[发明专利]一种AI炒股机器人的交易策略生成方法及系统

权利要求书

1.一种AI炒股机器人的交易策略生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取用户的策略请求；

根据用户的策略请求将预设的初始策略集、去风险因子集、基本面因子集以及买卖参数集推送给用户；

获取并根据用户选择的初始策略、去风险因子、基本面因子和买卖参数生成交易策略。

2.根据权利要求1所述的一种AI炒股机器人的交易策略生成方法，其特征在于，还包括以下步骤：

获取用户的实时策略调整信息，并根据实时策略调整信息对交易策略进行调整，以得到实时交易策略。

3.根据权利要求1所述的一种AI炒股机器人的交易策略生成方法，其特征在于，还包括以下步骤：

根据用户的股票需求中的目标股票信息获取目标股票的历史收益数据，并根据交易策略和目标股票的历史收益数据生成交易策略调整信息。

4.根据权利要求1所述的一种AI炒股机器人的交易策略生成方法，其特征在于，还包括以下步骤：

建立策略数据库，将交易策略添加并保存至策略数据库中。

5.根据权利要求1所述的一种AI炒股机器人的交易策略生成方法，其特征在于，所述买卖参数集包括股票委托价格、止盈价格、止损价格、交易初始资金、每只股票单次委托最大金额和最大持仓股票数。

6.一种AI炒股机器人的交易策略生成系统，其特征在于，包括请求获取模块、数据集推送模块以及策略生成模块，其中：

请求获取模块，用于获取用户的策略请求；

数据集推送模块，用于根据用户的策略请求将预设的初始策略集、去风险因子集、基本面因子集以及买卖参数集推送给用户；

策略生成模块，用于获取并根据用户选择的初始策略、去风险因子、基本面因子和买卖参数生成交易策略。

7.根据权利要求6所述的一种AI炒股机器人的交易策略生成系统，其特征在于，还包括实时调整模块，用于获取用户的实时策略调整信息，并根据实时策略调整信息对交易策略进行调整，以得到实时交易策略。

8.根据权利要求6所述的一种AI炒股机器人的交易策略生成系统，其特征在于，还包括历史收益模块，用于根据用户的股票需求中的目标股票信息获取目标股票的历史收益数据，并根据交易策略和目标股票的历史收益数据生成交易策略调整信息。

9.根据权利要求6所述的一种AI炒股机器人的交易策略生成系统，其特征在于，还包括策略保存模块，用于建立策略数据库，将交易策略添加并保存至策略数据库中。

10.根据权利要求6所述的一种AI炒股机器人的交易策略生成系统，其特征在于，所述买卖参数集包括股票委托价格、止盈价格、止损价格、交易初始资金、每只股票单次委托最大金额和最大持仓股票数。