证券行情

沪市证券行情数据存储于 show2003.dbf 文件，深市证券行情数据存储于 sjshq.dbf 文件。交易所通过 Novell 网络文件服务器与券商实时传递数据，供股票软件使用。

上海证券的老数据库show2003.dbf，挺适合做股票行情的入门资源。嗯，文件虽然老了点，但数据结构还蛮清晰的，用来熟悉早期证券行情的逻辑，挺有参考价值。 文件走的是老式的 Novell 网络架构，也算是了解证券交易系统历史演进的一个窗口。你如果碰巧在研究实时行情系统，或者想搞懂券商和交易所怎么“聊”的，这份资料值得一看。 价格方面，传说当年行情年费要45 万/年，可见这玩意在当时还是蛮硬通货的。现在找得到这样的数据库文件不多了，能用上就别错过。 实战中你可以搭配一些现代工具一起搞，比如用CrateDB结构化数据、拿Spark Streaming做实时，甚至连Kafka都能派上用场——数据导

Tushare，由国内开发者创建的股票行情获取库，助力您使用Python轻松获取国内A股实时和盘后行情数据。

在衍生证券定价开发中，Matlab展示了其强大的应用能力。该示例详细演示了如何利用Matlab进行衍生证券的定价分析。

案例研究探讨了SYBASE数据仓库在证券行业的应用方案，提供真实案例参考。

财达资讯平台 v1.20.7 官方版其实挺不错的，专为 VIP 客户量身定制的证券工具。它集合了实时财经资讯、行业、股票、基金、期货等多方面的数据，你做出更精准的投资决策。尤其是它的基本面，功能强大，能够深度挖掘市场数据。如果你想关注资金流向，或者进行宏观经济，它也能满足需求。对于做投资的朋友来说，这款工具可以相当有价值的辅助。你可以通过它来获取上千个投资机构常用的指标，你更好地理解市场趋势。，提醒一下，使用前最好确认一下 MD5 值，确保软件的完整性。毕竟，安全第一嘛！

金融数据分析通过R语言可以有效地进行。利用ARCH模型，可以分析股市波动性，从而预测未来的行情走势。R语言提供了丰富的统计工具和库，支持对金融时间序列数据的深入分析。使用R语言进行数据预处理、模型构建和结果可视化，可以帮助投资者更好地理解市场动态。

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。

Oracle 的实时备份方案，蛮适合金融行业这种对数据要求极高的场景。兴业证券用的架构挺典型：同城灾备用Oracle 10g RAC，异地灾备也是 10g，配合Linux AS4U4和IBM AIX5L。100M 带宽跑总部福州和灾备机房，日常备份、容灾切换都比较稳。如果你也搞RAC或同城+异地灾备，可以参考他们的部署方式哦。相关的技术文章也挺全的，比如Oracle 灾备技术的优化与应用、AIX 下 Oracle RAC 安装指南。我建议你先看看这几个案例，对整体架构和细节会有比较清晰的认识。还有一点，实际用的时候，带宽和复制延迟要重点盯着，不然灾备切换的时候会掉链子。如果你也在做灾备方案，顺

证券公司内部信息系统包括证券交易系统、上海股东开户系统、行情分析系统、上海法人清算系统、财务分析系统和证券咨询系统等，这些系统数据组织方式涉及关系数据库和加密文件。证券公司内部存在的“信息孤岛群”问题凸显了数据仓库技术的重要性。