[发明专利]预测资产价格走势的方法、服务器及计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 201910724548.3 申请日: 2019-08-06
公开(公告)号: CN110458352A 公开(公告)日: 2019-11-15
发明(设计)人: 林晓明 申请(专利权)人: 华泰证券股份有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q40/06
代理公司: 44542 深圳市恒程创新知识产权代理有限公司 代理人: 赵爱蓉<国际申请>=<国际公布>=<进入
地址: 210036江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种预测资产价格走势的方法,包括:获取观测时刻对应的多类资产的同比序列数据;根据多个观测周期分别对每一类资产的同比序列数据进行频域滤波,得到每一类资产在各个观测周期下的滤波序列;对每一观测周期下的多类资产的滤波序列进行合并处理,得到每一观测周期对应的滤波合并序列;将每一类资产的同比序列数据和滤波合并序列输入线性回归模型,得到每一类资产对应的回归参数;根据每一类资产对应的回归参数和滤波合并序列预测每一类资产价格的走势。本发明还公开了一种服务器和计算机可读存储介质。本发明提供了一种基于资产的经济周期变化规律获取资产走势信息的方法,可以准确地预测资产价格走势。
搜索关键词: 资产 观测周期 序列数据 资产价格 滤波 走势 滤波序列 合并 计算机可读存储介质 线性回归模型 变化规律 观测时刻 合并处理 经济周期 频域滤波 序列输入 序列预测 回归 预测 服务器
【主权项】:
1.一种预测资产价格走势的方法,其特征在于,所述预测资产价格走势的方法包括以下步骤:/n获取观测时刻和观测周期,并获取所述观测时刻对应的多类资产的同比序列数据;/n根据多个所述观测周期分别对每一类所述资产的同比序列数据进行频域滤波,得到所述资产在各个所述观测周期下的滤波序列;/n对每一所述观测周期下的多类所述资产的滤波序列进行合并处理,得到所述观测周期对应的滤波合并序列;/n将每一类所述资产的同比序列数据和所述滤波合并序列输入线性回归模型,得到所述资产对应的回归参数;/n根据每一类所述资产对应的回归参数和所述滤波合并序列预测所述资产价格的走势。/n
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