『壹』 帮忙翻译个东西
说实话你拿出100分悬赏都不一定有人帮你
『贰』 股票9点30分成交顺序
1、股票成交一般依次遵守这以下三个原则：时间优先、价格优先，数量优先。股票9点30分的成交顺序为：
（1）较高买进限价申报优先于较低买进限价申报；较低卖出限价申报优先于较高卖出限价申报。
（2）同价位申报，依照申报时序决定优先顺序。
（3）同价位申报，客户委托申报优先于证券商自营买卖申报。
2、在股市开市，也就是9点30分时，证券商在接受客户委托，填写委托书后，应立即通知其在证券交易所的经纪人去执行委托。由于要买进或卖出同种证券的客户都不只一家，故他们通过双边拍卖的方式来成交，也就是说，在交易过程，竞争同时发生在买者之间与卖者之间。 证券交易所内的双边拍卖主要有三种方式：即口头竞价交易、板牌竞价交易、计算机终端申报竞价。
『叁』 数据挖掘中的关联规则主要有什么作用
数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。Agrawal等于1993年首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题，以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行的思想等，以提高算法挖掘规则的效率；对关联规则的应用进行推广。关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题，最近几年已被业界所广泛研究。
『肆』 股票交易的价格优先，时间优先 怎么理解
证券竞价交易按价格优先、时间优先的原则撮合成交。
（1）成交时“价格优先”的原则为：较高价格买入申报优先于较低价格买入申报，较低价格卖出申报优先于较高价格卖出申报。
（2）成交时“时间优先”的原则为：买卖方向、价格相同的，先申报者优先于后申报者。先后顺序按交易主机接受申报的时间确定。
『伍』 量化投资的主要方法和前沿进展
量化投资是通过计算机对金融大数据进行量化分析的基础上产生交易决策机制。设计金融数学和计算机的知识和技术，主要有人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论和随机过程这几种。
1．人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科，可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。
从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，还要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，因此人工智能学科也必须借用数学工具。数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，进入人工智能学科后也能促进其得到更快的发展。
金融投资是一项复杂的、综合了各种知识与技术的学科，对智能的要求非常高。所以人工智能的很多技术可以用于量化投资分析中，包括专家系统、机器学习、神经网络、遗传算法等。
2．数据挖掘
数据挖掘（Data Mining）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程。
与数据挖掘相近的同义词有数据融合、数据分析和决策支持等。在量化投资中，数据挖掘的主要技术包括关联分析、分类/预测、聚类分析等。
关联分析是研究两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性。例如，研究股票的某些因子发生变化后，对未来一段时间股价之间的关联关系。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阈值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。
分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。
预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。
聚类就是利用数据的相似性判断出数据的聚合程度，使得同一个类别中的数据尽可能相似，不同类别的数据尽可能相异。
3．小波分析
小波（Wavelet）这一术语，顾名思义，小波就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与傅里叶变换相比，小波变换是时间（空间）频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号（函数）逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了傅里叶变换的困难问题，成为继傅里叶变换以来在科学方法上的重大突破，因此也有人把小波变换称为数学显微镜。
小波分析在量化投资中的主要作用是进行波形处理。任何投资品种的走势都可以看做是一种波形，其中包含了很多噪音信号。利用小波分析，可以进行波形的去噪、重构、诊断、识别等，从而实现对未来走势的判断。
