上海证券交易所逐笔交易数据分析

数据挖掘培训在银行活动中的应用介绍

近期整理了一份关于深圳交易所数据库面试的详细总结，内容涵盖了面试常见问题及答案。

数据挖掘助力交易、交割、结算业务精准化 大数据分析提升风控能力和新产品研发效率

Kettle8.0正在优化对交易所DBF文件数据的处理过程，以提升数据清洗效率和精确度。

上海证券的老数据库show2003.dbf，挺适合做股票行情的入门资源。嗯，文件虽然老了点，但数据结构还蛮清晰的，用来熟悉早期证券行情的逻辑，挺有参考价值。 文件走的是老式的 Novell 网络架构，也算是了解证券交易系统历史演进的一个窗口。你如果碰巧在研究实时行情系统，或者想搞懂券商和交易所怎么“聊”的，这份资料值得一看。 价格方面，传说当年行情年费要45 万/年，可见这玩意在当时还是蛮硬通货的。现在找得到这样的数据库文件不多了，能用上就别错过。 实战中你可以搭配一些现代工具一起搞，比如用CrateDB结构化数据、拿Spark Streaming做实时，甚至连Kafka都能派上用场——数据导

1.2 国内外研究现状 1.2.1 国外研究现状 国外有关量化交易的研究内容非常广阔，这里主要选取公开出版的著作进行讨论。斯坦福大学华人统计学家黎子良从理论研究的角度讲述了数量金融中最重要的统计模型和方法，通过统计建模与统计决策的理论，将复杂的金融理论与投资实务相结合，具有深刻的理论意义和借鉴价值。Richard Tortoriello归纳了七个投资维度：盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量及危险信号，给出了如何有效结合单个投资因子或组件因子，构建多因子策略，从而形成更全面的选股模型。金斯伯格详细阐述了基于MATLAB软件的量化投资技术，特别是对三大类金融工具箱的介绍，具有良好的实

天下淘网络购物系统基于JSP开发，包含购物车、用户管理、管理员管理和商品信息分类功能，系统通过数据库连接实现功能。

无法解析类型org.springframework.dao.DataAccessException。它是间接引用的异常缺少的包。

金融交易项目的策略设计指南，挺实用的一个文档。用的是 Yahoo Finance 上的历史数据，讲清楚了怎么构建、评估一个靠谱的交易策略。对时间区间、收益要求这些细节说得蛮清楚，尤其是样本内外都有要求，还得能稳定跑赢市场，听着是不是就有点挑战？推荐的移动平均线+止损点组合也比较容易上手，适合做扩展实验。 交易策略的构建过程，还考虑了不少实际问题。比如交易成本、滑点、组合规模，这些常被忽略的地方它都有说。这个项目不是纸上谈兵，是真能落地的。对了，数据使用的是长期的历史数据，样本内至少 10 年，样本外也覆盖到 2024 年，有说服力。 如果你现在在做量化投资或者金融方向的课程项目，或者你对股票策