纳斯达克提价竞购OMX

http://www.sina.com.cn 2007年09月28日 02:07 新京报

  本报综合报道 美国纳斯达克和迪拜证交所周三发表联合声明,将对瑞典斯德哥尔摩期权交易所(OMX)的竞价提高15%至49亿美元,成为OMX的主要股东。

  声明表示,对OMX的收购价将由之前的每股230瑞典克朗(约35.29美元)提高至每股265瑞典克朗(约40.67美元),即总值49亿美元。

  迪拜证交所行政长官、OMX前CEO拉尔森表示,纳斯达克和迪拜证交所得到OMX几个大股东的大力支持,其中包括OMX的最大股东In- vestor AB以及瑞典银行Nordea,从而将获18.5%的股权。该公司称,由迪拜收购OMX大股东持有的股票和期权合约将使其持有的OMX股份提高到不少于 47.6%。迪拜交易所得到OMX的控股权后,再将全部股份转给纳斯达克。

  自今年5月开始竞购OMX,但迪拜证交所在8月半路杀出,发出比纳斯达克37亿美元报价高出近3亿美元的收购要约。为提高报价,纳斯达克宣布出售所持近30%的伦交所股份。不久前,纳斯达克和迪拜证交所决定联手,并签署了协议。(王亚菲)

内容概要:本文档介绍了基于3D FDTD(时域有限差分)方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行仿真分析的技术方案,重点在于模拟超MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播,以计算微带结构的回波损耗参数]宽带脉冲信号通过天线结构的传播过程,并计算微带结构的回波损耗参数(S11),以评估天线的匹配性能和辐射特性。该方法通过建立三维电磁场模型,精确求解麦克斯韦方程组,适用于高频电磁仿真,能够有效分析天线在宽频带内的响应特性。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的综合性MATLAB仿真资源包,涉及通信、信号处理、电力系统、机器学习等多个领域。; 适合人群:具备电磁场与微波技术基础知识,熟悉MATLAB编程及数值仿真的高校研究生、科研人员及通信工程领域技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握3D FDTD方法在天线仿真中的具体实现流程;② 分析微带天线的回波损耗特性,优化天线设计参数以提升宽带匹配性能;③ 学习复杂电磁问题的数值建模与仿真技巧,拓展在射频与无线通信领域的研究能力。; 阅读建议:建议读者结合电磁理论基础,仔细理解FDTD算法的离散化过程和边界条件设置,运行并调试提供的MATLAB代码,通过调整天线几何尺寸和材料参数观察回波损耗曲线的变化,从而深入掌握仿真原理与工程应用方法。
### 使用Python编写程序爬取纳斯达克指数数据 要实现纳斯达克指数的数据爬取,可以利用Python中的`requests`库来发送HTTP请求并获取网页内容,再通过`BeautifulSoup`解析HTML页面提取所需数据。以下是具体方法: #### 数据源的选择 通常可以从Yahoo Finance、Google Finance或NASDAQ官网等平台获取纳斯达克指数的历史和实时数据。这些网站提供了结构化的HTML页面,便于爬虫抓取。 #### 所需工具 - `requests`: 发送HTTP请求。 - `BeautifulSoup` (来自`bs4`): 解析HTML文档。 - `pandas`: 存储和处理数据[^2]。 #### 示例代码 以下是一个简单的示例代码,用于从Yahoo Finance爬取纳斯达克指数的最新数据: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def fetch_nasdaq_data(): url = "https://finance.yahoo.com/quote/%5EIXIC" # Yahoo Finance NASDAQ Index URL headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36' } response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code != 200: raise Exception(f"Failed to load page {url}") soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') price_element = soup.find('fin-streamer', {'data-symbol': '^IXIC'}) last_price = None if price_element: last_price = price_element['value'] change_element = soup.find('span', class_='Trsdu(0.3s)') day_change = None if change_element: day_change = change_element.text result_df = pd.DataFrame({ 'Last Price': [last_price], 'Day Change': [day_change] }) return result_df if __name__ == "__main__": nasdaq_data = fetch_nasdaq_data() print(nasdaq_data) ``` 上述代码实现了以下几个功能: 1. 定义目标URL为Yahoo Finance上的纳斯达克指数页面。 2. 设置浏览器头信息以模拟真实访问行为。 3. 利用`BeautifulSoup`查找特定标签(如价格和日变化量),并将结果存入Pandas DataFrame中。 #### 数据存储与进一步操作 如果希望长期保存数据,则可考虑将其写入CSV文件或数据库中。例如,将DataFrame导出至CSV文件的方法如下所示: ```python nasdaq_data.to_csv('nasdaq_index.csv', index=False) ``` 对于更复杂的需求,比如定时任务调度以及图形化界面展示,还可以结合第三方库完成相应功能开发[^3]。
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