[发明专利]基于交易机器人及数据处理中心的信息推荐方法

权利要求书

1.一种基于交易机器人及数据处理中心的信息推荐方法，其特征在于，所述方法，包括：

S101，在数据处理中心建立行情数据库，所述行情数据库中存储股票的交易信息和属性信息；

S102，基于所述行情数据库建立收益数据库，所述收益数据库中股票按收益属性排序；

S103，从所述行情数据库中获取股票的交易信息和属性信息，从所述收益数据库中获取股票的排名；

S104，根据所述交易信息、属性信息和排名确定推荐信息；

S105，通过所述交易机器人推荐所述推荐信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S101包括：

S101-1，实时获取股票的交易信息；

S101-2，基于所述交易信息确定属性信息，所述属性信息包括：板块、时间、价格、台阶数、五日均线升跌、五日均线斜率、十日均线升跌、十日均线斜率、三十日均线升跌、三十日均线斜率；

S101-3，将所述交易信息和所述属性信息存储于所述数据处理中心的行情数据库中。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S101-1包括：

实时获取中国A股各股票的交易信息；和/或，

实时获取香港各股票的交易信息；和/或，

实时获取美国各股票的交易信息。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S101-2中的台阶数通过如下过程得到：

S101-2-1，获取资金总额；

S101-2-2，计算台阶系数＝|[五日均线斜率+(五日均线斜率+3*十日均线斜率+三十日均线斜率)/5]/2|；

S101-2-3，台阶数＝资金总额*台阶系数/(价格*1手)。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S102包括：

S102-1，获取所述行情数据库中的所有数据；

S102-2，将所有数据按板块属性信息分类；

S102-3，在每类中，按收益属性从高到低对各股票进行排序。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述S102-3包括：

对于任一类，通过下述流程计算各股票的收益属性：

对于任一股票，

S102-3-1，根据所述行情数据库中存储的所述任一股票的数据，确定所述任一股票每日的开盘价格、收盘价格、最高价格；

S102-3-2，计算所述任一股票各日的收益属性；

S102-3-3，计算所述任一股票所有日的收益属性的平均值，将所述平均值作为所述任一股票的收益属性。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述S102-3-2包括：

对于第i日，

S102-3-2-1，计算a_i＝所述任一股票在第i日的收盘价格-所述任一股票在第i日的开盘价格，并确定第i日开盘价格、收盘价格、最高价格中的最小价格；

S102-3-2-2，在第i+1日至最后一日中，确定开盘价格、收盘价格、最高价格中任一价格首次大于最小价格的日期；

S102-3-2-3，计算S102-3-2-2中确定的日期与所述第i日之间的间隔天数；

S102-3-2-4，计算第i日的收益属性＝最小价格*间隔天数*a_i。