1 LSGO软件技术团队
贡献人：马燕鹏
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两天前，我写了 七天学会「股票数据分析软件」的开发（上），号召大家尝试着写写代码，不知道大家进度如何。
如果存在掌握一种技能的刚需，而且知道正确的学习方法，经过刻意练习，这门技能很快就能玩儿的有模有样，但想精进这门技能，就需要靠时间的积累了。有关学习编程的方法，可以参考我的另外一篇图文 学不会编程？试试我的方法。
言归正传，我们继续 「股票数据分析软件」的开发第二部分 -- 数据的分析。
由于我们使用的量化模型非常简单，可以参考图文 赚钱是刚需，如何正确的交易股票？。所以 数据分析部分 主要解决两个问题，第一个，计算 沪深300交易数据的分位数。第二个，数据的读取与更新。
我们先说 计算 沪深300交易数据的分位数。由于两年沪深300交易数据的数量大概 490 条左右（远远超过100条），所以我在另一篇图文 如何通过Matlab验证自己的交易策略？ 中给出的计算分位数的方法 GetPer(Data) 是简化的版本。
如果数据量小只有两条。比如 double[] = new doulbe[]{0,1}，25分位数应该是 0.25 而非 0，75分位数应该是 0.75 而非1。严密的求解算法，应该在对数组由小到大排序后，计算分位数对应位置的前后两个数值，然后按照比例折算求得。具体的求解方法参见维基百科相应部分 https://en.wikipedia.org/wiki/Percentile。
有了算法，我们就可以进入编程实现环节，首先构造一个对 double 数组的扩展方法 Quartiles，给定分位数 p，得到该分位数对应的数值。参数 alreadySorted 用来说明数据 double[] values 是否已经由小到大排序。
public static double Quartiles(this double[] values, double p, bool alreadySorted)
{
if (!alreadySorted)
{
values = (double[]) values.Clone();
Array.Sort(values);
}
if (values.Length == 1) return values[0];
if (p >= 100) return values[values.Length - 1];
if (p < 1) return values[0];
int len = values.Length;
double pos = p*(len - 1.0)/100;
double fpos = Math.Floor(pos);
double dif = pos - fpos;
int intPos = (int) fpos;
double lower = values[intPos];
double upper = values[intPos + 1];
return lower + dif*(upper - lower);
}
我们接着构造另外一个 double 数组的扩展方法 Percentile，给定数值 value，得到该数值对应的分位数。参数 alreadySorted 含义同上。
public static int Percentile(this double[] values, double value, bool alreadySorted)
{
if (values.Length < 2)
{
throw new Exception("values数组元素个数需要大于等于2.");
}
if (!alreadySorted)
{
values = (double[]) values.Clone();
Array.Sort(values);
}
if (value <= values[0]) return 1;
if (value >= values[values.Length - 1]) return 100;
int i;
for (i = 0; i < values.Length; i++)
{
if (values[i] >= value)
{
break;
}
}
double lower = values[i - 1];
double lowerp = i == 1 ? 0.01 : (i - 1.0)/(values.Length - 1.0);
double upper = values[i];
double upperp = i/(values.Length - 1.0);
double dif = (value - lower)/(upper - lower);
double result = lowerp + (upperp - lowerp)*dif;
return (int) (result*100);
}
第一个问题到这里就结束了，我们来解决第二个问题 -- 数据的读取与更新。为了避免重复计算，我也建立了一张数据表 Stock_AnalysisLog 用来记录数据分析的日志。该表包含字段如下：
股票代码
年份
季度
开始日期
结束日期
备注
数据分析与更新的步骤如下：
Step1：读取数据分析日志，确定需要分析的数据。
Step2：确定分析所需的历史数据是否完备。即数据库中已经存储了计算两年分位数的全部数据，如果数据不完备则提示先要下载历史数据。下载历史数据的功能我们已经在 七天学会「股票数据分析软件」的开发（上） 中介绍完毕。
Step3：分析数据并把结果写入数据库。即把数据取出，计算分位数，然后把计算结果存回数据库。
Step4：记录分析数据的日志。
经过以上四个步骤，数据的分析与更新就全部搞定了。最后，看看我做的Demo：
分析数据：对选中年份、季度的数据进行分位数计算，并显示结果。如下图所示：
查看日志：查看分析和更新数据的日志。如下图所示：
查看数据：查看数据库中选中年份、季度的所有数据。如下图所示：
导出数据：把计算的结果导出到EXCEL表格中。如下图所示：
到此，七天学会「股票数据分析软件」的开发 第二部分就结束了，如果大家遇到什么问题给我留言，我给大家答疑。
经过第一部分，我们从 新浪财经 把股票的数据爬取下来并存入数据库中。经过第二部分，我们把爬取下来的数据进行分析处理，并把分析的结果存入数据库中。就剩下第三部分，把这些分析的结果可视化展示就OK啦。 See You 我们下次见。
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