交易信息模型

『壹』 程序化交易模型的常見問題

1、我是一個上班族，單位電腦不讓炒股，可以使用嗎首先很榮幸的告訴您，的開發理念就是以無人自動交易為核心，並在v6.1版本中添加了「登陸」功能！即使您在開盤以前早已離開電腦也不用擔心您的下單軟體斷線！您可以設置在9：28分使用自動登錄您的下單軟體！（此功能建議慎用）而且使用非常簡單，您只需每天晚上做好您的交易計劃，第二天起來您只要運行下，啟動下任務，不關電腦，不設置屏幕保護即可。讓您擺脫「心理因素」和「時間因素」帶來的困擾！此次證券交易自動化的革命讓您達到不盯盤也能輕松炒股，不操盤也能規避並控制風險，讓買得更低賣得更高成為一種實際的操作！2、自動交易如何保障資金安全，使用你們的軟體安全嗎有些用戶對軟體的安全問題有些擔憂，有的甚至抱著懷疑的態度。確實，一個新產品的出現，並且是證券交易自動化的一次顛覆性革命！讓用戶馬上去接受一個新興的並且還適當改變一些操作思維的東西，確實有一定的障礙！讓用戶產生一些安全性的顧慮！據我們了解後，用戶的擔憂有兩個情況！1、我的股票帳號會被人偷窺或是被你們的軟體監控嗎首先：不涉及用戶的資金帳號及密碼，運行步驟為：先登陸您的交易軟體，再運行軟體的。（安全小貼士：一般的木馬程序竊取賬號密碼都是以鍵盤記憶的方式進行的，只要木馬程序不是運行狀態，賬號密碼是不會丟失的！）其次：不去讀取用戶的帳戶信息，行情信息等。只是跟您的交易軟體的窗口相關聯進行買賣操作。這在開發設計軟體時就己經為用戶考慮到資金安全問題，所以用戶無須擔心。再有：現在的股票資金都是三方託管的，只能在資金帳號、交易所、銀行三方進行封閉式資金循環，只有您持卡親自去銀行才能取出。2、如果軟體一直自動循環我的交易任務，那不是造成很大的損失基本版的每筆任務觸發交易後就自動變為了「暫停狀態」，不會無限制重復交易，交易的次數和風險是在控制范圍內的。嚴格地講，是屬於條件化交易工具，並不是所謂的「全自動交易」，那為何不做成全自動方式交易呢？是技術上做不到嗎？——不，機構版則可以實現。普及版只做條件交易是從風險角度考慮，技術上實現全自動交易並不困難，困難的是如何做成能為用戶賺錢的自動交易，而不是讓用戶巨虧或者存在巨虧風險的自動交易——我們是做產品，不是做實驗品。3、為何試用版可以自動交易？因為的「自動交易」在國內目前屬於新概念范疇，用戶初次接觸並沒有真正意識到「自動交易」存在的風險，而又是嚴格按照條件進行交易的，也就是說用戶設置的該筆任務不管是對是錯，任務觸發條件一旦達到就自動觸發交易！僅僅是執行您的計劃，它不產生計劃，也不知道如何計劃，僅僅按照它能理解的計劃發出指令串讓您的下單軟體執行。至於這筆任務的對錯是不知道的！4、既然你們賣炒股軟體，自己用軟體悶頭賺錢就行了，還賣什麼軟體？這個問題問的非常好，網路是一個魚龍混雜的地方，而一些非法經營、狂吹亂編的股票軟體導致股票軟體業界的形象非常差，讓人感覺賣炒股軟體就是騙子！這的確是非常讓人心痛的現象。對正規的股票軟體公司也照成了一些負面的影響如果說一家股票軟體公司在賣給您軟體時說他們的軟體能保證你月賺百分之多少，那麼您就得提高警惕了，這很可能是一家騙子公司。因為能影響炒股贏利的因素實在太多，比如市場風險、政策風險、匯率風險、信用風險、經營風險、財務風險等。沒有人可以再這個琢磨不定的市場保證賺到錢，而且還是精確到一個准確的數值的！程序化交易模型定位於服務全國的普通股民用戶，希望用上我們的軟體後，所有的股民都學會「風險控制」保住資本減少損失；學會「移動止盈」鎖定已有盈利讓利潤奔跑；學會「資金管理」控制入市資金就等於控制風險學會「低買高賣」讓機會更大利潤更多；學會「計劃交易」制定自己的交易規則；學會「自動交易」解脫炒股疲勞的困擾；學會「享受交易」帶來的樂趣——快樂投資，輕松賺錢。只提供程式化的股票、權證、開放式基金程序化交易模型，不作任何「加入會員、承諾收益、利潤分成」及其它非法操作進行非法理財。5、關鍵是軟體可以給我帶來什麼好處如果您仔細的瀏覽過第四個問題，那麼您已經大概了解可以給您帶來什麼好處！這里我在做個主要總結。的亮點功能主要可以歸類為三點：一、提高的風險控制二、節約的寶貴時間三、保證的執行力

