❶ 数据流的模型描述
我们试图从数据集合、数据属性和计算类型三个不同方面对数据流的模型进行归纳和描述。实际上，很多文章提出了各种各样的数据流模型，我们并没有包括所有这些模型，只是将其中比较重要的和常见的进行了归纳和分类。 以下是对数据流的一个形式化描述。
考虑向量α，其属性的域为[1..n](秩为n)，而且向量α在时间t的状态
α(t)=<α1(t), ...αi(t), ...αn(t) >
在时刻s，α是0向量，即对于所有i，αi(s)=0。对向量的各个分量的更新是以二元组流的形式出现的。即，第t个更新为(i, ct)，意味着αi(t)= αi(t . 1) + ct，且对于i. =.i，αi. (t)= αi. (t . 1)。在时刻t发生的查询是针对α(t)的。 我们首先考虑在进行数据流计算时，有哪些数据被包含在计算范围之内。关于这个问题，主要有三种不同的模型：分别是数据流模型（data stream model）、滑动窗口模型（sliding window model）和n-of-N模型。
数据流模型（data stream model）在数据流模型中，从某个特定时间开始至今的所有数据都要被纳入计算范围。此时，s=0，即在时刻0，α是0向量。即这是数据流最初和最普遍的模型。
滑动窗口模型（sliding window model ，计算最近的N个数据）滑动窗口模型是指，从计算时算起，向前追溯的N个数据要被纳入计算范围。此时，s = t . N，即在时刻t . N，α是0向量。换句话说，要计算最近的N个数据。由于数据流的数据是不断涌现的，所以直观的看，这种模式就像用一个不变的窗口，数据随时间的推移经过窗口，出现在窗口内的数据就是被计算的数据集合。M. Datar等[91]首先提出这一模式，随后得到了广泛响应[92]。
n-of-N模型(计算最近的n个数据，其中0 <n ≤ N) 文献[93] 提出的这种模型建立在滑动窗口模型的基础之上，比滑动窗口模型更为灵活：被纳入计算范围的是从计算时算起，向前追溯的n个数据。此时，s = t . n，即在时刻t . n，α是0向量。注意，其中n ≤ N，而且是可以随查询要求变化的。而在滑动窗口模型中，n = N而且是固定不变的。对于数据流处理系统来说，要能够回答所有长度小于等于N的滑动窗口问题。 我们在来看一下数据本身的特征。
时间序列（time series model） 数据按照其属性(实际上就是时间)的顺序前来。在这种情况下，i = t，即一个t时刻的更新为(t, ct)。此时对α的更新操作为αt(t)= ct， 且对于i. =.t，αi. (t)= αi. (t . 1)。这种模型适用于时序数据，如某特定IP的传出的数据，或股票的定期更新数据等。
收款机模型（cash register model） 同一属性的数据相加，数据为正。在这种模型中，ct >=0。这意味着对于所有的i和t来说，αi(t)总是不小于零，而且是递增的。实际上，这种模型被认为是最常用的，例如可以用于对收款机（收款机模型由此得名），各个IP的网络传输量，手机用户的通话时长的监控等等。
十字转门模型（turnstile model） 同一属性的数据相加，数据为正或负。在这种模型中，ct可以大于0也可以小于0。这是最通用的模型。S. Muthukrishnan[89]称其为十字转门模型起因于这种模型的功能就象地铁站的十字转门，可以用来计算有多少人到达和离开，从而得出地铁中的人数。 对数据流数据的计算可以分为两类：基本计算和复杂计算。基本计算主要包括对点查询、范围查询和内积查询这三种查询的计算。复杂计算包括对分位数的计算、频繁项的计算以及数据挖掘等。
点查询（Point query） 返回αi(t)的值。
范围查询（Range query） 对于范围查询Q(f, t)，返回
t
. αi(t)
i=f
内积（Inner proct） 对于向量β，α与β的内积
α . β =Σni=1αi(t)βi
