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[發(fā)明專(zhuān)利]基于指數(shù)特征提取的股指預(yù)測(cè)方法、服務(wù)器及存儲(chǔ)介質(zhì)有效

專(zhuān)利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201810694893.2 申請(qǐng)日: 2018-06-29
公開(kāi)(公告)號(hào): CN108985501B 公開(kāi)(公告)日: 2022-04-29
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 李正洋 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: 平安科技(深圳)有限公司
主分類(lèi)號(hào): G06Q10/04 分類(lèi)號(hào): G06Q10/04;G06Q40/04
代理公司: 深圳市沃德知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44347 代理人: 高杰;于志光
地址: 518000 廣東省深*** 國(guó)省代碼: 廣東;44
權(quán)利要求書(shū): 查看更多 說(shuō)明書(shū): 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 指數(shù) 特征 提取 股指 預(yù)測(cè) 方法 服務(wù)器 存儲(chǔ) 介質(zhì)
【權(quán)利要求書(shū)】:

1.一種基于指數(shù)特征提取的股指預(yù)測(cè)方法,應(yīng)用于服務(wù)器,其特征在于,所述方法包括:

樣本采集步驟:提取預(yù)設(shè)數(shù)量的時(shí)間序列中所有時(shí)間點(diǎn)的指數(shù)因子及對(duì)應(yīng)的收益率,根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則選取n個(gè)指數(shù)因子構(gòu)成一個(gè)n維向量xi,i0且i為整數(shù),將各個(gè)時(shí)間點(diǎn)的n維向量xi及其對(duì)應(yīng)的收益率組成待訓(xùn)練的樣本數(shù)據(jù);

提取步驟:提取樣本數(shù)據(jù)中每段時(shí)間序列的所有時(shí)間點(diǎn)的n維向量xi,作為雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型第一層的輸入;

處理步驟:在雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型的第二層,根據(jù)某段時(shí)間序列的某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的n維向量xi及前一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的n維向量xi-1的隱藏層狀態(tài)向量hi-1計(jì)算該時(shí)間點(diǎn)的n維向量xi的第一隱藏層狀態(tài)向量hi,并根據(jù)該時(shí)間點(diǎn)的n維向量xi及后一個(gè)時(shí)間點(diǎn)的n維向量xi+1的隱藏層狀態(tài)向量hi+1計(jì)算該時(shí)間點(diǎn)n維向量xi的第二隱藏層狀態(tài)向量hi’,將第一隱藏層狀態(tài)向量hi和第二隱藏層狀態(tài)向量hi’進(jìn)行平均處理,得到該時(shí)間點(diǎn)的綜合隱藏層狀態(tài)向量,直至算出所有時(shí)間點(diǎn)的綜合隱藏層狀態(tài)向量,再根據(jù)每段時(shí)間序列的所有時(shí)間點(diǎn)的綜合隱藏層狀態(tài)向量得到每段時(shí)間序列的特征向量Ti

計(jì)算步驟:在雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型的第三層,根據(jù)每段時(shí)間序列的特征向量Ti,利用預(yù)設(shè)的指標(biāo)計(jì)算公式計(jì)算下一段時(shí)間序列的綜合解釋性指標(biāo)S,所述指標(biāo)計(jì)算公式為:S=a1T1+a2T2+a3T3+…+akTk

其中,T1、T2、……、Tk分別代表每段時(shí)間序列的特征向量,a1、a2、……、ak分別代表T1、T2、……、Tk的權(quán)重;

權(quán)重確定步驟:在雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型的最后一層,將每段時(shí)間序列的綜合解釋性指標(biāo)S及該段時(shí)間序列對(duì)應(yīng)的所有收益率代入反向傳播算法,得到各段時(shí)間序列的權(quán)重ai,所述反向傳播算法的公式為:

其中,所述a′k代表更新后的第k個(gè)權(quán)重,ak代表更新前的第k個(gè)權(quán)重,η代表學(xué)習(xí)速率,0.1η3,代表整體誤差E對(duì)ak的偏導(dǎo)值;

預(yù)測(cè)步驟:接收待分析的時(shí)間序列,提取該段時(shí)間序列中所有時(shí)間點(diǎn)的n維向量,輸入到訓(xùn)練好的雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型中,得到該時(shí)間序列的綜合解釋性指標(biāo)S。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于指數(shù)特征提取的股指預(yù)測(cè)方法,其特征在于,所述預(yù)設(shè)規(guī)則包括:

分析用戶(hù)的需求,根據(jù)用戶(hù)需求確定用戶(hù)意圖;及

根據(jù)預(yù)設(shè)的意圖與指數(shù)因子的對(duì)應(yīng)關(guān)系,選取對(duì)應(yīng)的指數(shù)因子。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于指數(shù)特征提取的股指預(yù)測(cè)方法,其特征在于,該方法還包括:

判斷預(yù)設(shè)數(shù)量的時(shí)間序列的長(zhǎng)度是否超過(guò)預(yù)設(shè)值,若時(shí)間序列的長(zhǎng)度超過(guò)預(yù)設(shè)值,則以預(yù)設(shè)方式對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行截取,得到長(zhǎng)度合適的時(shí)間序列。

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