『貳』 信息建模有哪些

在信息集成中，數據通常是面向主題進行組織的。主題是在較高層次上將企業信息系統中的數據進行歸並的抽象，是對分析對象的數據的一個完整的、一致的描述，體現出分析對象的各項數據及其相互聯系。根據分析的要求，概括各個分析領域的分析對象，就可以綜合出各個主題，然後從各主題的角度去觀察各個應用子系統中的有關信息，濾除主題流動的外在形式，抓住其靜態內容，結合分析需求，逐步確立各主題應包含的基本內容即主題的模式和所涉及的屬性、數據變數，從而確定了主題。
在信息集成中，數據通常是面向主題進行組織的。主題是在較高層次上將企業信息系統中的數據進行歸並的抽象，是對分析對象的數據的一個完整的、一致的描述，體現出分析對象的各項數據及其相互聯系。根據分析的要求，概括各個分析領域的分析對象，就可以綜合出各個主題，然後從各主題的角度去觀察各個應用子系統中的有關信息，濾除主題流動的外在形式，抓住其靜態內容，結合分析需求，逐步確立各主題應包含的基本內容即主題的模式和所涉及的屬性、數據變數，從而確定了主題。
主題包括兩方面的內容:
主題的固有信息是對該主題的屬性的描述信息，如商品的顏色、類別、產地、類型等；主題的業務信息是對該主題在各類業務中的流動信息的描述，如商品的銷售信息、商品的員工信息等。面向主題的數據組織是將原來的按應用進行組織的關系模式重新以面向主題的方式加以改造，是按照確定的主題及其模式，從面向應用的各子系統中抽取出相應的數據，形成關於該主題的全局一致的企業模式和信息集合，以便在此基礎分析該主題的相關信息，從面向主題的角度觀察原有的數據。在信息集成中，主題通常由一組關系表實現。
目前，有兩種不同的數據建模方法可以滿足信息集成數據建模的需要實體關系模型、維度建模、ERM建模由於ERM可用於理解和簡化商業領域和復雜系統環境中的模糊數據關系，因此它是一種抽取工具。圖1顯示了一個簡單的ERM。ERM建模方法可使用以下兩個基本概念產生特定興趣領域的數據模型：
實體
實體之間的關系
實體可定義為人、地點、事情，以及商業或組織的相關事件，例如"產品"，如圖1所示。實體代表一類對象，它們是現實世界中可以按屬性和特徵進行觀察和分類的一些事物。
關系描述模型中各實體之間的結構性交互和關聯顯示了實體間的相關性。例如，圖1中，箭頭從"產品"指向"訂單"。箭頭每一端的數字定義了關系的基數，本例中為1對n（或1對多）。

『叄』 什麼又叫信息模型

GHM模型即Grossman-Hart-Moore模型,或稱"所有權-控制權"模型,又叫論,由委託人的"隱藏行動代理認的"隱藏信息"問題;由於委託人和代理人之間的信息不

『肆』 簡述買賣價差的信息模型理論

不知道什麼是有效需求模型，有效需求的理論有很多流派的，凱恩斯，前凱恩斯，後凱恩斯都有有效需求理論，各理論模型都有差異，不知道該回答哪個。

『伍』 不完備信息模型和價格錯覺模型有什麼區別

貌似是一個東西吧，勞動供給者信息不完備，只對拿到的工資反應敏感，對於市場物價的變動知道的晚一些，所以對於實質工資的變動不了解。

『陸』 建築工程信息模型的信息包括哪些內容

包含描述建築物構件的幾何信息、專業屬性及狀態信息，還包含了非構件對象（如空間、運動行為）的狀態信息。

藉助這個包含建築工程信息的三維模型，大大提高了建築工程的信息集成化程度，從而為建築工程項目的相關利益方提供了一個工程信息交換和共享的平台。

BIM有如下特徵：

1、它不僅可以在設計中應用，還可應用於建設工程項目的全壽命周期中；

2、用BIM進行設計屬於數字化設計；

3、BIM的資料庫是動態變化的，在應用過程中不斷在更新、豐富和充實；

4、為項目參與各方提供了協同工作的平台。

BIM具有以下特點：

1、可視化

可視化即「所見所得」的形式，對於建築行業來說，可視化的真正運用在建築業的作用是非常大的，例如經常拿到的施工圖紙，只是各個構件的信息在圖紙上採用線條繪製表達，但是其真正的構造形式就需要建築業從業人員去自行想像了。

