[发明专利]一种基于因子分析预测股票大盘势能指数的方法、系统及电子设备

权利要求书

1.一种基于因子分析预测股票大盘势能指数的方法，其特征在于，包括：

数据抓取：实时抓取金融相关数据并将抓取到的金融数据存储在数据库中；

数据预处理及指标构建：从所述数据库中筛选出上市公司金融数据并提取出来，并将所述上市公司金融数据分类为基本面数据、技术面数据、消息面数据三大指标，给不同指标赋予不同的权重；

概率模型训练及市场预测：获取概率模型，用所述基本面数据、技术面数据、消息面数据对所述概率模型进行训练，获得可以预测股票大盘势能指数的数据结果；

可视化展示:将所述可以预测股票大盘势能指数的数据结果转化为可视化图表进行展示，可视化展示包括大盘势能指标展示、行业板块收益展示、个股信息展示。

2.根据权利要求1所述的一种基于因子分析预测股票大盘势能指数的方法，其特征在于，所述可以预测股票大盘势能指数的数据结果包括对未来某一特定时间段内大盘势能指标预测结果、对未来某一行业版块趋势的预测结果、个股的预测结果。

3.根据权利要求2所述的一种基于因子分析预测股票大盘势能指数的方法，其特征在于，所述大盘势能指标展示时，在可视化页面形成三个指针盘，分别是未来一周、未来一个月和未来三个月的大盘势能指标预测盘，呈圆盘状，有指针指出所预测数据，并可以选取不同的日期查看自当天起至未来一周或至未来一个月或至未来三个月的大盘势能指标。

4.根据权利要求2所述的一种基于因子分析预测股票大盘势能指数的方法，其特征在于，所述行业板块展示通过绘制图形，用面积大小直观地表示未来某一行业版块趋势，当未来某一行业版块趋势上涨概率较大，其可视化图形的面积越大。

5.根据权利要求2所述的一种基于因子分析预测股票大盘势能指数的方法，其特征在于，所述个股展示，通过构建股票的阿尔法指数，若阿尔法大于零，说明当前股票价格被低估；若阿尔法小于零，说明当前股票价格被高估，选取阿尔法数值为正的股票作为准备向用户推荐的股票进行展示。

6.根据权利要求4所述的一种基于因子分析预测股票大盘势能指数的方法，其特征在于，所述行业板块展示包括该行业内个股推荐展示，通过个股所在行业板块中对应的方形可获得该个股过去两个月历史走势图、相关新闻以及风险测度，其中，所述风险测度为每个风险指标计算相应的风险值，所述风险指标包括产品风险、经营风险、生产风险、财务风险。

7.一种基于因子分析预测股票大盘势能指数的系统，其特征在于，所述系统设有下述组成部件：数据库构建模块、预处理模块、指标构建模块、概率模型训练模块、市场预测模块、可视化交互模块；其中：

所述数据库构建模块，用于实时抓取金融相关数据并将抓取到的金融数据存储在数据库中；

所述预处理模块，用于从所述数据库中筛选出上市公司金融数据并提取出来，并将所述上市公司金融数据分类为基本面数据、技术面数据、消息面数据三大指标；

所述指标构建模块，用于给不同指标赋予不同的权重；

所述概率模型训练模块，用于获取概率模型，用所述基本面数据、技术面数据、消息面数据对所述概率模型进行训练，

所述市场预测模块，用于根据概率模型训练结果获得可以预测股票大盘势能指数的数据结果；

所述可视化交互模块:用于将所述可以预测股票大盘势能指数的数据结果转化为可视化图表进行展示，可视化展示包括大盘势能指标展示、行业板块收益展示、个股信息展示。

8.一种基于因子分析预测股票大盘势能指数的电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-6中任一项所述的方法。