[发明专利]融合注意力机制的深度网络智能投资系统数据分析方法

摘要

本发明公开了融合注意力机制的深度网络智能投资系统数据分析方法，包括如下步骤：步骤1：从金融网站以及股票数据库中获取足量本地设备端所需调用的金融字段，筛选整合成字段X；步骤2：将字段X输入到编码器模块Encoder中，Encoder模块由长短期记忆网络构成，X进行编码；步骤3：编码后的字段X向量通过注意力分配模块获取符合概率分布取值区间的注意力分配概率分布数值；步骤4：解码器Decoder中的长短期记忆网络根据包含注意力概率分布的字段编码和之前已经生成的历史信息来生成的价格预测；步骤5：通过训练完成的深度网络输出某交易日预测结果与设定的阈值进行比较，判断该金融产品的风险。

主权项

1.融合注意力机制的深度网络智能投资系统数据分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：从金融网站以及股票数据库中获取足量本地设备端所需调用的金融字段，并进行筛选整合成输入字段X：X＝X包含n个时间点，xn为第n个时间点的金融字段。步骤2：将输入字段X输入到编码器模块Encoder中，Encoder模块由长短期记忆网络构成，对输入字段X进行编码；步骤3：编码后的字段X向量通过注意力分配模块获取符合概率分布取值区间的注意力分配概率分布数值；步骤4：接着解码器Decoder中的长短期记忆网络根据包含注意力概率分布的字段编码和之前已经生成的历史信息来生成的价格预测；同时将下一交易日金融产品价格的波动率的预测值与下一交易日的价格波动率的真实值与进行比较，使用损失函数得到预测误差，并利用误差反向传播算法BP更新所述长短期记忆网络的参数直至深度网络训练完成；步骤5：通过训练完成的深度网络输出某交易日预测结果与设定的阈值进行比较，判断该金融产品是否存在风险；步骤6：根据用户现有资金，筛选合适金融产品，从而配置最优投资组合。