货币交易

你要记录货币交易数据？currency_monitor是个不错的选择。它记录了从 3 月 7 日到 3 月 16 日之间，基于sqlite3操作的数据库。数据库结构简单，包含时间戳（timestamp）、基准货币（first_leg）、计价货币（second_leg）、卖出价（ask）、买入价（bid）和交易名称（the exchange name）。这些数据列设计挺清晰，你快速抓住交易的关键。sqlite3的使用也让操作变得更加轻松，存储与查询都不复杂，适合需要快速搭建和小型应用的场景。如果你刚开始接触数据库，currency_monitor的结构和功能能让你学到不少实用知识。嗯，数据清晰、

货币类型Money使用8字节，精确到千分之十的货币单位；Smallmoney使用4字节，精确到千分之十，小数点后限制到4位，可包含适当的货币符号，如£100代表100英镑。

规范货币类型的 Hive UDF 函数，这个工具适合在金融数据时需要将不同格式货币标准化的场景。你知道，大数据环境下，尤其是在金融行业，经常会遇到各种各样不标准的货币格式。这个 UDF 函数可以你把这些杂乱无章的货币符号统一成一个标准格式，像是统一成“USD”那样。其实它就是基于 Hive 的自定义函数（UDF）来这些数据的，创建和使用都不难，搞定后直接在 SQL 查询里调用就行了。 这个函数的代码框架也挺，你需要写个 Java 类，继承自GenericUDF，重写evaluate方法。你要做的其实就是把输入的货币类型转成标准格式，像“CNY”转换成“USD”。代码上传到 HDFS 后，注册成

世界主要国家货币的SQL文件可以通过以下链接免费下载。这些文件包含了各国货币的详细信息和历史数据。

天下淘网络购物系统基于JSP开发，包含购物车、用户管理、管理员管理和商品信息分类功能，系统通过数据库连接实现功能。

无法解析类型org.springframework.dao.DataAccessException。它是间接引用的异常缺少的包。

介绍高频交易的完整指南。

上海证券交易所的逐笔交易数据中的qty与深圳证券交易所的逐笔交易数据qty有所不同。通过实际测试详细解释了这一差异。

Tradesim 是一款交易模拟器，用于策略回测。它可以帮助你分析股票并进行数据挖掘。需要以下先决条件：Python 2.7、NumPy、SciPy、Pandas、mpl_finance。运行 download_historical_data.sh 下载历史股票数据。然后运行 tradesim.py。

Oracle编写的货币大写转换功能，限制于最多21位数字的转换。