[发明专利]基于大数据的预测证券市场多空情绪指标方法

摘要

本发明涉及大数据的预测证券市场多空情绪指标方法，属于计算机应用技术领域。包括如下步骤：步骤一：每日获取情绪数据；步骤二：利用智能分词、情感分析技术对步骤一获得的资讯、文章进行文本分析，获得相应的情感属性；步骤三：将步骤二获取到的大量情绪数据的情感属性整理放置到相应的历史数据库中，供调用计算。在本发明提出之前，对于证券市场的散户投资者观点以及机构投资者的观点与情绪的统计，均分布于各个媒体、平台、产品/服务之中，较为零散单薄，数据样本存在数量不足、数据噪音过多、数据属性不统一的问题，无法较为准确综合反映投资者的整体情绪。

主权项

基于大数据的预测证券市场多空情绪指标方法,其特征在于：包括如下步骤；步骤1：每日获取情绪数据，所述情绪数据可以通过程序抓取或人工记录，每日从各大媒体的投资者后市多空调查频道中分别获取看多、看空和看平的不同属性的情绪数据，包括每日从各大财经资讯网站以及证券研究报告中获取足够多的研究机构、著名分析师的后市预测观点文章；步骤2：利用智能分词、情感分析技术对步骤1获得的资讯、文章进行文本分析，获得相应的情感属性，情感属性包括看多、看空及看平；然后采用人工进行排查勘误，最终获得正确的情感属性，情感属性为多空看法；步骤3：将步骤2获取到的大量情绪数据的情感属性整理放置到相应的历史数据库中，供调用计算；步骤4：使用简单平均或加权平均计算模型对步骤3所述的历史数据库中获取到的所有统计情绪数据的情感属性样本来源中多个数据进行综合计算，得出每日近似整体市场的多空情绪综合属性，多空情绪综合属性包括看多、看空、看平；综合计算的方法如下：从每日海量资讯中，标记出对当天大盘趋势观点的资讯，结合资讯热度、数据来源权重，得出市场评论人员对于市场的情绪：R3＝∑(H₁*DS)/(∑(H₁*DS)+∑(H₂*DS))，R3:市场评论员对于市场看多的情绪，H1：各看多资讯所对应热度，H2：各看空资讯所对应热度，DS：各财经门户网站权权重；步骤5：将步骤4最终获得的多空情绪综合属性指标在前端分别用看多指数以及分歧指数的形式进行展示，以呈现每日市场投资者对于下一交易日的多空观点。