【正文】 傳輸體。實現(xiàn) ListView，通過數(shù)據(jù)庫查詢，獲得所有股票的數(shù)據(jù)，在 ListView 實例上顯示出來。此模塊提供了兩種數(shù)據(jù)刪除方式，單項刪除和集合刪除。 數(shù)據(jù)修復模塊 由于在將從外部獲取的股票源數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)庫文件時格式發(fā)生混亂，導致了股票名出現(xiàn)了亂碼。用于股票分析的技術(shù)指標種類繁多，有的是用于長線分析，有的是用于短線分析，有的指標則二者兼顧。該版本繼承了 SQL Server 版本的優(yōu)點同時又比它增加了許多更先進的功能，具有使用方便 ,可伸縮性好與相關(guān)軟件集成程度高等優(yōu)點，可跨越從運行 Microsoft Windows 98 的 膝 上 型 電 腦到 運 行 Microsoft Windows 20xx 的大型多處理器的服務器等多種平臺使用。對于解決大型方案，所有與借貸有關(guān)的業(yè)務邏 輯可能都封裝在單獨的一個借貸組建中。 圖 系統(tǒng)功能 指標分析子系統(tǒng)的設計 一、 .NET 的三層架構(gòu) 三層架構(gòu)包含表示層、業(yè)務層和數(shù)據(jù)層三層。 指標的設計和實現(xiàn)必須忠于原數(shù)據(jù)，忠于原公式，保證數(shù)據(jù)得到最精確的體現(xiàn)。 并且 C成為 ECMA 與 ISO 標準規(guī)范。經(jīng)過近百年來的使用與改進， K 線理論被投資人廣泛接受?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡的股票預測方法，主要利用神經(jīng)網(wǎng)絡進行股票交易 數(shù)據(jù)的學習訓練，然后使用訓練出的模型進行股市預測。其規(guī)則形如 “ 如果第一天 Microsoft 上漲而且 Intel 下降，則 IBM 第二天上漲 ” 。通過數(shù)據(jù)挖掘，可以在增加稅收、降低成本以及更大程度的改善市場的靈敏度方面體現(xiàn)出競爭優(yōu)勢。作為一門具有廣泛應用的新興學科，數(shù)據(jù)挖掘得到了廣泛的應用。有調(diào)查表明，在科學研究中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)有 90%從未被使用過，造成這一局面的一個根本原因是缺乏利用數(shù)據(jù)的手段。數(shù)據(jù)層主要和數(shù)據(jù)庫交互，從數(shù)據(jù)庫中查詢所需要的數(shù)據(jù)并進行處理；業(yè)務層處理系統(tǒng)的業(yè)務邏輯；表示層通過業(yè)務層得到的最終數(shù)據(jù)將指標圖以圖形化的方式顯示出來。 在國內(nèi)，這方面的研究正在起步，一些學校和研究所也對數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)進行了研究，比如中國人民大學、南京大學、哈爾濱工業(yè)大學等，他們的研究則 主要集中在數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)倉庫的建模、數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的組織與存儲、數(shù)據(jù)立方體的計算等方面。 而對于證券投資者來說，這些 對證券交易行情的預測 數(shù)據(jù)將影響到未來的投資策略，所以，投資者們需要一 個人性化、圖像化、直觀明了的數(shù)據(jù)查詢工具，能夠方便地幫助他們獲得所需要的各種股票指標和數(shù)據(jù)。 股市出現(xiàn)以來，人們一直不斷地觀察分析股市的變化情況，已經(jīng)總結(jié)出了很多理論和方法。最后，我們進行的實際編碼與優(yōu)化，最終通過了測試完成了股票指標分析器。如何利用已有的海量的股票數(shù)據(jù)分析企業(yè)經(jīng)營狀況 ；分析與預測股市未來發(fā)展趨勢，為投資者提供優(yōu)秀的客戶服務 ，成為證券企業(yè)提高市場競爭力的重要手段。 analyze and forecast the trend of future stock market, and provide investors for excellent customer service, these processes are the very important method to improve the petitiveness of securities pany in the market. However, the quantity of stock’s data is so large that the storage of data is scattered, and there are redundancy , a lot of errors, etc. in data. These problems are hampering analyses of data and discovering unknown information. Data warehouse is oriented management of data, data warehouse technology enables the effective management