4.1    测试数据的选择    17
4.2    具体测试    18
4.2.1    第一轮测试    18
4.2.2    第二轮测试    20
4.2.3    第三轮测试    20
4.2.4    第四轮测试    22
4.3    测试结果与算法分析    23
4.4    存在的问题    24
4.4.1    问题的发现与提出    24
4.4.2    问题出现的分析    25
5    基于时间节点证券多文数据相似性度量函数的改进    26
5.1    算法修改的可行性    26
5.2    具体算法的改进    26
5.3    改进算法的验证    27
5.4    改进算法的结果分析    29
6    总结与展望    30
致谢    31
参考文献    32
 
绪论
随着社会的发展进步，证券作为金融类的衍生品越来越多的被关注和应用，而越来越繁杂的证券的数据量也对研究证券数据产生了一定的影响。如何对同一支股票在不同的时间节点的不同数据进行分析，选取哪一些数据进行分析，采用怎样的方法来进行分析。面对看似无联系的数据之间的分析结果，如何验证结果的意义，都是比较困难的。而计算机信息技术的高速发展，为大量的数据的计算、分析，提供了一个有效的工具。采用科学的数学方法，对不同时间节点的证券数据计算其相似度，对证券行业研究股票的发展有一定的意义，同时对于高文数据的相似性的算法的发展也有一定的意义。
介绍背景
计算机学科作为一门基础性与专业性极强的学科，在当今的时代越来越被关注，其延生与衍生方向也在如今的社会遍布。计算机大体可分为软件方向与硬件方向，随着时代的发展，无论是软件方向还是硬件方向都有着极大地进步与突破，而我们清楚的认识到，是时代和社会的需求导致了原本只是作为方便计算的工具如今发展成为遍布世界的生活中，工作中必不可少的工具。我们更加清楚的认识到计算机作为一门基础性学科，必须要与其他方面相联系才能体现其价值与用途。  
当今社会作为一个经济社会，经济一词遍布生活的个个角落。证券作为经济的衍生物如今也广为人知并且或多或少的影响着人们的生活。证券是多种经济权益凭证的统称。它主要包括资本证券、货币证券和商品证券等。狭义上的证券主要指的是证券市场中的证券产品，其中包括产权市场产品如股票，债权市场产品如债券，衍生市场产品如股票期货、期权、利率期货、期权等。
而本课题一方面是将计算机学科与经济方面相结合，做一个跨学科研究，将算法的理论应用与现实中的变化的证券数据相结合。一方面将证券的多文度数据的相似性的算法加以实践，从而验证看似无规律的数据之间的内在关联。另一方面也可以为研究某一支股票的变化以及未来可能的走势等提供一定的理论依据。
证券数据分析的发展现状
国内对于证券的研究主要可以从以大智慧软件为首的系列软件如安信证券软件、光大证券软件、中信证券软件等，其主要涵盖了行情列表、分时走势、K线图、基本面、大事提醒、自选股设定、拼音查询、大盘走势、涨跌排行、精品资讯、网页/电话式委托交易、最新浏览、自动升级等.并以“信息地雷”、“实时解盘”以及“一键操作”这些独有的特色功能，其综合性与完善性以趋于成熟。对于证券的数据的相似度也涵盖在内。 以时间为单位的证券相似度的研究+文献综述(2):http://www.youerw.com/shuxue/lunwen_2994.html