거래 시스템 sql
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SQL을 통한 주식 거래 시스템 계산.
데이터베이스의 거래를 기반으로 주식 시장 포트폴리오를 계산해야합니다. SQL을 통해 수행하려는 계산은 평균 가격, 수익률, 포트폴리오 가치 등입니다.
SQL로는 할 수 없었기 때문에 결과를 스크립트로 작성해야 할 수도 있습니다.
현행 가격은 공급되지 않았기 때문에 하드 코딩 (38)되어있다. 재고 테이블에 합류하는 다른 테이블에 공급해야하지만 원칙은 동일하다.
PL / SQL의 기계 거래 시스템.
당신에게 가져 왔습니다 : saycale.
기술.
Oracle RDBMS 용 PL / SQL에 완전하게 작성된 Mechanical Trading System.
1. 공개 http 소스 (예 : finance. yahoo)에서 값 업로드
2. 거래 시뮬레이션을하십시오.
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박살났다.
PHP 및 고급 MySQL 쿼리를 사용하여 E-mini 거래 시스템 구축
이것은 또한 가장 일반적으로 거래되는 주식 / 선물 중 하나 인 E-mini S & P 500 선물이라고도합니다.
2009 년 9 월 현재 오픈 소스 커뮤니티 중 플랫폼의 인기에도 불구하고 PHP와 MySQL을 기반으로 한 인터넷상의 거래 시스템은 현재 없습니다.
거래 시스템은 주식 또는 선물 시장에서 거래를 시작하고 종료하는 데 사용됩니다. 수익을 창출하고 손실을 통제하기 위해 거래를 빠져 나올 때 돈 관리는 거래 시스템보다 유용한 도구입니다.
완벽한 거래 시스템을 만들려면 다음과 같은 프로세스가 필요합니다.
원시 데이터는 S & P 500 색인 데이터에 대한 신뢰할 수있는 출처에서 가져와야합니다. 이 기사에서는 Yahoo! 재무 데이터. 내보내기 파일 유형은 대부분. csv 및 Excel이므로 원시 데이터를 MySQL 데이터베이스로 먼저 내 보내야합니다. (아래 세부 정보 참조)
프로세스의 핵심은 거래 시스템입니다. 원시 데이터를 분석하고 판단을 내리는 방법입니다. 모든 상인은 따라야 할 자신의 거래 시스템을 가지고 있지만이 예에서는 다음 규칙을 사용합니다.
규칙 1 : 델타를 "50 일 이동 평균"과 "200 이동 평균"의 차이로 정의하십시오. 델타가 양수이면 강세를 나타내며 그렇지 않으면 약세를 나타냅니다. 평균 이동에 대해 자세히 읽을 수 있습니다.
규칙 2 : 추세의 % 강도를 Delta / MA 200으로 정의하십시오. 이것은 추세의 강도를 수치화합니다. 판단을위한 내역 데이터 (한계 값 정의)를 적용하십시오 (한계 값 계산은이 튜토리얼의 범위를 벗어납니다). 이것은 추세 확인과 같습니다.
MySQL 사전 쿼리 (평균 계산 및 인덱스 데이터 얻기)를 사용하면서 PHP를 사용하여 HTML 테이블에 데이터를 표시하면 이동 평균을 계산할 수 있습니다.
1 단계 : finance. yahoo/q/hp? s=%5EGSPC에서 원시 S & amp; P 500 색인 데이터를 다운로드하고 Excel 표를 아래 그림과 같이 형식을 지정합니다 (거래량과 같은 불필요한 열을 삭제하고 새 항목 "항목"을 추가하십시오) ) :
귀하의 MySQL 테이블은 위와 같아야합니다. 그러나 위의 스크린 샷은 여전히 .csv 형식입니다.
2 단계 :.csv를. sql로 변환하고 MySQL 서버로 업로드하십시오. Excel 워크 시트를 변환하는 방법을 설명하는 기사를 읽을 수 있습니다.
3 단계 : PHP 스크립트를 작성할 시간입니다. 먼저 아래 스크립트를 사용하여 데이터베이스에 연결합니다.
// mysql 데이터베이스에 연결한다.
$ username = & quot; 당신의 mysql 사용자 이름 & quot;;
$ password = "your mysql password";
$ hostname = & quot; 당신의 mysql 호스트 이름 & quot;;
$ database = "귀하의 mysql 데이터베이스";
$ dbhandle = mysql_connect ($ 호스트 이름, $ 사용자 이름, $ 비밀 번호)
또는 die ( "Unable to connect MySQL");
// 작업 할 데이터베이스를 선택하십시오.
또는 die ( "$ database를 선택할 수 없음");
4 단계 : 계산에 사용되는 값인 데이터베이스의 행 수를 알아보기 위해 MySQL에 쿼리합니다.
// 최신 항목을 포함하여 데이터베이스의 행 수를 센다.
$ result1 = mysql_query ( "SELECT * FROM`sp500`)
// "example"레코드를 저장한다. $ row에 테이블을 추가하십시오.
또는 die ( "Invalid query :". mysql_error ());
// 엔트리의 내용을 출력한다.
$ numberofentries는 MySQL 테이블의 최대 행 수를 포함합니다 (위의 스크린 샷에서 15020). MySQL 테이블의 데이터는 최신 항목부터 오래된 항목까지 정렬됩니다. 위의 스크린 샷을 참조하십시오.
mysql_num_rows는 SP500 테이블의 행 수를 세는 데 사용됩니다.