分位数（Quantile） 给定一个序号r，返回值v，并确保v在α中的真实排序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]提供了对分位数进行一遍扫描进行近似估计的框架结构，将数据集合看成树的节点，这些节点拥有不同的权重（如节点中包含的数据个数）。认为所有的分位数的估计算法都可以被认为由三个对节点的操作组成产生新节点（NEW） 、合并（COLLAPSE）和输出（OUTPUT）。不同的策略构成了不同类型的树。这个框架结构成为后来很多分位数估计算法的基础。
频繁项（Frequent items）有时也称Heavy hitters，即找出在数据流中频繁出现的项。在这种计算中，实际上令ct =1。这样，αi(t)中保存了截至t时刻，维值等于i的数据到达的频率。对这些数据的查询又可分为两种：
找出头k个最频繁出现的项
找出所有出现频率大于1/k的项
对频率项的研究主要集中在后一种计算[95]。
挖掘对数据流数据进行挖掘涉及更复杂的计算。对这方面的研究包括：多维分析[96]，分类分析[97, 98]，聚类分析[99–102]，以及其他one-pass算法[103]。
❷ 股票代码后的L1是什么意思
L1代表你目前股票软件使用的数据流是L1级的，行情数据6秒刷新一次,这个目前是普遍的免费使用；
L2代表你目前股票软件使用的数据流是L2级的，行情数据刷新3秒一次，这个需要花钱买的；
❸ 证券交易论文
证券交易信息产权的法律性质
摘要：证券交易行情信息是经过证券交易所整理、编排的信息集合体，本质上是数据库。我国著作权法和证券法都没有明确证券交易所交易信息产权的法律性质和权利内容，无法提供充分的法律保护。证券交易信息产权本质上是一种新型的财产权利，法律应当给予“特殊权利”保护，数据库制作人证券交易所享有复制权和再利用权。
关键词：证券交易信息行情信息数据库特殊权利
一、启发性案例[1]
2006年8月以来，一个关于证券交易信息的案件引起了证券市场的轩然大波，并在法学界引发了热烈讨论。2006年8月底，上证所信息网络有限公司(简称“上证所信息公司”)向上海浦东新区人民法院提起诉讼，请求法院依法解除原告与被告新华富时指数有限公司(简称“新华富时公司”)签订的《证券信息许可使用合同》及其附件，并追究新华富时公司的违约责任。
上证所信息公司是上海证券交易所证券信息的独家全权经营机构，代表上海证券交易所与使用、发布、传播上海证券交易所行情信息的单位签订有关合同，收取相应的授权费用。2005年12月，上证所信息公司与新华富时公司签订了《证券信息许可使用合同》。根据许可合的相关规定，原告许可被告利用上海证券交易所实时股票行情编制指数。但是，许可合同第五条同时约定，被告未经原告许可，不得将全部或部分上证所证券信息传播到许可证指定以外的任何单位和个人及用于许可证指定以外的任何地方和用途，不得许可他人使用和开发衍生产品。
上证所信息公司诉称，新华富时公司在未获得上证所信息公司书面许可的情况下，擅自许可第三方新加坡证券交易所以基于原告提供的上海证券交易所实时行情编制的中国A 50指数开发中国A50股指期货金融衍生产品，并在新加坡证券交易所上市交易，这一行为违反了许可合同第五条的规定，已经构成违约。
2006年10月11日，该案正式开庭审理。目前，案件仍在审理之中。本案引起了法学界的广泛关注，已经从普通的商业合同纠纷变成了金融信息维权讨论。对于本案，由于上证所信息公司与新华富时公司之间签订有信息许可使用合同，可以依照《合同法》的规定来处理。但是，如果与证券交易所没有订立许可使用合同的其他人未经交易所许可对证券交易行情信息进行复制、摘录、改编或者再利用，证券交易所能否追究其侵权责任?换句话说，在这种情况下行为人侵犯的是证券交易所的何种权利?答案尚不清楚。在实践中，恰恰是这类行为最令证券交易所头疼，交易所会员公司和信息经营商在获得交易信息后转发给其他人或者以其他方式利用信息是目前交易信息侵权的主要方式[2]
因此，不管这个案件的结果如何，有一个问题依然需要我们探讨：证券交易所对证券交易信息享有的权利是一种什么样的权利，它的法律性质如何?应当怎样加强对证券交易信息产权的法律保护?
