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ETF实盘的历史波动数据

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简介:
本页面提供详细的ETF实盘历史波动数据分析,帮助投资者深入了解市场动态和趋势。 ETF实盘历史波动数据包括从2015年1月至2020年6月的原始股票期权行情数据(持续更新)。这些数据为每日原始实盘50ETF行情,涵盖了每个合约的开盘、最高价、最低价、收盘价及行权价格、持仓量和交易量等信息。 历史波动数据涵盖不同时间频率(周、1/2/3/5/6/9月,1/2年),并使用yz算法以及其他算法如c2c 、parkinson 和garmanklass进行计算。数据格式为bson/json,适用于mongodb数据库存储。如果需要分钟级别数据或excel/csv等其他格式的数据,请告知需求。 如有更多历史和不同频率实时数据的需求,可以进一步提供服务。

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  • ETF
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    本页面提供详细的ETF实盘历史波动数据分析,帮助投资者深入了解市场动态和趋势。 ETF实盘历史波动数据包括从2015年1月至2020年6月的原始股票期权行情数据(持续更新)。这些数据为每日原始实盘50ETF行情,涵盖了每个合约的开盘、最高价、最低价、收盘价及行权价格、持仓量和交易量等信息。 历史波动数据涵盖不同时间频率(周、1/2/3/5/6/9月,1/2年),并使用yz算法以及其他算法如c2c 、parkinson 和garmanklass进行计算。数据格式为bson/json,适用于mongodb数据库存储。如果需要分钟级别数据或excel/csv等其他格式的数据,请告知需求。 如有更多历史和不同频率实时数据的需求,可以进一步提供服务。
  • 3D获取
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    3D历史数据的自动获取技术专注于开发智能化系统,用于高效精准地收集和处理三维空间中的过往信息与数据记录,从而为建筑、考古及城市规划等多个领域提供宝贵支持。 自动获取历史数据的功能可以极大地提高数据分析的效率和准确性,使得用户无需手动输入大量过去的数据记录,从而节省时间和精力。通过这种方式,系统能够快速地提供全面的历史趋势分析报告。
  • 计算器:利用Yahoo Finance CSV文件计算股票...
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    历史波动计算器是一款工具软件,它能够解析来自Yahoo Finance的CSV文件,以分析和计算指定股票的历史波动情况,帮助投资者更好地理解市场风险。 历史波动率计算器是一个使用Yahoo Finance .CSV文件的C#编写的Winforms应用程序,用于计算股票的历史波动率。该程序能够预测未来某个特定日期某只股票处于某一价格之上的概率或之下概率。例如,在下面的一个示例中,我计算了到2014年11月14日时亚马逊股票的价格超过320美元的概率为36.05%。 我在CB Reehl的书《期权交易的数学》中学到了用于计算历史波动率的公式,并将其转换成了C#代码。如果您不希望编译源代码,可以直接运行位于HistoricalVolatilityCalculator\bin\Debug\HistoricalVolatilityCalculator.exe中的可执行文件。该程序的主要逻辑可以在以下两个文件中找到: HistoricalVolatilityCalculator/VolatilityCalculator.cs 和 HistoricalVolatilityCalculato。 请注意,上述信息没有包含任何联系方式或网址链接。
  • 设计与
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    本项目聚焦于设计并构建一个高效的历史数据存储系统,旨在优化数据查询速度和存储效率。通过采用先进的数据库技术和算法,确保大规模历史数据分析处理的准确性和时效性。 针对Wonderware平台自带的历史数据服务在处理大量历史数据时可能出现的性能瓶颈问题,在保证存储正确性、及时性和完整性的前提下,结合Wonderware平台与.NET框架兼容的特点,设计了一种新的自定义历史数据库方案,并使用C#语言完成了开发和实际应用。 在自动化领域中,Wonderware平台是一个关键的信息软件解决方案。然而,其原生的历史数据服务可能无法有效地处理大规模的数据存储需求。为此,在深入研究的基础上提出了一套改进的解决方案:利用.NET框架与C#编程技术来设计自定义历史数据库系统。 