办理数据行情(EIA数据行情来自怎么看)
EIA数据行情来自怎么看
EIA：美国能源资料协会(EIA)是美国能源部下属的能源信息署，属于官方机构，现在市场的交易员和国际权威的能源咨询机构都是采用EIA的库存数据。该数据一般每周公布一次，时间为每周三晚间11：30(夏令时10:30)公布，该数据对汇市以及贵金属市场都会造成一定的影响，投资者需密切关注。 eia原油库存数据在哪看？美国原油库存每周数据的最原始出处是美国能源部网站。 每次公布实际值比预期大或小是利多还是利好？具体公式如下：公布数据结果大于预期=利空原油价格（利空，也就是看跌）公布数据结果小于预期=利多原油价格（利多，也就是看涨）。
E镇画冲IA数据行情现货原油怎么做
1、在数据前首先从大周期到小周期分析当前原油价格走势重要的阻力位置；2、通过阻力位分析预判价格可能运行的方向走势；3、数据公布前分析数据与上一步阻力分析结合可能出现的价格走势；4、数据公布瞬间分析数据多空确定大概率的运行结构及跟单点位。
数据分析的方法有哪些（转）
②数据分析为了挖掘更多的问题，并找到原因；③不能为了做数据分析而坐数据分析。2、步骤：①调查研究：收集、分析、挖掘数据②图表分析：分析、挖掘的结果做成图表3、常用方法：利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。⑦Web页挖掘。
Level2行情数据处理
1
Level2行情数据分类
Level2行情数据分类表如下:
分钟K线：即当日全天的分钟K线行情。相比传统K线，包含了分钟成交笔数信息。
需要注意的是，沪深交易所的Level2行情数据存在一定的差异，主要体现在成交明细数据方面。深交所的逐笔成交数据中，包括了逐笔委托数据，其中有详细的挂撤单信息，和标记为撤单的逐笔成交。
2
Level2行情数据结构
A股票行情快照数据每3秒钟记录一次，包括前后两个时刻的盘口变化数据。每天的数据量约为15G。
股票行情快照数据原始字段说明对照表（表中的空字段，说明当前市场的行情数据中没有该字段）
股票逐笔委托数据记录的最小时间间隔为0.01秒，每个0.01秒内有可能有多笔委托，Level2行情数据对0.01秒内的委托时点进行模糊处理，不进行区分。股票逐笔委托数据的单日数据量在12GB左右，由于交易活跃度不同，不同标的之间的单日数据量会有很大差异。
股票逐笔委托原始数据字段说明对照表（表中的空字段，说明当前市场的行情数据中没有该字段）
与股票逐笔委托数据相似，股票逐笔成交数据记录了股票交易的每一笔成交信息。每笔成交包含价格、成交量、成交金额、成交时间等信息。单日数据量在6GB左右，与不同标的的交易活跃度有关。
股票逐笔成交数据原始字段说明对照表（表中的空字段，说明当前市场的行情数据中没有该字段）
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Level2行情数据的存储与计算
A股股票高频数据每日数据增量在30+G，基金债券等标的每日数据量在45+G。历史数据和每日增量数据数据量在10TB级别以上。面对如此庞大的数据量，如何保证高效的数据写入、数据压缩和快速的数据查询、计算，是高频数据处理的一大挑战。
这里我们给大家介绍一个基于高性能时序数据库，支持数据分析和流计算的低延时平台——DolphinDB。
DolphinDB具备强大的存储、处理GB级别甚至PB级别海量数据集的能力，包括Level2高频行情数据的存储、因子计算、建模、回测和实盘交易等。DolphinDB不仅提供了高速存取时序数据的基本功能，还内置了向量化的多范式编程语言和强大的计算引擎，可高效用于量化金融的因子开发。
4月27日（周四）晚七点半，DolphinDBCEO周小华博士与数据分析负责人毛忻玥老师将线上开讲，围绕“打破Python束缚：Level2因子的脚本优化实践”主题，以多个复杂因子计算为案例，展示DolphinDB计算Level2因子的最佳实践，并与Python进行性能对比，教授代码转换攻略。
