[发明专利]一种股价走势预测方法和系统

权利要求书

1.一种股价走势预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

S1，获取股票历史信息；

S2，对股票历史信息进行查询调用，选取多个候选因子；

S3，通过股票历史信息根据皮尔逊系数对选取的多个候选因子进行有效性检验，检验出有效因子；

S4，根据有效因子和股票历史信息构建多因子模型；

S5，根据多因子模型对股票进行筛选，选取优质股票。

2.根据权利要求1所述的一种股价走势预测方法，其特征在于，所述S3包括如下步骤：

S31，通过股票历史信息根据皮尔逊系数计算每个候选因子与收益的相关度；

S32，根据相关度从候选因子中检验出有效因子，剔除有效但冗余的候选因子。

3.根据权利要求2所述的一种股价走势预测方法，其特征在于，所述S31包括通过股票历史信息根据皮尔逊系数计算每个候选因子与收益的相关度AR_i,j，其计算公式为:

${\mathrm{AR}}_{i,j}=\frac{1}{N-1}\underset{i=1,j=1}{\overset{N}{\Σ}}\left(\frac{R_i-\stackrel{\‾}{R}}{{\mathrm{\σ}}_R}\right)\left(\frac{f_j-\stackrel{\‾}{f}}{{\mathrm{\σ}}_f}\right)$

其中，R_i表示为每支股票的收益，N表示股票历史信息中所有股票的数量，表示收益均值，f_j表示第j个候选因子的分数，表示候选因子均值，σ_R表示收益标准差，σ_f表示候选因子标准差，i为N支股票中的一支股票，j为所有候选因子中的一个候选因子，所述R_i、f_j、σ_R和σ_f是通过股票历史信息得出。

4.根据权利要求2所述的一种股价走势预测方法，其特征在于，所述S32根据相关度从候选因子中检验出有效因子包括：根据所述相关度确定阈值范围，相关度在阈值范围外对应的候选因子检验为有效因子，相关度在阈值范围内对应的候选因子检验为非有效因子。

5.根据权利要求4所述的一种股价走势预测方法，其特征在于，所述阈值范围内是-0.5至0.5，所述阈值范围外是-0.5至-1或0.5至1。

6.根据权利要求1所述的一种股价走势预测方法，其特征在于，所述S2包括：对股票历史信息进行查询调用，分别从估值、成长性和资本构成三个方面选取多个候选因子；所述多个候选因子包括帐面市值比、流通市值、盈利收益率、固定资产比例、主营毛利率、资产负债、净利率、动态市盈、总资产报酬率和净资产收益率的至少一个。

7.根据权利要求1-6任意一项所述的一种股价走势预测方法，其特征在于，还包括：

S6，根据选取的优质股票及对应股票历史信息构建支持向量机，根据支持向量机识别所述优质股票的买入时间点或是卖出时间点。