4．支持向量机
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）方法是通过一个非线性映射，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中（Hilbert空间），使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题，简单地说，就是升维和线性化。升维就是把样本向高维空间做映射，一般情况下这会增加计算的复杂性，甚至会引起维数灾难，因而人们很少问津。但是作为分类、回归等问题来说，很可能在低维样本空间无法线性处理的样本集，在高维特征空间中却可以通过一个线性超平面实现线性划分（或回归）。
一般的升维都会带来计算的复杂化，SVM方法巧妙地解决了这个难题：应用核函数的展开定理，就不需要知道非线性映射的显式表达式；由于是在高维特征空间中建立线性学习机，所以与线性模型相比，不但几乎不增加计算的复杂性，而且在某种程度上避免了维数灾难。这一切要归功于核函数的展开和计算理论。
正因为有这个优势，使得SVM特别适合于进行有关分类和预测问题的处理，这就使得它在量化投资中有了很大的用武之地。
5．分形理论
被誉为大自然的几何学的分形理论（Fractal），是现代数学的一个新分支，但其本质却是一种新的世界观和方法论。它与动力系统的混沌理论交叉结合，相辅相成。它承认世界的局部可能在一定条件下，在某一方面（形态、结构、信息、功能、时间、能量等）表现出与整体的相似性，它承认空间维数的变化既可以是离散的也可以是连续的，因而极大地拓展了研究视野。
自相似原则和迭代生成原则是分形理论的重要原则。它表示分形在通常的几何变换下具有不变性，即标度无关性。分形形体中的自相似性可以是完全相同的，也可以是统计意义上的相似。迭代生成原则是指可以从局部的分形通过某种递归方法生成更大的整体图形。
分形理论既是非线性科学的前沿和重要分支，又是一门新兴的横断学科。作为一种方法论和认识论，其启示是多方面的：一是分形整体与局部形态的相似，启发人们通过认识部分来认识整体，从有限中认识无限；二是分形揭示了介于整体与部分、有序与无序、复杂与简单之间的新形态、新秩序；三是分形从一特定层面揭示了世界普遍联系和统一的图景。
由于这种特征，使得分形理论在量化投资中得到了广泛的应用，主要可以用于金融时序数列的分解与重构，并在此基础上进行数列的预测。
6．随机过程
随机过程（Stochastic Process）是一连串随机事件动态关系的定量描述。随机过程论与其他数学分支如位势论、微分方程、力学及复变函数论等有密切的联系，是在自然科学、工程科学及社会科学各领域中研究随机现象的重要工具。随机过程论目前已得到广泛的应用，在诸如天气预报、统计物理、天体物理、运筹决策、经济数学、安全科学、人口理论、可靠性及计算机科学等很多领域都要经常用到随机过程的理论来建立数学模型。
研究随机过程的方法多种多样，主要可以分为两大类：一类是概率方法，其中用到轨道性质、随机微分方程等；另一类是分析的方法，其中用到测度论、微分方程、半群理论、函数堆和希尔伯特空间等，实际研究中常常两种方法并用。另外组合方法和代数方法在某些特殊随机过程的研究中也有一定作用。研究的主要内容有：多指标随机过程、无穷质点与马尔科夫过程、概率与位势及各种特殊过程的专题讨论等。
其中，马尔科夫过程很适于金融时序数列的预测，是在量化投资中的典型应用。
现阶段量化投资在基金投资方面使用的比较多，也有部分投资机构合券商的交易系统应用了智能选股的技术。
『陆』 股票交易，什么叫：价格优先、时间优先。
国际接轨 庄家作用小交易时间长 全天22小时可以交易 炒金上班两不误
『柒』 关于股票成交顺序
股票成交一般依次遵守这以下三个原则:时间优先、价格优先,数量优先。由于你时间上比他优先,又由于你采用的是市价最优五档的委托方式。
证券交易所内的双边拍卖主要有三种方式：即口头竞价交易、板牌竞价交易、计算机终端申报竞价。
成交的先后顺序
(1)较高买进限价申报优先于较低买进限价申报;较低卖出限价申报优先于较高卖出限价申报。
(2)同价位申报，依照申报时序决定优先顺序。
(3)同价位申报，客户委托申报优先于证券商自营买卖申报。
成交价格的决定原则：最高买入申报与最低卖出申报优先成交。
明白了吗？
『捌』 股票交易的三优先原则
价格优先是指任意两笔委托单做比较，当进来时间一样时，谁买价高、谁卖价低，优先让他成交。时间优先，同价位的申报，依照申报时序决定优先顺序。同样是10块钱买股票，先申报要买的人先买进，同理，同样是10块钱卖股票，先申报要卖的人先卖出。数量优先是竞价原则之一。
拓展资料：
股票交易是股票的买卖。股票交易主要有两种形式，一种是通过证券交易所买卖股票，称为场内交易;另一种是不通过证券交易所买卖股票，称为场外交易。大部分股票都是在证券交易所内买卖，场外交易只是以美国比较完善，其它国家要么没有、要么是处于萌芽阶段，股票交易(场内交易)的主要过程有：开设帐户，顾客要买卖股票，应首先找经纪人公司开设帐户。传递指令，开设帐户后，顾客就可以通过他的经纪人买卖股票。每次买卖股票，顾客都要给经纪人公司买卖指令，该公司将顾客指令迅速传递给它在交易所里的经纪人，由经纪人执行。成交过程，交易所里的经纪人一接到指令，就迅速到买卖这种股票的交易站(在交易厅内，去执行命令。交割，买卖股票成交后，买主付出现金取得股票，卖主交出股票取得现金。