3.1
Level2行情数据的存储
为了实现行情数据的灵活分区存储，可以采用”时间+标的“的方式进行数据分区。DolphinDB支持对不同分区数据进行多线程并行操作。
分区内分组排序
DolphinDB的TSDB引擎提供了排序键设置，可以为每个数据分区设置一个排序键，以便在数据随机读取时更准确地定位数据。例如，通过设置SortColumn=[“SecurityID”,“TradeTime”]，数据可以按照SecurityID字段分组，并在每个组内按照时间字段TradeTime排序。
存储方案
在上交所股票Level2行情数据中，市价单信息只存储于逐笔成交表中，而逐笔委托表中没有市价单的记录，因此计算委托量和委托金额等指标时需要对两个表进行关联。在深交所Level2行情数据中，逐笔委托表中的市价单价格标记为0；而撤单记录在逐笔成交表中，撤单记录中价格也标记为0；因此在计算委托金额、撤单金额等指标时都需要对两个表进行关联再计算。此外，在计算其他因子指标时，也需要对逐笔成交表和行情快照数据表进行关联。
根据业务需求，这里对沪深股票Level2高频数据采用一库三表的建库建表方案，即把两个交易所相同的行情数据存入同一张表，使用market字段标识不同的交易所，且将market设置在索引列（SortColumn）中。
3.2
基于历史数据的高频因子计算
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行情快照中的大部分高频因子基于限价订单簿的静态指标，例如价差、深度、宽度、斜率、订单不平衡等，研究市场的交易行为，进而预测股票的短期价格走势。
本节介绍基于Level2行情快照中十档买卖价格和买卖数量数据计算的时间加权订单斜率、十档平均委卖订单斜率、成交价加权净委买比例、十档委买增额和十档买卖委托均价线性回归斜率等高频因子。
以下是Level2行情快照数据十档部分字段的样例：
使用函数 mavg 计算过去20行的移动平均时间加权订单斜率，其中@state表示用户自定义的状态函数。状态算子计算时需要用到历史状态，DolphinDB在流式计算中对自定义状态函数，通过增量的方式实现，性能有很大的提升。
加权平均订单失衡率因子
订单失衡率（SOIR）因子衡量买卖委托量在总量中的不均衡程度。其计算公式如下：
表示$t$时刻第i档的订单失衡率因子。其中$BidQty_{i,t)$，$AskQty_{i,t)$表示第i档买方委托量和卖方委托量。为了充分利用各档数据信息，计算各档位加权和订单失衡率因子时，根据买卖压力的影响力赋予不同档位相应的权重。通常，靠近交易价格的档位被赋予更高的权重。计算公式如下：
SOIR反应盘口各档综合的买卖委托量不均衡程度。如果SOIR为正，则说明市场买压大于卖压，未来价格趋势上涨的概率较高。此外，SOIR值越大，上涨的概率越高，反之亦然。
成交价加权净委买比例
净委买比率是衡量一段时间内买盘相对强度的指标，计算公式为：(盘口买一变化量－盘口卖一变化量)/(abs（盘口买一变化量)+abs(盘口卖一变化量))×100%。当净委买比率为正值数值较大时，说明市场买盘强劲。当委比值为负值且数值较大时，说明市场卖盘强劲。数值从-100%逐步增加到+100%表示买盘逐渐增强，卖盘逐渐减弱；而从+100%逐步减少到-100%则表示买盘逐渐减弱，卖盘逐渐增强的过程。其计算公式如下：
chg(BidQtyi)和chg(AskQtyi)分别表示在i时刻盘口买一和卖一变化量，而$avgPrice_{t}$表示在i-1时刻到i时刻成交的平均价格。
十档净委买增额
十档净委买增额因子指的是在有效十档范围内买方资金总体增加量，即所有买价变化量的总和，计算公式如下：
