观察者模式的股票分析系统
观察者模式的例子
观察者模式的例子
观察者模式的例子
观察者模式是一个十分常见的设计模式，它可以帮助我们从被观察的
对象中获取信息，并在需要时自动通知我们。
本篇文章将通过几个具
体的例子来介绍观察者模式。
一、新闻订阅
假设我们有一个新闻网站，用户可以选择订阅自己感兴趣的新闻主题，如政治、体育、娱乐等。
当我们有新的相关新闻时，应该如何通知已
订阅该主题的用户呢？这时观察者模式就可以充分发挥作用。
我们可
以把网站的用户看作观察者，而每个订阅主题可以看作一个被观察者，当被观察者发生变化时（如新闻更新），通知所有观察者即可。
二、股票市场
另一个例子是股票市场，投资者需要及时了解股票的价格变化。
我们
可以把每只股票看作一个被观察者，而每个投资者可以看作观察者。
当股票价格发生变化时，被观察者可以通过观察者模式通知所有观察者，投资者们就可以第一时间了解到相关信息。
三、自定义通知
观察者模式还可以用于自定义通知，例如某个人可以设置自己的日程
安排，并让自己的亲属和朋友作为观察者，当日程安排发生变化时，
观察者将自动收到通知，以便及时作出应对。
总结
观察者模式可以用于任何需要监控变化的场景，它将被观察者和观察
者解耦，使得系统更加灵活和可扩展。
在实际应用中，我们需要关注
以下几点：
1. 确定被观察者和观察者之间的关系，并定义相应的接口；
2. 当被观察者状态发生变化时，通知所有观察者；
3. 观察者根据通知的内容作出相应的处理。
观察者模式虽然简单，但是在系统的设计和开发中发挥着重要的作用。
希望读者们能够多加关注和实践！。
GARCH模型案例
GARCH模型案例GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity）模型是一种经济计量学中常用的时间序列模型，用于建模和预测金融资产的波动性。
GARCH模型通过考虑误差项的波动性的变化，更好地捕捉了金融市场的特征，尤其是金融资产价格的波动性。
下面将给出一个关于股票市场的GARCH模型的案例。
假设我们想要分析一个科技公司的股票价格的波动性。
我们首先需要收集股票价格的时间序列数据，包括每日的收盘价格。
为了简化问题，我们选择了过去5年的数据，共计1200个交易日的收盘价格。
第一步是检查数据是否为平稳性的。
我们绘制出股票价格的时间序列图，并计算其对数收益率。
通过盒图和偏度、峰度等统计量的观察，我们可以初步判断数据是否为平稳的。
在这个案例中，我们假设数据已经是平稳的。
接下来，我们需要确定适用的GARCH模型的阶数。
在实际应用中，这一步通常需要通过最大似然估计进行自动选择。
在本案例中，我们假设已经知道适用的GARCH模型的阶数，即ARCH阶数为2，GARCH阶数为1然后，我们使用最大似然估计法来估计模型的参数。
假设我们的GARCH（2,1）模型可以表示为：r[t]=α+β*r[t-1]+γ1*ε[t-1]^2+γ2*ε[t-2]^2+σ[t]其中，r[t]是每日的对数收益率，ε[t]是每日的标准化残差，σ[t]是每日的波动性。
我们使用对数似然函数来最大化估计模型的参数。
通过迭代计算，我们获得了模型的参数估计值：α=0.01，β=0.95，γ1=0.05，γ2=0.04接下来，我们可以使用估计的参数来预测未来的波动性。
我们首先计算每天的标准化残差，然后使用估计的参数进行波动性的预测。
假设我们已经得到了过去1200个交易日的标准化残差序列。
我们可以使用如下公式来计算未来5天的波动性预测：σ[t+1]^2=α+β*r[t]^2+γ1*ε[t]^2+γ2*ε[t-1]^2其中，r[t]^2表示对数收益率的平方。
股票预测分析模型研究
股票预测分析模型研究股票市场是世界上最活跃、最复杂的金融市场之一。
股票价格受到多种因素的影响，例如公司的盈利、自然灾害、政治和国际金融市场等因素。
股票投资虽然有巨大的风险，但是也有很大的回报机会，吸引着许多人参与其中。
股票预测分析模型是一种通过数学模型预测股票价格的方法。
本文将探讨股票预测分析模型的研究现状和应用前景。
股票预测分析模型的研究现状随着金融市场的不断发展，股票预测分析模型也日益成为热门话题。
目前，主要的股票预测分析模型包括时间序列分析、回归分析和神经网络分析等。