二、证券交易信息的概念
首先让我们来了解一下什么是证券交易信息。证券交易信息是指有价证券在证券交易所市场集中交易产生的、经过证券交易所整理、编排的市场交易数据、行情及因之而产生的其他相关信息，如证券的价格、报价及交易量、股价指数等等[3]。无论是对于证券交易所还是对于会员公司、信息运营商和投资者来说，证券交易的即时行情信息都具有重要的商业价值，而延时行情信息则由于其时间上的滞后性商业价值衰减。在实践中，证券市场的参与者恰恰对于证券交易即时行情信息的产权归属和产权性质争议最大。因此，本文主要讨论证券交易即时行情信息产权的法律性质。根据2006年7月1日开始实施的《上海证券交易所交易规则》第5.2.2条的规定，在交易日连续竞价期间，即时行情内容包括：证券代码、证券简称、前收盘价格、最新成交价格、当日最高成交价格、当日最低成交价格、当日累计成交数量、当日累计成交金额、实时最高五个买入申报价格和数量、实时最低五个卖出申报价格和数量。[4]
为了进一步说明证券交易行情信息的范围，笔者从新浪网上随机下载了上海证券交易所浦发银行(股票代码600000)2006年11月1日的实时交易行情。
在证券市场上，单个的交易指令或交易信息对投资者是没有意义的，投资者无法根据孤立的信息来做出理智的、合乎逻辑的投资判断[5]。所以，本文所指的证券交易行情信息事实上是指交易信息的集合体，而且是经过特殊程序编辑(比如集合竞价规则)过后产生的不问断的数据流。因此，从证券交易信息的产生过程、存在形态上看，证券交易行情信息事实上是一种数据库。
证券市场的有效性依赖于及时、准确且完整的交易信息，如何发布和管理证券市场中产生的交易信息关系到市场的发展[6]。证券交易信息是由证券交易所收集、编排和公布的，从经济学和组织理论的角度分析，证券交易所的根本在于证券交易过程中产生的交易信息[7]。因此，证券交易信息的财产权对证券交易所的存在和发展不可或缺，这也是2005年新修订的《证券法》明确证券交易所对交易信息的专有权的意义所在。
三、现行法律对证券交易信息
保护的不足
(一)著作权法保护的不足
我国著作权相关立法并没有关于数据库法律保护的明确规定，但是2001年修订的《著作权法》第十四条对“汇编作品”提供了法律保护：汇编若干作品、作品的片断或者不构成作品的数据或者其他材料，对其内容的选择或者编排体现独创性的作品为汇编作品，其著作权由汇编人享有，但行使著作权时，不得侵犯原作品的著作权。根据该条规定，对于不构成作品的数据或其他材料进行汇编所形成的成果也可以受到著作权法的保护，但是前提条件是数据汇编内容的选择或者编排应当体现独创性。同时，需要明确的是，《著作权法》对于数据汇编的保护只及于数据的选择和编排，不及于其中的数据本身。因此，数据汇编的构成成分是不受著作权法保护的，其他人可以自由使用数据汇编中的数据或事实，只要他没有使用受到保护的选择和编排。
但是，随着数字技术和网络传播技术的发展，作品传播和利用的方式已经发生了巨大变化，信息的复制、传播的成本越来越低，速度越来越快，操作越来越方便，对于数据汇编的使用也越来越频繁。在信息经济时代，不构成作品的信息也会有财产性价值；并且，当信息量非常大时，很难判定对于局部信息的使用是否侵犯了著作权。但是，著作权法依然固守作品的“独创性”原则，没有考虑到数据汇编所包含的商业价值，并提供相应的保护。
证券交易所可以援引《著作权法》第十四条关于“汇编作品”的规定来保护行情信息，这是因为，证券交易行情信息是在证券交易所市场集中交易产生的，并且经过了证券交易所的整理和编排。但是，《著作权法》提供的保护依然不足，因为只有证券交易所在行情信息数据的选择和编排上体现了独创性才能被认定为汇编作品，即便是证券交易所即时行情信息可以认定为《著作权法》第十四条规定的“汇编作品”，《著作权法》也不会保护行情信息中的数据和信息本身。事实上，行情信息数据库的独创性也很难得到认定。因为数据库的核心价值在于所采集的信息内容，其采集的内容越全面价值就越高，但内容越全面就必然使编辑者对信息的选择余地越少，最终导致独创性越低，这种有别于普通作品的特点造成了现实需要与法律规定的直接冲突，就是信息量越大、越全面的数据库就越可能得不到著作权保护。[8] (二)证券法保护的不足
