股票預測app畢業設計

❶ 我想做一個股票分析網站作為畢業設計，但是不知道怎樣獲得股票的數據，比如輸入代碼，查詢該股票的歷史數

有大智慧的網頁flash版本，很多股票分析網站都在用，可以實時看數據。或者你用大智慧自己導出圖片數據。做個資料庫，輸入代碼後自動調用當日的個股技術分析截圖。

❷ 畢業設計做證券投資分析，我是對鳳凰傳媒股票作投資分析，現在不知道怎麼寫對鳳凰傳媒股票作投資建議。

其實這個我能幫你寫，有興趣的話，可以追問啊

❸ 甜品的開題報告

甜品的開題報告

甜品，也叫甜點，是一個很廣的概念，大致分為甜味點心和廣式的糖水。甜品，一般不會被當作正餐，通常作為下午茶的小食，這類課題又有怎樣研究的價值呢?

一、畢業設計(論文)內容及研究意義(價值)

1、研究背景

我國股市起步相對較晚，從 1990 年才開始建立發展證券市場，截止到2009 年我國證券市場已經經歷了 19 年的歷程，因此在證券投資理論和證券市場的發展方面都落後於發達國家。盡管如此，我國許多學者還是運用所掌握的國外先進理論對我國證券市場進行實證研究，為推進其健康發展起到積極的作用。截止到 2009 年 10 月，股票總發行總股本達到 25 770.89億股(其中流通股本 19 346.39 億股)，市價總值 215 892.01 億元(其中股票流通市值 130 920.14 億元)，股票成交額 32 372.19 億元。與此同時，我國個人和機構投資者也在不斷的增多，我國證券市場已成為我國經濟發展和國企改革中不可替代的組成部分，並成為我國個人和機構投資的重要途徑。

由於我國證券市場起步較晚，無論是從證券市場的發展還是投資理論的應用上都落後於發達國家，盡管如此，我國許多學者運用所掌握的國外先進理論對我國證券市場進行實證研究，為我國證券市場的總結了運行規律，對我國證券市場良好發展起到了積極地促進作用。在分析股票價格因素、股票收益率大小之前，首先應分析股票收益率是受何種因素所影響的，哪些因素在股票收益率中佔有重要地位，所以對股票收益率的影響因素的研究有其必要性和緊迫性。

2、研究意義

投資者進行投資的兩個具體目標就是在風險既定的條件下投資收益率最大化和在收益率既定的條件下風險最小化。對投資者來說股票收益率是進行投資的一個重要指標，所以對股票收益率影響因素的研究具有深遠的意義。

3、研究內容

本文研究我國上市公司的股票收益率的影響因素，採用了多種方法結合理論特徵，對影響我國股票收益率的各種因素進行了實證檢驗和分析。對股票收益率的影響大體可以從宏觀、中觀和微觀三方面進行研究，本文選取了三個方面中較為重要的三個因素進行了分析，在宏觀因素中選取了通貨膨脹因素，中觀因素總選取了行業因素，微觀因素中選取了上市公司的財務狀況因素，才這三方面入手對其展開實證研究。

二、畢業設計(論文)研究現狀和評述(文獻綜述)

1、國外研究現狀

在國外的股票市場研究中，由於起步早於我國，所以在投資分析理論和實踐方面都得到了相對較成熟的經驗和方法。1952年美國經濟學家HarryMarkowitz[1] 在《金融雜志》上發表了《投資組合的選擇》，這一文章的發表標志著現代資產組合理論的開端。在理論界被稱為 20 世紀發生在華爾街的第一次金融革命。文章中將統計學知識與證券投資理論結合在了一起，運用了數量統計模型，從不同的角度分析了股票收益率的影響因素，為投資者提供了如何進行有效投資的理論知識以及識別證券定價是否合理的方法。隨著現代投資組合理論的誕生，對股票收益率的研究開始形成了不同的學派。如基本分析派，其以宏觀經濟形勢、行業特徵及上市公司財務指標作為對股票收益率影響因素分析的對象和投資決策基礎;行為分析流派，而該流派認為，資本資產定價模型(CAPM)和有效市場假說(EMH)是現代金融理論的兩大基石。

