股票预测app毕业设计

❶ 我想做一个股票分析网站作为毕业设计，但是不知道怎样获得股票的数据，比如输入代码，查询该股票的历史数

有大智慧的网页flash版本，很多股票分析网站都在用，可以实时看数据。或者你用大智慧自己导出图片数据。做个数据库，输入代码后自动调用当日的个股技术分析截图。

❷ 毕业设计做证券投资分析，我是对凤凰传媒股票作投资分析，现在不知道怎么写对凤凰传媒股票作投资建议。

其实这个我能帮你写，有兴趣的话，可以追问啊

❸ 甜品的开题报告

甜品的开题报告

甜品，也叫甜点，是一个很广的概念，大致分为甜味点心和广式的糖水。甜品，一般不会被当作正餐，通常作为下午茶的小食，这类课题又有怎样研究的价值呢?

一、毕业设计(论文)内容及研究意义(价值)

1、研究背景

我国股市起步相对较晚，从 1990 年才开始建立发展证券市场，截止到2009 年我国证券市场已经经历了 19 年的历程，因此在证券投资理论和证券市场的发展方面都落后于发达国家。尽管如此，我国许多学者还是运用所掌握的国外先进理论对我国证券市场进行实证研究，为推进其健康发展起到积极的作用。截止到 2009 年 10 月，股票总发行总股本达到 25 770.89亿股(其中流通股本 19 346.39 亿股)，市价总值 215 892.01 亿元(其中股票流通市值 130 920.14 亿元)，股票成交额 32 372.19 亿元。与此同时，我国个人和机构投资者也在不断的增多，我国证券市场已成为我国经济发展和国企改革中不可替代的组成部分，并成为我国个人和机构投资的重要途径。

由于我国证券市场起步较晚，无论是从证券市场的发展还是投资理论的应用上都落后于发达国家，尽管如此，我国许多学者运用所掌握的国外先进理论对我国证券市场进行实证研究，为我国证券市场的总结了运行规律，对我国证券市场良好发展起到了积极地促进作用。在分析股票价格因素、股票收益率大小之前，首先应分析股票收益率是受何种因素所影响的，哪些因素在股票收益率中占有重要地位，所以对股票收益率的影响因素的研究有其必要性和紧迫性。

2、研究意义

投资者进行投资的两个具体目标就是在风险既定的条件下投资收益率最大化和在收益率既定的条件下风险最小化。对投资者来说股票收益率是进行投资的一个重要指标，所以对股票收益率影响因素的研究具有深远的意义。

3、研究内容

本文研究我国上市公司的股票收益率的影响因素，采用了多种方法结合理论特征，对影响我国股票收益率的各种因素进行了实证检验和分析。对股票收益率的影响大体可以从宏观、中观和微观三方面进行研究，本文选取了三个方面中较为重要的三个因素进行了分析，在宏观因素中选取了通货膨胀因素，中观因素总选取了行业因素，微观因素中选取了上市公司的财务状况因素，才这三方面入手对其展开实证研究。

二、毕业设计(论文)研究现状和评述(文献综述)

1、国外研究现状

在国外的股票市场研究中，由于起步早于我国，所以在投资分析理论和实践方面都得到了相对较成熟的经验和方法。1952年美国经济学家HarryMarkowitz[1] 在《金融杂志》上发表了《投资组合的选择》，这一文章的发表标志着现代资产组合理论的开端。在理论界被称为 20 世纪发生在华尔街的第一次金融革命。文章中将统计学知识与证券投资理论结合在了一起，运用了数量统计模型，从不同的角度分析了股票收益率的影响因素，为投资者提供了如何进行有效投资的理论知识以及识别证券定价是否合理的方法。随着现代投资组合理论的诞生，对股票收益率的研究开始形成了不同的学派。如基本分析派，其以宏观经济形势、行业特征及上市公司财务指标作为对股票收益率影响因素分析的对象和投资决策基础;行为分析流派，而该流派认为，资本资产定价模型(CAPM)和有效市场假说(EMH)是现代金融理论的两大基石。

