采用经验回放机制的目标股票选择方法、装置及存储介质

摘要

本发明涉及一种人工智能技术，公开了一种采用经验回放机制的目标股票选择方法、装置及存储介质。本发明通过获取待处理的各股票在预设时间点舆情因子观测值和收益率，得到各股票在预设时间点的第一相关系数，并输入预测模型得到个股票在下一时间点的第二相关系数，再基于第二相关系数和舆情因子观测值计算得到各所述股票的评分，基于评分的高低，选择第一预设数量的股票作为目标股票。相较于现有技术，本发明在模型训练时引入经验回放机制，打破了所采用的训练样本之间的相关性，从而能提高了监督学习的学习效果及神经网络模型的泛化能力，从而得到舆情类因子的更好的动态赋权效果。