沪深股市的数据挖掘（2）

设想终于变成了现实。

今天，经过一系列的计算，终于挖掘出了第一个关系：A股票前一天的涨跌幅与B股票的今日的涨跌幅的关系。

493 SH600001   SH600568   1 2008年      1346.77223095276
1050 SH600001   SZ000587   1 2008年      1342.0274896795
1177 SH600001   SZ000780   1 2008年      1341.52334299219
976 SH600001   SZ000430   1 2008年      1341.01744610644

1代表提前了一天，2008年代表是2008年的数据，1346.772等是关联关系值。根据2008年的A股票交易日期（162天）来进行的比值：10分为精确匹配，0分为不匹配。

算法：10-abs((a.updown-b.updown)*50)   updown是交易的涨跌幅。

缺陷：1，A股票的交易日期较少，没有考虑全部的交易天数。（2008年的交易天数为246日）。
         2，对于算法，没有考虑分级制：如在1%内的权重较低，2-5%权重高等。
         3，未能在BW中进行此操作，而是靠sqlserver2005中写语句进行的。
         4，还未进行对关联关系的业务分析。

 

收获：1，熟悉了sqlserver2005中的临时表、游标等。
        2，对SQL的语句的熟悉程度得到提升。