2、国内研究现状

尽管我国在证券投资理论及应用方面落后于发达国家，但近些年国内研究学者在针对股票收益率影响因素方面做了大量的尝试和研究。我国对股票收益率影

响因素分析的文章主要是从宏观因素、微观因素、行业因素、系统风险或非系统风险等方面进行的研究。

施东晖、陈浪南、杨朝军、陈小悦[2-5]将 CAPM 模型运用到了国内的股票市场，对其进行了实证检验，结果由符合也有违背，但大多数结果表明 CAPM 模型在中国股票市场上是不合适的。

刘志新、黄昌利[6]将 Fama-French 三因子模型应用到了中国股市，对其进行实证检验，研究发现流通市值和收益价格比即市盈率的倒数对于预期收益率的解释显着，而β 值对预期收益率的解释没有显着作用。陈信元、张田余和陈东华[7]在研究中得到，β系数在单因素和多因素型中，对股票收益率的解释没有显着作用，在预测股票收益率方面，规模和账面市场价值比对其有很强的解释能力，并且在控制规模后，流通股比例表现出了对股票收益率很强的解释能力。范龙振

[8]和王海涛在对股票收益率的研究中发现，在 Fama-French 三因子模型中加入

市盈率因子会对股票的收益率有更好的解释能力。顾娟和丁楹[9]在对我国证券市场的研究中得到在我国的股票市场上不存在价值成长效应，上市公司的基本面对股票收益率没有显着的预测作用。苏东蔚和麦元勋]在对股票收益率的研究中利用了FM 方法和LR方法对回归系数进行了处理，得出规模效应、价值效应及市盈率等对股票收益率的影响较为显着。梁琪和腾建[10]州运用多元VAR模型对我国股票市场和经济增长之间的关系进行了检验。

3、国内外研究现状评述

综合国内外研究现状，对股票收益率影响因素的研究在研究内容上在不断的完善、研究方法上不断更新，但依然存在不足之处。如 Markowitz模型理论的实际操作性相对较差，在投资实践的过程中受到了一定的限制。国外较国内在研究方向、研究内容和研究方法等方面更为全面、系统、新颖，这些事国内研究中值得学习和借鉴的。在研究通货膨胀对过收益率的影响因素上，我国学者在研究模型的利用上主要集中在费雪效应模型上，很少在其他模型上进行实验进行分析;在行业因素的影响上，我国学者在此内容上研究的相对较少，其研究方法还不够丰富，没有统一的研究结果;在上市公司财务状况因素上，对财务指标的分类不够全面，大多只关注了上市公司的盈利能力，而忽略了偿债能力和成长能力等方面的指标。本文在借鉴前人的经验和精华的基础上，针对我国研究现状的不足从通货膨胀、行业因素和上市公司财务状况三方面进行理论和实证分析，利用创新模型和更全面的指标体系进行研究。针对本文的研究来说理论上增加了对影响因素的理论界定，在实证方法和对象选择更加细致明确。

三、毕业设计(论文)研究方案及工作计划(工作重点与难点及拟采用的途径)

1.研究方案

(1) 定性分析法

通过全面系统的对国内外研究成果的分析和总结，从通货膨胀理论、行业理论和上市公司财务状况理论三方面，提出了本文的理论内容，从这三方面论述了三者与股票收益率的相关性。

(2) 定量分析法

本文从通货膨胀、行业因素和上市公司财务状况三个层面结合相关数据，利用回归分析法、相关关系和主成分分析法等统计方法进行实证分析。

(3)实证分析方法

本文在建立数学模型的基础上，选取了上证指数相关数据，运用了计量经济方法，使用了统计分析软件，如EXCEL、SPSS等进行数据统计分析，利用模型

对通货膨胀率、行业因素和上市公司财务状况对股票收益率的影响进行了实证检验，对研究结果分析评判，对此提出了建议。

2.工作重点

(1)从行业因素的角度出发，利用夏普模型对上证指数收益率与各行业指数收益率进行分析，在行业间关联性比较中利用相关关系法探讨各行业收益率与股票收益率的相关性及各行业间收益率的相关程度;

