[發明專利]基于個體、群體、總體多層次的智能證券比較方法和系統

在審

• 申請號: 201910976900.2
• 申請日: 2019-10-15
• 公開（公告）號: CN112667699A
• 公開（公告）日: 2021-04-16
• 發明（設計）人: 王曉龍;黃冬;孟正
• 申請（專利權）人: 深圳海知科技有限公司;哈爾濱工業大學（深圳）
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/28;G06Q40/04;G06Q40/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提出了一種基于個體、群體、總體多層次的智能證券比較方法和系統，包括：數據獲取、群體構建、跑道成員確定和不同粒度集合的比較步驟。使用人工標識和系統生成技術確定證券品種的屬性，構建證券品種群體；創建三維模型并降維成二維，確定跑道成員和時間間隔獲取數據，選擇固定或動態跑道分配方法呈現成員漲跌幅；對不同粒度集合進行比較，通過下尋上尋技術進行不同層次間切換比較。本發明實施方式在建立個體、群體、總體多層次證券品種結構的基礎上，通過對不同粒度證券品種之間的相互比較，提高了數據處理和展示效率，便于用戶在宏觀和微觀多層次上對歷史和現狀有更加清晰地認識，從而提高了用戶進行理性證券投資的效率。

技術領域

本發明實施方式涉及信息處理技術領域，更具體地，涉及一種基于個體、群體、總體多層次的智能證券比較方法和系統。

背景技術

由于我國證券市場的飛速發展，證券品種數量眾多，其中股票市場就已經有3000多只股票，而且數量還在不斷的增長中，投資者要直接對這么多只股票進行宏觀了解，并快速定位到符合個人偏好的股票，成為一件越來越難的事情。在個體品種數量過多的時候，不對這些品種進行歸納總結，就難以對整個市場眾多品種有一個清晰的認識，這是一個普遍存在的社會問題，例如學校、金融市場等。要想了解一個學生的學習表現，僅知道學生的成績是不夠的，更重要的是需要知道該生相對于其他學生的相對表現。目前有效的辦法就是通過了解這個學生在班級內的表現，以及這個班級在年級甚至學校中的表現。同理，在金融市場上要想了解一只證券品種的表現，一個好的辦法就是了解這只證券品種在群體的表現以及這個群體在更大的群體甚至整個金融市場的表現。也就是說需要建立一個由個體組成群體，群體和個體、群體和群體組成大群體乃至總體的多層次的市場體系。

目前，市場中對證券品種的層次構建通常采用的是一種人工的劃分方式。常見的劃分特征有證券品種所屬的行業、地域、概念等，這些屬性只是描述證券品種的部分屬性。另一種方式是近年來開始流行的量化投資方式，是用量化因子對證券品種進行劃分，量化因子是動態計算的，屬于系統生成方式，而這些量化因子是描述證券品種的另一部分屬性。單獨人工劃分和單獨系統生成的方式描述的是部分屬性，單獨使用某一類部分屬性難以全面地描述證券品種。如何構建包括上述兩部分并不斷完善的各類屬性劃分的一個完整的多層次結構是本領域技術人員需要解決的問題。

另一方面，市場對這些屬性劃分體系下的呈現形式通常有兩種形式，一是同屬性下的個體品種比較，通常使用表格的方式進行羅列，二是對單個股票或指數使用時間——漲幅二維平面圖的方式展示走勢情況。使用表格的方式進行呈現不夠直觀，并且表格查看很難呈現出證券品種在一段時間中的走勢變化；使用走勢折線圖進行呈現的方式只能支持單只證券品種或者指數的一段時間的走勢情況，很難將多股或者不同板塊的信息放在一起進行對比，更不用說不同粒度的證券品種集合在同一圖中進行比較。因此，在上述構建證券品種多層次結構的基礎上，更重要的是對不同層次的證券品種集合進行比較，這更是本領域技術人員需要解決的問題。

發明內容

本發明實施方式提出一種基于個體、群體、總體多層次的智能證券比較的方法和系統，從而提高了數據處理的效率和展示效率。

本發明實施方式的具體方案如下：

基于個體、群體、總體多層次的智能證券比較方法，該方法包括：

數據獲取步驟：獲取證券的實時數據、歷史數據以及基礎屬性數據，構建證券品種數據庫。

群體構建步驟：使用人工標識和系統生成技術確定證券品種的屬性，構建證券品種群體并進行屬性參數計算。通過人工標識確定的屬性有：地域、行業、概念、市場指數和用戶自定義；通過系統生成的屬性有：量化、聚類和用戶，也可以對人工標識的屬性自動生成。

量化屬性主要是按照量化指標中的特征描述和量化因子對證券品種進行劃分。劃分分為兩種方式：一是按照單一的量化屬性進行排序，對排序結果按比例對證券品種進行劃分，二是對多個單一量化屬性產生的結果進行組合，組合的計算方法為析取、合取、取反。