恒生指数年线历史数据

日期

1986-12-31

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1987-3-9收盘价2568.3002540.1002552.4002583.9002607.1002603.3002561.7002614.9002590.8002578.2002559.1002542.6002460.5002449.9002533.9002536.90

上证指数和恒生指数近5年的对数收益率

上证指数

交易日期收盘恒生指数

交易日期收盘2007-01-042007-01-052007-01-082007-01-092007-01-102007-01-112007-01-122007-01-152007-01-162007-01-172007-01-182007-01-192007-01-222007-01-232007-01-242007-01-252007-01-262007-01-292007-01-302007-01-312007-02-012007-02-022007-02-052007-02-062007-02-072007-02-082007-02-092007-02-122007-02-132007-02-142007-02-152007-02-162007-02-262007-02-272007-02-282007-03-012007-03-022007-03-052007-03-062007-03-072007-03-082007-03-092007-03-122007-03-132007-03-142007-03-152715.719-0.027772641.3340.02463

日期开盘价最高价最低价收盘价成交量1896-5-2640.9440.9440.9440.943500000 1896-5-2740.5840.5840.5840.583500000 1896-5-2840.2040.2040.2040.203500000 1896-5-2940.6340.6340.6340.633500000 1896-6-140.6040.6040.6040.603500000 1896-6-240.0440.0440.0440.043500000 1896-6-339.7739.7739.7739.773500000 1896-6-439.9439.9439.9439.943500000 1896-6-540.3240.3240.3240.323500000 1896-6-839.8139.8139.8139.813500000 1896-6-939.3439.3439.3439.343500000 1896-6-1038.4138.4138.4138.413500000 1896-6-1139.4039.4039.4039.403500000 1896-6-1239.3139.3139.3139.313500000 1

日期开盘价最高价最低价收盘价成交量1896-5-2640.9440.9440.9440.943500000 1896-5-2740.5840.5840.5840.583500000 1896-5-2840.2040.2040.2040.203500000 1896-5-2940.6340.6340.6340.633500000 1896-6-140.6040.6040.6040.603500000 1896-6-240.0440.0440.0440.043500000 1896-6-339.7739.7739.7739.773500000 1896-6-439.9439.9439.9439.943500000 1896-6-540.3240.3240.3240.323500000 1896-6-839.8139.8139.8139.813500000 1896-6-939.3439.3439.3439.343500000 1896-6-1038.4138.4138.4138.413500000 1896-6-1139.4039.4039.4039.403500000 1896-6-1239.3139.3139.3139.313500000 1

1975-1-2175 1975-1-3174 1975-1-6173.5 1975-1-7169.5 1975-1-8180 1975-1-9179 1975-1-10177.25 1975-1-13180.25 1975-1-14177.1 1975-1-15178.25 1975-1-16176 1975-1-17173.75 1975-1-20175 1975-1-21175.75 1975-1-22175.5 1975-1-23174 1975-1-24177.5 1975-1-27179 1975-1-28176.5 1975-1-29178 1975-1-30177.25 1975-1-31175.8 1975-2-3176.25 1975-2-4174.25 1975-2-5175 1975-2-6173.4 1975-2-7174.5 1975-2-10174 1975-2-11174.5 1975-2-12174.9 1975-2-13178.6 1975-2-14184 1975-2-17181.4 1975-2-18181 1975-2-19184.25 1975-2-20183.75 1975-2-21184.75

oracle cdc 提取历史数据的方法 变化数据

CHANGE DATA CAPTURE (CDC) IN ORACLEVenki Krishnababu Senior Oracle DBA Nordstrom IT

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AGENDACDC INTRODUCTION CDC CONCEPTS CDC CASE STUDY CDC PROCESS FLOW CDC PUBLISHER/SUBSCRIBER SETUP CDC BEST PRACTICE DEMO Q&A2

