[發(fā)明專利]基于統(tǒng)計(jì)的主浪概率詞典的構(gòu)建及查詢系統(tǒng)及其方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011276240.6
• 申請(qǐng)日: 2020-11-16
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112765309B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-02-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 傅魁;李冰;周歡歡
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 武漢理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F16/33
• 分類號(hào): G06F16/33;G06F16/335;G06F16/36;G06F16/31;G06F40/216;G06F40/242
• 代理公司: 武漢開(kāi)元知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 42104
• 代理人: 劉琳

1.一種基于統(tǒng)計(jì)的主浪概率詞典的構(gòu)建及查詢方法，其特征在于包括以下步驟：

a. 獲取待投資品種的K線序列并將其標(biāo)記為主浪序列；

b. 提取各主浪序列中的各主浪屬性及數(shù)值，按照預(yù)定分組規(guī)則對(duì)其進(jìn)行區(qū)間分組并確定各主浪屬性類別，統(tǒng)計(jì)和計(jì)算各主浪屬性類別出現(xiàn)的次數(shù)和概率并將其存儲(chǔ)在主浪概率詞典數(shù)據(jù)庫(kù)中；

c.按照一定的標(biāo)記方法將各主浪序列類型用其自身的主浪屬性類別標(biāo)記出來(lái)，統(tǒng)計(jì)和計(jì)算各主浪序列類型出現(xiàn)的次數(shù)和概率，并將各主浪序列類型出現(xiàn)的次數(shù)和概率存儲(chǔ)在主浪概率詞典數(shù)據(jù)庫(kù)中；主浪序列的標(biāo)記方法如下：按照主浪高度、主浪周期、主浪結(jié)構(gòu)的順序，將主浪序列所屬類型用其各主浪屬性所屬類別表示出來(lái)；

d.在主浪概率詞典數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索待查詢主浪序列類型，并通過(guò)對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行主浪相似度對(duì)比來(lái)優(yōu)化檢索結(jié)果，獲取與所查詢主浪序列最相似的主浪序列，輸出該主浪序列及其在主浪概率詞典數(shù)據(jù)庫(kù)中出現(xiàn)的次數(shù)及概率；

所述步驟a中獲取K線序列的過(guò)程包括以下步驟：從可獲取待投資品種價(jià)格波動(dòng)的報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)平臺(tái)獲取待投資品種的Tick級(jí)別的數(shù)據(jù)信息，包括時(shí)間、開(kāi)盤(pán)價(jià)、收盤(pán)價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)以及成交量；根據(jù)Tick級(jí)別數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)換成目標(biāo)時(shí)間級(jí)別的數(shù)據(jù)生成相應(yīng)時(shí)間級(jí)別的K線序列；

步驟b包括以下步驟：提取各主浪序列中的主浪高度、主浪周期以主浪結(jié)構(gòu)；計(jì)算出各主浪屬性對(duì)應(yīng)的數(shù)值，其中主浪高度數(shù)值是指主浪的終點(diǎn)值與起點(diǎn)值之差，主浪周期數(shù)值是將主浪起點(diǎn)K線的索引值與主浪終點(diǎn)K線的索引值之差加1，主浪結(jié)構(gòu)數(shù)值以其自身的波浪內(nèi)部趨勢(shì)形態(tài)來(lái)表示，并將各主浪屬性對(duì)應(yīng)的數(shù)值存儲(chǔ)在主浪概率詞典數(shù)據(jù)庫(kù)中；將各主浪序列的主浪屬性進(jìn)行區(qū)間分組；利用各主浪屬性所屬的分組信息將各主浪序列的主浪屬性類別表示出來(lái)，統(tǒng)計(jì)和計(jì)算各主浪屬性類別出現(xiàn)的次數(shù)及概率，并存儲(chǔ)在主浪概率詞典數(shù)據(jù)庫(kù)中；其中，主浪周期屬性的預(yù)定分組規(guī)則如下：統(tǒng)計(jì)各個(gè)主浪周期數(shù)值出現(xiàn)的頻次，并繪制主浪周期數(shù)值頻次分布圖；根據(jù)主浪周期數(shù)值的頻次分布密度，對(duì)其進(jìn)行分組，并保證每組包含的主浪周期數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)相近；主浪結(jié)構(gòu)屬性的預(yù)定分組規(guī)則如下：由于主浪結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)較少，因此一個(gè)主浪結(jié)構(gòu)數(shù)值即分為一組；

所述步驟b中主浪高度屬性的預(yù)定分組規(guī)則如下：首先，對(duì)主浪高度對(duì)應(yīng)的數(shù)值按照從大到小的順序進(jìn)行排序；其次，按照區(qū)間密度分配合理的原則將主浪高度數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)間劃分，且保證每一個(gè)區(qū)間內(nèi)包含的主浪高度數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)相近；再之，計(jì)算每個(gè)區(qū)間的區(qū)間長(zhǎng)度，將區(qū)間長(zhǎng)度相近的區(qū)間分為一組；最后，在兼顧組距大小相等與組內(nèi)主浪高度數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)相近的原則下，對(duì)每一個(gè)區(qū)間再進(jìn)行區(qū)間分組，并將同一組內(nèi)的主浪高度數(shù)據(jù)歸為同一個(gè)主浪高度類別；

步驟d中主浪概率詞典的查詢及檢索結(jié)果的優(yōu)化包括以下步驟：在主浪概率詞典數(shù)據(jù)庫(kù)中輸入待查詢主浪序列類型進(jìn)行檢索；將檢索出的所有分類為該主浪序列類型的結(jié)果輸出出來(lái)，作為待優(yōu)化檢索結(jié)果數(shù)據(jù)集；將待優(yōu)化檢索結(jié)果數(shù)據(jù)集中的所有主浪序列與所查詢主浪序列類型進(jìn)行主浪相似度對(duì)比，以獲取與所查詢主浪序列類型最相似的主浪序列作為優(yōu)化后的檢索結(jié)果，輸出其在主浪概率詞典數(shù)據(jù)庫(kù)中出現(xiàn)的概率。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于步驟d中主浪相似度的計(jì)算方法包括以下步驟：將各主浪序列自身的主浪屬性作為主浪序列向量的各元素，并以坐標(biāo)形式表示出來(lái)；對(duì)各主浪序列向量中的各元素進(jìn)行歸一化和賦權(quán)處理；利用余弦相似度計(jì)算公式來(lái)計(jì)算主浪序列類型的相似度，相似度數(shù)值越接近1,表示相似程度越高，越接近-1，則表示相似程度越低。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟d中歸一化和賦權(quán)處理包括以下步驟：將各主浪序列向量中的各主浪屬性元素由不同量級(jí)數(shù)據(jù)處理為同一量級(jí)數(shù)據(jù)；通過(guò)控制變量法，分別對(duì)主浪高度元素、主浪周期元素和主浪結(jié)構(gòu)元素的權(quán)重值進(jìn)行測(cè)試及調(diào)試，根據(jù)測(cè)試結(jié)果，確定最佳權(quán)重值作為主浪序列向量各元素的參數(shù)。