[发明专利]股市走势预测方法、系统、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种股市走势预测方法，其特征在于，包括：

确定待预测走势的股市舆情事件；

将所述股市舆情事件输入至走势预测模型中，得到所述走势预测模型输出的股市走势预测结果；

其中，所述走势预测模型是基于舆情样本事件以及对应的类别标签训练得到的，所述类别标签是预先确定的。

2.根据权利要求1所述的股市走势预测方法，其特征在于，所述走势预测模型包括预分类模型、热度评价模型和预测模型；

将所述股市舆情事件输入至走势预测模型中，得到所述走势预测模型输出的股市走势预测结果，包括：

将所述股市舆情事件输入所述预分类模型，输出热度事件分类结果；

将所述热度事件分类结果输入所述热度评价模型，输出事件影响力结果；

将所述事件影响力结果输入所述预测模型，输出所述股市走势预测结果。

3.根据权利要求2所述的股市走势预测方法，其特征在于，所述舆情样本事件是通过网络爬虫从股市历史时间段内采集与预设关键词相关的多类舆情事件；

所述预分类模型是基于采集到的与预设关键词相关的多类舆情事件进行类别标签标注后作为舆情样本事件训练卷积神经网络得到的；

所述热度评价模型包括热度评价函数；

所述热度评价函数是在每隔固定时间周期将当前事件热度函数进行持续训练得到的多类舆情事件函数。

4.根据权利要求3所述的股市走势预测方法，其特征在于，所述将所述热度事件分类结果输入所述热度评价模型，输出事件影响力结果，包括：

基于所述热度事件分类结果获取所述股市舆情事件的每一类事件关键词出现次数，并获得相应的每一类事件距离预测时间点的时延；

将所述股市舆情事件的每一类事件关键词出现次数及相应的每一类事件距离预测时间点的时延输入所述热度评价函数进行加权处理，得到所述事件影响力结果。

5.一种股市走势预测系统，其特征在于，包括事件确定单元和股市走势预测单元；

所述事件确定单元，用于确定待预测走势的股市舆情事件；

所述股市走势预测单元，用于将所述股市舆情事件输入至走势预测模型中，得到所述走势预测模型输出的股市走势预测结果；

其中，所述走势预测模型是基于舆情样本事件以及对应的类别标签训练得到的，所述类别标签是预先确定的。

6.根据权利要求5所述的股市走势预测系统，其特征在于，所述股市走势预测单元包括预分类模块、热度评价模块和预测模块；

所述预分类模块，用于基于确定的股市舆情事件得到热度事件分类结果；

所述热度评价模块，用于基于所述热度事件分类结果得到事件影响力结果；

所述预测模块，用于基于所述事件影响力结果得到所述股市走势预测结果。

7.根据权利要求6所述的股市走势预测系统，其特征在于，所述舆情样本事件是通过网络爬虫从股市历史时间段内采集与预设关键词相关的多类舆情事件；

所述预分类模块包括预分类模型，所述预分类模型是基于采集到的与预设关键词相关的多类舆情事件进行类别标签标注后作为舆情样本事件训练卷积神经网络得到的；

所述热度评价模块包括热度评价函数；

所述热度评价函数是在每隔固定时间周期将当前事件热度函数进行持续训练得到的多类舆情事件函数。

8.根据权利要求7所述的股市走势预测系统，其特征在于，所述热度评价模块包括事件参数模块和加权处理模块；

所述事件参数模块，用于基于所述热度事件分类结果获取所述股市舆情事件的每一类事件关键词出现次数，并获得相应的每一类事件距离预测时间点的时延；

所述加权处理模块，用于将所述股市舆情事件的每一类事件关键词出现次数及相应的每一类事件距离预测时间点的时延输入所述热度评价函数进行加权处理，得到所述事件影响力结果。