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一种基于股票大数据分析的智能辅助决策系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于股票大数据分析的智能辅助决策系统及方法,获取股票在一段时间区间内的数据;确定意外事件对应信息的影响时间区间。对上述时间区间内股票数据进行归集分类;提取股票数据分类归集后的股票持有体的持仓成本和在各个盈亏区间的交易信息。对历史数据信息的学习,并将学习结果分成普通时间区间段进行学习和意外事件时间区间段学习。根据学习模块的学习结果对当前股票数据在不同的分类中预测对应的各类股票持有体在下一个交易日的股票交易行为。根据交易日的实际交易结果修正预测模块的预测结果,并将修正结果发送到学习模块,供学习模块循环学习。本发明对单支股票或大盘进行短期预测。

著录项

  • 公开/公告号CN110288175A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-09-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 蚌埠学院;

    申请/专利号CN201910368470.6

  • 发明设计人 孙西超;亓洪胜;刘晓敏;

    申请日2019-05-05

  • 分类号

  • 代理机构合肥维可专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人吴明华

  • 地址 233000 安徽省蚌埠市曹山路1866号

  • 入库时间 2024-02-19 13:58:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-10-29

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/06 申请日:20190505

    实质审查的生效

  • 2019-09-27

    公开

    公开

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