[發明專利]一種股票輿情投資決策分析方法及裝置

在審

• 申請號: 202010587191.1
• 申請日: 2020-06-24
• 公開（公告）號: CN111738856A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 唐陽
• 申請（專利權）人: 四川長虹電器股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/04
• 分類號: G06Q40/04;G06Q10/06;G06F16/35;G06F40/289;G06K9/62;G06F17/18;G06F16/951
• 代理公司: 四川省成都市天策商標專利事務所 51213
• 代理人: 趙以鵬

本發明公開了一種股票輿情投資決策分析方法，屬于決策分析技術領域。該方法所述方法包括：確定待評估的候選股票池；提取所述候選股票池的歷史收益率信息和包含輿情信息的歷史評估因子集信息；將所述歷史收益率信息和所述歷史評估因子集信息輸入輿情投資決策評估模型；使用所述股票輿情投資決策評估模型評估所述候選股票池的預期超額收益率；基于預期超額收益率得到所述候選股票池的評分，基于評分的高低，選擇一定數量的股票作為目標股票池。本發明的輿情模型因子集中引入了獨特的互動輿情數據，據此，獲得了輿情文本情感態度極性指標和輿情熱度統計變量，最終形成了全新的輿情訓練模型系統；幫助其提高投資分析效率、準確性及收益。

技術領域

本發明屬于決策分析領域，尤其是一種股票輿情投資決策分析方法及裝置。

背景技術

隨著互聯網技術的高速發展，全球已快步進入數據時代，數據量與日俱增，伴隨著的是越來越強大的數據獲取與數據處理能力。當前市場對股票評分以及趨勢預測普遍使用都是股票歷史基礎類數據，比如行情數據、交易數據、財務數據。

然而，事實證明，這些數據的價值已經基本被挖掘殆盡，基于這些數據生成的大多數因子隨著被業內廣泛使用后變得基本失效，逐漸失去了對投資者的決策價值。而基于靜態歷史數據的股票投資決策推薦模式，具有強滯后性，買賣決策時更多的還得依賴于投資者的個人經驗。

中國的散戶基數大，不像金融機構那么專業，缺少相關的技術手段來輔助他們決策。此外，散戶在買賣股票時，依靠自身的主觀意愿看K線圖漲跌以及所謂的小道消息，通過分析冰冷的K線數據來對股票未來價格作出預測，準確率低，使得投資存在很大風險。而股票的輿情因子在一定程度上可以動態地表達該股票的市場潛能，當一只股票的輿情因子異動(重大利好/利空輿情)時，其對應的投資策略也需要及時地動態調整。

本發明基于互聯網爬蟲獲得的互動輿情數據，經過一定的處理加工得到的動態輿情因子，輸入預設模型，計算股票評分，直觀地展示輿情因子對股票未來收益的影響，評估分高的股票作為備選目標投資標的，及時便捷地捕捉動態投資機會，減少投資風險，提高分析效率、投資效率和收益，具備較高的實戰價值。

發明內容

本發明提供了一種股票輿情投資決策分析方法，涉及金融投資領域。通過獲取股票動態輿情信息，對輿情文本內容進行抽取，對滬深兩市所有股票的對應的文本輿情進行分詞以及情感詞性標注，計算每一篇輿情文本情感態度極性指標。統計得到每只股票一段時間的一系列表征股票輿情熱度的統計變量。將輿情情感態度極性指標和輿情熱度統計變量輸入預設的輿情訓練模型，得到每只股票的預期超額收益率、股票評分，基于評分的高低，選擇一定數量的股票作為目標股票池。同時，根據輿情熱度統計變量計算得到每日的股票輿情指數，投資者據此可對股票的未來價格作出預判與持續性跟蹤，提供高了投資者投資決策的效率與準確性。

為了實現上述目的，本發明采用以下技術方案：

一種股票輿情投資決策分析方法，所述方法包括：

確定待評估的候選股票池；

提取所述候選股票池的歷史收益率信息和包含輿情信息的歷史評估因子集信息；

將所述歷史收益率信息和所述歷史評估因子集信息輸入輿情投資決策評估模型；

使用所述股票輿情投資決策評估模型評估所述候選股票池的預期超額收益率；

基于預期超額收益率得到所述候選股票池的評分，基于評分的高低，選擇一定數量的股票作為目標股票池。

進一步的，所述提取所述候選股票池的歷史收益率信息和包含輿情信息的歷史評估因子集信息，其中：

所述歷史收益率信息根據股票的收盤價計算得到；

所述歷史評估因子集信息，包括歷史輿情指標及傳統三因子。