股票分析 项目概况 背景和目的 执行该分析项目是为了帮助史蒂夫为他的父母选择绿色股票。 他的父母正计划投资绿色股票作为其投资组合的一部分，并希望对去年以来的数千只股票进行分析。 最初的代码对于许多股票来说效果很好，但是无法通过较大的数据集令人满意地执行必要的计算。 需要重构代码以便更流畅地运行以容纳更大的数据集。 该项目的目的是重构现有代码，并确定库存DAQO是否是一项良好的投资。 然后，我们将查看DAQO的每日总交易量和回报，并将其与其余股票进行比较，以确定对DAQO的投资是否合理。 结果

库存分析 概述 在这个项目中，我们使用VBA使用Excel数据源来分析客户的股票表现。 最初，我们使用股票代码DQ分析了一只股票，同时使用VBA来计算该股票的每日总交易量和年收益。 创建此分析之后，该代码随后被扩展以分析数据源中的所有股票，以确定哪些可能对持续投资最有利可图。 结果 为了分析数据中2017年和2018年的所有库存，我们创建了一个输入框，询问用户要分析的年份，然后将其放入公式Worksheets（“ All Stocks Analysis”）中。激活以确保我们正在查看正确的数据。

股票分析 模块2 VBA 挑战 使用tickerIndex用四个不同的数组重构Analysis代码 Sub AllStocksAnalysis（）yearValue = InputBox（“您想在哪一年进行分析？”） Worksheets("All Stocks Analysis").Activate Range("A1").Value = "All Stocks (" + yearValue + ")" 'Create a header row Cells(3, 1).Value = "Ti

所有股票分析 所有股票分析摘要： 对于这个挑战，我们被要求为我们的朋友史蒂夫重新定义一个宏。 史蒂夫（Steve）希望通过2年的数据来帮助他的父母解释12只已识别股票的表现。 他想为他们提供尽可能多的信息，以便他们可以决定将钱最好投资于何处。 所有股票分析比较：2017年模块与2018年模块 2017年的All-Stocks Analysis模块运行时间为0.4023438s，2018年为0.4101563s，相差0.0078125s。 因为两个运行时都非常接近，所以两者之间的差异似乎并不明显