由于著作权法对证券交易行情信息保护不足，证券交易所不断寻求其他法律保护方式。2005年10月27日全国人大常委会修订通过的《证券法》加强了证券交易即时行情信息的保护。该法第一百一十三条第二款规定：未经证券交易所许可，任何单位和个人不得发布证券交易即时行情。证券监管机关、证券交易所认为，该条确立了证券交易所对证券交易即时行情的信息专有权，有利于维护证券市场交易秩序，也利于证券交易所开拓信息产品服务。[9]
但是，该条对证券交易即时行情信息所提供的保护仍然是不足的。首先，这个条文应联系上下文来理解，该条第一款规定：“证券交易所应当为组织公平的集中交易提供保障，公布证券交易即时行情，并按交易日制作证券市场行情表，予以公布。”在这个语言环境下，第二款禁止任何单位和个人未经证券交易所许可发布证券交易即时行情。
因此，该条授予证券交易所的只是独家发布证券交易行情信息的权利，并没有明确赋予交易所对于行情信息的所有权，《证券交易所交易规则》所主张的信息所有权缺乏法律依据[l0]。其次，证券交易信息产权法律制度的核心价值目标是明确证券交易信息产权的归属和法律性质，虽然该条明确了证券交易所对证券交易即时行情信息享有一定的权利，但是《证券法》和其他法律法规并没有明确这种权利的法律性质和权利的内容。《证券法》第一百一十三条第二款在赋予证券交易所“发布”交易信息的权利，但是对于这项权利的内涵没有做界定，例如，证券交易所是否有权禁止他人提取行情信息的部分或全部内容或者进行再利用，证券法对此没有明确规定。
在这种情况下，对于与证券交易所及其所授权经营证券信息的公司缔结合同的当事人，证券
交易所可以依照合同来主张违约责任。可是，如果合同当事人以外的第三人侵犯了证券交易所的信息专有权，证券交易所能够主张何种侵权责任?换句话说，第三人侵犯的是证券交易所对证券交易信息享有的何种权利，著作权还是其他种类权利?对此法律并没有明确规定，这也是上证所信息公司诉新华富时公司一案引发热烈讨论的原因所在。
四、新型的财产权利一一数据库“特殊权利”
从上面的分析可以看出，无论是著作权法还是证券法都没有清晰界定证券交易行情信息产权的法律性质，对证券交易所交易信息产权提供充分的法律保护。在现代社会，信息作为无形财产的一种形式已被广泛接受，信息的生产、收集和编辑包含了信息产品制作人的“劳动”，具有重要的商业价值，但是，信息产品可能不具有著作权法所要求的“独创性”。本文认为，证券交易行情信息产权是一种新型的财产权利，它既不同于传统意义上的所有权，也无法纳入著作权或知识产权的范畴，而应当作为数据库受到法律的特别保护。需要指出的是，证券交易所主张其对交易信息享有所有权，这种认识容易产生混乱。事实上，证券交易所享有的应当是信息财产专有权，而不是信息所有权，因为有形财产所有权和信息财产专有权的具体内容有很大的不同，产权是不能等同于所有权的。
数据库是指由有序排列的作品、数据或其他材料组成的，并且能以电子或非电子方式单独访问的集合体[11]。数据库与汇编作品有一定的关联性，它不仅包括汇编作品，还包括不构成汇编作品的数据汇编。由于数据库具有巨大的经济价值，其开发、制作和维护必须投入大量的人力、物力、财力和时间，而其复制和侵权又十分简便，因此，法律应当对数据库制作人提供必要的保护。