(2)从上市公司的财务状况层面上进行实证分析，在此层面上利用套利定价模型将股票收益率与各财务指标进行回归。寻求各财务指标与股票收益率的.显着水平，利用主成分分析法将各财务指标进行实证检验，比较得出各财务指标对股票收益率的影响程度。

3.工作难点

由于不同行业所选用的财务指标有所不同，所以尽量在训练样本与检验样本找同类型的上市公司，很难找到上市公司完整且真实的财务指标，分析我国上市 公司股票收益率影响的因素就比较困难。

4.拟采用的途径

本文采用理论研究与实证研究相结合的方式，通过EXCEL、SPSS等统计软件对样本数据进行处理，全面探讨对我国上市公司股票收益率影响的因素。

5.工作计划

本课题的起止时间为2014年2月至2014年6月。

2014年2月—2014年3月

搜集资料并查看国内外有关文献，阅读整理国内外有关因子分析理论的相关着作，通过对我国上市公司股票收益率影响因素的已有理论和前沿知识的学习、整理和分析，能大体掌握我国上市公司股票收益率影响因素;并完成论文的初步大纲，准备开题。

2014年3月—2014年4月

完成一篇英文文献的中文译文，并搜集整理实证研究所需要的数据。

2014年4月—2014年5月

在前几个阶段研究成果的基础上进行实证的深入研究，并分析整理，得出相应结果，完成论文初稿。

2014年5月—2014年6月

征求意见，反复修改，最终完成论文，准备答辩。

四、主要参考文献(不少于10篇，期刊类文献不少于7篇，应有一定数量的外文文献，至少附一篇引用的外文文献(3个页面以上)及其译文)

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

[2] 施东晖.上海股票市场风险性实证研究[M].经济研究, 1996, (10):44-48.

[3] 陈浪南, 屈文洲.资本资产定价模型的实证研究[M].经济研究, 2000, (4):68-72.

[4] 杨朝军, 邢靖.上海证券市场以 PM 实证检验[J].上海交通大学学报, 1998, (3):

54-58.

[5] 陈小悦, 孙爱军.CAPM 在中国股市的有效性检验[J].北京大学学报, 2000, (4):

32-2-39 .

[6] 刘志新, 黄昌利.中国股市预期收益率的横截面研究[J].经济科学,

2000:156-161.

[7] 陈信元, 张田余, 陈冬华.预期股票收益的横截面多因素分析:来自中国证券 市场的经验证据[M].金融研究, 2001, (6):241-247.

[8] 范龙振, 王海涛.上海股票市场股票收益率因素研究[J].管理科学学报, 2003,

(2):115-118.

[9] 顾娟, 丁楹.中国证券市场价值成长效应的实证研究[J].经济评论, 2003,

(2):94-104.

[10] 梁琪, 腾建州.中国金融发展与经济增长的再思考:基于变量结构变化的多元

VAR分析[J].当代经济科学, 2006, (5):36-43.

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手机版指南针股票软件设计自选股盯盘分三步：
1、在手机界面里找到指南针股票应用APP。
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3、点击领涨按钮。

