[发明专利]基于数据分析的多因子选股方法和装置在审

专利信息
申请号: 201910031740.4 申请日: 2019-01-14
公开(公告)号: CN109903156A 公开(公告)日: 2019-06-18
发明(设计)人: 蒋逸文;王超;陈泽晖;黄鸿顺 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G06Q40/04 分类号: G06Q40/04;G06Q40/06
代理公司: 北京英特普罗知识产权代理有限公司 11015 代理人: 林彦之
地址: 518000 广东省深圳市福田区福*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 市场状态 预设时间周期 数据分析 时间段 方法和装置 市场动态 数据库 股票预测 历史数据 因子计算 预设规则 股票 参考 查询 情报 投资
【说明书】:

发明提供一种基于数据分析的多因子选股方法和装置,通过从数据库获取历史市场动态数据中预设时间周期的市场动态数据和预设时间周期各区间对应的选股因子;按照预设规则确定出各区间的市场状态,并生成标记;从数据库获取当前时间段的市场状态数据,并确定出市场状态;从预设时间周期的市场状态数据中查询出与当前时间段的市场状态数据所处的市场状态相同的区间;根据确定出的区间对应的选股因子,计算当前时间段各股票的涨跌分值。本发明通过利用历史数据,通过数据分析的方式选取选股因子,以该选股因子计算各股票对应的涨跌分值,实现股票预测估值,以供用户进行选股参考,大大提高选股的准确性,为投资者提供更为有力的投资情报。

技术领域

本发明涉及投资选股领域,尤其涉及一种基于数据分析的多因子选股方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

证券投资业对投资人的综合能力要求较高,普通投资人对于如何选股和判断股价走势能力较为欠缺,很多时候都是盲目投资,往往造成资金损失。

目前很多投资人往往会根据K线以及K线组合的特征来分析股票的未来走势。然而,这种分析方式仅仅考虑的是K线特征,往往忽视了很多影响股票走势的因子。另一部分的投资人虽然会基于股票因子来分析股票,但是只注意到部分股票因子,往往忽略了股票因子在不同时间段对股票的影响以及其他隐含因子对股票的影响,导致对股票的未来趋势分析不准确,进而导致选股不准确。

发明内容

本发明的目的是提供一种多因子选股方法、装置、计算机设备及存储介质,用于解决现有技术存在的问题。

为实现上述目的,本发明提供一种多因子选股方法,包括以下步骤:从数据库获取历史市场动态数据中预设时间周期的市场动态数据和所述预设时间周期各区间对应的选股因子;按照预设规则确定出所述预设时间周期的市场动态数据各区间的市场状态,并生成各区间的市场状态对应的标记;从所述数据库获取当前时间段的市场状态数据,并按照所述预设规则确定出所述当前时间段的市场状态数据所处的市场状态;根据所述预设时间周期内各区间的市场状态对应的标记,从所述预设时间周期的市场状态数据中查询出与所述当前时间段的市场状态数据所处的市场状态相同的区间;根据确定出的区间对应的选股因子,计算所述当前时间段各股票的涨跌分值,以利用所述涨跌分值进行选股。

可选地,按照预设规则确定出所述预设时间周期的市场动态数据各区间的市场状态包括:获取所述预设时间周期的市场动态数据中的关键拐点,其中,所述关键拐点为该市场状态数据中的顶点和/或谷点;获取相邻两个关键拐点之间的市场动态数据,按照时间顺序计算出对应的涨跌状态;根据所述涨跌状态确定出各区间的市场状态。

可选地,根据所述涨跌状态确定出各区间的市场状态包括:当相邻两个关键拐点之间的市场动态数据为按照时间顺序持续上涨时,则确定该相邻两个关键拐点之前的市场动态为夏;当相邻两个关键拐点之间的市场动态数据为按照时间顺序波动上涨时,则确定该相邻两个关键拐点之前的市场动态为春;当相邻两个关键拐点之间的市场动态数据为按照时间顺序持续下跌时,则确定该相邻两个关键拐点之前的市场动态为冬;当相邻两个关键拐点之间的市场动态数据为按照时间顺序波动下跌时,则确定该相邻两个关键拐点之前的市场动态为秋。

可选地,根据确定出的区间对应的选股因子,计算所述当前时间段各股票的涨跌分值包括:对于每只股票,计算所述确定出的区间对应的选股因子对应的IC值;确定出每个选股因子对应的权重;根据计算出的影响分值和每个选股因子对应的权重计算得到各股票的涨跌分值。

可选地,通过以下公式计算所述涨跌分值:

Zn=q1*IC1+q2*IC2…+qm*ICm

其中,Zn表示第n只股票的涨跌分值,qm表示第m个选股因子对应的权重,ICm表示第m个选股因子对应的IC值。

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