交割手续有的是成交后进行，有的则在一定时间内，如几天至几十天完成，通过清算公司办理。过户，交割完毕后，新股东应到他持有股票的发行公司办理过户手续，即在该公司股东名册上登记他自己的名字及持有股份数等。完成这个步骤，股票交易即算最终完成。股票发行是指符合条件的发行人按照法定的程序，向投资人出售股份、募集资金的过程。股份公司发行的股票，在经有关部门批准后，就可以在股票市场公开挂牌进行上市交易活动。股票要上市交易必须具备一定的条件，并按一定的原则和程序进行操作与运转。新股民要做的第一件事就是为自己开立一个股票帐户（即股东卡）。股票帐户相当于一个“银行户头”，投资者只有开立了股票帐户才可进行证_买卖。
『玖』 谁有金融数据挖掘，关联规则分析与挖掘的一些介绍啊
接分啦。。。找到一篇不错的文章
楼主看下，参考资料：http://blog.csdn.net/ctu_85/archive/2008/09/16/2937486.aspx
2.关联规则挖掘过程、分类及其相关算法
2.1关联规则挖掘的过程
关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(Association Rules)。
关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。一项目组出现的频率称为支持度(Support)，以一个包含A与B两个项目的2-itemset为例，我们可以经由公式(1)求得包含{A,B}项目组的支持度，若支持度大于等于所设定的最小支持度(Minimum Support)门槛值时，则{A,B}称为高频项目组。一个满足最小支持度的k-itemset，则称为高频k-项目组(Frequent k-itemset)，一般表示为Large k或Frequent k。算法并从Large k的项目组中再产生Large k+1，直到无法再找到更长的高频项目组为止。
关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(Minimum Confidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。例如：经由高频k-项目组{A,B}所产生的规则AB，其信赖度可经由公式(2)求得，若信赖度大于等于最小信赖度，则称AB为关联规则。
就沃尔马案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的纪录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小信赖度两个门槛值，在此假设最小支持度min_support=5% 且最小信赖度min_confidence=70%。因此符合此该超市需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。若经过挖掘过程所找到的关联规则「尿布，啤酒」，满足下列条件，将可接受「尿布，啤酒」的关联规则。用公式可以描述Support(尿布，啤酒)>=5%且Confidence(尿布，啤酒)>=70%。其中，Support(尿布，啤酒)>=5%于此应用范例中的意义为:在所有的交易纪录资料中，至少有5%的交易呈现尿布与啤酒这两项商品被同时购买的交易行为。Confidence(尿布，啤酒)>=70%于此应用范例中的意义为:在所有包含尿布的交易纪录资料中，至少有70%的交易会同时购买啤酒。因此，今后若有某消费者出现购买尿布的行为，超市将可推荐该消费者同时购买啤酒。这个商品推荐的行为则是根据「尿布，啤酒」关联规则，因为就该超市过去的交易纪录而言，支持了“大部份购买尿布的交易，会同时购买啤酒”的消费行为。
从上面的介绍还可以看出，关联规则挖掘通常比较适用与记录中的指标取离散值的情况。如果原始数据库中的指标值是取连续的数据，则在关联规则挖掘之前应该进行适当的数据离散化（实际上就是将某个区间的值对应于某个值），数据的离散化是数据挖掘前的重要环节，离散化的过程是否合理将直接影响关联规则的挖掘结果。
2.2关联规则的分类
按照不同情况，关联规则可以进行分类如下：
1.基于规则中处理的变量的类别，关联规则可以分为布尔型和数值型。
布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的，它显示了这些变量之间的关系；而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来，对数值型字段进行处理，将其进行动态的分割，或者直接对原始的数据进行处理，当然
『拾』 股票交易9：25分至9：30分之间连续竞价是以时间优先成交还是价格优先成交我9：28分申报4.7
9点25以后都算连续竞价。集合竞价的价格和你无关。集合竞价是按成交量最大原则。你这应该是瞬间跌到71然后又拉起来了，别人优先成交，你没买入