❻ 基于微信大数据的股票预测研究

基于微信大数据的股票预测研究
大数据是近些年来的热门话题，无论国际上还是国内，影响很大。经济学、政治学、社会学和许多科学门类都会发生巨大甚至是本质上的变化和发展，进而影响人类的价值体系、知识体系和生活方式。而全球经济目前生成了史无前例的大量数据，如果把每天产生的大量数据比作神话时期的大洪水是完全正确的，这个数据洪流是我们前所未见的，他是全新的、强大的、当然，也是让人恐慌但又极端刺激的。
而我所分享的话题，正是在互联网环境下，如何利用大数据技术，进行股票预测的研究。–今天，我想分享我认为有意义的四点。
1.大数据下的商业预测
根据大数据，我们可以有效地进行故障、人流、流量、用电量、股票市场、疾病预防、交通、食物配送、产业供需等方面的预测。而本文我们所关心的内容是股票市场的预测。
大数据的核心是预测，预测依赖于对数据的分析。那么分析的方法是否是基于随机采样的结果而设计的，这样的分析方法是否会有误差？
从传统认识上，由于资源和科技的局限，如人和计算资源受限、从计算机处理能力来讲无法处理全部数据来获取人们所关注的结果。因此随机采样应运而生，通过所选取的个体来代表全体，如使用随机抽取的方式来使得推论结果更科学。但既然提到了大数据，它是资源发展到一定程度、以及技术发展到一定阶段产生的一个新的认识。如同电力的出现，使人类进入了一个快速发展阶段，大数据也一样，它的含义是全体样本，从整体样本来做推论。在本文大数据的含义是所有股票在整个社交网络上的流动信息，从数据源上讲，本文没有采用所有社交网络上的数据，只分析了微信这个最具代表性的社交媒体作为信息源。
互动数据能反映用户情绪，搜索数据能反映用户的关注点和意图，在股市预测时这两种数据哪种更具有参考价值？
我认为都有价值，互动数据反映了用户对某一特定股票的喜好和厌恶，可以简单描述为对该股票的操作是继续持有还是卖出；而搜索数据则代表用户在收集该股票信息的过程，它是关注度的概念，某只股票搜索度高则意味着消息的影响力大。互动代表着方向，搜索代表着振幅。
我们知道这两种数据得出的结论会有差异，您是如何平衡这两种数据反映的情况来进行预测的？
正如上一个问题里提到的，如果是股票推荐，买进卖出等原则问题，则应该考虑互动数据，但如果已经买到手了，搜索数据可以提供一个幅度的概念，类似债券评级A级、AA级、AAA级等，供投资者参考，因为不同投资者对风险的承受度是不同的。
将股票和市场的消息整理成140字的短消息发布，是否意味着主要发布渠道是微博？现在微信公众号很火，有没有考虑通过这个渠道也发布消息？
事实上，信息传播的方式很多，微信作为新媒体当然影响力不容小觑，但目前技术投入最小的还是邮件、短信等方式，未来会考虑使用公众号来推送股票和市场消息。
如果在未来通过微信公众号推送消息，那么推送的消息会不会作为数据来源被再次采集？这会有多大的影响？
会被采集，但互联网上的每日关于个股的信息数量会达到很大，该推送会增加推荐股票1点权重，每只股票的权重成百上千，因此影响极小。
数据来源是微信公众号，除了准确性的考虑之外，是否还考虑过这样收集数据会较少触犯个人隐私？
从法律角度来看，搜索微信或其他个人聊天记录，是侵犯个人隐私权的，因此如果腾讯开放了这样的接口，每个公民都可以对这样的行为进行投诉、抗议、甚至进行法律起诉直至其改正过错、赔偿损失的。
这样是否意味着即使存在违法的行为，其结果也是由腾讯来承担，而我们作为数据的使用方不需要承担任何法律责任？
在整个社会，我们作为系统技术提供方，应恪守大数据的伦理道德，遵守国家法律，如侵犯个人隐私，系统不会采集，谷歌有一句座右铭“谷歌不作恶”，本文提到的系统也一样。
2.基于大数据进行股票推荐实验
股票的及时度反应了微信文章所发布的时效性，及时度越高，数据价值就越大。
股票的热度反应了当前某只股票被关注的频度，关注频度越大，上涨的可能性越高。

