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申请/专利权人：江苏开放大学(江苏城市职业学院)
申请日：2024-03-04
公开（公告）日：2024-07-02
公开（公告）号：CN118279051A
主分类号：G06Q40/04
分类号：G06Q40/04;G06Q30/0201;G06N20/10
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.19#实质审查的生效;2024.07.02#公开
摘要：本发明提供一种基于大数据处理的股票价格拐点预测方法和系统，其中方法包括获取股票历史数据，得到各支股票的对应的技术分析指标值，对技术分析指标值进行拟合，对拟合得到的曲线提取其拐点，将每日的股票收盘价数据通过技术分析指标值的识别以及特征提取，得到特征向量集合，采用核函数对训练集合的数据进行训练，得到核函数的最优参数，以作为最终的特征组合，以最终的特征组合判断当前股票市场是否处于股票价格拐点。本发明对技术指标的计算与标记生成特征向量，反映出股票曲线的走势，使用核函数的支持向量机对其进行训练，对支持向量机的参数进行寻优，可以判断当前股票市场是否处于股票价格拐点，以此来为股票投资者提供决策依据。
主权项：1.一种基于大数据处理的股票价格拐点预测方法，其特征在于，包括：获取多支股票历史数据，对历史数据进行计算，得到各支股票的对应的技术分析指标值，对各支股票的对应的技术分析指标值的特征事件发生的时间进行识别并标记；其中，所述股票历史数据包括MACD三个指标的值、MACD金叉死叉、KDJ三个指标的值、KDJ金叉死叉以及换手率值；将股票曲线分成N份数据子集，每份数据子集包含预先设定天数的日K线数据；对日K线数据进行拟合，得到离散的收盘价集合中拐点的位置编号，并根据数据子集号码与数据子集中的偏移位置确定股票曲线中收盘价拐点所在真实位置编号；将每日的股票收盘价数据通过技术分析指标值的识别和特征提取，以时间为轴，整合股票历史数据，得到特征向量集合；所述特征向量支持向量机使用；将特征向量集合分为训练集和测试集；采用核函数对训练集的数据进行训练，得到核函数的最优参数，以作为最终的特征组合，以最终的特征组合判断当前股票市场是否处于股票价格拐点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏开放大学(江苏城市职业学院) 一种基于大数据处理的股票价格拐点预测方法和系统
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