Modello Dati / Data Model
I dati di base saranno contenuti su files di tipo ASCII contenenti le seguenti informazioni:
Simbolo (Ticker)
Data
Prezzo di Apertura
Prezzo Massimo
Prezzo Minimo
Prezzo di Chiusura
Quantità trattata
Il Simbolo o codice del titolo (Ticker) e la borsa valori di riferimento (Stock Exchange) sono dedotti dal filename.
I singoli valori sono separati da un punto e virgola per agevolare le successive operazioni di parsing, il separatore dei decimali è il punto.
Questo un esempio di frammento di file ASCII:
Basic data will be stored in ASCII files containing the following information:
Symbol (Ticker)
Date
Open price
High price
Low price
Close price
Volume
The stock code (Ticker) and the stock exchange reference (Stock Exchange) are derived from the filename.
Individual values are separated by a semicolon to facilitate the subsequent parsing operations, the decimal separator is the dot.
An example of a piece of ASCII file follows:
Symbol;Date;Open;High;Low;Close;Volume
AMAT;20030101;4.22;4.22;4.22;4.22;0
AMAT;20030102;4.2;4.3;4.2;4.29;131100
AMAT;20030103;4.31;4.4;4.3;4.36;164600
AMAT;20030106;4.45;4.45;4.32;4.39;79200
.....
La scelta di registrare i dati in formato ASCII consente una forte autonomia verso i tool e/o gli applicativi proprietari.
Operare su una entità non vincolata a prodotti o tecnologie consente di ampliare a piacere le informazioni memorizzate. E' possibile quindi arricchire la quantità di informazioni che si desidera rendere disponibili al momento dell'analisi quantitativa.
Solo in un secondo momento, al fine di agevolare i meccanimi di interrogazione ed estrazione dei dati, si potrebbero caricare l'insieme dei dati disponibili (dati base + dati derivati) su una base dati relazionale (SQL), creando quindi dei Datamart specializzati.
The decision to record data in ASCII format allows an high degree of autonomy regarding the tools and / or proprietary applications.
Working without constraint versus specific products or technologies allow us to expand as we need the derived data. So we can enrich the information that will be the input for the subsequent quantitative analysis procedures.
Only later, in order to facilitate data query and retrieval steps, you could load all available data (base plus derived data) on a relational database (SQL), thus creating the specialized Datamarts.