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INTRODUCTIONCDC is an oracle tool which can help to manage data changes and capture them in consistent manner with predefined APIs. CDC is not a development solution to perform any validations or transformation or provide any application spe

期号红球1红球2红球3红球4红球5红球6篮球#VALUE! 20030011011121326281118 200300249192021261222 200300317102328321631 2003004467101325321 200300546151730311627 20030061310212627626 20030071919212326725 2003008589141723818 20030095918202230925 20030101281317241323 200301145111230321528 2003012212161727301228 2003013813172123321224 200301435782131228 2003015411192526321328 2003016111728303133622 20030175818232531626 2003018516192025281323 20030194812131633929 200302071025262732425 2003021141518252630116 20030222711121432830 200302311020222631230

利用中国股市历史数据建立上证综合指数的预测模型并进行模型验

证与股指预测

[摘要]本模型采用SVM神经网络算法对2007年的股票形势进行分析、预测及验证，并预测出未来5天的开盘走势，此预测模型的精度达到99%。并结合小波神经网络对其中特殊的国家政策及经济情况分析拟合，使模型更加符合实际的股指走势。将两种算法取长补短，在2012年上半年的股指进行分析预测的基础上，对未来可能出现的经济干扰模型进行预估，预测出未来股指走势。

运用GUI界面将建立的模型输出，使仿真模型更有操作性，运用此界面，选取不同的干扰模型及年份，预测出更合理的股指走势，预测真实可靠。

【关键词】SVM算法；小波神经网络；股指预测；经济干扰模型；GUI界面

一、简介

1.研究的意义及目的

21世纪进入信息时代，随着大家生活水平的提高，股票自然而然也成为了一部分人的娱乐方式，甚至有人成为职业炒股。股票和股票市场对国家企业的经济发展起到了积极的作用，如可以为投资者开拓投资渠道，增强投资的流动性和灵活性等。但股票价格的形成机制是颇为复杂的，股票价格既受到多种因素，同时股票市场是国民经济的“晴雨表”和“报警器”，其作用不仅被政府所重视，更受到广大投资者的关注。对股票投资者来说，未来股价

组态王历史数据导出到EXCEL表格

1、 新建画面，在画面里添加“报表窗口”.如图所示：

2、 添加按钮，命名“查询”，双击按钮，在“弹起时”编写命令语言ReportSetHistData2(1,1)

3、 添加按钮，命名“保存”，双击按钮，在“弹起时”编写命令语言ReportSaveAs(\注意\与新建的报表窗口控件名一致。\为数据导出至D盘文件名12的EXCEL文件，该文件是自动生成的，无需单独新建。

4、 添加关闭画面按钮，同时在其他画面需要添加打开报表按钮（不详细介绍）。 5、 画面编辑完毕，运行画面。点击“查询”按钮，如图所示：

“报表属性“可以设臵报表的显示方式（不具体介绍）

6、““时间属性”里设臵查询的时间段和时间间隔，注意报表最多可一次查询20000条数据。例如：时间间隔1S，最多一次可查询5.5小时时间段内的数据。如果想查询下一时段的数据，需重新设臵查询时间段，依次查询数据。

6、 “变量选择”添加历史库变量，将所需要导出的变量添加到表格内，前提是这些变量在定义时，已做了变量记录。如图所示：

7、 完成以上设臵后，变量就会在报表内显示，点击“保存”，查询出来的数据就会保存进指定的EXCEL。但是如果下次更改查询的时间段，保

20030022003-02-274919202126129426211920000 20030032003-03-021710232832162372810132000 20030042003-03-064671013253134725610000 20030052003-03-094615173031164301715316000 20030062003-03-13131021262761102726213000 20030072003-03-16191921232672319926121000 20030082003-03-205891417238981723145000 20030092003-03-23591820223093018922520000 20030102003-03-2712813172413117248213000 20030112003-03-304511123032151211304532000 20030122003-04-03212161727301217212162730000 20030132003-04-06813172123321223138321721000 20030142003-04-10357