[发明专利]一种基于新闻大数据的自动选股方法

权利要求书

1.一种基于新闻大数据的自动选股方法，其特征在于：首先将情感词汇和行业词汇存入存储器，上述情感词汇以及行业词汇来源于专业汉语财经词典；通过RSS实时获取互联网财经新闻,每小时更新一次；将当天的新闻内容通过服务器解析分析当天的新闻内容，新闻内容分析包括两个子部分，1）新闻内容的情感维度分析，计算得到新闻内容的情感倾向；2）新闻内容的行业维度分析，计算得到新闻内容体现的行业关注度；利用情感倾向、行业关注度计算股票排名，选择排名靠前的股票作为投资对象。

2.根据权利要求1所述的基于新闻大数据的自动选股方法，其特征在于：将新闻内容解析为词汇的集合，即，t代表词汇总数目），其中包括r个正面情感词汇 ,s个负面情感词汇，第i天内，正面词汇比率为 ，该比率代表新闻的正面情感；负面词汇比率为 ，该比率代表新闻的负面情感；

第i天内，行业x的关注度为 ，计算方法为 ，其中，y代表新闻内容中行业x相关词汇数目，t为总词汇数目；

在第i天内，设定行业x的正面关注度为 ， = × ；设定行业x的负面关注度为 ， = ×；

在过去一个月内，设定行业x的累计热度（关注度）为 ,= ,其中{i=1,…,m}，m为当月的天数;

每个月的最后一个天晚23：00后，计算本月所有行业的月累计热度 ，其中{x=1,…,24},共24个行业；依据 {x=1,…,24}的数值从高到低，完成24个行业的排序；本方法选择排名第一的行业的全部公司股票作为下一个月的投资对象。