[发明专利]一种基于历史重现的股票数据挖掘模型和系统

权利要求书

1.一种基于历史重现的股票数据挖掘模型和系统，其特征在于所述方法包括如下步骤：

（1）构建数据存储中心；

（2）进行数据抽取及预处理；

（3）构建数据模型，并进行股票数据挖掘；

（4）根据数据模型、不同的挖掘目的获取不同的股票挖掘结果；

（5）对股票数据挖掘结果进行记录跟踪；

（6）对模型中各个环节进行性能评估和优化。

2.根据权利要求1所述的一种基于历史重现的股票数据挖掘模型和系统，其特征在于，在构建数据模型对股票进行数据挖掘时，为寻找历史上曾经出现的各种模式，应用了历史相似走势的匹配模型、相邻量化值的统计模型、基于相似度的数据分类模型和基于预定义模式的走势匹配模型等。

3.根据权利要求1所述的一种基于历史重现的股票数据挖掘模型和系统，其特征在于，在根据数据模型、不同的挖掘目获取的股票挖掘结果，包括了股票近期/短期的预测、股票的推荐、股票的选择、历史数据的统计排序、历史数据的规则学习等,从不同角度对股票进行刻画。

4.根据权利要求1所述的一种基于历史重现的股票数据挖掘模型和系统，其特征在于，通过对股票数据挖掘结果的记录跟踪，从而构成一个反馈的闭环，持续的对模型中的各个环节进行评估和优化，包括准确性评估、效率评估和数据评估。