数据的完整性：我们采用循环的方式对所有深沪两地发行约2236只股票（创业版除外）在微信搜索网站上的搜索结果进行保存。
数据的一致性：文件格式由负责保存数据文件的程序决定，单一的流程保障了文件的一致性。
数据的准确性：由于所分析的订阅号文章的是由微信公共平台的公众号所提供，在一定程度上杜绝了虚假消息对于预测系统的破坏。
数据的及时性：考虑到磁盘读写以及采集程序所处的网络带宽，以及搜索引擎对于采集程序的屏蔽，程序中采集两条信息之间间隔了5秒，因此理论上11180秒（3.1个小时）可收集完当日推荐所需要的数据。对于每个交易日，在9点-9点30分之间采集所有数据，需要7台以上的设备可达到最佳效果。本次试验受限于试验设备，在一台设备上，交易日每天早六时开始进行数据采集，也满足及时性要求。
数据分析：查看三个高优先级的股票，该股票当日的开盘价与收盘价，再与当日（2015-4-8）上证综指进行比较，可得在收益上该算法是优于上证综指为样本的整体股票的股价差收益的。
实验结论：按照上述方式，系统每天推荐出当日股票，在开盘时进行买进，在第二个交易日进行卖出。经过一个月21个交易日（2015-3-1至2015-3-31），系统的收益为20%/月。通过微信搜索公众号来预测市场走势和投资情绪呈现出正相关性，因此可以作为股票甄选的因子。
3.股票预测的大数据发展趋势
网络数据分成三种：
一是浏览数据，主要用于电商领域的消费者行为分析，浏览数据反映了用户每一步的访问脚步，进一步刻画出用户的访问路径，分析不同页面的跳转概率等。
二是搜索数据，主要指搜索引擎记录的关键词被搜索频次的时间序列数据，能反映数亿用户的兴趣、关注点、意图。
三是互动数据，主要是微博、微信、社交网站的数据，反映用户的倾向性和情绪因素。
2013年诺贝尔经济学奖得主罗伯特?席勒的观点被无数采访对象引述。席勒于上世纪80年代设计的投资模型至今仍被业内称道。在他的模型中，主要参考三个变量：投资项目计划的现金流、公司资本的估算成本、股票市场对投资的反应（市场情绪）。他认为，市场本身带有主观判断因素，投资者情绪会影响投资行为，而投资行为直接影响资产价格。
计算机通过分析新闻、研究报告、社交信息、搜索行为等，借助自然语言处理方法，提取有用的信息；而借助机器学习智能分析，过去量化投资只能覆盖几十个策略，大数据投资则可以覆盖成千上万个策略。
基于互联网搜索数据和社交行为的经济预测研究，已逐渐成为一个新的学术热点，并在经济、社会以及健康等领域的研究中取得了一定成果。在资本市场应用上，研究发现搜索数据可有效预测未来股市活跃度（以交易量指标衡量）及股价走势的变化。
对于搜索数据：互联网搜索行为与股票市场的关联机理。这个研究属于行为金融与互联网的交叉领域，其原理是：股票量价调整是投资者行为在股票市场上的反应；与此同时，投资者行为在互联网搜索市场也有相应地行为迹象，我们要做到是：找到互联网搜索市场中领先于股票交易的行为指标，综合众多投资者的先行搜索指标，对未来的股票交易做出预判。
如同天气预报那样，不断优化模型、灌入海量信息，然后给出结果。并且在处理的信息中，有80%是“非结构化”数据，例如政策文件、自然事件、地理环境、科技创新等，这类信息通常是电脑和模型难以消化的。采用了语义分析法，可以将互动数据里的金融对话量化为“-1（极度看空）”到“1（极度看多）”之间的投资建议，通过分析互动数据的数据文本，作为股市投资的信号。
4.正在发生的未来
大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，人类的作用依然无法被完全替代。大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时的，而更好的方法和答案还在不久的将来。
大数据在实用层面的影响很广泛，解决了大量的日常问题。大数据更是利害攸关的，它将重塑我们的生活、工作和思维方式。在某些方面，我们面临着一个僵局，比其他划时代创新引起的社会信息范围和规模急剧扩大所带来的影响更大。我们脚下的地面在移动。过去确定无疑的事情正在受到质疑。大数据需要人们重新讨论决策、命运和正义的性质。拥有知识曾意味着掌握过去，现在则意味着能够预测未来。
大数据并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。就好像我们学习处理混乱数据一样，因为这些数据服务的是更加广大的目标。必将混乱构成了世界的本质，也构成了人脑的本职，而无论是世界的混乱还是人脑的混乱，学会接受和应用他们才能得益。
我相信，利用基础数据、搜索数据、互动数据再进行加权计算，可以对所有股票进行大数据遴选，从而给出投资建议。我认为，我们的肉身刚刚步入大数据时代，但我们的精神还滞留在小数据、采样思维之中，率先用理性击碎固有思维的人，也将率先获得大数据带来的益处。

