新一代银行股票交易系统技术研究

论文题目: 新一代银行股票交易系统技术研究

论文类型: 硕士论文

论文专业: 软件工程

作者: 杨套军

导师: 吴介一,韩洁

关键词: 股票交易,数据仓库,数据挖掘

文献来源: 东南大学

发表年度: 2005

论文摘要: 本文在某国际商业银行股票交易系统构架的基础上,探讨了股票市场分析方法在该系统上的应用,以及国内外数据仓库和数据挖掘技术在各个领域的广泛应用,以提供股票投资决策为目的,研究了如何将数据仓库技术应用到股票交易系统中,从而为股票交易系统增添股票分析与预测功能提供理论基础。另外,对原有交易系统技术上进行了一些改进,从而提高系统的效率及使用上的方便。主要内容如下:<1>对某国际商业银行股票交易系统的构架进行概述,并简要介绍各通信模块的功能。<2>对数据仓库和数据挖掘技术及其应用进行了讨论。<3>按照数据仓库的构建方法,对股票交易系统进行需求分析,将数据进行转换、粒度划分、分割等操作,实现了股票交易系统数据仓库及系统间接口的建立。<4>对原股票交易系统进行技术改进,并着重叙述订单交易模块的开发及测试。

论文目录:

摘要

ABSTRACT

第一章绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究综述

1.2.1 网上股票交易应用研究综述

1.2.2 数据仓库应用研究综述

1.2.3 数据挖掘研究综述

1.3 课题来源及选题依据

1.4 本文研究的主要内容

1.5 研究意义

第二章股票交易系统

2.1 股票交易相关概念

2.2 体系结构

2.3 交易流程

2.3.1 股票走势查询

2.3.2 填写股票订单

2.3.3 鉴定订单

2.3.4 发送订单

2.3.5 修改订单

2.3.6 执行交易

2.3.7 修改/鉴定交易

2.3.8 数据核对

2.3.9 结算

2.4 本章小结

第三章数据仓库和数据挖掘技术分析

3.1 引言

3.2 数据仓库技术

3.2.1 数据仓库的定义

3.2.2 与数据仓库相关的几个概念

3.2.3 数据仓库体系结构

3.2.4 数据仓库的数据组织结构

3.2.5 数据仓库的实现策略

3.3 数据挖掘技术

3.3.1 数据挖掘的任务

3.3.2 数据挖掘对象

3.3.3 数据挖掘和数据仓库

3.3.4 数据挖掘和在线分析处理(OLAP)

3.3.5 数据挖掘流程

3.4 基于数据仓库的数据挖掘技术

3.5 本章小结

第四章股票交易数据的数据仓库建立

4.1 引言

4.2 引言

4.3 主题的选取

4.4 逻辑结构设计

4.4.1 分析主题域

4.4.2 粒度层次划分和数据分割

4.4.3 数据之间关系的表示

4.5 物理模型设计

4.5.1 可适当入冗余

4.5.2 生成导出数据

4.6 数据仓库的实现

4.6.1 数据仓库的体系结构

4.6.2 数据获取

4.6.3 数据装入

4.6.4 技术指标计算

4.6.5 功能实现

4.7 数据仓库与系统间的连接

4.8 本章小结

第五章股票交易系统的实现

5.1 开发环境

5.2 股票交易系统改进

5.3 项目开发

5.4 项目测试

5.4.1 命令行测试

5.4.2 在线测试

5.5 本章小结

第六章结论

致谢

参考文献

发布时间: 2007-06-11

参考文献

[1].基于数据仓库的股票交易数据分析与预测研究[D]. 师智斌.华北工学院2002
[2].数据挖掘技术在农村商业银行信贷的应用研究[D]. 叶晓明.中南大学2013
[3].OLAP和数据挖掘技术在医院信息系统中的研究与应用[D]. 胡瑞娟.长春理工大学2009
[4].构建基于数据挖掘的客户关系管理系统[D]. 颜焱.国防科学技术大学2002
[5].数据挖掘技术在教务管理中的应用[D]. 张荣富.安徽大学2011
[6].基于数据挖掘技术的客户关系管理系统研究[D]. 许乐平.合肥工业大学2007
[7].数据挖掘技术在高校成绩管理中的应用研究[D]. 刘春阳.大连交通大学2010
[8].数据仓库与数据挖掘技术在招生决策中的应用研究[D]. 胡海员.东南大学2006
[9].数据挖掘技术在中等职业学校招生决策中的应用[D]. 杨英.福建师范大学2013
[10].数据仓库与数据挖掘技术在中职学校招生工作中的应用研究[D]. 王昌辉.贵州大学2009

新一代银行股票交易系统技术研究

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