2、國內研究現狀

盡管我國在證券投資理論及應用方面落後於發達國家，但近些年國內研究學者在針對股票收益率影響因素方面做了大量的嘗試和研究。我國對股票收益率影

響因素分析的文章主要是從宏觀因素、微觀因素、行業因素、系統風險或非系統風險等方面進行的研究。

施東暉、陳浪南、楊朝軍、陳小悅[2-5]將 CAPM 模型運用到了國內的股票市場，對其進行了實證檢驗，結果由符合也有違背，但大多數結果表明 CAPM 模型在中國股票市場上是不合適的。

劉志新、黃昌利[6]將 Fama-French 三因子模型應用到了中國股市，對其進行實證檢驗，研究發現流通市值和收益價格比即市盈率的倒數對於預期收益率的解釋顯著，而β 值對預期收益率的解釋沒有顯著作用。陳信元、張田余和陳東華[7]在研究中得到，β系數在單因素和多因素型中，對股票收益率的解釋沒有顯著作用，在預測股票收益率方面，規模和賬面市場價值比對其有很強的解釋能力，並且在控制規模後，流通股比例表現出了對股票收益率很強的解釋能力。范龍振

[8]和王海濤在對股票收益率的研究中發現，在 Fama-French 三因子模型中加入

市盈率因子會對股票的收益率有更好的解釋能力。顧娟和丁楹[9]在對我國證券市場的研究中得到在我國的股票市場上不存在價值成長效應，上市公司的基本面對股票收益率沒有顯著的預測作用。蘇東蔚和麥元勛]在對股票收益率的研究中利用了FM 方法和LR方法對回歸系數進行了處理，得出規模效應、價值效應及市盈率等對股票收益率的影響較為顯著。梁琪和騰建[10]州運用多元VAR模型對我國股票市場和經濟增長之間的關系進行了檢驗。

3、國內外研究現狀評述

綜合國內外研究現狀，對股票收益率影響因素的研究在研究內容上在不斷的完善、研究方法上不斷更新，但依然存在不足之處。如 Markowitz模型理論的實際操作性相對較差，在投資實踐的過程中受到了一定的限制。國外較國內在研究方向、研究內容和研究方法等方面更為全面、系統、新穎，這些事國內研究中值得學習和借鑒的。在研究通貨膨脹對過收益率的影響因素上，我國學者在研究模型的利用上主要集中在費雪效應模型上，很少在其他模型上進行實驗進行分析;在行業因素的影響上，我國學者在此內容上研究的相對較少，其研究方法還不夠豐富，沒有統一的研究結果;在上市公司財務狀況因素上，對財務指標的分類不夠全面，大多隻關注了上市公司的盈利能力，而忽略了償債能力和成長能力等方面的指標。本文在借鑒前人的經驗和精華的基礎上，針對我國研究現狀的不足從通貨膨脹、行業因素和上市公司財務狀況三方面進行理論和實證分析，利用創新模型和更全面的指標體系進行研究。針對本文的研究來說理論上增加了對影響因素的理論界定，在實證方法和對象選擇更加細致明確。

三、畢業設計(論文)研究方案及工作計劃(工作重點與難點及擬採用的途徑)

1.研究方案

(1) 定性分析法

通過全面系統的對國內外研究成果的分析和總結，從通貨膨脹理論、行業理論和上市公司財務狀況理論三方面，提出了本文的理論內容，從這三方面論述了三者與股票收益率的相關性。

(2) 定量分析法

本文從通貨膨脹、行業因素和上市公司財務狀況三個層面結合相關數據，利用回歸分析法、相關關系和主成分分析法等統計方法進行實證分析。

(3)實證分析方法

本文在建立數學模型的基礎上，選取了上證指數相關數據，運用了計量經濟方法，使用了統計分析軟體，如EXCEL、SPSS等進行數據統計分析，利用模型

對通貨膨脹率、行業因素和上市公司財務狀況對股票收益率的影響進行了實證檢驗，對研究結果分析評判，對此提出了建議。

2.工作重點

(1)從行業因素的角度出發，利用夏普模型對上證指數收益率與各行業指數收益率進行分析，在行業間關聯性比較中利用相關關系法探討各行業收益率與股票收益率的相關性及各行業間收益率的相關程度;

(2)從上市公司的財務狀況層面上進行實證分析，在此層面上利用套利定價模型將股票收益率與各財務指標進行回歸。尋求各財務指標與股票收益率的.顯著水平，利用主成分分析法將各財務指標進行實證檢驗，比較得出各財務指標對股票收益率的影響程度。