时间序列分析是基于历史股票价格数据来预测未来价格趋势的一种方法。
回归分析是通过分析市场和公司数据来预测未来的股票价格。
神经网络分析是基于人工神经网络的信息处理能力来预测未来股票价格的方法。
时间序列分析是最常见的股票预测分析模型之一。
时间序列分析使用历史数据来预测未来股票价格。
时间序列模型可以通过拟合过去价格数据的趋势、季节性和周期性来预测未来股票价格的趋势。
由于时间序列分析受到历史数据限制，所以它只能预测一定的时间段内的价格趋势，也可能产生误差。
回归分析是计量经济学中常用的方法之一。
它是一种对股票价格预测影响因素进行回归分析的方法。
通过收集市场、公司和经济数据，回归分析能够预测股票价格的变动。
这种分析模型可以进行变量选择、模型优化和预测误差分析，能够更好地预测股票价格的变动。
神经网络分析是近年来逐渐流行的方法。
神经网络模型是一种模仿生物神经网络，以人工神经元为基本处理单元的计算模型。
神经网络模型的预测准确度高，但它也受到训练样本的影响，如果训练样本不足或不具有代表性，它的预测准确度将受到影响。
股票预测分析模型的应用前景股票预测分析模型有广泛的应用，可以用于股票交易、风险控制和金融投资等领域。
在股票投资领域，股票预测分析模型可以为投资者提供短期和长期的投资建议。
在风险控制方面，股票预测分析模型可以用于识别潜在的风险，并帮助投资者采取相应措施。
股票市场经典算法模型有哪些
股票市场经典算法模型有哪些股票市场经典算法模型有很多，以下是其中五种常用的：1. 均线模型：均线模型是股票市场最常用的技术分析工具之一。
该模型基于历史价格数据计算出一条或多条移动平均线，用于判断股票价格的走势。
常见的均线包括简单移动平均线（SMA）、指数移动平均线（EMA）和加权移动平均线（WMA）等，其主要应用包括确定买入和卖出时机、分析股票的长期和短期趋势等。
2. 动量模型：动量模型也是股票市场常用的技术分析方法之一。
该模型基于价格的变动趋势来判断股票的涨跌幅度和方向，通过计算价格的变化速度来确定买入和卖出时机。
常见的动量指标包括相对强弱指标（RSI）、动力指标（DMI）和随机指标（KD）等，其主要应用包括识别超买和超卖区域、确定趋势的强度和方向等。
3. 形态模型：形态模型是基于图表模式来预测股票价格走势的一种分析方法。
该模型主要通过观察和分析图表上出现的特定形态，如头肩顶、底部反转和支撑位等，来预测股票价格的走势。
形态模型的主要应用包括识别市场的拐点、预测趋势的延续或逆转等。
4. 套利模型：套利模型是利用价格差异来进行交易的一种模型。
该模型通过同时买入和卖出相关性较高的金融资产，以利用价格差异来获取利润。
常见的套利策略包括统计套利、跨市场套利和期现套利等，其主要应用包括风险对冲、市场中性和价值发现等。
5. 量价模型：量价模型是分析股票市场的价格和成交量之间的关系的一种方法。
该模型认为价格和成交量之间存在一定的因果关系，通过观察和分析两者的变动情况来预测股票价格的走势。
常见的量价指标包括成交量指标、成交金额指标和成交比率等，其主要应用包括识别市场的底部和顶部、判断市场的健康性和买卖力度等。
以上所述只是股票市场经典算法模型的一部分，实际上还有许多其他的模型和策略可供投资者使用。
需要注意的是，不同的模型适用于不同的市场环境和个人偏好，投资者应根据自己的需求和实际情况选择适合自己的模型和策略。
《面向对象系统分析与设计》期末综合练习题（答案版）
面向对象系统分析与设计期末综合练习题一、选择题1．Heave学院请Decoder软件公司开发一个新的OO课程系统，院长Tom宣布该系统一定要成为学院的great software，下面对于great software的说法正确的是？（）（A）Decoder公司程序员满意软件。
（B）Heave学院师生满意的软件。
（C）价格最贵的软件。
（D）Decoder公司程序员和Heave学院师生都满意的软件。
2．Heave学院准备开发一个新的Java版的OO课程注册系统，该系统可以供学生查询期末成绩、教师统计班级成绩正态分布、教务统计GUITARIO各项能力在各门课程中的落实情况，而且随着历史数据的积累，今后还可能引入数据挖掘技术，为院长提供各届学生的整体进步情况，请问Decoder公司的系统架构师应该采用哪种设计模式来设计成绩统计模块（）（A）状态模式（B）观察者模式（C）工厂模式（D）装饰者模式3．Heave学院原有的课程目录系统是用SmallTalk语言开发的，并向外部发不了一套访问接口。
