基于股票市场交易数据流的场景记忆模型

设计一种基于场景记忆的多层推理模型,构造生活在高维资本市场内部交易数据流中的感知交易主体,从市场的内部研究市场的交易行为。把人脑的记忆机制巧妙地应用到股票市场,利用记忆、回忆等独特功能帮助投资者分析股市的变化趋势及特点,从而指导决策。通过计算机程序实验,我们设定的两种模式下的历史记忆情况清晰明了,并且该模式样本点的后续走势分布图有很大的参考价值。

基于扩展FAST的高速证券交易接口文件交换方法

针对现有方法冗余度高和文件分段造成带宽浪费、延迟大的问题,提出一种基于扩展FAST的高速证券交易接口文件交换方法-FastFile.将接口文件记录映射为消息进行编码并组成段传输,使接收方即便只收到部分分段,也可解析出所含记录,同时利用扩展FAST高效的编码有效降低数据冗余度.实现了扩展FAST及FastFile,实验比较了FastFile与常用接口文件格式.实验表明FastFile处理数据的粒度更小,可降低重传,数据格式比现有的接口文件格式小70%以上,验证了新方法的可行性与有效性.