3.工作難點

由於不同行業所選用的財務指標有所不同，所以盡量在訓練樣本與檢驗樣本找同類型的上市公司，很難找到上市公司完整且真實的財務指標，分析我國上市 公司股票收益率影響的因素就比較困難。

4.擬採用的途徑

本文採用理論研究與實證研究相結合的方式，通過EXCEL、SPSS等統計軟體對樣本數據進行處理，全面探討對我國上市公司股票收益率影響的因素。

5.工作計劃

本課題的起止時間為2014年2月至2014年6月。

2014年2月—2014年3月

搜集資料並查看國內外有關文獻，閱讀整理國內外有關因子分析理論的相關著作，通過對我國上市公司股票收益率影響因素的已有理論和前沿知識的學習、整理和分析，能大體掌握我國上市公司股票收益率影響因素;並完成論文的初步大綱，准備開題。

2014年3月—2014年4月

完成一篇英文文獻的中文譯文，並搜集整理實證研究所需要的數據。

2014年4月—2014年5月

在前幾個階段研究成果的基礎上進行實證的深入研究，並分析整理，得出相應結果，完成論文初稿。

2014年5月—2014年6月

徵求意見，反復修改，最終完成論文，准備答辯。

四、主要參考文獻(不少於10篇，期刊類文獻不少於7篇，應有一定數量的外文文獻，至少附一篇引用的外文文獻(3個頁面以上)及其譯文)

[1] H. Markowitz. Portfolio Selection[J] . The Journal of Finance, 1952 , 7(1):77-91.

[2] 施東暉.上海股票市場風險性實證研究[M].經濟研究, 1996, (10):44-48.

[3] 陳浪南, 屈文洲.資本資產定價模型的實證研究[M].經濟研究, 2000, (4):68-72.

[4] 楊朝軍, 邢靖.上海證券市場以 PM 實證檢驗[J].上海交通大學學報, 1998, (3):

54-58.

[5] 陳小悅, 孫愛軍.CAPM 在中國股市的有效性檢驗[J].北京大學學報, 2000, (4):

32-2-39 .

[6] 劉志新, 黃昌利.中國股市預期收益率的橫截面研究[J].經濟科學,

2000:156-161.

[7] 陳信元, 張田余, 陳冬華.預期股票收益的橫截面多因素分析:來自中國證券 市場的經驗證據[M].金融研究, 2001, (6):241-247.

[8] 范龍振, 王海濤.上海股票市場股票收益率因素研究[J].管理科學學報, 2003,

(2):115-118.

[9] 顧娟, 丁楹.中國證券市場價值成長效應的實證研究[J].經濟評論, 2003,

(2):94-104.

[10] 梁琪, 騰建州.中國金融發展與經濟增長的再思考:基於變數結構變化的多元

VAR分析[J].當代經濟科學, 2006, (5):36-43.

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手機版指南針股票軟體設計自選股盯盤分三步：
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❻ 基於微信大數據的股票預測研究

