合、可分解和可更換的功能單元。模塊,股票軟體設計可以分為概要設計和詳細設計兩個階段。實際上軟體設計的主要任務就是將軟體分解成模塊是指能實現某個功能的數據和程序說明、可執行程序的順序單元。可以是一個函數、過程、子程序、一段帶有順序說明的獨立的順序和數據。然後進行模塊設計。概要設計就是結構設計,其主要目標就是給出軟體的模塊結構,用軟體結構圖表示。詳細設計的首要任務就是設計模塊的順序流程、演算法和數據結構,主要任務就是設計資料庫,常用方法還是結構化順序設計方法。
三、股票軟體開發定製編碼
即寫成以某一順序設計語言表示的"源程序清單"充沛了解軟體開發語言、工具的特性和編程風格,軟體編碼是指把軟體設計轉換成計算機可以接受的順序。有助於開發工具的選擇以及保證軟體產品的開發質量。
四、股票軟體開發測試
關鍵在於理解測試方法。不同的測試方法有不同的測試用例設計方法。兩種常用的測試方法是白盒法測試對象是源程序,股票軟體測試的目的以較小的代價發現盡可能多的錯誤。要實現這個目標的關鍵在於設計一套出色的測試用例(測試數據和預期的輸出結果組成了測試用例)如何才幹設計出一套出色的測試用例。依據的順序內部的邏輯結構來發現軟體的編程錯誤、結構錯誤和數據錯誤。結構錯誤包括邏輯、數據流、初始化等錯誤。用例設計的關鍵是以較少的用例覆蓋盡可能多的內部順序邏輯結果。白盒法和黑盒法依據的軟體的功能或軟體行為描述,發現軟體的介面、功能和結構錯誤。其中介面錯誤包括內部/外部介面、資源管理、集成化以及系統錯誤。
五、股票軟體開發與維護
對軟體產品所進行的一些軟體工程的活動。即根據軟體運行的情況,維護是指在已完成對軟體的研製(分析、設計、編碼和測試)工作並交付使用以後。對軟體進行適當修改,以適應新的要求,以及糾正運行中發現的錯誤。編寫軟體問題演講、軟體修改演講。

❼ 股票軟體編程問題

有多種選擇:
1 在已有軟體的基礎上二次開發
2 在已有軟體的基礎上,開發指標,這個最方便,強烈推薦。指標所用的語言比較簡單,看下別人的源代碼就基本上能學會了。
3 自己從頭到尾開發軟體,那工作量增大很多了。至於用什麼語言,自己習慣用啥就用啥了。

證交所的數據,不太熟悉,那個好像要花錢買。
但是網上有免費的數據源的,尤其是日K線的數據,有很多的。

幾乎每個證券投資者都會經歷到處找指標,然後自己做指標的過程。但最終,會明白,那隻是一個小工具。

❽ 股票l1和l2代表什麼意思


股票L1和L2代表不同的數據流等級,L1代表股票軟體使用L1級的數據流,行情數據6秒刷新一次;L2代表股票軟體使用L2級的數據流,行情數據3秒刷新一次;通常L1級的行情數據是免費的,L2級的數據流需要投資者花錢。


用戶在平時投資股票時最好選擇正規的交易平台,這樣在進行股票交易時才會更加的放心。同時要選擇實力雄厚的公司,這樣的公司可以提供順暢的網路服務,為用戶投資股票提供有力的支持。


投資股票要使用閑置資金,而且在買入一隻股票後時刻關注它的價格變化,不要錯過最佳的賣出點。最後就是在投資股票時一定要具備良好的心理素質,它可以讓用戶隨時保持正確的判斷。


用戶在投資股票之前要到證券公司進行開戶,這時一定要選擇開戶傭金比例低的券商辦理。在這樣的券商開戶以後用戶交易時成本比較低。不過在開戶時要注意券商的規模,一般選擇有實力的券商開戶。

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