[發明專利]股票價值點生成方法、裝置、計算機設備和存儲介質在審
| 申請號: | 201811211455.2 | 申請日: | 2018-10-17 |
| 公開(公告)號: | CN109523376A | 公開(公告)日: | 2019-03-26 |
| 發明(設計)人: | 姚鍇 | 申請(專利權)人: | 深圳壹賬通智能科技有限公司 |
| 主分類號: | G06Q40/04 | 分類號: | G06Q40/04;G06F16/2455 |
| 代理公司: | 廣州華進聯合專利商標代理有限公司 44224 | 代理人: | 王寧 |
| 地址: | 518052 廣東省深圳市*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 股票 修正因子 預測模型 查詢請求 計算機設備 存儲介質 設定條件 預測誤差 人工智能技術 預設時間段 資源利用率 接收終端 用戶選取 服務器 發送 輸出 申請 | ||
1.一種股票價值點生成方法,所述方法包括:
接收終端發送的查詢請求,所述查詢請求根據用戶選取的股票生成;
根據所述查詢請求獲取所述股票的歷史價值點,根據所述股票的歷史價值點,生成所述股票的價值點預測模型;
獲取所述股票類型對應的第一修正因子和所述股票板塊對應的第二修正因子;
根據所述第一修正因子和所述第二修正因子對所述價值點預測模型進行反復訓練,直到所述價值點預測模型輸出的價值點與對應的實際價值點之間的預測誤差滿足第一設定條件;
當所述預測誤差滿足第一設定條件時,獲取當前的價值點預測模型;
通過所述當前的價值點預測模型,生成所述股票在預設時間段的最低價值點和最高價值點。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述股票的歷史價值點,生成所述股票的價值點預測模型,包括:
從所述股票的歷史價值點中提取所述股票的價值點變化特征參數和主趨勢特征參數;
獲取所述股票的初始價值點預測模型;
將所述價值點變化特征參數和所述主趨勢特征參數導入所述初始價值點預測模型中,生成所述股票的價值點預測模型。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述獲取所述股票類型對應的第一修正因子和所述股票板塊對應的第二修正因子,包括:
識別所述股票信息,根據股票信息與股票類型的對應關系,確定所述股票的股票類型;
根據所述股票類型查詢第一數據庫,獲取與所述股票類型對應的第一修正因子;
根據股票類型與股票板塊的對應關系,確定所述股票的股票板塊;
根據所述股票板塊查詢第二數據庫,獲取與所述股票板塊對應的第二修正因子。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述第一修正因子和所述第二修正因子對所述價值點預測模型進行反復訓練,直到所述價值點預測模型輸出的價值點與對應的實際價值點之間的預測誤差滿足第一設定條件,包括:
獲取所述第一修正因子對應的第一權重和所述第二修正因子對應的第二權重;
根據所述第一修正因子及對應的第一權重和所述第二修正因子及對應的第二權重,對所述價值點預測模型進行訓練,得到訓練后的價值點預測模型;
獲取所述訓練后的價值點預測模型輸出的價值點與對應的實際價值點之間的預測誤差;
當所述預測誤差大于或等于預設閾值時,根據所述預測誤差調整所述第一權重和所述第二權重,并根據調整后的第一權重和第二權重,對所述價值點預測模型進行反復訓練,直至根據訓練后的價值點預測模型得到的所述預測誤差小于所述預設閾值。
5.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述通過所述當前的價值點預測模型,生成所述股票在預設時間段的最低價值點和最高價值點,包括:
通過所述當前的價值點預測模型,獲取所述股票在預設時間段的價值點波動趨勢;
根據所述價值點波動趨勢,生成所述股票在所述預設時間段的最低價值點和最高價值點。
6.根據權利要求1至5任意一項所述的方法,其特征在于,還包括:
獲取所述股票的信息處理鏈接;
根據所述股票的最低價值點、最高價值點和信息處理鏈接,生成對應的推送消息;
將所述推送消息發送至對應的終端。
7.根據權利要求6所述的方法,其特征在于,在將所述推送消息發送至對應的終端之后,還包括:
接收終端發送的信息處理請求,所述信息處理請求根據用戶設置的股票價值點生成;
根據所述信息處理請求,檢測所述股票的實時價值點;
若所述實時價值點與所述股票價值點之間的關系滿足第二設定條件時,生成相應的提醒消息,并將所述提醒消息發送至對應的終端。
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