基於微信大數據的股票預測研究
大數據是近些年來的熱門話題，無論國際上還是國內，影響很大。經濟學、政治學、社會學和許多科學門類都會發生巨大甚至是本質上的變化和發展，進而影響人類的價值體系、知識體系和生活方式。而全球經濟目前生成了史無前例的大量數據，如果把每天產生的大量數據比作神話時期的大洪水是完全正確的，這個數據洪流是我們前所未見的，他是全新的、強大的、當然，也是讓人恐慌但又極端刺激的。
而我所分享的話題，正是在互聯網環境下，如何利用大數據技術，進行股票預測的研究。–今天，我想分享我認為有意義的四點。
1.大數據下的商業預測
根據大數據，我們可以有效地進行故障、人流、流量、用電量、股票市場、疾病預防、交通、食物配送、產業供需等方面的預測。而本文我們所關心的內容是股票市場的預測。
大數據的核心是預測，預測依賴於對數據的分析。那麼分析的方法是否是基於隨機采樣的結果而設計的，這樣的分析方法是否會有誤差？
從傳統認識上，由於資源和科技的局限，如人和計算資源受限、從計算機處理能力來講無法處理全部數據來獲取人們所關注的結果。因此隨機采樣應運而生，通過所選取的個體來代表全體，如使用隨機抽取的方式來使得推論結果更科學。但既然提到了大數據，它是資源發展到一定程度、以及技術發展到一定階段產生的一個新的認識。如同電力的出現，使人類進入了一個快速發展階段，大數據也一樣，它的含義是全體樣本，從整體樣本來做推論。在本文大數據的含義是所有股票在整個社交網路上的流動信息，從數據源上講，本文沒有採用所有社交網路上的數據，只分析了微信這個最具代表性的社交媒體作為信息源。
互動數據能反映用戶情緒，搜索數據能反映用戶的關注點和意圖，在股市預測時這兩種數據哪種更具有參考價值？
我認為都有價值，互動數據反映了用戶對某一特定股票的喜好和厭惡，可以簡單描述為對該股票的操作是繼續持有還是賣出；而搜索數據則代表用戶在收集該股票信息的過程，它是關注度的概念，某隻股票搜索度高則意味著消息的影響力大。互動代表著方向，搜索代表著振幅。
我們知道這兩種數據得出的結論會有差異，您是如何平衡這兩種數據反映的情況來進行預測的？
正如上一個問題里提到的，如果是股票推薦，買進賣出等原則問題，則應該考慮互動數據，但如果已經買到手了，搜索數據可以提供一個幅度的概念，類似債券評級A級、AA級、AAA級等，供投資者參考，因為不同投資者對風險的承受度是不同的。
將股票和市場的消息整理成140字的短消息發布，是否意味著主要發布渠道是微博？現在微信公眾號很火，有沒有考慮通過這個渠道也發布消息？
事實上，信息傳播的方式很多，微信作為新媒體當然影響力不容小覷，但目前技術投入最小的還是郵件、簡訊等方式，未來會考慮使用公眾號來推送股票和市場消息。
如果在未來通過微信公眾號推送消息，那麼推送的消息會不會作為數據來源被再次採集？這會有多大的影響？
會被採集，但互聯網上的每日關於個股的信息數量會達到很大，該推送會增加推薦股票1點權重，每隻股票的權重成百上千，因此影響極小。
數據來源是微信公眾號，除了准確性的考慮之外，是否還考慮過這樣收集數據會較少觸犯個人隱私？
從法律角度來看，搜索微信或其他個人聊天記錄，是侵犯個人隱私權的，因此如果騰訊開放了這樣的介面，每個公民都可以對這樣的行為進行投訴、抗議、甚至進行法律起訴直至其改正過錯、賠償損失的。
這樣是否意味著即使存在違法的行為，其結果也是由騰訊來承擔，而我們作為數據的使用方不需要承擔任何法律責任？
在整個社會，我們作為系統技術提供方，應恪守大數據的倫理道德，遵守國家法律，如侵犯個人隱私，系統不會採集，谷歌有一句座右銘「谷歌不作惡」，本文提到的系統也一樣。
2.基於大數據進行股票推薦實驗
股票的及時度反應了微信文章所發布的時效性，及時度越高，數據價值就越大。
股票的熱度反應了當前某隻股票被關注的頻度，關注頻度越大，上漲的可能性越高。