2、協調性

協調是建築業中的重點內容，不管是施工單位，還是業主及設計單位，都在做著協調及相配合的工作。一旦項目的實施過程中遇到了問題，就要將各有關人士組織起來開協調會，找各個施工問題發生的原因及解決辦法。然後作出變更，做出相應補救措施等來解決問題。

以上內容參考網路——BIM

『柒』 交易模型的模擬檢驗

模擬是對建立的系統或決策問題的數學或邏輯模型進行試驗，以獲得對系統行為的認識或幫助解決決策問題的過程。模擬的主要優點在於檢驗交易模型中的問題或系統的任何假設模型化的能力，使它成為最靈活的工具。判斷交易模型是否有實用價值，最簡單、最可靠的途徑是通過在盡量多的市場里，進行長時間的測試。為了減少交易模型的檢測成本，檢測先從模擬開始。交易模型檢驗的基本原則是「模擬實戰」，一切條件都要接近實戰條件，使檢驗結果盡可能真實，因為只有這樣才能使交易模型有真正的使用價值。
1.突發事件
在檢驗過程中一定要包含有突發事件(包括漲跌停板)，因為除了要檢驗交易模型在正常情況下的運作情況，還要有應付突發事件的能力，不能因為是「小概率」事件而忽略了突發事件的影響，應遵循「模擬實戰」的基本原則。一個成熟的交易模型，即使不能捕捉到突發事件帶來的超額利潤，也應該有能力抵抗突發事件帶來的風險。
2.檢驗的信息和數據
對於基本分析交易模型，需要有完善的信息資料庫，信息的來源隨著科技的發達，互聯網的不斷應用，信息的收集比以前方便了許多，因此要整理完善好信息資料庫相對較容易。對於技術分析交易模型，由於期貨基金運作的是期貨品種，期貨品種的數據有它的獨特性，歐美期貨的數據有各自不同的特點，如倫敦金屬的期貨數據沒有出現「斷層現象」，使用計算機檢驗就不會有問題，而國內的期貨數據源襲了美式期貨數據，不同的交易合約換月時會出現「數據斷層」，不能像股票一樣使用簡單的除權處理，因此要通過交易模型的檢驗首先對數據進行處理。
實際合約數據：按照實際的合約交易數據，缺點是十分明顯的，因為國內期貨合約目前只有1年的周期，因此在檢驗時數據周期就顯得太短了，而且在相當長的交易時間內合約的成交量並不活躍，流動性小，不具有代表意義。
即月連續數據：按合約交割日連接，連接起來形成連續數據。這樣產生的連續數據優點是具有實際交易性，但在實戰交易中會產生差別，交割前成交不活躍，缺乏代表性，像上海銅一般都是交割月後第四、五個合約成交活躍；缺點則是會產生「斷層現象」，對檢驗結果產生重大的失真。
價差調整連續數據：按照一定的規則，在進入交割前一定時間內連接隨後的合約數據，這里的時間參數X，要根據不同品種來確定，上海銅要比大連大豆和鄭州小麥的時間參數X要大，將調整時兩個合約的價差累計下來，最後將累計價差加減到數據列中，得出最終的期貨數據。特別注意的是，經過調整的期貨數據可能會出現負值，要做相應的數據調整，但這不會影響使用計算機檢測的交易結果。優點是能長時間反映價格變化水平；缺點是數據不能直接應用於實際交易中，需要通過轉換。
權重連續數據：按照固定的時間連接隨後的合約數據，同時按近月大、遠月小或是按成交量與持倉量的比重計算連續價格，隨著時間的推移，較近的合約的權重越來越小，而遠月的權重越來越大。優點是消除了數據「斷層現象」，可以選取多個活躍月份，這樣就可以更真實地貼近實戰交易；缺點也是數據不能直接應用於實際交易中，需要通過轉換。
以上四種數據處理方式各有所長，要根據使用者的情況選用。對於短線使用者，實際合約數據較好，而對於中長線的使用者連續數據才能真實反映實際中長期的盈虧情況，並進行計算機的檢測。在對交易模型的檢測中，為了保證檢驗結果的可靠性和穩定性，需要足夠的統計樣本數據，按照統計學的大樣本要求，樣本數量要多於30個。以短線為主的交易模型，數據時間不能短於1年的分時數據，使用日線數據檢測的不能少於3年以上，基本分析交易模型的數據要求要經歷一個以上的循環周期。

