[发明专利]基于股票图形趋势的量化选股方法、终端设备及存储介质

说明书

本发明公开了基于股票图形趋势的量化选股方法、终端设备及存储介质，所述方法包括：根据指定的股票图形走势量化后进行数据建模，基于股票走势公式筛选出走势类似的股票；按照股票出现日的大盘情况对走势类似的股票进行分级，提取出符合不同分级指标的选股因子并进行涨幅验证，将通过验证的选股因子标注为合格因子；对合格因子进行组合验证，筛选出符合预设条件的组合因子；根据股票行情历史数据对组合因子进行验证；根据大数据爬取，获取股票的利空消息、利好消息以及当前的大盘环境，对组合因子中的股票进行过滤，得到合格的组合因子。本发明能够加强选股因子的稳定性，定期根据大盘走势进行验证修正，大大提高选股方法的稳定性和正确性。

技术领域

本发明涉及大数据挖掘技术领域，尤其涉及基于股票图形趋势的量化选股方法、终端设备及存储介质。

背景技术

上世纪70年代以前，股票投资是一种定性的分析，没有数据应用，而是一门主观的艺术。随着电脑的普及，很多人开始研究驱动股价变化的规律，把传统基本面研究方法用模型代替，市盈率和市净率的概念诞生，量化投资由此兴起。

传统的选股方法是对特定组合的因子进行选股，未考虑大盘因素以及该股票本身的消息面等因素影响，而且选股方法没有根据当前大盘环境定期调整，因此造成选股方法的不稳定以及成功率低的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，本发明提供的基于股票图形趋势的量化选股方法、终端设备及存储介质，能够提高量化选股的正确性和稳定性。

为解决上述问题，本发明的一个实施例提供的一种基于股票图形趋势的量化选股方法，所述方法包括：

根据指定的股票图形走势量化后进行数据建模，基于股票走势公式筛选出走势类似的股票；

按照股票出现日的大盘情况，对所述走势类似的股票进行分级，提取出符合不同分级指标的选股因子并进行涨幅验证，将通过所述涨幅验证的选股因子标注为合格因子；

对所述合格因子进行组合和所述涨幅验证，筛选出符合预设条件的组合因子；

根据股票行情历史数据对所述组合因子进行验证；

根据大数据爬取，获取股票的利空消息、利好消息以及当前的大盘环境，对所述组合因子中的股票进行过滤，得到合格的组合因子。

进一步地，所述基于股票图形趋势的量化选股方法，还包括：

定期对所述组合因子进行涨幅验证，调整组合因子的输入参数，更新所述组合因子。

进一步地，所述股票图形走势包括股票的K线图、5日均线、10日均线、30日均线以及60日均线。

进一步地，所述股票走势公式为：

T(dy)＝Mt(m)+Ux+St，

其中，T(dy)为与指定股票图形趋势类似的股票区间，Mt(m)为m天内图形所处的趋势，Ux为区间段内的涨幅和振幅，St为该图形出现的起始日期。

进一步地，所述对所述走势类似的股票进行分级，具体为：根据数据统计对该股票的累计涨幅、累计跌幅、连续上涨天数和连续下跌天数进行分级，定义为指标M。

进一步地，所述涨幅验证，具体为判断该股票是否在20天内涨幅超过5％的股票整体概率大于60％。

进一步地，所述预设条件，具体为所述组合因子中的20天内超过5％的股票整体概率大于65％，且1年内出现的股票数量大于100只。

进一步地，所述对所述组合因子中的股票进行过滤，具体为：

获取上证指数、创业板指数以及深证指数的MACD；

若dif上穿dea，并且在0轴上方，则放宽股票的入选分值；