[發明專利]一種用于AI選股的股票大數據處理方法

在審

• 申請號: 201910450132.7
• 申請日: 2019-05-28
• 公開（公告）號: CN112017053A
• 公開（公告）日: 2020-12-01
• 發明（設計）人: 楊壽康;王鑫箭;范成浩
• 申請（專利權）人: 上海利莫網絡科技有限公司
• 主分類號: G06Q40/06
• 分類號: G06Q40/06;G06Q10/06;G06Q10/04
• 代理公司: 上海宏京知識產權代理事務所(普通合伙) 31297
• 代理人: 趙朋曉

本發明涉及股票大數據處理技術領域，提供一種用于AI選股的股票大數據處理方法，包括以下處理步驟：股票數據的獲取，股票數據的可視化處理，股票數據的平均量化處理，股票數據的綜合評分，AI選股結果，本發明先確定服務對象，并依據不同的服務對象對其進行最優的AI選股，然后對服務對象本身所選的若干股票和依據不同的服務對象所推薦的若干股票的數據進行處理，處理后分別以折線圖和柱狀圖的形式向服務對象展示每支股票的數據分析結果，能夠使數據分析結果更形象的呈現給服務對象，最后依據數據分析結果向服務對象做出最優AI選股，從而使股票分析的針對性更強，且服務對象即可為個人也可為企業，進而使本數據處理方法的適用范圍更廣。

技術領域

本發明涉及股票大數據處理技術領域，具體涉及一種用于AI選股的股票大數據處理方法。

背景技術

股票是一種有價證券，是股份證書的簡稱，是股份公司為籌集資金而發行給股東作為持股憑證并借以取得股息和紅利的一種有價證券。每股股票都代表股東對企業擁有一個基本單位的所有權。股票是股份公司資本的構成部分，可以轉讓、買賣或作價抵押，是資金市場的主要長期信用工具。

目前傳統的股票投資分析方法主要包括：a、基本分析法，是以傳統經濟學理論為基礎，以企業價值作為主要研究對象，通過對決定企業內在價值和影響股票價格的宏觀經濟形勢、行業發展前景、企業經營狀況等進行詳盡分析，以大概測算上市公司的長期投資價值和安全邊際，并與當前的股票價格進行比較，形成相應的投資建議；b、技術分析法，是以傳統證券學理論為基礎，以股票價格作為主要研究對象，以預測股價波動趨勢為主要目的，從股價變化的歷史圖表入手，對股票市場波動規律進行分析的方法總和。技術分析認為市場行為包容消化一切，股價波動可以定量分析和預測，如道氏理論、波浪理論、江恩理論等；c、演化分析法，是以演化證券學理論為基礎，將股市波動的生命運動屬性作為主要研究對象，從股市的代謝性、趨利性、適應性、可塑性、應激性、變異性和節律性等方面入手，對市場波動方向與空間進行動態跟蹤研究，為股票交易決策提供機會和風險評估的方法總和。

現有技術的股票投資方法都是對整個股票市場進行分析，很少有專門為投資對象而建立的投資分析體系，通過分析股票大數據來確定投股推薦的數據分析方法，依據以上現有技術的技術問題，本發明提供了一種用于AI選股的股票大數據處理方法。

發明內容

解決的技術問題

針對現有技術的不足，本發明提供了一種用于AI選股的股票大數據處理方法，解決了現有技術的股票投資分析方法大都是對整個股票市場進行分析而不能夠通過股票大數據的處理分析來對投資對象做投股推薦的問題。

技術方案

為實現以上目的，本發明通過以下技術方案予以實現：

一種用于AI選股的股票大數據處理方法，包括以下處理步驟：

S1：股票數據的獲取：對預選的N支股票最近一個月內每天的價格進行收集，包括open即每天的開始價格、close即每天的閉市價格、high即每天的最高價格和low即每天的最低價格；

S2：股票數據的可視化處理：對S1中N支股票每天的價格進行處理，用漲跌值表示每天的開始價格和每天的閉市價格之差，用波動值表示每天的最高價格和每天的最低價格之差，所述漲跌值和波動值分別用A和B表示；

S3：股票數據的平均量化處理：依據S2中的漲跌值和波動值求出所述預選的N支股票最近一個月內漲跌值的平均值和波動值的平均值，所述漲跌值的平均值標記為A/N，所述波動值的平均值標記為B/N；

S4：股票數據的綜合評分：依據S3中漲跌值的平均值和波動值的平均值對所述預選的N支股票進行綜合評分，所述綜合評分包括漲幅評分和穩定評分；

S5：AI選股結果：依據綜合評分中的漲幅評分和穩定評分推選出最優的股票。