5 단계 : 마지막 항목을 계산하여 HTML 표에 표시합니다. 최신 50 행만 표시하므로 다음이 사용됩니다.
$ lastentry = $ numberofentries -50 +1;
즉, 예를 들어 테이블에 15020 개의 항목이 있습니다. Entry # 15020부터 (15020-50 + 1) 또는 Entry # 14971까지를 보여주고 싶습니다. 이 값은 거래일이 지나면 바뀔 것입니다.
6 단계 : 최신 50 일 항목을 추출하는 MySQL 쿼리를 수행합니다.
$ result2 = mysql_query ( "SELECT * FROM`sp500` 어디에서`entry` & gt ;; $ lastentry & 그리고 'entry` & lt; = & # 8217; $ numberofentries & # 8217; ORDER BY`entry` DESC ")
까다로운 부분은 내림차순으로 결과 쿼리를 정렬하는 것입니다. 이렇게하면 출력 결과가 최신 항목에서 가장 오래된 항목으로 정렬됩니다.
7 단계 : 200 일 이동 평균과 50 일 이동 평균에 대한 제한을 정의하십시오.
/ 200 일 이동 평균에 대한 제한을 정의하십시오.
$ lowerlimit = $ numberofentries & # 8211; 200 + 1;
// 50 일 이동 평균에 대한 제한을 정의합니다.
$ lowerlimit50 = $ numberofentries & # 8211; 50 + 1;
8 단계 : MySQL 쿼리를 정의하여 200 일 이동 평균을 계산합니다.
$ result3 = mysql_query ( "sp500"로부터의 SELECT avg (close) "entry"> & nbsp; $ lowerlimit & AND 'entry` & lt; = & # 8217; $ upperlimit & amp; )
// "example"레코드를 저장한다. $ row에 테이블을 추가하십시오.
또는 die ( "Invalid query :". mysql_error ());
// 엔트리의 내용을 출력한다.
9 단계 : MySQL 쿼리를 정의하여 50 일 이동 평균을 계산합니다.
$ result4 = mysql_query ( "sp500"로부터의 SELECT avg (close) "entry"> & lt; $ lowerlimit50 & AND AND & gt; & lt; = & # 8217; $ upperlimit & )
// "example"레코드를 저장한다. $ row에 테이블을 추가하십시오.
또는 die ( "Invalid query :". mysql_error ());
// 엔트리의 내용을 출력한다.
10 단계 :보다 쉽게 HTML을 표시 할 수 있도록 변수와 숫자에 할당합니다.
11 단계 : DELTA를 계산하고 결과를 반올림합니다.
12 단계 : % STRENGTH를 계산하고 결과를 반올림합니다.
13 단계 : PHP 스크립트를 작성하여 "권장 사항"을 작성하십시오.
$ 추천 = 위의 SATURATED BULL TREND (매우 위험한 구매) & # 8216;
$ recommendation = & # 8216; BULL TREND (HIGH RISK BUYING) & # 8217 ;;
$ recommendation = & # 8216; 불확실한 동향 (낮은 위험에 처한 구매) & # 8217 ;;
$ recommendation = & # 8216; UNCONFIRMED BULL TREND & # 8217 ;;
$ recommendation = & # 8216; UNCONFIRMED BEAR TREND & # 8217 ;;
$ recommendation = & # 8216; 베어 트렌드 (저 위험 단점) & # 8217;
$ recommendation = & # 8216; 곰곰이 트렌드 (아주 위험이 높음) & # 8217 ;;
참고 : 임계 값은 S & P의 기록에서 가져 왔습니다. 이 계산은이 튜토리얼의 범위를 벗어난다.
14 단계 : 위의 모든 쿼리와 계산을 결합합니다. 그런 다음 WHILE 루프를 사용하여 HTML 표에 인쇄하십시오.
if (mysql_num_rows ($ result2) & gt; 0)
// echo & lt; table width = 100 % cellpadding = 10 cellspacing = 10 border = 1 & amp;
while ($ row2 = mysql_fetch_row ($ result2))
$ result3 = mysql_query ( "sp500"로부터의 SELECT avg (close) "entry"> & nbsp; $ lowerlimit & AND 'entry` & lt; = & # 8217; $ upperlimit & amp; )
// "example"레코드를 저장한다. $ row에 테이블을 추가하십시오.
또는 die ( "Invalid query :". mysql_error ());
// 엔트리의 내용을 출력한다.
$ result4 = mysql_query ( "sp500"로부터의 SELECT avg (close) "entry"> & lt; $ lowerlimit50 & AND AND & gt; & lt; = & # 8217; $ upperlimit & )
// "example"레코드를 저장한다. $ row에 테이블을 추가하십시오.
또는 die ( "Invalid query :". mysql_error ());
// 엔트리의 내용을 출력한다.
$ 추천 = 위의 SATURATED BULL TREND (매우 위험한 구매) & # 8216;
$ recommendation = & # 8216; BULL TREND (HIGH RISK BUYING) & # 8217 ;;
$ recommendation = & # 8216; 불확실한 동향 (낮은 위험에 처한 구매) & # 8217 ;;
$ recommendation = & # 8216; UNCONFIRMED BULL TREND & # 8217 ;;
$ recommendation = & # 8216; UNCONFIRMED BEAR TREND & # 8217 ;;
$ recommendation = & # 8216; 베어 트렌드 (저 위험 단점) & # 8217;
$ recommendation = & # 8216; 곰곰이 트렌드 (아주 위험이 높음) & # 8217 ;;
15 단계 : MySQL 결과를 해제하고 데이터베이스 연결을 닫습니다.
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