以上代码，首先通过行对齐函数rowAlign实现当前十档价格和前一个一十档价格进行行对齐，然后通过rowAt和nullFill函数分别获取对应档位的委托量和实现价格进行对齐，最后计算总的变化额。
十档买卖委托均价线性回归斜率
十档买卖委托均价即为十档买卖委托额之和除以十档买卖委托量之和：
以上代码，Bid,Ask,BidQty和AskQty均为数组向量数据类型，分别为买卖十档价格和十档委托数量。通过linearTimeTrend函数获取因子值对时间t的滑动线性回归斜率，该函数返回线性回归的截距和斜率。linearTimeTrend(price_,lag1)[1]表示获取十档买卖委托均价对时间t的线性回归的斜率。
与Python计算性能的对比
在Python中实现上面5个因子的计算逻辑。获取一天中两只股票的数据进行对比测试。
下表为DolphinDB和Python计算性能的对比，可以发现，DolphinDB显著优于Python。
单笔订单主动买入卖出均价
单笔订单主动买入、卖出均价为单笔主买、主卖订单的成交均价价格之和除以订单数量。
n表示截至t时刻主买、主卖订单数量，avgTradePrice表示单笔订单主买、主卖的成交均价。
最后通过groupby+cgroupby计算每只股票当日最新一分钟单笔订单主动买入、卖出均价。计算结果如下：
股票延时成交订单因子
延时成交挂单数和成交量，一定程度上能反应大单或者机构成交情况。本节统计从下单到成交的时间间隔超过1分钟的订单数和成交量。
下单信息记录在逐笔委托表里，如果统计下单到成交之间的时间间隔，则需要把逐笔成交表和逐笔委托表进行关联。这里首先通过左半连接(lsj)返回逐笔成交表中所有与逐笔委托表匹配的记录，如果逐笔委托表中有多条匹配记录（如上交所的下单和撤单记录），lsj将会取第一条（下单时的订单记录）匹配记录。因此，lsj可以把订单委托下单的时间以及下单量准确关联到成交记录中。
在计算股票延时成交订单因子的自定义函数中，先按每个订单号分组，计算订单下单到该笔订单最后成交时的最大时间差和订单的总成交量；然后根据最大延时是否超过1分钟来计算股票的延时订单数量和成交总量。
逐笔委托数据数据样例如下：
委托买卖金额是对一段时间内委托订单的买卖方向的资金总量进行统计。由于深交所的市价订单的价格在逐笔委托表里标记为0，因此计算委托金额时，我们需要在逐笔成交记录中找到最近的成交价格来作为其近似值。
这里通过aj（asofjoin）把市价订单信息与逐笔成交关联，以获取最新的成交价格作为当前市价委托单的委托价格，最后计算股票每分钟内的买卖委托金额。
这里通过lj（leftjoin）分别把买卖撤单的委托价格关联到撤单信息表中，然后计算每只股票每分钟的买卖撤单金额。
届时，DolphinDBCEO周小华博士与数据分析负责人毛忻玥老师，将一同主讲，帮助大家更高效地实现从Python到DolphinDB的转换。
不开通流量包月开一次移动数据要多少钱？
如果没有开通流量套餐的话，流量直接按量计费，是直接从话费中扣除的，并且流量价格非常贵，而且三大运营商的收费标准也不一样。
如果你是中国移动的手机卡，并且没有流量包月套餐，则按照每兆流量0.29元的资费收取流量费。不足1M的按1M算。
如果你是中国电信的手机卡，并且没有流量包月套餐，则按照每兆流量0.3元的资费收取流量费。不足1M的按1M计算。
如果你是中国联通的手机卡，并且没有流量包月套餐，则按照每兆流量0.2元的资费收取流量费，不足1M的按1M计算。
所以想用流量的话，还是开个套餐比较划算。
EIA数据行情怎么看
EIA：美国能源资料协会(EIA)是美国能源部下属的能源信息署，属于官方机构，现在市场的交易员和国际权威的能源咨询机构都是采用EIA的库存数据。该数据一般每周公布一次，时间为每周三晚间11：30(夏令时10:30)公布，该数据对汇市以及贵金属市场都会造成一定的影响，投资者需密切关注。 eia原油库存数据在哪看？美国原油库存每周数据的最原始出处是美国能源部网站。 每次公布实际值比预期大或小是利多还是利好？具体公式如下：公布数据结果大于预期=利空原油价格（利空，也就是看跌）公布数据结果小于预期=利多原油价格（利多，也就是看涨）。