学院为了节约成本，不准备重新开发该目录系统，为此Decoder需要设计一套与之兼容的Java接口对其进行封装。
这样可以更方便地将旧课程目录系统集成到新的系统中，同时为将来的升级留有余地。
请问系统设计师在设计时应该采用哪个设计模式？（）（A）模版方法模式（B）适配器模式（C）观察者模式（D）外观模式4．Heave学院新的OO课程注册系统，可以与签约银行联网直接代收学费，但银行的业务逻辑错综复杂，为此Heave学院希望银行能够提供一套新的接口以屏蔽并简化原有业务操作的复杂性。
这套新接口设计上体现了哪个设计模式的思想（）（A）适配器模式（B）观察者模式（C）装饰者模式（D）外观模式5．Heave学院的期末成绩统计可以饼状图、柱状图、曲线、表格等多种形式进行显示。
但不论何种形式显示，其统计算法census（）需要通过prepareData（）、generateChart（）、saveChart（）、showData（）四个步骤，其中第1步与第2步对于不同的显示方式是不同的，那么系统设计师在设计该系统时，会使用哪个设计模式（）（A）模版方法模式（B）观察者模式（C）适配器模式（D）外观模式6．Heave学院的历史数据挖掘器的设计很有挑战性，其难点在于院方要求各种形式的挖掘组件可以任意组合，任意拼装，每个挖掘组件完成独立的挖掘任务，互不干扰，组装后的挖掘器套件运行后，会形成一份报表，用以呈现挖掘结果。
HS投资行为模型综述
在达到均衡状态时， 均衡即为一个固定的点， 均衡时的 由上式给出， 同时 价格 Pt 由前式给出。在只针对协方差静态均衡的研究下，能够证明得到协方差 静态均衡过程的条件为 的绝对值小于 1，因而只需要“动量交易者”的风险容 忍度 充分小， 即可使 的绝对值小于 1， 进而保证均衡状态的存在。 在加入 “动 量交易者”的模型中， 其均衡具有在任何协方差静态均衡中, 值大于 0 的性质， 即“动量交易者”的理性行为是跟随价格变化的趋势。此外,在 值等于 O 的情 况下均衡不存在。 （只要动量交易者的 足够小，就能保证 充分小，则均衡 就存在。在协方差稳态均衡中， 0 ，即理性动量交易者必定追逐趋势，采取 行动。 ）
HS 投资行为模型综述
HS 模型，由称为统一理论模型，是 Hong 和 Stein 在 1999 年提出的关于投 资者行为偏差的模型。 在 HS 模 型 中 ， 设 定 了 两 个 有 限 理 性 的 投 资 者 群 体 - “ 消 息 观 察 者 (newswatchers)”和“动量交易者(momentum traders)” ，这两个群体只能处理 全部可获得信息的子集，即他们交易所依赖的信息集都不完整。 “消息观察者” 对价格的预期完全依赖于自己所观察和获得的信息，忽视历史信息价值； “动量 交易者”则完全依赖于历史信息，只注重股票近期价格变化。 模型假设私有信息在“消息观察者”中的扩散是缓慢的，也即具有反应不足 的倾向，从而在股价上产生动量，此时“动量交易者”察觉到了动量，进行套利 交易，将价格推向极致。 HS 模型的分析主要分为两部分。一是在只有“消息观察者”的情况下，价格 对新的信息反应缓慢，存在反应不足但不存在反应过度。其原因在于“消息观察 者”并不从价格中推信息，而信息在“消息观察者”中的扩散是缓慢的。二是加 入“动量交易者”的作用，其以观察过去的价格为条件，利用“消息观察者”造 成的反应不足进行套利。 在存在有效的风险容忍度的情况下，可以期望其行为将 促使市场接近有效。 然而，在“动量交易者”只是受限于使用简单的动量策略的 情况下， 上述直觉判断是不正确的。 当“动量交易者”只能在时期 t 根据时期 t2 和时期 t-1 的价格变化进行交易时，其利用“消息观察者”引起的反应不足进 行套利的结果， 将导致最初的向基本面变化的价格最终加速， 形成对消息的反应 过度。特别在“动量交易者”是风险中性时尤其如此。 在此， “动量交易者”使用简单的交易策略是得到上述结果的关键，即投资 者不需要以任何公开信息为条件。 在上述情况下， 简单的跟随策略能够获得利润， 但如果投资者能够考虑更多的信息， 那么该策略在某些情况下将比在其他情况下 更有优势。特别的，这种策略在动量循环的早期将能获得利润，但在动量循环的 晚期更有可能亏损，在那时已经超越了长期价格均衡水平。 从而，一个关键的看法是， 早期的“动量交易者”的参与给后期参与的“动 量交易者”加入了一负向的外部性。理想情况下，使用动量策略是由于基本面的
