[發(fā)明專利]股票走勢預測裝置、方法及可讀存儲介質

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810298086.9
• 申請日: 2018-04-03
• 公開（公告）號: CN108376301A
• 公開（公告）日: 2018-08-07
• 發(fā)明（設計）人: 李正洋;周璟
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q40/04
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 于志光;郭夢霞

1.一種股票走勢預測裝置，其特征在于，所述裝置包括存儲器和處理器，所述存儲器上存儲有可在所述處理器上運行的股票走勢預測程序，所述股票走勢預測程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如下步驟：

獲取目標股票在目標交易日前的連續(xù)多個交易日內的歷史交易數(shù)據(jù)，根據(jù)所述歷史交易數(shù)據(jù)提取每個交易日內的多個預設指標的數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述多個交易日內的多個預設指標的數(shù)據(jù)獲取觀測狀態(tài)，使用述觀測狀態(tài)訓練預先構建的隱馬爾科夫模型，以確定模型參數(shù)；

基于確定了模型參數(shù)的隱馬爾科夫模型，根據(jù)維特比算法和預設的隱藏狀態(tài)的類別數(shù)量計算每個交易日的觀測狀態(tài)對應的隱藏狀態(tài)的類別；

繪制各類別的隱藏狀態(tài)在所述多個交易日內的收益走勢圖；

獲取所述目標交易日的觀測狀態(tài)，根據(jù)所述隱馬爾科夫模型和該觀測狀態(tài)計算目標交易日的隱藏狀態(tài)的類別；

根據(jù)所述目標交易日的隱藏狀態(tài)的類別和該類別的收益走勢圖生成針對所述目標交易日的交易指導信息。

2.如權利要求1所述的股票走勢預測裝置，其特征在于，所述根據(jù)所述多個交易日內的多個預設指標的數(shù)據(jù)獲取觀測狀態(tài)，使用述觀測狀態(tài)訓練預先構建的隱馬爾科夫模型，以確定模型參數(shù)的步驟包括：

根據(jù)所述多個交易日內的多個預設指標的數(shù)據(jù)獲取觀測狀態(tài)，根據(jù)所述觀測狀態(tài)生成樣本數(shù)據(jù)；

采用隨機賦值對隱馬爾科夫模型參數(shù)進行初始化，并設置初始迭代次數(shù)；

使用生成的樣本數(shù)據(jù)，按照梯度下降原則，基于Baum-Welch算法朝梯度下降方向不斷迭代以對所述隱馬爾科夫模型的參數(shù)進行調整，使得模型達到收斂，并確定模型參數(shù)。

3.如權利要求1所述的股票走勢預測裝置，其特征在于，所述繪制各類別的隱藏狀態(tài)在所述多個交易日內的收益走勢圖的步驟包括：

計算各類別的隱藏狀態(tài)在所述多個交易日的對數(shù)收益率；

根據(jù)計算得到的對數(shù)收益率計算各類別的隱藏狀態(tài)在所述多個交易日內的累計對數(shù)收益率；

以累計對數(shù)收益率為縱坐標，以時間為橫坐標，繪制各類別的隱藏狀態(tài)在所述多個交易日內的收益走勢圖。

4.如權利要求3所述的股票走勢預測裝置，其特征在于，所述根據(jù)所述目標交易日的隱藏狀態(tài)的類別和該類別的收益走勢圖生成針對所述目標交易日的交易指導信息的步驟包括：

獲取所述目標交易日對應的隱藏狀態(tài)的類別的收益走勢圖的最終累計對數(shù)收益率，并確定最終累計對數(shù)收益率所屬的收益率區(qū)間；

根據(jù)預先設置的收益率區(qū)間與交易指導信息之間的映射關系，確定當前的累計對數(shù)收益率所屬的收益率區(qū)間對應的交易指導信息，所述交易指導信息包括增持所述目標股票、減持所述目標股票或者維持現(xiàn)狀。

5.如權利要求1至4中任一項所述的股票走勢預測裝置，其特征在于，所述根據(jù)所述多個交易日內的多個預設指標的數(shù)據(jù)獲取觀測狀態(tài)的步驟包括：

將所述多個交易日內的多個預設指標的數(shù)據(jù)進行標準化處理；

將每個交易日內標準化處理后的數(shù)據(jù)轉換為多維向量，將一個交易日對應的多維向量作為該交易日的觀測狀態(tài)。

6.一種股票走勢預測方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標股票在目標交易日前的連續(xù)多個交易日內的歷史交易數(shù)據(jù)，根據(jù)所述歷史交易數(shù)據(jù)提取每個交易日內的多個預設指標的數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述多個交易日內的多個預設指標的數(shù)據(jù)獲取觀測狀態(tài)，使用述觀測狀態(tài)訓練預先構建的隱馬爾科夫模型，以確定模型參數(shù)；

基于確定了模型參數(shù)的隱馬爾科夫模型，根據(jù)維特比算法和預設的隱藏狀態(tài)的類別數(shù)量計算每個交易日的觀測狀態(tài)對應的隱藏狀態(tài)的類別；

繪制各類別的隱藏狀態(tài)在所述多個交易日內的收益走勢圖；

獲取所述目標交易日的觀測狀態(tài)，根據(jù)所述隱馬爾科夫模型和該觀測狀態(tài)計算目標交易日的隱藏狀態(tài)的類別；

根據(jù)所述目標交易日的隱藏狀態(tài)的類別和該類別的收益走勢圖生成針對所述目標交易日的交易指導信息。