新的设计方案的核心在于优化了数据库连接操作以提高性能,并借鉴Wonderware平台原有的“Enable Storage To Historian”功能和相关配置参数,采用中转文件批量写入的方式将数据过渡到最终的历史存储库。在遥测对象层面通过脚本程序或接口函数周期性地收集并暂存至本地文件;而在引擎层则定期调用这些接口以实现从临时存储向正式历史数据库的转移,并清理不再需要的数据,从而形成一个高效且稳定的数据流转机制。 此外,自定义的历史数据管理系统采用SQL Server作为数据库平台。在具体实施上,周期性存储设定为每5秒执行一次更新操作;同时,在检测到显著变化时触发突发性的即时记录功能。通过这种方式既保障了历史信息的准确性与时效性需求,又极大地提升了系统处理海量实时与历史数据的能力。 总的来说,该自定义的历史数据库解决方案成功地解决了原Wonderware平台在大规模历史数据分析方面的局限,并且已经在实际应用中证明了自己的有效性及可靠性。
  • 股票.rar
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    《股票的历史数据》包含了某一或某些股票自上市以来的价格变化、交易量等详细信息记录,有助于投资者进行趋势分析和决策。 股票市场是经济活动中不可或缺的一部分,对于投资者来说,历史数据至关重要,它有助于理解和预测未来的趋势。“股票历史数据.rar”这个压缩包文件包含了A市所有上市公司从上市至今至2020年7月22日的详细历史记录,为研究者提供了一个宝贵的资料库。 了解什么是股票的历史数据:这些数据包括了特定时间段内的开盘价、收盘价、最高价、最低价及交易量等关键信息。通过分析价格波动模式和识别趋势,投资者可以更好地进行技术分析。例如,收盘价反映了市场在每个交易日结束时对某只股票价值的共识;而一天内最高的价格与最低的价格则揭示了该股当日内的价格变动范围。 压缩包中的文件名称如“0基金指数”、“001”、“603”等可能代表不同的证券代码或指数。“0基金指数”的数据可能是关于某个特定基金的表现,“60开头的数字通常对应上海证券交易所主板市场的股票,而‘3’开头的则通常是深圳证券交易所创业板市场的标识。 复权处理是另一个关键的概念。通过该过程可以消除分红、送股等事件对股价的影响,使价格更能准确地反映真实价值变化。原始的价格数据可能因为这些因素显得不那么可靠。 基于上述数据,研究者能够进行多种分析:时间序列分析可以帮助发现股票价格的周期性或季节性规律;技术分析则利用各种指标(如移动平均线、MACD和RSI等)来寻找买卖信号;而基本面分析需要结合公司的财务报表及行业动态以判断其内在价值。此外,还可以通过统计方法构建模型预测未来的走势。 “股票历史数据.rar”压缩包提供了丰富的研究素材,无论是专业投资者还是学术研究人员都能从中获益。深入挖掘这些信息有助于更准确地评估投资潜力,并制定有效的策略。不过需要注意的是,尽管历史数据具有重要参考价值,但它们并不能完全预示未来的发展趋势;因此,在进行投资决策时应谨慎行事以规避风险。
  • 股票获取(时+
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    本项目专注于提供全面的股票数据分析服务,涵盖实时与历史股价信息。用户可通过简洁直观的操作界面轻松访问所需的数据,支持自定义筛选和深度挖掘功能,助力投资者做出明智决策。 股票数据获取(即时+历史).txt 文件内容主要涉及如何获取股票的即时行情数据以及历史交易记录的方法和技术。具体内容可能包括各种编程语言或工具的应用示例、API接口调用方法等,旨在帮助用户高效地收集所需的信息以便进行分析和决策。
  • LabVIEW查询
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    本软件利用LabVIEW编程环境开发,旨在为用户提供便捷的历史数据查询功能。通过直观的图形界面和强大的数据库连接能力,用户可以轻松检索、分析和可视化存储的数据记录。适用于科学研究与工程应用中的数据分析需求。 LabVIEW历史数据查询包括历史曲线查询和历时表格查询。操作曲线控件是其中的一部分内容。
  • 组态王查询
    优质
    《组态王历史数据查询实例》一文详细介绍了如何使用组态王软件进行历史数据的查询与分析,包括配置步骤和操作方法,为用户提供实用指南。 步骤详细实用,不怕你不会,就怕你不看。千里之行,始于足下。
  • 上证指(Excel)
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    本资源提供上海证券交易所以往的历史行情数据,格式为Excel表格,方便用户进行数据分析和回溯研究。 所有的上证指数数据已经表格化,方便统计分析。这些数据包括开盘价、收盘价、最高价和最低价等基本信息以及成交量和MACD指标的历史记录,时间跨度从1990年到2009年,全部都有涵盖。