股票市场预测模型分析
股票市场预测模型分析一、背景：在当今社会，股票市场已经成为了投资者最为关注的一个话题。
而能够有效提高股票交易成功率的预测模型分析，也备受人们的重视。
因此，本文将对当前最为流行的股票市场预测模型进行详细分析，以期为广大投资者提供参考。
二、基础知识：1.股票市场：股票市场是指以股票为交易对象的市场，它是通过买卖股票来进行盈利的主要场所。
股票交易是投资人们进行投资的主要方式之一。
2.预测模型：预测模型是指对未来某种变量或某种现象进行预测的一种数学模型。
预测模型能够通过对历史数据进行分析和预测来帮助投资者预估市场走向和风险等因素。
三、股票市场预测模型分析：1.趋势模型：趋势模型也叫做趋势线模型。
这种模型是股票分析中最为常见的模型之一，其核心是通过绘制趋势线来预测市场走势。
具体而言，趋势模型会首先根据历史数据绘制一条趋势线，然后根据该趋势线推断未来市场走势。
趋势模型是一个较为简单的模型，应用范围也比较广泛，是股票分析中不可缺少的模型之一。
2.周期模型：周期模型也称为周期指标。
这种模型主要通过对市场走势进行长期观察，来找寻市场中的规律性周期变动。
周期模型认为市场走势是由多种周期波动叠加而成的，而通过对这些波动进行分析，就能够帮助投资者预测市场未来的波动情况。
周期模型的核心是“周期”概念，也是其最为重要的理论基础。
3.回归模型：回归模型也称多元线性回归模型。
这种模型主要通过对市场数据进行线性回归分析，来找出市场中的“影响因素”，从而预测市场走势和变化趋势。
回归模型中最为重要的指标是“R²值”，它可以用来反映市场中各个因素对市场走势的影响程度。
而通过对这些因素进行分析，就可以帮助投资者对市场进行更为准确的预测和分析。
4.随机漫步模型：随机漫步模型也叫随机行走模型。
这种模型主要基于股票市场的随机性和随机漫步理论，从而预测市场的走势。
随机漫步模型的核心是在统计上发现市场不具备长期趋势性，并且未来市场的变化是有不确定性的。
基金从业基金基础知识考点：股票分析方法
基金从业基金基础知识考点：股票分析方法基金从业基金基础知识考点：股票分析方法股票是股份公司资本的构成部分，可以转让、买卖或作价抵押，是资本市场的主要长期信用工具，但不能要求公司返还其出资。
接下来店铺为大家编辑整理了基金从业基金基础知识考点：股票分析方法，想了解更多相关内容请关注店铺!股票分析方法一、基本面分析1.分析预期收益等价值决定因素的分析方法称为基本面分析，而公司未来的经营业绩和盈利水平正是基本面分析的核心所在。
2.对于公司前景预测来说，“自上而下”的层次分析法(三步估价法，宏观—行业—个股)是比较适用的。
(一)宏观经济分析对宏观经济的分析，主要是分析宏观经济指标，预测经济周期和宏观经济政策的变化。
1.宏观经济指标对一个国家或地区的宏观经济进行评估，首先要对该国家或地区的主要宏观经济指标(变量)进行分析。
这些指标(变量)包括以下几个：(1)国内生产总值(GDP)是衡量一个国家或地区的综合经济状况的常用指标，是指某一特定时期内在本国(或本地区)领土上所生产的产品和提供的劳务的价值综合，是衡量整体经济活动的总量指标。
国内生产总值由消费、投资、净出口和政府支出四部分构成。
(2)通货膨胀的测量主要采用物价指数，如居民消费价格指数、生产者物价指数、商品价格指数等。
(3)利率是资金成本的主要决定因素。
(4)汇率的变动直接影响本国产品在国际市场的竞争能力，从而对本国经济增长造成一定影响。
(5)预算赤字是政府支出和政府收入之间的差额。
一般认为，过量的政府借债会对私人部门的借债产生“挤出”效应，从而使得利率上升，进一步阻碍企业投资。
(6)失业率是评价一个国家或地区失业状况的主要指标，它测度了经济运行中生产能力极限的运用程度。
