public static double[][] getArray()
	{
double[][] retValue = null; 
double[][] inputArray = null; //массив массивов приращений Open,High,Low,Close,Volume
double[] row = null; //одна строчка данных в inputArray 
double d1 = 0.0, d2 = 0.0;

CSVReader reader = null; //компонента для чтения csv файла
List lRows = null; //список прочитанных строк файла
String[] str1 = null; //массив значений колонок одной прочитанной строки из файла
String[] str2 = null; //массив значений колонок одной прочитанной строки из файла

try
{
	//загрузить все строчки файла данных
	reader = new CSVReader(new FileReader("sp500.csv"));
	lRows = reader.readAll();

	//здесь удаляется первая строчка из прочитанного файла, 
	//потому что она не несет в себе никакой информации
	lRows.remove(0); //
	
	//здесь инициализируем массив приращений Open,High,Low,Close,Volume
	inputArray = new double[lRows.size() - 1][];

	//в цикле читаем данные начиная не с 0, а с 1 позиции, 
	//потому что сразу считаем приращения.
	for (int i = 1; i < lRows.size(); i++)
	{
str1 = (String[]) lRows.get(i - 1);
str2 = (String[]) lRows.get(i);

row = new double[cellNum];

// open
d1 = DataUtils.getDoubleParameter(str1[1], 0);
d2 = DataUtils.getDoubleParameter(str2[1], 0);
row[0] = d2 - d1;

// high
d1 = DataUtils.getDoubleParameter(str1[2], 0);
d2 = DataUtils.getDoubleParameter(str2[2], 0);
row[1] = d2 - d1;
// low
d1 = DataUtils.getDoubleParameter(str1[3], 0);
d2 = DataUtils.getDoubleParameter(str2[3], 0);
row[2] = d2 - d1;
// close
d1 = DataUtils.getDoubleParameter(str1[4], 0);
d2 = DataUtils.getDoubleParameter(str2[4], 0);
row[3] = d2 - d1;
// volume
d1 = DataUtils.getDoubleParameter(str1[5], 0);
d2 = DataUtils.getDoubleParameter(str2[5], 0);
row[4] = d2 - d1;

inputArray[i - 1] = row;
	}

	retValue = inputArray;
}
catch (Throwable e)
{
	e.printStackTrace();
}

return retValue;
	}

	public static int cellNum = 5;

	public static double getDoubleParameter(String value, double defaultValue)
	{
double retValue = defaultValue;
try
{
	if (value != null)
retValue = Double.valueOf(value).doubleValue();
	else
retValue = defaultValue;
}
catch (NumberFormatException theException)
{
	retValue = defaultValue;
}

return retValue;
	}

	public static void execute()
	{

try
{
	double[][] inputArray = null;

	//загрузить массив приращений для Open,High,Low,Close,Volume
	inputArray = getArray();

}
catch (Throwable e)
{
	e.printStackTrace();
}

	}

/**
	 * @param inputArray - исходный массив нормализованных приращений
	 * @param d - размерность погружения
	 * @param index - с какими данными работаем(Open,High,Low,Close,Volume)
	 * заметим, что  при index=0 мы будем работать с данными по Close
*/
	public static double[][] getTimeSeries(double[][] inputArray, int d, int index)
	{
double[][] timeSeries = null;
double[] serie = null;

timeSeries = new double[inputArray.length - d + 1][];

for (int i = d - 1; i < inputArray.length; i++)
{
	serie = new double[d];
	for (int j = 0; j < serie.length; j++)
serie[j] = inputArray[i + j - d + 1][index];
	timeSeries[i - d + 1] = serie;
}

return timeSeries;
	}

	public static void execute()
	{

try
{
	double[][] inputArray = null;
	double[] min = null;
	double[] max = null;
	int boxCount = 0;
	int d = 10;
	double[][] timeSeries = null; //матрица d мерного погружения в нормализованный массив приращения для Close

	//загрузить массив приращений для Open,High,Low,Close,Volume
	inputArray = getArray();
	//получаем массив минимумов рядов приращений
	min = getMinArray(inputArray);
	//получаем массив максимумов рядов приращений
	max = getMaxArray(inputArray);
	//нормализуем массив приращений
	normalizeArray(inputArray, min, max);

	//получение d мерного погружения в нормализованный массив приращения для Close
	timeSeries = getTimeSeries(inputArray, d, 0);

}
catch (Throwable e)
{
	e.printStackTrace();
}

	}