of stock data, then provides quality data for the enterprise to make the decision quickly. For above all reasons, this paper discusses how to manage stock data by using data warehouse . Firstly, research the architecture of data warehouse system deeply, then try to design and develop the system of stock’s data warehouse based on the actual requirement with software engineering method. Establish the data market of stock trade, technical indicators and fundamental information about stock. These data markets provide better and basic data for analyszing the trend of stock market, analyzing technical indicators of stock data and analysis of fundamental information. Meanwhile, for improving the efficiency of OLAP queries based on stock data warehouse, in the paper to build dimension layer code based on encoding bitmap index of dimension table. Replace the foreign key of dimension table with dimension layer code which is shorter than the foreign key. When search some data in DW, we can get the scope of dimension layer attributes through searching dimension layer code instead of data tables’ keywords. So we convert a large number of multitable connections in OLAP query into scope query in fact table. So as to reduce and simplify the multitable connections between case table and dimension table significantly. Thereby, increase the efficiency of the OLAP queries． Keywords: stock, data warehouse, encoding bitmap index, dimension layer cod摘要 5 引言 研究背景及意義 近年來 ,伴隨我國宏觀經(jīng)濟的逐漸復蘇和市場經(jīng)濟改革的不斷深入，國內(nèi)證券市場已經(jīng)得到了了長足的發(fā)展。 數(shù)據(jù)挖掘 錯誤 !未找到引用源。 目前，在國外，各個研究機構(gòu)已經(jīng)開展了大量的研究工作，并取得了一定的成果，例如斯坦福大學的 WHIPS 項目、 IBM Almaden 研究中心和微軟的 Quest 項目、 Bell 實驗室的 AQUA 項目以及威斯康辛大學和 ATamp。 第一．圖形化控件的研究 。 SQL Server 20xx 是 Microsoft 公司推出的 SQL Server 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。在這種迫切需求下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)出現(xiàn)了并得 到了迅速的發(fā)展，它是信息技術(shù)自然演化的結(jié)果。以非線性大規(guī)模并行分布處理為特點的數(shù)據(jù)挖掘理論突破了傳統(tǒng)的線性處理模式，以其高度的并行性，良好的容錯性和自適應能力成為人們探索和研究某些復雜大系統(tǒng)的有力工具。進行數(shù)據(jù)挖掘一般需要建立數(shù)據(jù)倉庫，所以我們實現(xiàn)了一個針對股票數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉庫。我們還可以對所選出的各個板塊的龍頭潛力股再進行聚類分析，找出最具實力的板塊龍頭股。采用模糊模型技術(shù)進行預測，主要是依據(jù)專家經(jīng)驗、或統(tǒng)計方法建立模糊模型進行預測。 若當天最高價高于實體之高價，則在實體上方另加細線，稱為上影線；當天最低價低于實體之低價，也在實體下方另加細線，稱為下影線。數(shù)據(jù)挖掘在證券市場上的應用主要是對證券公司的客戶關(guān)系管理 錯誤 !未找到引用源。