虽然失业率是一个仅与劳动力有关的数据，但从失业率可以得到有关其他生产要素的信息，从而对该经济体生产能力进行深入评价。
(7)采购经理指数(PMI)是衡量制造业在生产、新订单、商品价格、存货、雇员、订单交货、新出口订单和进口八个方面状况的指数，是经济先行指标中一项非常重要的指标。
《观察者模式》课件
注册与注销
注册
观察者通过调用主题的注册方法将自己注册到主题中，以便在主题状态发生变 化时接收通知。
注销
观察者可以通过调用主题的注销方法将自己从主题中注销，以停止接收通知。
通知机制
当主题的状态发生变化时，主题会调用其通知方法，将当前 状态传递给所有注册的观察者。
02
观察者模式的核心概念
主题（Subject）
01
主题负责维护一个或多个观察者 对象的引用，当主题的状态发生 变化时，通知所有注册的观察者 。
02
主题通常具有注册和注销观察者 的方法，以及一个用于通知所有 注册观察者的方法。
观察者（Observer）
观察者负责实现更新操作，当主题的 状态发生变化时，观察者会收到通知 并执行相应的更新操作。
C#中的观察者模式实现
• void Update(int data);
C#中的观察者模式实现
01
}
02
public class Publisher {
03
private int _data;
C#中的观察者模式实现
private List<IObserver> _observers = new List<IObserver>();
在事件驱动架构中，观察者模式可以用于监听特定事件的发生，并触发相应的处 理流程。当事件发生时，系统会自动调用相关处理函数或执行相关操作，实现事 件处理和流程的自动化，提高系统的响应速度和灵活性。
06
总结与展望
观察者模式的总结
观察者模式的主要优点在于能够实现发布/订阅模型 ，使得多个观察者可以同时监听一个主题，提高了系 统的可扩展性和可维护性。
c++ 多种判断的组合设计模式
C++中多种判断的组合设计模式随着计算机科学的不断发展，软件设计模式也在不断演化和发展。
设计模式是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。
在C++编程中，有多种判断的组合设计模式，这些设计模式可以帮助我们更好地组织代码，提高代码的可维护性和可扩展性。
本文将介绍C++中多种判断的组合设计模式，并分析它们的使用场景和实际应用。
1. 策略模式策略模式是一种行为设计模式，它定义了一系列算法，将每个算法都封装起来，并使它们可以相互替换。
策略模式使得算法可以独立于使用它们的客户端而变化。
在C++中，我们可以利用策略模式来实现多种判断的组合。
我们可以定义一个接口类，然后针对不同的情况实现不同的策略类，最后根据需要选择合适的策略来进行操作。
2. 状态模式状态模式是一种对象行为模式，它允许一个对象在其内部状态发生改变时改变它的行为。
在C++中，我们可以使用状态模式来组合多种判断。
我们可以定义多个状态类，然后根据不同的情况选择合适的状态来进行操作，这样可以避免使用大量的if-else语句，使代码更加清晰和易于维护。
3. 责任链模式责任链模式是一种行为设计模式，它允许将请求沿着处理者链进行传递，直到某个处理者处理该请求为止。
在C++中，我们可以使用责任链模式来处理多种判断的组合。
我们可以定义多个处理者类，然后将它们连接成责任链，在客户端发送请求时，责任链会自动选择合适的处理者来处理请求，从而避免使用大量的if-else语句。
4. 观察者模式观察者模式是一种行为设计模式，它定义了一种一对多的依赖关系，使得当一个对象的状态发生改变时，所有依赖它的对象都会得到通知并自动更新。
在C++中，我们可以使用观察者模式来实现多种判断的组合。
我们可以定义多个观察者类，然后将它们注册到主题类中，在主题类状态发生改变时，所有注册的观察者都会得到通知，并进行相应的处理。
5. 工厂模式工厂模式是一种创建型设计模式，它定义了一个创建对象的接口，但是将对象的具体创建过程推迟到子类中。
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股票分析系统实验报告
——Observer模式的应用一、设计问题
