专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]股票市场波动率的确定方法、装置及电子设备-CN202310325138.8在审
  • 伏勇 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2023-03-29 - 2023-05-16 - G06Q40/04
  • 本申请公开了一种股票市场波动率的确定方法、装置及电子设备。涉及人工智能领域,其中,该方法包括:获取当前时刻的房地产市场数据和金融市场数据,其中,房地产市场数据用于表征在当前时刻的房地产市场情况,金融市场数据至少包括在当前时刻的股票市场交易数据以及经济舆情数据;将房地产市场数据和金融市场数据输入至目标模型中,得到目标模型输出的目标结果,其中,目标结果用于表征在目标时刻的股票市场波动率,目标时刻与当前时刻之间间隔预设时长,目标时刻在当前时刻之后。本申请解决了现有技术中对于股票市场波动率的预测仅局限于基于股票市场自身相关因素进行预测,导致的对股票市场波动率预测准确性差的技术问题。
  • 股票市场波动确定方法装置电子设备
  • [发明专利]一种基于数据驱动的股票市场系统性崩盘时点监测方法-CN201911246690.8在审
  • 李燕;郝晓玲;舒晓惠 - 怀化学院
  • 2019-12-08 - 2020-04-17 - G06Q40/04
  • 本发明提供了一种基于数据驱动的股票市场系统性崩盘时点监测方法,包括如下步骤:使用MATLAB中的Detrend函数,对股票市场指数价格时间序列进行去线性趋势处理;使用相空间重构方法对去线性趋势后的市场指数价格时间序列进行相空间重构;选定临界距离;计算LAM指标;使用非线性时间序列突变检测的启发式分割算法监测LAM值的突变时点,突变时点对应股票市场复杂系统的相变点,实现对股票市场崩盘前市场内生性结构突变时点进行精确确定。本发明具有如下优点:能够监测到市场崩盘行为的发生,可以极大减少投资者的损失,对市场管理者而言能够提前采取措施,控制股票市场崩盘事件的发生或者采取措施减少股票市场崩盘的负面效应。
  • 一种基于数据驱动股票市场系统性崩盘时点监测方法
  • [发明专利]一种股票交易制度及其市値计算方法-CN201510751393.4在审
  • 孙厚杰 - 孙厚杰
  • 2015-11-07 - 2016-04-06 - G06Q40/04
  • 一种股票交易制度及其市值计算方法,是对金融证券交易领域的技术分析与革命,通过对目前股票市场的分析,归纳总结了股票市场的基本作用和根本目的,通过对股票交易规则的种种社会现象的综述与分析,总结了其实际效应的利与弊,为了更好发挥股票市场的作用和目的,提出了企业赢值、赢得值、企业市值底线、企业信誉线等概念,并提供了一种股票交易制度和市值计算方法,从而使股票市场真正起到促进科技、经济发展的应有的作用。
  • 一种股票交易制度及其计算方法
  • [发明专利]一种基于关键股票集识别的股票市场大盘数据分析方法-CN201310167850.6有效
  • 顾庆;李孔文;陈道蓄 - 南京大学
  • 2013-05-08 - 2013-08-07 - G06Q40/06
  • 本发明公开了一种基于关键股票集识别的股票市场大盘数据分析方法,其步骤是:1)收集数据,计算股票成交量之间的关联关系,构建股票关联网络;2)在股票关联网络中,以迭代的方式应用搜索算法识别关键股票集合;3)根据关键股票的价格走势,以成交量为权重计算大盘走势期望。本发明方法充分挖掘股票成交量之间的关联关系,能够根据股票市场的交易情况,准确判定处于活跃状态且具有影响力的股票,提高股票市场大盘走势预测的准确性。计算简单,具有时效性、灵活性和扩展性,可调整对历史数据的处理需求,适用于股票市场数据量大且股票交易变动频繁的情况。
  • 一种基于关键股票识别股票市场大盘数据分析方法
  • [发明专利]一种基于关系-时序图卷积的股票选择方法-CN202110305810.8在审
  • 邵杰;郑泽涛;申恒涛 - 四川省人工智能研究院(宜宾)
  • 2021-03-23 - 2021-06-11 - G06Q40/04
  • 本发明提供了一种基于关系‑时序图卷积的股票选择方法,属于股票选择技术领域,构建基于整个股票市场的关系‑时序图;基于整个股票市场的关系‑时序图,利用关系时序图卷积网络结合池化层提取每个股票的关系‑时序特征;根据提取的每只股票的关系‑时序特征,利用全连接层计算每只股票的预测回报率,并对关系时序图卷积网络进行优化;基于优化后关系时序图卷积网络,将股票市场中所有的股票预测回报率由高到低进行排序,选择回报率最高的前N只股票股票趋势预测不仅要考虑每只股票本身的时序信息,同时还要考虑与该股票市场中相关联的其他股票信息,因此,本发明通过以上设计解决了以往在股票趋势预测时缺乏同时考虑股票的关系‑时序特征的问题。
  • 一种基于关系时序图卷股票选择方法
  • [发明专利]一种股票订单处理方法、装置-CN201911261731.0有效
  • 郑少强;李冠哲 - 富途网络科技(深圳)有限公司
  • 2019-12-10 - 2023-09-08 - G06Q30/0601
  • 本申请涉及一种股票订单处理方法、装置,所述方法包括:客户端接收任意股票市场对应的股票订单信息,并将所述股票订单信息发送至服务端,其中,所述股票订单信息包括股票订单第一信息以及股票订单第二信息;服务端接收所述股票订单信息,并根据所述股票订单第一信息确定目标股票交易机构;服务端获取与所述目标股票交易机构约定的第一接口描述文件;服务端利用所述第一接口描述文件对所述股票订单信息进行序列化处理,并发送至所述目标股票交易机构进行股票订单处理如此通过本申请实施例提供的技术方案可以处理任意股票市场对应的股票订单信息,可以满足用户的需求,提高了用户体验。
  • 一种股票订单处理方法装置
  • [发明专利]基于指数ETF特点的股票市场预测方法、装置、终端及介质-CN202210520281.8在审
  • 罗睿;欧锦赛;颜佳仪;许方园 - 广东工业大学
  • 2022-05-13 - 2022-07-29 - G06Q10/04
  • 本申请公开了一种基于指数ETF特点的股票市场预测方法、装置、终端及介质,本申请通过获取金融股票市场中目标行业板块下的股票数据与大盘因子数据,然后截取股票数据与大盘因子数据的部分时间序列,通过TOPSIS多目标优化模型进行运算,得到不同股票数据的相关性数值,按照各个股票数据的相关性数值与理想最优解间的距离及与理想最劣解间的距离,确定各个股票数据的股票评分,从而可以根据各个股票数据的股票评分确定该股票的好坏,然后根据符合ETF特点的股票有针对性地进行市场预测,保证预测效果的准确性,同时避免了传统机器学习模型预测方式因需要不断提供大量数据进行学习来保证模型准确性而造成的计算性能下降问题,保证了预测的效率。
  • 基于指数etf特点股票市场预测方法装置终端介质

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