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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于股价波动异常检测的投资组合优化方法，涉及股票价格预测技术领域，包括如下步骤：收集股市一段时间内股票价格的涨跌幅信息，并采用自然语言处理中的Skip‑gram词嵌入方法，对交易过程中可能发生的多种交易类型进行嵌入训练，得到交易类型对应的密集向量表示。在多个真实的股票数据集上进行实验。实验结果表明，经过Skip‑gram嵌入训练的模型，预测的收敛效果更优，另外，将嵌入结果用于股票价格异常波动检测和股票投资组合优化任务上，比随机嵌入结果或者非嵌入结果更加稳定，获取收益更高。
主权项：1.一种基于股价波动异常检测的投资组合优化方法，其特征在于，包括如下步骤：收集股市一段时间内股票价格的涨跌幅信息；将所述涨跌幅信息中股票价格间隔在1％范围内的波动映射到一个交易类型Ci中，得到一段时间内交易类型Ci与股票的价格关系；通过交易类型Ci与股票的价格关系将某只股票价格的时序数据转化为以交易类型Ci排列的时序序列XC；将时序序列XC以嵌入向量输入Skip-gram模型，计算时序序列XC中每个Ci在i时刻的出现概率计算每个Ci对立的交易类型在i时刻出现的概率通过与关系计算得到Skip-gram模型输出的损失函数；选取余弦损失函数与交叉熵损失函数所输出的损失值作为所述损失函数的预测误差衡量指标，得到精度值acci；通过所述损失函数计算价格走势的损失值lossi，得到价格走势的异常关系；通过LSTM将Skip-gram模型的结果输出，并利用max-min标准化方法对输出结果中每一只股票的交易类型Ci、损失值lossi与精度值acci进行标准化，对标准化后的值进行组合确定股票的最终得分。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于股价波动异常检测的投资组合优化方法
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