股票的价格随着时间会在一定范围内波动，对于每个股票，股票分析软件提供多种指标分析，如分时图，K线图等，以辅助投资者进行投资决策。
分时图是将每分钟的股票价格连起来的折线图；K线图反应每天股票的开盘价、收盘价、最低价和最高价（收盘价高于开盘价用红线绘制，反之用绿线绘制，若收盘价等于开盘价用白线绘制）：根据情况，也可能需要增加其他类型的指标分析报告。
请选用适当的设计模式，编写一个股票行情分析软件，随着时间的推移和股票价格的变动，实现各种指标的动态更新（要求至少实现一个股票的分时图和K线图）。
按实验一的要求提交实验报告。
提示：股价变动用随机数模拟：java.util.Random，用一个线程模拟股票行情数据的产生。
第一个数字随机产生，第二个数据为前一个数据的10%波动。
二、问题分析与模式选用
初步分析：
1.观察者模式的运用：
由于题目要求随着时间的推移和股票价格的变动，实现各种指标的动态更新。
而观察者模式定义对象间的一种一对多的依赖关系，当一方的对象改变状态时，所有的依赖者都会得到通知并被自动更新，调用nothifyObserver()方法。
2.灵活运用：
若能根据情况，也可能需要增加其他类型的指标分析报告。
则可以增加一个新的观察者来实现接口Observer，对update()方法体进行改写即可。
如果股票数据也发生变化，可以增加一个新的主题来实现接口Subject。
update方法参数定义成Subject类，同时在主题类中增加得到相应属性的方法，如果增加更新的属性，可以调用get方法及set方法进行调用。
观察者模式的UML类图：
三、设计方案
1.接口：
主题Subject接口，声明抽象方法增加、删除以及通知观察者的方法。
Observer接口，声明更新update的方法。
DisplayElement接口声明了显示信息的方法。
2. 具体主题:
具体主题StockData用来实现Subject接口，将Observer观察者定义为列表，增加观察者的方法用列表的add方法，删除观察者采用列表的remove方法，通知观察者采用get获取每个观察者对象，然后对观察者对象进行更新操作。
同时定义了获得股票价格getPrice()以及设置股票价格setPrice()的方法。
3.具体Observer：
(1)当前股票价格的类CurrentStock
主要输出当前股票价格。
采用getPrice()方法得到StockData的price参数，将其表示成4位有效数字，然后输出。
(2)分析股票的类ChangedStock
该类主要对于最高价hprice、最低价lprice、平均价aprice进行比较并输出。
首先需要对三个值进行初始的赋值，均赋值为开盘价。
然后进行判断比较大小。
对于平均价格的计算，利用公式进行计算，公式为：aprice=(sum+aprice)/count。
将结果保留4位有效数字并输出。
4.StockThread线程类
定义run方法，在方法内实例化具体主题StockData、具体观察者CurrentStock、ChangedStock。
用Date获取当前时间，同时对于小时数进行判断，设置了开盘时间为早晨8点到12点之间、下午1点到5点之间，如果不在这个范围内则输出“此时已停盘”。
在这个范围内则输出当前时间，产生第一个随机数即开盘价，并输出开盘价。
下一个数据是前一个数据的10%幅度变化。
然后对具体主题对象进行价格的设置，调用setPrice进行更新输出。
同时对当前的股票价格与开盘价进行比较，如果增加幅度超过10%，则该股票出现涨停板；如果降低低于10%，则该股票出现跌停板。
如果该股票到了停盘时刻，也会输出相应的收盘价，并停止线程。
5. Application类是对StockThread线程类的实例化，运行线程。
UML类图：
四、运行结果及效果分析
例如从16:08分开始运行，开始运行的时刻会输出股票的开盘价。
紧接着每一分钟产生一次股票分析，显示当前时间、股票当前价格，
从开盘到当前时间股票变化的最高价、最低价以及平均价。
如果股票变化趋势小于开盘价的10%，则出现“跌停板”的界面：
如果增加趋势大于开盘价的10%，则出现“涨停板”的界面。
例如5点以后运行，则出现如图所示界面：
效果分析：当前的时间为24小时制，股票当前价、最低价、最高价、平均价均保留4位有效数字。