[发明专利]一种基于人工智能的股票新闻量化方法及系统在审
| 申请号： | 201711294146.1 | 申请日： | 2017-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN107895051A | 公开（公告）日： | 2018-04-10 |
| 发明（设计）人： | 张潇 | 申请（专利权）人： | 宏谷信息科技（珠海）有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06F17/27;G06N3/04;G06N3/08;G06Q40/04 |
| 代理公司： | 杭州千克知识产权代理有限公司33246 | 代理人： | 郭扬部 |
| 地址： | 519031 广东省珠海市横琴新区环岛东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于人工智能的股票新闻量化方法及系统，用以解决现有的股票预测的新闻参考因素有片面性的问题。该方法包括获取预设时间内交易日的股票新闻序列；将所述股票新闻序列按照预设长度划分为词序列；判断所述股票新闻是否为交易日当天的新闻，若是，则利用Word2Vec与GloVe得到所述新闻的每个词项的词向量特征；若所述股票新闻不是交易日当天的新闻，则利用fastText得到所述新闻的文档向量特征。本发明通过三种不同的向量表示学习方法提取新闻特征，使新闻作为参考因素更加地全面，预测准确率越高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 人工智能 股票 新闻 量化 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于人工智能的股票新闻量化方法，其特征在于，包括步骤：获取预设时间内交易日的股票新闻序列；将所述股票新闻序列按照预设长度划分为词序列；判断所述股票新闻是否为交易日当天的新闻，若是，则利用Word2Vec与GloVe得到所述新闻的每个词项的词向量特征；若所述股票新闻不是交易日当天的新闻，则利用fastText得到所述新闻的文档向量特征。
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