數(shù)據(jù)抽取轉(zhuǎn)換裝載模塊負責對數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換，最后將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中；數(shù)據(jù)存儲以及管理模塊負責確定數(shù)據(jù)的物理存儲結(jié)構(gòu)，管理數(shù)據(jù)倉庫元數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)挖掘分析模塊主要利用各種數(shù)據(jù)挖掘算法，對股票數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行計算分析，發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中隱藏的有價值的信息；多維分析模塊主要根據(jù)實際情況建立面向不同主題的多個多維數(shù)據(jù)集，使決策人員能夠面向多個主題、多個角度分 析數(shù)據(jù)；用戶交互模塊負責將多維分析結(jié)果及數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果以易于理解和直觀的界面向用戶進行前端展示， 前端工具主要包括各種摘要 13 數(shù)據(jù)分析工具、報表工具、查詢工具 等。以下是三層架構(gòu)的詳細含義和組成： ⊙ 表示層 它主要是只與用戶交互的界面，它接受用戶的輸入，但并不包括任何實際的業(yè)務處理，它只是簡單地數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)交給業(yè)務層，同時它負責展現(xiàn)業(yè)務層傳遞過來的數(shù)據(jù)，當后臺業(yè)務邏輯更新數(shù)據(jù)時，表示層就會顯示這些更新。 微軟的三層架構(gòu)示意圖： 二、子系統(tǒng)的三層架構(gòu)模塊設計 表示層 業(yè)務 層 數(shù)據(jù) 層 表示層 業(yè)務層 主界面模塊 選股模塊 K顯示模塊 K線數(shù)據(jù)顯示 數(shù)據(jù)庫業(yè)務模塊 數(shù)據(jù)修復模塊 摘要 15 數(shù)據(jù)層 數(shù)據(jù)庫訪問模塊 摘要 16 數(shù)據(jù)庫設計 數(shù)據(jù)庫選擇 鑒于兼容性和獲得更好的支持度，數(shù)據(jù)庫開發(fā)工具選擇 Microsoft SQL Server 20xx 數(shù)據(jù)庫開發(fā)工具簡介 SQL Server 是一個關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，它最初是由 Microsoft Sybase 和 AshtonTate 三家公司共同開發(fā)的，于 1988 年推出了第一個OS/2 版本。日期維度在所有的主題中都應該存在的，考慮股票數(shù)據(jù)分析的時間跨摘要 17 度因素，我們創(chuàng)建了 季度維度（ Dim_Quarter） 、 日期維度（ Dim_Date）和時間維度（ Dim_Time）， 三 個維表的詳細情況請參見表 、 和 ；表 描述了行業(yè)板塊維表的信息；表 描述了地域維表的信息；表 描述了股票類型維表的信息；在計算各種技術(shù)指標常用到各種技術(shù)參數(shù)，表 描述了技術(shù)指標參數(shù)維表的信息。下面將詳細介紹著三個層的設計。 功能一：數(shù)據(jù)修改。 下圖為數(shù)據(jù)修復器的窗口： 業(yè)務層設計 K線具體數(shù)據(jù)顯示模塊 DataDisplay 控件的類關(guān)系圖： 摘要 25 類描述： 類名稱 說明 BaseData 基本 K 線數(shù)據(jù)類， K 線單元的數(shù)據(jù)傳輸體。 IGetDrawInfo 獲得繪圖信息接口，提供獲得基本繪圖信息和 K 線繪圖信息的方法。實現(xiàn) Drawing、 DataDisplay、 KLData、BaseData、 DrawInfo。 摘要 28 數(shù)據(jù)層設計 數(shù)據(jù)庫訪問模塊 DataAccess 類關(guān)系圖： 類描述： 類名稱 說明 DataAccess 數(shù)據(jù)庫訪問模塊，供業(yè)務層模塊調(diào)用，直接與數(shù)據(jù)庫打交道，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的增、刪、改、查等功能。 GDI+是 GDI 的下一個版本， GDI+使用面向?qū)ο蟮姆绞綌U展和封裝了 GDI 函數(shù)，把原來零散的 GDI函數(shù)通過一些類包裝起來，這樣更有利于我們更簡單的使用 API。 分層繪圖的實現(xiàn) 分層畫圖思想：如果背景不變，我們只需要在背景圖的基礎(chǔ)上畫變化的部分，這就是提高效率的地方。 經(jīng)實踐證明，采用分層繪圖可以大大提高系統(tǒng)的運行效率及繪圖效果。 自定義控件的運行時移動的實現(xiàn)： 在鼠標按下時設置 鼠標按下屬性為真 。常見的數(shù)據(jù)庫由 Oracle數(shù)據(jù)庫、 SQL Server數(shù)據(jù)庫、 DB2數(shù)據(jù)庫、 MySQL數(shù)據(jù)庫、 Access數(shù)據(jù)庫等，通過任何開發(fā)語言都會有相關(guān)的訪問數(shù)據(jù)庫的技術(shù)， .NET提供了