『捌』 交易模型的設計方法

在這里主要參考各類有關資料的分類方法，將其分為以下三類模型：技術分析交易模型、基本分析交易模型、數學計量交易模型。
1、技術分析交易模型
技術分析交易模型是指使用市場交易數據如開市價、收市價、成交量等，並通過計算機交易指標，經過系統化搜索檢驗，並進行優化處理的交易模型，其理論基礎主要建立在已有的傳統技術投資理論如圖型分析、均線理論等基礎之上，並經過大量統計學分析檢驗。該模型最大的優點在於：消除了投資者的情緒在交易決策中的影響，特別是在對重大事件中判斷的主觀性和盲目性；避免了由於信息不對稱性造成的分析失誤；保證了交易分析中的連貫性；給投資者提供了風險控制的方法。
下面重點討論技術分析交易模型中的三個交易模型：
1）以圖形形態識別為基礎的交易模型
該類模型主要是依據傳統的經典圖形如頭肩頂、雙底、三角形等，進行行情趨勢捕捉，進行建倉交易的系統。但在實戰中，它還存在許多問題：風險控制方面，像頭肩頂、雙底、三角形等交易圖，根據傳統的交易觀點，投資風險/報酬比一般為1：1，實戰中管理者將面對巨大的基金凈值風險；分析上多以主觀判斷為主，缺乏客觀判斷標准；目前國內期貨市場的技術分析使用者增多，導致經典的圖表形態假信號隨之增多；國外經典的圖表分析理論在國內存在相當大的差別；缺乏統計學數據。
2）趨勢跟蹤為基礎的交易模型
該類模型主要是根據設計者的數據統計，捕捉價格的轉折點，然後假定趨勢會繼續，並按趨勢方向建倉交易的系統，如MACD、SAR、移動平均線等。該交易模型的特點是不會在最低價處買入，也不會在最高價處賣出，放棄行情前後一段的利潤，利潤主要來源於捕捉一波大行情的中間部分。其捕捉行情的轉折點的能力根據設計者設計的靈敏度不同而不同，靈敏度強的交易模型對趨勢反轉反應迅速，但假信號也多；靈敏度低的交易模型對趨勢反轉反應慢，假信號也少，放棄的前後部分的利潤也多。該類交易模型的缺點是在盤整行情時產生連續虧損，使投資者不能接受。所以設計趨勢跟蹤交易模型的難度不在於尋找捕捉趨勢方法，而在於要有一套完善的趨勢確認和過濾原則，才能迴避風險。另外，趨勢跟蹤交易模型要求期貨基金管理者的持倉時間比較長，一般都有2－3個月以上，所以要求期貨基金管理者要有一套與趨勢跟蹤交易模型相適應的心理控制方法。
3）反趨勢為基礎的交易模型
該類模型是根據設計者的數據統計，然後假定市場需要調整，並在相反方向建倉交易的系統。它與趨勢交易模型的區別在於，趨勢交易模型可以自動調整，而反趨勢交易模型由於與主要趨勢相反操作經常會帶來不可估量的風險，所以該類交易模型必須帶有一套止損條件。
2、基本分析交易模型
基本分析交易模型是指交易者使用市場外的數據信息，通過對所有影響基本經濟關系的信息進行考察，並對這類因素進行量化分析，建立資料庫，從中判斷市場的均衡價格而進行投資的模型。該模型的特點主要是：為大規模資金進場提供良好的分析依據；理論基礎雄厚，容易為投資大眾接受；對於短線和時機把握幫助不大；信息收集難度大；分析滯後於市場價格；分析主觀性強。
下面介紹「價值評估」和「評估積分」兩種基本分析交易模型。
1）價值評估交易模型
期貨價格對現貨價格將產生相互牽引的作用，據資料統計，近10年來，我國大豆期價與現貨價格的相關系數為0.9。而對於期貨市場產生的期貨價格，期貨市場的參與者包括現貨商和投機者，對同一商品的期貨價格有自己的判斷，而由於成熟的期貨市場絕大多數的參與者是投機者，期貨市場的成交量往往是現貨貿易量的數倍或數十倍，所以期貨價格不單是由現貨價格和倉儲成本決定的，除了成本定價還包括資本定價部分。所以，作為期貨基金的基本分析交易模型，還要包括期貨市場的投機因素：期貨價格=（現貨價格+倉儲成本）×投機系數。投機系數根據突發事件、市場投機資金等情況確定。
2）積分評估交易模型