數據的完整性：我們採用循環的方式對所有深滬兩地發行約2236隻股票（創業版除外）在微信搜索網站上的搜索結果進行保存。
數據的一致性：文件格式由負責保存數據文件的程序決定，單一的流程保障了文件的一致性。
數據的准確性：由於所分析的訂閱號文章的是由微信公共平台的公眾號所提供，在一定程度上杜絕了虛假消息對於預測系統的破壞。
數據的及時性：考慮到磁碟讀寫以及採集程序所處的網路帶寬，以及搜索引擎對於採集程序的屏蔽，程序中採集兩條信息之間間隔了5秒，因此理論上11180秒（3.1個小時）可收集完當日推薦所需要的數據。對於每個交易日，在9點-9點30分之間採集所有數據，需要7台以上的設備可達到最佳效果。本次試驗受限於試驗設備，在一台設備上，交易日每天早六時開始進行數據採集，也滿足及時性要求。
數據分析：查看三個高優先順序的股票，該股票當日的開盤價與收盤價，再與當日（2015-4-8）上證綜指進行比較，可得在收益上該演算法是優於上證綜指為樣本的整體股票的股價差收益的。
實驗結論：按照上述方式，系統每天推薦出當日股票，在開盤時進行買進，在第二個交易日進行賣出。經過一個月21個交易日（2015-3-1至2015-3-31），系統的收益為20%/月。通過微信搜索公眾號來預測市場走勢和投資情緒呈現出正相關性，因此可以作為股票甄選的因子。
3.股票預測的大數據發展趨勢
網路數據分成三種：
一是瀏覽數據，主要用於電商領域的消費者行為分析，瀏覽數據反映了用戶每一步的訪問腳步，進一步刻畫出用戶的訪問路徑，分析不同頁面的跳轉概率等。
二是搜索數據，主要指搜索引擎記錄的關鍵詞被搜索頻次的時間序列數據，能反映數億用戶的興趣、關注點、意圖。
三是互動數據，主要是微博、微信、社交網站的數據，反映用戶的傾向性和情緒因素。
2013年諾貝爾經濟學獎得主羅伯特?席勒的觀點被無數采訪對象引述。席勒於上世紀80年代設計的投資模型至今仍被業內稱道。在他的模型中，主要參考三個變數：投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應（市場情緒）。他認為，市場本身帶有主觀判斷因素，投資者情緒會影響投資行為，而投資行為直接影響資產價格。
計算機通過分析新聞、研究報告、社交信息、搜索行為等，藉助自然語言處理方法，提取有用的信息；而藉助機器學習智能分析，過去量化投資只能覆蓋幾十個策略，大數據投資則可以覆蓋成千上萬個策略。
基於互聯網搜索數據和社交行為的經濟預測研究，已逐漸成為一個新的學術熱點，並在經濟、社會以及健康等領域的研究中取得了一定成果。在資本市場應用上，研究發現搜索數據可有效預測未來股市活躍度（以交易量指標衡量）及股價走勢的變化。
對於搜索數據：互聯網搜索行為與股票市場的關聯機理。這個研究屬於行為金融與互聯網的交叉領域，其原理是：股票量價調整是投資者行為在股票市場上的反應；與此同時，投資者行為在互聯網搜索市場也有相應地行為跡象，我們要做到是：找到互聯網搜索市場中領先於股票交易的行為指標，綜合眾多投資者的先行搜索指標，對未來的股票交易做出預判。
如同天氣預報那樣，不斷優化模型、灌入海量信息，然後給出結果。並且在處理的信息中，有80%是「非結構化」數據，例如政策文件、自然事件、地理環境、科技創新等，這類信息通常是電腦和模型難以消化的。採用了語義分析法，可以將互動數據里的金融對話量化為「-1（極度看空）」到「1（極度看多）」之間的投資建議，通過分析互動數據的數據文本，作為股市投資的信號。
4.正在發生的未來
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的將來。
大數據在實用層面的影響很廣泛，解決了大量的日常問題。大數據更是利害攸關的，它將重塑我們的生活、工作和思維方式。在某些方面，我們面臨著一個僵局，比其他劃時代創新引起的社會信息范圍和規模急劇擴大所帶來的影響更大。我們腳下的地面在移動。過去確定無疑的事情正在受到質疑。大數據需要人們重新討論決策、命運和正義的性質。擁有知識曾意味著掌握過去，現在則意味著能夠預測未來。
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的，因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創造力、直覺和天賦。這提示我們應該樂於接受類似的不準確，因為不準確正是我們之所以為人的特徵之一。就好像我們學習處理混亂數據一樣，因為這些數據服務的是更加廣大的目標。必將混亂構成了世界的本質，也構成了人腦的本職，而無論是世界的混亂還是人腦的混亂，學會接受和應用他們才能得益。
我相信，利用基礎數據、搜索數據、互動數據再進行加權計算，可以對所有股票進行大數據遴選，從而給出投資建議。我認為，我們的肉身剛剛步入大數據時代，但我們的精神還滯留在小數據、采樣思維之中，率先用理性擊碎固有思維的人，也將率先獲得大數據帶來的益處。

❼ 預測股票漲跌的軟體

股市有風險，入市需謹慎
股市這個高風險市場，這些年來整體漲少跌多，也就是常說的牛短熊長，賺錢的人比較少，賠錢的人要多，這個時候就有很多軟體公司開發出各種各樣的股票軟體，也有各種神奇的宣傳手段，但是能夠預測股票漲跌的，都屬於是忽悠，股票上漲或者下跌，不是預測出來的，而是資金買起來的，買的人多了，沒人拋售股票就會一路上漲，一般情況下都是有大資金，大機構或者莊家行為，並不是軟體，讓這股票上升或者下跌，當然，對於普通投資者來說，想要在股市中賺錢也應該，使用一些股票軟體進行分析，但千萬不要神化了，真正的軟體，就像戰場上的武器，不是說有了武器或者先進的武器就一定能打勝仗，最關鍵是使用軟體的人，沒有任何一款軟體，可以百戰百勝，假如有這個就不可能出現在市面上，因為這是無價之寶
個人看法，僅供參考