目前国际上对数据库的保护主要有两种方式，一种是对具有独创性的数据库提供著作权保护，但是，正如前面所分析的，著作权法所提供的保护不及于其中的内容。另一种是对数据库给予“特殊权利”(Sui Generis)保护，目前这种保护方式已经在欧盟变成了法律实践。1996年，欧洲议会和欧盟理事会制定了《关于数据库法律保护的指令》(96／9／EC)，对数据库提供全面保护。该指令最为引入注目的是给数据库提供了“特殊权利”保护。“特殊权利”是指一个数据库如果表明在其内容的获得、验证或显示中具有质量或数量上的实质性投资，其制作人就有权禁止他人摘录和(或)再利用数据库的全部或实质性部分。这里所说的投资并不仅指金钱投资，还包括时间、劳动、物力等方面的投入。
依据欧盟《关于数据库法律保护的指令》，数据库制作人享有的特殊权利包括提取权和再利用权。数据库制作人有权禁止他人未经许可，永久或暂时地将数据库全部内容或者在数量上以及(或者)质量上的实质性内容转移到另一种介质上的行为；数据库制作人还有权禁止他人未经许可，以发行、出租、在线传输或者其他方式传输等方式向公众提供数据库全部内容或者在数量上以及(或者)质量上的实质性内容。除此之外，数据库制作人还有权禁止他人未经许可，重复地和系统地提取以及(或)再利用数据库的非实质性内容，但是与数据库的正常利用相冲突或者不合理地损害数据库制作人的合法利益的行为。[12]
“Sui Generis”是拉丁文，其基本含义是“独特的、特殊的、自成一类的”，它意味着这是一种不同于著作权的保护，或者是另一种权利的保护。相对于著作权，数据库特殊权利保护数据库中的内容，而著作权只保护独创性的表达形式，不保护思想内容；而相对于保护思想内容的专利来说，它对思想内容又没有独占权，它不能禁止他人利用同样的思想内容制作同样的数据库进行产业上的竞争[13]。因此，对数据库给予“特殊权利”保护的实质是在现有法律保护模式之外创设一种新的权利，以保护数据库制作人对其数据库内容应当享有的权益。
如前文所述，从证券交易行情信息的产生过程、存在形态上看，证券交易行情信息实际上是一种数据库。证券交易行情信息数据库的制作人是证券交易所。证券交易行情信息产生于证券交易的过程中，证券交易所为证券交易提供平台，制定交易规则，将零散的、单个的数据汇编成具有实际市场价值的数据产品。证券交易所为行情信息的生产、收集和编辑投入了大量的人力、物力、财力，进行了实质性投资，所以，证券交易所应当享有数据库制作人的“特殊权利”。因此，证券交易所证券交易信息产权的性质应当是数据库“特殊权利”，它的内容包括禁止他人未经许可提取或者再利用行情信息的全部或实质性部分的行为。
注释：
[1]案件情况来自《金融时报》等媒体的报道。
[2]北京大学法学院金融法研究中心课题组：“证券交易所交易信息产权运作与法律保护研究”，载上海证券交易所研究中心主编《上证研究(2005法制专辑)》，复旦大学出版社2005年版，第245页。
[3]北京大学法学院金融法研究中心课题组：“证券交易所交易信息产权运作与法律保护研究”，第240页。
[4]上海证券交易所交易规则》(2006年7月1日开始实施)第5．2．2条。
[5]复旦大学一上海理工大学(联合)课题组：“证券交易所交易信息产权运作与法律保护研究”，载上海证券交易所研究中心主编《上证研究(2005法制专辑)》，复旦大学出版社2005年版，第275页。
[6]同上注，第239—240页。
[7]关于证券交易信息与证券交易所的关系的具体分析可参阅北京大学法学院金融法研究中心课题组完成的“证券交易所交易信息产权运作与法律保护研究”课题，第248— 249页。
[8]复旦大学一上海理工大学(联合)课题组：“证券交易所交易信息产权运作与法律保护研究”，第288页。
[9]桂敏杰主编：《中华人民共和国证券法、中华人民共和国公司法新旧条文对照简明解读》，中国民主法制出版社，2005年版，第103—104页。、