❼ 预测股票涨跌的软件

股市有风险，入市需谨慎
股市这个高风险市场，这些年来整体涨少跌多，也就是常说的牛短熊长，赚钱的人比较少，赔钱的人要多，这个时候就有很多软件公司开发出各种各样的股票软件，也有各种神奇的宣传手段，但是能够预测股票涨跌的，都属于是忽悠，股票上涨或者下跌，不是预测出来的，而是资金买起来的，买的人多了，没人抛售股票就会一路上涨，一般情况下都是有大资金，大机构或者庄家行为，并不是软件，让这股票上升或者下跌，当然，对于普通投资者来说，想要在股市中赚钱也应该，使用一些股票软件进行分析，但千万不要神化了，真正的软件，就像战场上的武器，不是说有了武器或者先进的武器就一定能打胜仗，最关键是使用软件的人，没有任何一款软件，可以百战百胜，假如有这个就不可能出现在市面上，因为这是无价之宝
个人看法，仅供参考

❽ 炒股用哪个APP好

可以根据不同股票种类选择以下几个大智慧365、同花顺旗下的i问财、选股宝。
这三个涵盖了基本面、资金面、技术面、政策面、消息面5大方面的选股方式，投资者可以结合自己的喜好，优选自己偏好的那一款，另外，还可以自己设置选股条件筛选到自己喜好的股票。
一、 大智慧365软件，版本 9.41 大智慧炒股软件是很多老股民比较喜欢用的，不过随着东方财富成功收购券商之后，大智慧在股票软件终端市场占有率便不如以前了，不过话说回来，大智慧的炒股软件特别是针对选股这一块还是非常好用的，很多选股功能都隐藏起来了，一般人真找不到这些选股技巧。
二、 问财版本 4.3.0 问财在条件选股这方面是非常强大的，其亮眼之处主要在于投资者可以依据自己设置的选股条件进行选股。问财主要可以从“技术面、行情面、基本面、财务面、阶段表现、特色数据、范围选择”7个维度进行条件设置，在设置选股条件的时候，记得要分散条件设置，尽量不要局限某一个要求，这样子选出来的品种就会相对全面些。
三、 选股宝 选股宝中的“热点风口板块”和“连板股票池”这一块是相当不错的。 “热点风口板块”主要是跟踪市场最热门的投资风口，紧跟市场热点，适合短线炒作。 “连板股票池”，则是罗列今天涨停的股票池，选股宝好用的地方在于通过投资者进行排序之后，会直接看到某个股票具体连板的数量，这一块适合那些专职的投资者，经常会出现妖股，当然，高收益的同时也伴随着高风险。
拓展资料：
1、 东方财富 东方财富操作便捷而简单，不但有专门的社区以供股票爱好者进行讨论股票行情，还有专业数据分析，搜集股市具体资料，是一款十分全面的证券股票APP。
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❾ 如何开发股票软件找谁做比较合适

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2、大概费用，山东股票软件开发公司合理收取费用，不会是乱收费的，承诺一次性收费，不会二次收费，山东泰山股票软件开发公司用自己过硬的技术实力帮助股民提供最好最安全的软件开发，开发的软件基本上完全满足客户的需要需求。
3、大概的一个流程是：选择软件开发模版→提交软件修改方案→签订软件开发合同→支付软件开发费用定金→开始制作软件→客户查找软件问题→提交软件问题及时修改→确定软件→支付余款。
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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;