一种基于市场交易大数据的智能选股方法

摘要

本发明公开了一种基于市场交易大数据的智能选股方法，涉及金融投资技术领域。本发明包括如下步骤：步骤S01、股票数据预处理；步骤S02、设计整体模型结构和选择模型训练方式；步骤S03、制定智能选股策略；步骤S04、模型训练和回测实验。本发明依据股票价格涨跌幅进行分类，构建LSTM神经网络作为分类模型，通过该分类模型输出预测结果，可以得到每只股票的价格区间估计，从而智能指导选股；在股价分类预测模型结果的基础上，建立一个智能选股的策略；该方法具有较高的精确率，能够为用户获取较高的收益。