[发明专利]一种基于K线相似度比较的股价预测方法在审

专利信息
申请号: 201611176323.1 申请日: 2016-12-22
公开(公告)号: CN108230146A 公开(公告)日: 2018-06-29
发明(设计)人: 张鋆 申请(专利权)人: 张鋆
主分类号: G06Q40/04 分类号: G06Q40/04;G06Q40/06
代理公司: 北京盈天科地知识产权代理有限公司 11645 代理人: 任丽娜
地址: 210000 江苏省南京市江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于K线相似度比较的股价预测方法。通过给定一支源股票在某K线级别下的某段时间内的一组K线组合,与一支或多支目标股票在相同K线级别下的指定一段时间范围内所有K线组成的集合进行相似度匹配比较,根据特定计算方法,在目标股票K线集合中找出与源股票K线组合相似度或匹配程度最高的若干K线组合。本发明能够将任意K线组合作为特征K线组合,然后通过查找历史股票走势中与此最为相似的K线形态组合从而判断这种特征K线组合是否具有普遍意义或者存在某种规律,这样投资者就可以根据需要自行发掘某支股票有价值的K线组合,作为这支股票价格走势的预测和选股参考。
搜索关键词: 股票 相似度比较 股价预测 集合 相似度匹配 股票价格 股票走势 相似度 匹配 走势 查找 参考 预测
【主权项】:
1.一种基于K线相似度比较的股价预测方法,其特征在于,通过给定一支源股票在某K线级别下的某段时间内一组K线组合,与一支或多支目标股票在相同K线级别下的指定一段时间范围内所有K线组成的集合进行相似度匹配比较,根据特定计算方法,在目标K线集合中找出与源K线组合相似度或匹配程度最高的若干K线组合。
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  • 刘俊;刘波;林伟伟;林强 - 华南师范大学;华南理工大学
  • 2019-07-26 - 2019-11-01 - G06Q40/04
  • 本发明公开了一种基于隐马尔可夫与深度学习的股市预测方法,包括下述步骤:S1:获取股票行情数据;S2:处理股票行情数据,计算涨跌幅、对数高低价差、对数涨跌幅和MACD(异同移动平均线)技术指标数据,生成特征数据;S3:对特征数据使用隐马尔可夫模型进行训练和预测,将数据分类成起伏阶段和震荡阶段;S4:构建时间卷积网络模型;S5:分别对起伏阶段和震荡阶段进行时间卷积网络模型训练;S6:预测阶段,对特征测试数据使用隐马尔可夫模型分类,判断数据所处阶段;S7:根据相应阶段选择时间卷积网络模型,预测涨跌情况。本发明有效结合隐马尔可夫模型和深度学习,并以市场投资者常用技术指标数据作为特征,具有良好的效果,为投资者提供参考价值。
  • 一种股票市值管理方法-201910691535.0
  • 林皓;龚建新;胡建斌;高曦 - 北京北信源软件股份有限公司
  • 2019-07-29 - 2019-11-01 - G06Q40/04
  • 本发明公开了一种股票市值管理方法,所述方法包括:从权威证券登记结算业务机构授权获取某支股票相关的内部数据;从互联网搜索获取所述股票的公开数据;对所述内部数据、公开数据进行基于大数据模型的关联分析,得出所述股票市值相关的结果信息;展示所述结果信息;提供股票市值管理建议。通过本发明的方法可以得到股票市值相关的结果信息,并对所述结果信息进行展示,还可基于所述结果信息提供股票市值管理建议,为公司的股票市值进行管理和分析,为企业管理者或者企业证券部门提供有益参考,为其决策提供依据。
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