股票數據傳輸模型

『壹』 大智慧股票軟體的數據傳輸原理是什麼

類似於網路游戲，主程序安裝在各個客服端上，伺服器主要發送實時的幾個基本數據，讓主程序自己去處理！

『貳』 「基於數據挖掘的股票交易分析--模型分析」 這個題目，是什麼意思 哪位哥們，能給點具體解釋么

很難寫，主要牽涉到數據挖掘（軟體）和股票交易兩方面的專業。數據挖掘需要設計軟體進行建模，而股票交易需要進行實證（博士論文都可以寫了）。
建議：可以寫基於統計挖掘的股票交易分析--模型分析，這樣就簡單多了，只需要在股票軟體上得出一些統計數據，然後進行驗證就可以了，可操作性強。

『叄』 股票模型的概念

在這里引用數學模型的定義，也可以說，股票建模是利用數學語言（符號、式子與圖象）模擬現實的模型。把現實模型抽象、簡化為某種數學結構是數學模型的基本特徵。它或者能解釋特定現象的現實狀態，或者能預測到對象的未來狀況，或者能提供處理對象的最優決策或控制。

『肆』 1994年以前，用什麼方式傳輸股票數據

那時候，行情看大屏，客戶手寫紙質買賣指令，櫃台委託，類似現在的銀行存取款，券商傳遞客戶指令下單用電話。
客戶第二天取紙質交割單。
行情顯示的數據有電信局專線和衛星兩種，交易時段，執行訂單主要是電話，場內交易員把電話指令輸入交易所系統，成交結果電話回報櫃台，交易結束後，交易所結算，登記公司做股票過戶登記。最終數據傳各證券公司。各公司營業部二次結算，第二天給客戶交割單。
盡管原始，但能當日回轉交易，也沒有漲跌限制。

『伍』 股票模型的建模過程

模型准備 ：了解個股的實際背景，明確其實際意義，掌握對象的各種信息。用數學語言來描述問題。
模型假設 ：根據實際對象的特徵和建模的目的，對問題進行必要的簡化，並用精確的語言提出一些恰當的假設。
模型建立 ：在假設的基礎上，利用適當的數學工具來刻劃各變數之間的數學關系，建立相應的數學結構。（盡量用簡單的數學工具）
模型求解 ：利用獲取的數據資料，對模型的所有參數做出計算（估計）。
模型分析 ：對所得的結果進行數學上的分析。
模型檢驗 ：將模型分析結果與實際情形進行比較，以此來驗證模型的准確性、合理性和適用性。如果模型與實際較吻合，則要對計算結果給出其實際含義，並進行解釋。如果模型與實際吻合較差,則應該修改假設，在次重復建模過程。
模型應用 ：應用方式因問題的性質和建模的目的而異。

『陸』 如何設計股票模型

股票模型 網路名片 股票模型就是對於現實中的個股，為了達到盈利目的，作出一些必要的簡化和假設，運用適當的數學分析，得到一個數學結構。 目錄概念股票建模建模過程股票模型的作用 編輯本段概念在這里引用數學模型的定義，也可以說，股票建模是利用數學語言（符號、式子與圖象）模擬現實的模型。把現實模型抽象、簡化為某種數學結構是數學模型的基本特徵。它或者能解釋特定現象的現實狀態，或者能預測到對象的未來狀況，或者能提供處理對象的最優決策或控制。 編輯本段股票建模把個股的實際問題加以提煉，抽象為數學模型，求出模型的解，驗證模型的合理性，並用該數學模型所提供的解答來解釋現實問題，我們把這一應用過程稱為股票建模。 編輯本段建模過程模型准備 ：了解個股的實際背景，明確其實際意義，掌握對象的各種信息。用數學語言來描述問題。 模型假設 ：根據實際對象的特徵和建模的目的，對問題進行必要的簡化，並用精確的語言提出一些恰當的假設。 模型建立 ：在假設的基礎上，利用適當的數學工具來刻劃各變數之間的數學關系，建立相應的數學結構。（盡量用簡單的數學工具） 模型求解 ：利用獲取的數據資料，對模型的所有參數做出計算（估計）。 模型分析 ：對所得的結果進行數學上的分析。 模型檢驗 ：將模型分析結果與實際情形進行比較，以此來驗證模型的准確性、合理性和適用性。如果模型與實際較吻合，則要對計算結果給出其實際含義，並進行解釋。如果模型與實際吻合較差,則應該修改假設，在次重復建模過程。 模型應用 ：應用方式因問題的性質和建模的目的而異。 編輯本段股票模型的作用第一，能讓分析過程簡化，並讓復雜的分析過程通過數據表達出來。 第二，通過對模型的反復修正，能起到對個股的未來走勢起到預測效果。 第三，便於掌握股市行情。

『柒』 股票模型的股票模型的作用

第一，能讓分析過程簡化，並讓復雜的分析過程通過數據表達出來。
第二，通過對模型的反復修正，能起到對個股的未來走勢起到預測效果。
第三，便於掌握股市行情。

『捌』 請問高手有誰知道股票數學模型怎麼做!

股票真正的講究的是企業價值和長期持有，你想建模型，還不如建彩票模型更靠譜。

『玖』 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]。