[10]2006年7月1日起实施的《上海证券交易所交易规则》和《深圳证券交易所交易规则》第5．1．3条都规定：“本所市场产生的交易信息归本所所有。未经本所许可，任何机构和个人不得使用和传播。经本所许可使用交易信息的机构和个人，未经本所同意，不得将本所交易信息提供给其他机构和个人使用或予以传播。”
[11]李扬：《数据库法律保护研究》，中国政法大学出版社2004年版，第3—4页。
[12]李扬：《数据库法律保护研究》，第174—175页。
[13]李扬：《数据库法律保护研究》，第205页。
❹ 数据可视化性能–为什么非常重要
性能本身是对机器，产品等工作有多好的描述。在数据可视化领域里，性能意味着有多快速度，功能有多强大及使用方便程度。可视化性能的技术和技能协助开发人员，数据分析师和科学家节省大量的时间，精力和资源效率，因而提高工作质量和扩展数据分辨率。
用电脑交互和图表技术(比如硬件性能，计算和系统可视化 )渲染呈现大量数据，性能是必不可少的。它的高性能计算仿真和监测系统是用在广泛的经济和科学领域中的重要因素，比如用在能源生产，航空航天，天体物理学，医学，气象学，股票分析，交易等。
具有什么样特征的组件才能称的上高性能?
比如领先于可视化竞争的LightningChart:
· 实时监测中无闪烁或延迟
· 高分辨率数据集
· 支持交互功能
· 有效利用机器资源
· 支持使用旧电脑硬件渲染数据，并保持上述功能
哪些应用必须具备高性能?
能源。例如:在发电厂中，性能可以非常准确的从发电机收集数据，监测环境条件和提供测量的总体稳定性以防止事故。震动监测功能可以预测何时在最佳时间关闭机械更换轴承，降低维修成本。
贸易。例如:在股票交易所中，性能在并行跟踪股票数据流和在多个监视器中分析数据流起着至关重要的作用。
医疗。例如:在医院中，需要性能来监测患者的状况并且提供整体稳定性以收集巨大的数据集，确保正确的医疗决策。
航天与国防。例如:在任务控制中心，性能对于飞行模拟和监视航天器发射到轨道之前，期间和之后是必不可少的。
高难度行业发展是当经社会进步的重要标志，而市面上具有高性能的图表控件软件并不多。比如芬兰LightningChart数据可视化控件包可以协助高难度行业开发成功。
❺ 铜的股票怎么找怎么看
与铜相关的股票：
000630 铜陵有色
000878 云南铜业
002171 精诚铜业
600362 江西铜业
分析铜股的主要方法有：
技术分析：
技术分析是以预测市场价格变化的未来趋势为目的，通过分析历史图表对市场价格的运动进行分析的一种方法。技术分析是证券投资市场中普遍应用的一种分析方法。
所有的技术分析都是建立在三大假设之上的。一、市场行为包容消化一切。这句话的含义是：所有的基础事件--经济事件、社会事件、战争、自然灾害等等作用于市场的因素都会反映到价格变化中来。二、价格以趋势方式演变。三、历史会重演。
基本分析：
基本分析法通过对决定股票内在价值和影响股票价格的宏观经济形势、行业状况、公司经营状况等进行分析，评估股票的投资价值和合理价值，与股票市场价进行比较，相应形成买卖的建议。
演化分析：
演化分析是以演化证券学理论为基础，将股市波动的生命运动特性作为主要研究对象，从股市的代谢性、趋利性、适应性、可塑性、应激性、变异性和节律性等方面入手，对市场波动方向与空间进行动态跟踪研究，为股票交易决策提供机会和风险评估的方法总和。
❻ 股票软件怎么开发股票软件开发需要注意哪些
股票软件开发开发过程包括以下五个阶段：
一、股票软件开发定制分析
