[发明专利]能量值结合大数据预测价格涨跌的算法及应用在审
申请号: | 201811502598.9 | 申请日: | 2018-12-10 |
公开(公告)号: | CN109741085A | 公开(公告)日: | 2019-05-10 |
发明(设计)人: | 杨定生 | 申请(专利权)人: | 上海句石智能科技有限公司 |
主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02 |
代理公司: | 北京君泊知识产权代理有限公司 11496 | 代理人: | 王程远 |
地址: | 200000 上海市崇明区新海镇跃*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 大数据 自动化交易 算法 预测 进场 量化 参数优化 价格走势 交易信号 累加 减去 时长 应用 验证 概率 分析 | ||
1.能量值结合大数据预测价格涨跌的算法及应用,其特征在于每根K线的能量值及某阶段的能量值、不同时段的最高点与最低点;
基于分析价格走势的K线图(蜡烛图),以分钟图为基础(即每根K线为1分钟),将每根K线的收盘价减去这根K线的开盘价从而获取每根K线的能量值,能量值为正则本根K线为阳线,能量值为负则本根K线为阴线;将不同阶段K线的能量值进行累加,即可获得极短期、短期、中期、中长期、长期、超长期等不同时长的能量值;
通过从后至前的方式将K线编号,即从当前往过去的方式,当前K线的编号为0,往前依次为1、2、3、4、5……以此类推,扫描N根K线(N可根据实际需要自定义),获取各个时段的最高点及最低点(即:极短期的最高点与最低点、短期的最高点与最低点、中期的最高点与最低点、长期的最高点与最低点等)。
2.根据权利要求1所述的能量值结合大数据预测价格涨跌的算法及应用,其特征在于,所述最高点及最低点,根据最高点与最低点所在K线的编号判定其先后,并以最低点和最高点的先后判定本阶段属上涨期或下跌期,根据上涨期或下跌期计算上涨能量值或下跌能量值;
根据一个特定阶段内最高点与最低点的两根K线编号的大小,即可获知最高点在前或最低点在前,若最高点所对应的K线编号大于最低点所对应的K线,则最高点在前;若对低点所对应的K线编号大于最高点所对应的K线,则最低点在前;若最高点所在K线编号等于最低点所在K线的编号,当本根K线的能量值为正时最低点在前,反之当本根K线能量值为负时最高点在前;
当最高点在前最低点在后,现阶段为最低点之后的上涨期,最低点所在K线至当前K线的能量值之和为上涨能量值;反之,若最低点在前最高点在后,现阶段为最高点之后的下跌期,最高点所在K线至当前K线的能量值之和,即为本阶段的下跌能量值。
3.根据权利要求1所述的能量值结合大数据预测价格涨跌的算法及应用,其特征在于,还包括根据指标及自动化程序设计的需要对各种时段进行自定义并计算相应的能量值,例如:将10年自定义为超长期、1年自定义为长期、1月自定义为中长期、3天自定义为中期、12小时自定义为短期、1小时自定义为极短期;以自定义1年为例,1年等于525600分钟,扫描0至525600根K线获取1年内最高点时的K线编号与1年内最低点时K线的编号,根据两根K线的编号可得知最高点在前或最低点在前,从而获取从过去1年中最高点(或最低点)至今的下跌(或上涨)能量值;同理,可获取1月、3天、12小时及1小时的上涨(或下跌)能量值。
4.根据权利要求1所述的能量值结合大数据预测价格涨跌的算法及应用,其特征在于,所述通过验证并获取自动化程序(或指标)的最佳参数;基于能量值的算法可以设计各种自动化交易程序(或指标)的模型,通过每个交易品种的历史价格大数据进行验证并获取自动化交易程序(或指标)的最佳参数,例如当P根K线的上涨能量小于M时上涨能量衰竭,就可通过对过去10年历史大数据的分析检验获得P和M的值,即过去10年内当P为p、M为m时下跌概率最大。
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