基本分析交易模型的主要缺點是信息收集難度大造成的信息不對稱，分析滯後於市場價格且分析主觀性強，但隨著信息科技的發達和交易制度的完善，信息的公平共享將進一步縮小信息不對稱，最新信息的獲取也相對容易了，困難的是如何去辨別信息真偽、主次和克服信息處理中過分主觀判斷的影響。積分評估交易模型的主要步驟如下：
A、確定分析因素
為了使分析統計因素保持全面，多空兩方面分析因素的數量不能過少，一般不少於5個。如供求分析因素，以大豆期貨為例，供求類因素包括：預測種植面積和實際種植面積因素；預測產量和實際產量因素；大豆進出口量；大豆壓榨加工量；庫存因素；突發事件因素等。
再比如周期性分析因素，還以大豆為例，周期性分析因素包括：3－4月份左右——中美大豆播種期，種植面積預測因素，同時南美新豆開始上市，價格處在谷底。5－8月份左右——中美大豆的天氣與產量為主要分析預測因素，消費旺季到來，價格從前期的緩慢上升，至7、8月份大豆受青黃不接和天氣炎熱等波動因素的影響，價格達到年度高峰。9－11月份左右——中美大豆實際收成因素、南美大豆播種面積預期因素，10月份後由於中美新豆上市，價格再次回落至當年的最低價區域。
B、確定分析的時間段
無論何種交易模型的分析方法，都需要足夠統計分析樣本數據，才能保證統計結果的可靠性，因此要經歷一個以上的循環周期，如農產品的生長周期、金屬的經濟周期等，其中更應該包含突發事件或政治的因素，以檢測交易分析模型應對的能力和控制風險能力。
C、確定分數值
確定分數值的方法可以使用普通正負分數法、權重分數百分比值法等，利多因素的分值為正值，利空因素的分值為負值，無明確利多、利空傾向的因素取為0分。
D、計算分值結果
將各影響因素的分數值累計，得出分值結果，分數為正數，則市場的趨勢以上升為主；分數為負數，則市場的趨勢以下跌為主；分數為0或接近0分，市場將處於盤整。
E、分值跟蹤系統
不同事件的發生和時間的推移變化，各因素對價格的影響不一，如突發事件對價格的影響隨事件的變化影響力會逐漸消退，所以要對各因素分數值不斷調整，確定分數結果，調整對交易模型的決策結果。
3、數學計量交易模型
數學計量交易模型是指設計者根據現代投資理論，對歷史交易數據進行大量的統計學分析，從中找出一定規律，在市場出現偏差時或特定情況時進行投資的模型，如套利交易模型、跳空交易模型等。
從使用者角度進行分類，主要有以下兩種：一種是分析型的交易模式，另一種是操作型的交易模型，技術分析交易模型和基本分析交易模型之間有著相當大的區別：
1、分析型的交易模型側重於預見性，對於市場的走勢分析具有提前性；而操作型的交易模型側重於反應式，當市場已出現某種價格應該採取的交易決策。
2、分析型的交易模型側重於個別效益，對某段市場的行情要求高准確度，忽略對不利市場情況的分析；而操作型的交易模型著重於實戰中的整體效益，要求交易模型對市場的所有情況產生的收益結果作出整體評估。
3、兩者最大的區別在於實際操作者要面對來自各方面的壓力，包括市場、投資者、基金管理者自己等的壓力，因此在模型上的設計還應包括如何通過某種方法去控制心理壓力的因素，有效執行交易模型發出的信號。

『玖』 在網站後台里，單頁模型是什麼信息模型是什麼

你所說的後台，不知道是哪個的後台，但是，一般的單頁模型，就是只有一個頁面的，比如說像那種隱私服務什麼的等等，信息模型的話，主要是那種一些消息的展現什麼的，類似新聞公告的那種

『拾』 資料庫中信息模型與結構模型的區別

你應該說的是信息模型和數據模型吧？數據模型是對現實世界數據特徵的抽象，其三要素是（數據結構，數據操作，數據的約束條件）
最常用的數據模型分為概念數據模型和基本數據模型
概念數據模型是按用戶的觀點對數據和信息建模，是現實世界到信息世界的第一層抽象。
基本數據模型是按計算機系統的觀點對數據建模，是現實世界數據特徵的抽象，用於DBMS的實現（層次模型，網狀模型，關系模型）而信息模型卻是各個實體間的共性，比如，廠商都有電話號碼之類的