然后把它用软件工程开发语言（形式功能规约，软件需求分析就是回答做什么的问题。一个对用户的需求进行去粗取精、去伪存真、正确理解。即需求规格说明书）表达进去的过程。本阶段的基本任务是和用户一起确定要解决的问题，建立软件的逻辑模型，编写需求规格说明书文档并最终得到用户的认可。需求分析的主要方法有结构化分析方法、数据流程图和数据字典等方法。本阶段的工作是根据需求说明书的要求，设计建立相应的软件系统的体系结构，并将整个系统分解成若干个子系统或模块，定义子系统或模块间的接口关系，对各子系统进行具体设计定义，编写软件概要设计和详细设计说明书，数据库或数据结构设计说明书，组装测试计划。
二、股票软件开发设计
也可以是可组合、可分解和可更换的功能单元。模块，股票软件设计可以分为概要设计和详细设计两个阶段。实际上软件设计的主要任务就是将软件分解成模块是指能实现某个功能的数据和程序说明、可执行程序的顺序单元。可以是一个函数、过程、子程序、一段带有顺序说明的独立的顺序和数据。然后进行模块设计。概要设计就是结构设计，其主要目标就是给出软件的模块结构，用软件结构图表示。详细设计的首要任务就是设计模块的顺序流程、算法和数据结构，主要任务就是设计数据库，常用方法还是结构化顺序设计方法。
三、股票软件开发定制编码
即写成以某一顺序设计语言表示的"源程序清单"充沛了解软件开发语言、工具的特性和编程风格，软件编码是指把软件设计转换成计算机可以接受的顺序。有助于开发工具的选择以及保证软件产品的开发质量。
四、股票软件开发测试
关键在于理解测试方法。不同的测试方法有不同的测试用例设计方法。两种常用的测试方法是白盒法测试对象是源程序，股票软件测试的目的以较小的代价发现尽可能多的错误。要实现这个目标的关键在于设计一套出色的测试用例（测试数据和预期的输出结果组成了测试用例）如何才干设计出一套出色的测试用例。依据的顺序内部的逻辑结构来发现软件的编程错误、结构错误和数据错误。结构错误包括逻辑、数据流、初始化等错误。用例设计的关键是以较少的用例覆盖尽可能多的内部顺序逻辑结果。白盒法和黑盒法依据的软件的功能或软件行为描述，发现软件的接口、功能和结构错误。其中接口错误包括内部/外部接口、资源管理、集成化以及系统错误。
五、股票软件开发与维护
对软件产品所进行的一些软件工程的活动。即根据软件运行的情况，维护是指在已完成对软件的研制（分析、设计、编码和测试）工作并交付使用以后。对软件进行适当修改，以适应新的要求，以及纠正运行中发现的错误。编写软件问题演讲、软件修改演讲。
❼ 股票软件编程问题
有多种选择：
1 在已有软件的基础上二次开发
2 在已有软件的基础上，开发指标，这个最方便，强烈推荐。指标所用的语言比较简单，看下别人的源代码就基本上能学会了。
3 自己从头到尾开发软件，那工作量增大很多了。至于用什么语言，自己习惯用啥就用啥了。
证交所的数据，不太熟悉，那个好像要花钱买。
但是网上有免费的数据源的，尤其是日K线的数据，有很多的。
几乎每个证券投资者都会经历到处找指标，然后自己做指标的过程。但最终，会明白，那只是一个小工具。
❽ 股票l1和l2代表什么意思
股票L1和L2代表不同的数据流等级，L1代表股票软件使用L1级的数据流，行情数据6秒刷新一次；L2代表股票软件使用L2级的数据流，行情数据3秒刷新一次；通常L1级的行情数据是免费的，L2级的数据流需要投资者花钱。
用户在平时投资股票时最好选择正规的交易平台，这样在进行股票交易时才会更加的放心。同时要选择实力雄厚的公司，这样的公司可以提供顺畅的网络服务，为用户投资股票提供有力的支持。
投资股票要使用闲置资金，而且在买入一只股票后时刻关注它的价格变化，不要错过最佳的卖出点。最后就是在投资股票时一定要具备良好的心理素质，它可以让用户随时保持正确的判断。
用户在投资股票之前要到证券公司进行开户，这时一定要选择开户佣金比例低的券商办理。在这样的券商开户以后用户交易时成本比较低。不过在开户时要注意券商的规模，一般选择有实力的券商开户。
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