如何将股票行情数据导入wps？
这样将股票行情数据导入wps：1.在表格中输入要插入的股票名称（或股票代码）。
2.在顶部菜单栏中选择“数据”，点击“股票”图标。
3.在右侧股票列表中找到需要的股票，点击“选择”按钮链接实时股票数据库。
一年在股市捞个两万，需要多少资本呢？
不要有一年在股市赚多少的想法，而是要有“要么不开张，开张吃三年的策略！”要知道A股是一个牛短熊长的市场，绝大部分的股民是很难在熊市里赚钱的，甚至能在熊市里做到不亏和少亏的股民都是凤毛菱角。一轮完整的牛熊市里可能会出现2年的牛市和3-5年的熊市，所以千万不要有每年都想赚钱这个错误的思维！
那么我们应该如何做呢？其实就是利用牛熊市的铁律来进行布*和盈利，简单的说A股市场有熊市必有牛市，并且每一次的熊市过后都会有牛市的到来，并且每一轮大级别的熊牛转换都会有3-5倍，甚至5-10倍的个股涨幅。所以我们采用的策略更多的应该是在熊市底部区域开始逢低布*和吸纳筹码，而在牛市到来之后逢高获利卖出，这种就是“要么不开张，开张吃三年的策略！”
记住，要在对的周期做对的事，熊市不是能赚钱的周期，反而是有非常多便宜筹码的周期。而牛市不是应该逢高追涨，逢高不断买的时间，反而应该是逢高获利卖出，把熊市的筹码转变为盈利的阶段！所以说，你一年想要赚2万，不如变为一轮大级别的熊牛市里赚个15万-20万，这样的话，你的资金量可能只需要20-30万即可，而一轮大级别的牛熊周期往往是5-7年，平均下来就是一年两万！
大数据行业前景怎么样
数字经济时代,信息成为一种新的生产要素,大数据作为一种新的生产资料服务于各行各业。新一代信息技术的应用离不开高速、安全、可靠的网络信息环境。
如何处理外汇交易中数据行情？
大多短线投机都伴随着市场数据的公布而出现涨跌，那么，数据行情该如何处理，如何防范重大数据行情时的交易风险，且寻找合适的交易机会呢？
投资者知道：做外汇交易关注各国的重要数据报告，而设好止损或是止盈，减小重要数据带来的风险。在一般经济数据公布时，如遇区间横行，或数据的影响力不足以使汇市在短时间内有很大的波幅。即使偶尔做错方向也因波幅有限，及市场在消息后出现的调整而导致损失不大，甚至有意外地获利的可能。但很多时各国有不少极有影响力的经济数据公布， 如美国的非农业就业、贸易帐、经常帐、国内生产初值及总值，在公布前的一星期己受市场的预测影响，更不用说在公布的一刻了。
投资者若仔细留意，会发现汇价往往会出现跳空的情况。即使是有计划地设好止损及限价，也因价格跳空而不能确保成交。 很多时明明在图表上看到价格一跳而上，超过所设定的限价，投资者便以为大获全胜而不加理会。但在风暴过后便发现，仓位是平了，不过账户所显示的是亏损，而不是获利。原因在于消息公布后，汇价一下子跳过所设定的限价，限价没有被触及，所以没有成交。但是跳空后价位便逐步回调，使所设的止损被触发。
其实，这样的结果不是所有的投资者都能承受及愿意见到的，不正常的行情波幅风险可实时使获利上升数倍，或有爆仓的可能。 一些较有经验的投资者会选择在数据公布的当刻不做单，但在这之前根据市场有的数据预测数据好坏的可能，然后计划大约在那个价位入市能避免跳空的情况，及仓位成交后止损跟限价会设在那儿。
纵观外汇市场，一般重要数据在公布后的影响力会持续约10至15分钟，而单一数据公布时跳空的情况大致出现在公布后的数秒至数分钟，这是高风险投资者的活跃期。 除后便是消息在进一步扩散时，其它较有经验或保守的投资者入市。这样一来投资者仍可受惠于消息所带来的较大波动，但风险当然也相对地较低，而限价跟止损会被触动的机会也较均等，使投资者较容易控制平仓获利的时机。也就是在短期方向明确的情况下，在寻找进场交易机会，这样的交易胜算概率较大。
