股票推荐方法及装置、计算机设备、存储介质

摘要

本发明涉及一种股票推荐方法，包括：对目标股票组的历史股票信息进行股票画像特征提取，获得每一支股票的历史画像；根据每一支股票的历史画像和历史收益率，获得目标股票组的选股目标特征矩阵；根据每一支股票的历史画像和选股目标特征矩阵，对预先存储的深度文本匹配模型进行预训练，选择出目标模型；根据每一支股票的历史画像和选股目标特征矩阵训练目标模型；获取预测时间和待推荐股票组的历史股票信息，并将其输入目标模型，获得在预测时间待推荐股票组基于选股目标特征的排序结果。能够在预测基于股票收益率的排序应用中，表现出很高的应用价值和稳健性。此外，本发明还提供股票推荐装置、计算机设备和计算机可读存储介质。