[发明专利]一种计算分析员可信程度的方法

说明书

本发明公开了计算机领域的一种计算分析员可信程度的方法，包括以下具体步骤：S1：提取实体和抽取关系；S2：提取研报预测评级包括强烈推荐或者增持，根据其评级说明得出其预测涨跌程度；S3：提取研报预测时间范围；S4：提取研报所分析的股票对象、时间范围，设置容忍区间，分布范围，计算其预测准确程度；S5：综合研报的研报发布时间距预测时间的长短和预测准确程度，设置权重计算研报的可信程度得分；S6：根据分析员所关联研报的可信程度得分，计算分析员可信程度得分；S7：根据证券机构所关联节点如所属分析员，所属研报的可信程度得分，计算证券机构可信程度得分，得出评价较为客观，执行效率高，节省人力，应用广泛。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体为一种计算分析员可信程度的方法。

背景技术

证券市场拥有大量证券机构和分析员，他们会通过研报，新闻资讯，股票点评，博客，微博等发布关于市场走向的言论。目前存在问题如下：

1、分析员及证券机构数量较多，所提供的信息服务质量参差不齐，且提供的信息数量特别庞大。

2、分析员及证券机构的可信程度通常基于券商或分析师的品牌、知名度等信息，通过人工分析和经验判断得出，这种方式耗时长，人工成本高。

3、判断分析员和机构的可信程度需要深厚的知识背景和专业知识，还需覆盖各个领域，并且这种判断不够客观。

4、主观判断通常基于近期数据，分析员较为久远的预测容易随时间被遗忘，导致评价不够准确。

基于此，本发明设计了一种计算分析员可信程度的方法，以解决上述提到的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种计算分析员可信程度的方法，分析研报，新闻资讯或其他互联网数据，如股票点评、博客、微博等，并且结合股票，期货及行业数据，综合判断分析员的可信程度，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种计算分析员可信程度的方法，包括以下具体步骤：

S1：对信息来源进行知识图谱的构建，提取实体包括研报，分析员，证券机构，股票和抽取关系包括研报和分析员的关系，研报和证券机构的关系，研报和股票的关系；

S2：提取研报预测评级包括强烈推荐或者增持，根据其评级说明得出其预测涨跌程度；

S3：提取研报预测时间范围；

S4：提取研报所分析的股票对象、时间范围，通过真实的股票行情数据，得到其真实涨跌程度，结合研报所预测的涨跌程度，设置容忍区间，分布范围，计算其预测准确程度；

S5：综合研报的研报发布时间距预测时间的长短和预测准确程度，设置权重计算研报的可信程度得分；

S6：根据分析员所关联研报的可信程度得分，计算分析员可信程度得分；

S7：根据证券机构所关联节点如所属分析员，所属研报的可信程度得分，计算证券机构可信程度得分。

优选的，在所述步骤S4中，计算其预测准确程度的具体步骤包括：在对应的时间范围内，预测上涨且实际值上涨高于预测值，则预测准确程度为1；预测上涨且实际值上涨但低于预测值5％以内，则预测准确度为0.8；预测上涨且实际值上涨但低于预测值10％以内，则预测准确度为0.6，预测上涨且实际值下跌，则预测准确度为0。

优选的，在所述步骤S4中，计算其预测准确程度的具体步骤还包括：在对应的时间范围内，预测下跌且实际值下跌低于预测值，则预测准确程度为1；预测下跌且实际值下跌但低于预测值5％以内，则预测准确度为0.8；预测下跌且实际值下跌但低于预测值10％以内，则预测准确度为0.6，预测下跌且实际值上涨，则预测准确度为0。