[發明專利]一種多維多權重價格預測方法

在審

• 申請號: 201911047709.6
• 申請日: 2019-10-30
• 公開（公告）號: CN111027021A
• 公開（公告）日: 2020-04-17
• 發明（設計）人: 潘磊
• 申請（專利權）人: 九次方大數據信息集團有限公司
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18;G06F40/289;G06Q30/02
• 代理公司: 北京久維律師事務所 11582
• 代理人: 邢江峰

本發明提供了一種多維多權重價格預測方法，它包括下列步驟：S1：收集所測產品的價格歷史數據，并對所述所測產品的價格歷史數據按照短期、中長期和長期進行分類；S2：使用網絡爬蟲爬取與所預測產品評論相關的一些網絡數據，獲取權重因子；S3：通過所測產品的價格情緒詞獲得所獲得權重因子系數的正負；S4：分別計算短期、中長期和長期三個維度的被測產品價格預測值。該方法采用了數據挖掘的方法獲取權重因子和權重因子的系數，并利用產品價格周期作為長期預測，進行中期和短期預測，實現了多個維度的價格預測，提高了預測的應用場景，預測精度高。

技術領域

本發明涉及價格預測方法技術領域和算法應用領域，尤其涉及一種一種多維多權重價格預測方法。

背景技術

價格預測對于投資具有重要的意義，傳統的價格預測方法一般考慮的因素較少，且只能預測單一維度的價格結果。這導致傳統的價格預測難以產生多個維度的預測結果用于多個時間尺度的分析。此外，由于一般情況下的價格影響因素分析的特征較為單一，一般只依靠經驗，分析一些相關性較高的參數，一般情況下預測結果很難準確。

發明內容

為了解決上述現有技術的不足之處，本發明的目的在于提供一種多維多權重價格預測方法，以解決傳統價格預測方法由于預測維度單一和影響因素少而引起的預測失準問題。

為了實現上述目的，本發明提供一種多維多權重價格預測方法，它包括下列步驟：

S1：收集所測產品的價格歷史數據，并對所述所測產品的價格歷史數據按照短期、中長期和長期進行分類；

S2：使用網絡爬蟲爬取與所預測產品評論相關的一些網絡數據，獲取權重因子；

S3：通過所測產品的價格情緒詞獲得所獲得權重因子系數的正負；

S4：分別計算三個維度的被測產品價格預測值。

優選地，所述多維多權重價格預測方法可產生三個維度的價格預測值。

優選地，所述S1中，對于不同被測產品，短期、中長期和長期的界定方式不同，所述被測產品的價格周期為長期。

優選地，所述S1中，所述價格波動周期利用概率學通過歷史的價格數據刻畫出最大概率的價格波動周期。

優選地，所述S2中，從觀測日起，每個月爬取到一定數量的文本文檔，每次測試至少獲取5000條文本數據。

優選地，所述S2中，通過各類詞匯出現次數構建所預測產品的所述權重因子庫。

優選地，所述S3中，所獲得權重因子系數的正負需要通過所測產品的價格情緒詞獲得。

優選地，所述S3中，所述所測產品的價格情緒詞選擇5個具有強烈看漲的單詞，包括：上漲、增加、漲、增、旺盛。

優選地，所述S3中，所述所測產品的價格情緒詞選擇5個具有強烈看跌的單詞，包括：大跌、跌勢、暴跌、降、弱。

優選地，所述S4中，可以通過如下公式計算被測產品的價格預測值：

其中，P為被測產品價格預測值，可以計算短期、中長期和長期三個維度。

同現有技術相比，本發明的有益效果體現在：

(1)本發明采用了數據挖掘的方法獲取權重因子和權重因子的系數，實現了多維度的價格預測，其精度高，效果好。

(2)本發明采用產品價格周期作為長期預測，并進一步給出中期和短期預測，實現了多個維度的價格預測，使預測結果具有更廣泛的應用場景。

附圖說明

圖1為本發明提出的一種多維多權重價格預測方法的流程圖；