❽ 炒股用哪個APP好

可以根據不同股票種類選擇以下幾個大智慧365、同花順旗下的i問財、選股寶。
這三個涵蓋了基本面、資金面、技術面、政策面、消息面5大方面的選股方式，投資者可以結合自己的喜好，優選自己偏好的那一款，另外，還可以自己設置選股條件篩選到自己喜好的股票。
一、 大智慧365軟體，版本 9.41 大智慧炒股軟體是很多老股民比較喜歡用的，不過隨著東方財富成功收購券商之後，大智慧在股票軟體終端市場佔有率便不如以前了，不過話說回來，大智慧的炒股軟體特別是針對選股這一塊還是非常好用的，很多選股功能都隱藏起來了，一般人真找不到這些選股技巧。
二、 問財版本 4.3.0 問財在條件選股這方面是非常強大的，其亮眼之處主要在於投資者可以依據自己設置的選股條件進行選股。問財主要可以從「技術面、行情面、基本面、財務面、階段表現、特色數據、范圍選擇」7個維度進行條件設置，在設置選股條件的時候，記得要分散條件設置，盡量不要局限某一個要求，這樣子選出來的品種就會相對全面些。
三、 選股寶 選股寶中的「熱點風口板塊」和「連板股票池」這一塊是相當不錯的。 「熱點風口板塊」主要是跟蹤市場最熱門的投資風口，緊跟市場熱點，適合短線炒作。 「連板股票池」，則是羅列今天漲停的股票池，選股寶好用的地方在於通過投資者進行排序之後，會直接看到某個股票具體連板的數量，這一塊適合那些專職的投資者，經常會出現妖股，當然，高收益的同時也伴隨著高風險。
拓展資料：
1、 東方財富 東方財富操作便捷而簡單，不但有專門的社區以供股票愛好者進行討論股票行情，還有專業數據分析，搜集股市具體資料，是一款十分全面的證券股票APP。
2、 騰訊自選股 騰訊自選股APP由騰訊開發設計，是一款基於互聯網的證券APP。軟體使用比較方便快捷，充分考慮消費者的習慣，使用QQ帳號就可以快捷登錄還可以同步使用QQ、軟體或者網頁就可以清清楚楚看到股票的具體情況。

❾ 如何開發股票軟體找誰做比較合適

1、開發股票軟體的大概周期在一個星期左右，只要客戶把軟體修改的方案交與軟體開發公司，軟體開發公司會盡最大的努力給您製作。
2、大概費用，山東股票軟體開發公司合理收取費用，不會是亂收費的，承諾一次性收費，不會二次收費，山東泰山股票軟體開發公司用自己過硬的技術實力幫助股民提供最好最安全的軟體開發，開發的軟體基本上完全滿足客戶的需要需求。
3、大概的一個流程是：選擇軟體開發模版→提交軟體修改方案→簽訂軟體開發合同→支付軟體開發費用定金→開始製作軟體→客戶查找軟體問題→提交軟體問題及時修改→確定軟體→支付餘款。
業務咨詢：網路股票軟體開發 李鋒 即可。

❿ 畢業設計論文，本人英語水平有限，需要英語高手幫我把摘要翻譯成英文！謝謝哦～～

Abstract
Data mining is a database application and research of a new area, its objectives through the analysis of historical data, statistics of interest to users or valuable information. In stock trading business, every day large amounts of data into the data warehouse, the data on our understanding of market trends, make the right investment decision-making provides a theoretical basis for research.
With time series analysis of theory and research methods to graally mature, in the stock analysis of the forecast of time series analysis has become a practical significance. From the perspective of applications, data mining on the related concepts, through the time-series data analysis and processing, designed to achieve a stock transaction price forecast for the objectives of the intelligent data mining system. The system background SQL Server 2005 using the available time-series data for the pretreatment, and then build on these time-series data mining model. Outlook for the use of C # language design system interface, users need only a simple operation can view the time series mining model, and use the model to predict the stock transaction price.
This study proposed the adoption of our history to predict the future provide a favourable environment for evidence.

Keyword: data mining, time series analysis; Microsoft timing algorithm; time series mining model; Stock prices were forecast;