[发明专利]基于数据分类处理的选股控制方法、装置及系统

说明书

本申请公开一种基于数据分类处理的选股控制方法、装置及系统，所述方法包括：获取选股请求；从选股请求中提取多种策略因子，并基于各策略因子的策略需求将选股请求拆分为静态数据选股请求和计算数据选股请求；基于静态数据选股请求获取静态数据股票结果集，并基于计算数据选股请求获取计算数据股票结果集；对静态数据股票结果集和计算数据股票结果集进行合并处理形成输出股票结果集，并将返回至发送选股请求的请求终端。本申请中将选股数据划分为静态数据股票结果集和计算数据股票结果集进行分类存储和调度，并将计算数据股票结果集分成一级存储和二级存储，有效提高选股请求的处理速度和处理精度，可以为用户推荐更客观、准确性高的股票。

技术领域

本申请涉及金融领域，尤其涉及股票数据分析技术领域，具体为一种基于数据分类处理 的选股控制方法、装置及系统。

背景技术

随着我国市场经济的高速发展，越来越多的投资者把眼光投向了股票，股票投资成为个 人理财中的一种重要方式。股票可以在市场流通转让，股票具有高见险、高回报特征，因此 自产生的那天起就牵挂着数以千万投资者的心，投资者时刻关注着股票价格的波动和发展趋 势，一直是经济领域研究中的一个热点问题。

收益大、风险小是证券投资者们追求的目标。为了达到这一目标普遍采用两类投资分析 方法，基本分析法与技术分析法。基本分析法通过对影响股票市场供求关系的基本因素进行 分析，确定股票的真正价值，判断股市走势，提供投资者选择股票的依据。技术分析是一种 完全根据股市行情变化而加以分析的方法，它通过对历史资料进行分析，判断整个股市或个 别股票价格未来的变化趋势，探讨股市里投资行为的可能转折，给投资者提供买卖股票的信 号。

而实际股票投资过程中，用户通常会根据主观判断或者根据近期股票咨询来决定购买哪 个股票，又或者通过投资经理根据基准股票的一些相关信息，主观地给用户推荐购买哪个股 票，然而这种基于人为经验的股票选择不确定性较大。因此，如何为用户更快速、更准确地 推荐股票成为了亟需解决的技术问题。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于提供基于数据分类处理的选股控制方 法、装置及系统，用于为用户更快速、更准确地推荐股票。

为实现上述目标及其他相关目标，本申请提供一种基于数据分类处理的选股控制方法， 包括：获取选股请求；从所述选股请求中提取多种策略因子，并基于各所述策略因子的策略 需求将所述选股请求拆分为静态数据选股请求和计算数据选股请求；基于所述静态数据选股 请求从静态数据存储区获取静态数据股票结果集，并基于所述计算数据选股请求从计算数据 存储区获取计算数据股票结果集；对所述静态数据股票结果集和所述计算数据股票结果集进 行合并处理形成输出股票结果集，并将所述输出股票结果集返回至发送所述选股请求的请求 终端。

于本发明的一实施例中，所述计算数据存储区中包括缓存当日计算数据股票结果集的一 级数据缓存区和缓存多日计算数据股票结果集的二级数据缓存区。

于本发明的一实施例中，所述选股请求为用户选股请求；在基于所述计算数据选股请求 从计算数据存储区获取计算数据股票结果集中，从所述一级数据缓存区获取所述计算数据股 票结果集。

于本发明的一实施例中，在所述一级数据缓存区中不存在计算数据股票结果集时，从所 述二级数据缓存区获取所述计算数据股票结果集。

于本发明的一实施例中，在所述二级数据缓存区中不存在计算数据股票结果集时，从生 成计算数据股票结果集的数据计算服务器获取所述计算数据股票结果集。

于本发明的一实施例中，所述选股请求为回测选股请求；在所述选股请求为回测选股请 求请求时，将所述回测选股请求请求按日拆分为多个单日的选股请求。

于本发明的一实施例中，在所述选股请求为回测选股请求时，基于所述计算数据选股请 求从计算数据存储区获取计算数据股票结果集中，从缓存当日计算数据股票结果集的二级数 据缓存区获取计算数据股票结果集。