[发明专利]一种股市量化投资的金融科技人工智能优化方法及装置在审
| 申请号： | 201910762562.2 | 申请日： | 2019-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN110490746A | 公开（公告）日： | 2019-11-22 |
| 发明（设计）人： | 王嘉宏;吴晓晶;林竹文 | 申请（专利权）人： | 福建工程学院 |
| 主分类号： | G06Q40/06 | 分类号： | G06Q40/06;G06Q40/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 33246 浙江千克知识产权代理有限公司 | 代理人： | 裴金华<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 350118 福建省福州*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种股市量化投资的金融科技人工智能优化方法。包括获取股票历史价格数据，对股票历史价格数据进行预处理，获得处理后数据；将处理后数据导入筛选获得的最优神经网络模型中，获得股票预测价格；将股票预测价格导入至预设的规则中，获得最优投资组合比例。本发明还公开了一种股市量化投资的金融科技人工智能优化装置。本发明提出的金融投资组合优化算法基于神经网络的结构、自适应能力、模拟非线性函数特点，使用金融科技分析股票数据进行预测，创新人工智能优化算法在证券量化投资组合中的功用。 | ||
| 搜索关键词： | 人工智能优化 股票预测 历史价格 投资组合 量化 预处理 神经网络模型 组合优化算法 金融 非线性函数 自适应能力 股票数据 金融投资 科技分析 神经网络 股票 算法 预设 筛选 投资 预测 证券 | ||
【主权项】：
1.一种股市量化投资的金融科技人工智能优化方法，其特征为，包括：/n获取股票历史价格数据，对所述股票历史价格数据进行预处理，获得处理后数据；/n将所述处理后数据导入筛选获得的最优神经网络模型中，获得股票预测价格；/n将所述股票预测价格导入至预设的规则中，获得最优投资组合比例。/n
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