[发明专利]一种股票模式自动识别与预测方法在审
| 申请号： | 201811564630.6 | 申请日： | 2018-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN109670966A | 公开（公告）日： | 2019-04-23 |
| 发明（设计）人： | 李春光;黄生帅 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06Q40/06 | 分类号： | G06Q40/06;G06Q40/04;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 万尾甜;韩介梅 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种股票模式自动识别与预测方法，通过模式识别方法检测出股市历史上发生过的图表模式并作为训练数据用于股票预测的支持向量机的训练，能够自动识别图表模式并进行交易决策。本发明包括步骤：设计股市历史图表模式识别方法；图表模式特征提取；支持向量机的训练以及股票持有时间的确定。本发明主要针对减少传统人工在图表模式发现的高成本问题，同时提升传统图表模式正确率不高的问题，预测结果比传统方法更精确，在回测实验中也能获得超额收益。 | ||
| 搜索关键词： | 图表模式 自动识别 支持向量机 股票 成本问题 传统人工 股票预测 交易决策 历史图表 模式识别 特征提取 通过模式 训练数据 预测结果 正确率 预测 检测 收益 发现 | ||
【主权项】：
1.一种股票模式自动识别与预测方法，其特征在于,包括以下几个步骤：(1)获取股票数据并进行预处理，得到待识别图表模式的候选序列；(2)设计图表模式的识别方法；(3)设计基于支持向量机的股票预测模型并进行训练；(4)使用步骤(3)中的预测模型，确定检测股票的是否买入及持有时间。
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