股票卖出预警方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种股票卖出预警方法，该方法包括：获取目标市场指数的成分股在当前交易日之前的连续多个交易日内的交易数据；根据获取的交易数据计算成分股的赫斯特指数；统计目标市场指数中赫斯特指数小于0.5的成分股，并计算赫斯特指数小于0.5的成分股在目标市场指数的全部成分股中的流通占比；若所述流通占比大于预设阈值，则判定目标市场指数当前具有下跌趋势，并输出所述目标市场指数的卖出预警信号。本发明专利技术还提出一种股票卖出预警装置以及一种计算机可读存储介质。本发明专利技术提高了股票卖出预警的准确度，降低了交易风险。

【技术实现步骤摘要】
股票卖出预警方法、装置及计算机可读存储介质
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种股票卖出预警方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着中国证券市场的建立和发展，上市公司日益增多，参与上市股票投资的投资者的数量，特别是中小企业和个人正在迅速扩大。对于投资者来说，需要知道在何时卖出手上的股票，以降低投资风险，保持较高的投资回报，目前市面上有各种各样的股票卖出预警机制，例如通过对上市公司的经营情况、每年的各季度财务报表等数据进行分析，或者通过一些如k线理论、波浪理论、移动平均线理论和技术指标分析等常用的技术分析法来对股票的卖出时机做出预警，但是这些方法的不足之处在于过多地依赖分析者的主观经验的判断，导致通过上述方法得到的股票卖出预警信号的准确度低下，进而导致交易风险较高。
技术实现思路
本专利技术提供一种股票卖出预警方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高股票卖出预警的准确度，降低交易风险。为实现上述目的，本专利技术还提供一种股票卖出预警方法，该方法包括：获取目标市场指数的成分股在当前交易日之前的连续多个交易日内的交易数据；根据获取的交易数据计算成分股的赫斯特指数；统计所述目标市场指数中赫斯特指数小于0.5的成分股，并计算赫斯特指数小于0.5的成分股在所述目标市场指数的全部成分股中的流通占比；若所述流通占比大于预设阈值，则判定目标市场指数当前具有下跌趋势，并输出所述目标市场指数的卖出预警信号。可选地，所述交易数据为分钟级别的收盘价数据，所述根据获取的交易数据计算成分股的赫斯特指数的步骤包括：将成分股的分钟级别收盘价数据转换为分钟级别的对数收益率；按照预设的子区间长度将多个交易日划分为多个等长度的子区间，根据所述分钟级别的对数收益率计算成分股的子区间的对数收益率；根据计算的对数收益率构建子区间的累积离差序列；根据所述累积离差序列和子区间的标准差计算各个子区间对应的重标极差值；根据不同子区间长度对应的重标极差值计算成分股的赫斯特指数。可选地，所述将分钟级别收盘价数据转换为分钟级别的对数收益率的步骤之前，所述方法还包括步骤：对获取的收盘价数据进行清洗以剔除收盘价数据中的空值。可选地，所述根据不同子区间长度对应的重标极差值计算成分股的赫斯特指数的步骤包括：根据最小二乘算法对成分股在不同子区间长度下的重标极差值做线性回归，获取回归系数，将所述回归系数作为成分股的赫斯特指数。可选地，所述计算赫斯特指数小于0.5的成分股在所述目标市场指数的全部成分股中的流通占比的步骤包括：获取目标市场指数中赫斯特指数小于0.5的成分股在当前交易日开始前的总流通市值；根据如下公式计算赫斯特指数小于0.5的成分股在所述目标市场指数的全部成分股中的流通占比wi：其中，Ii为示性函数，当Hi<0.5时，Ii取值为1，否则，Ii取值为0，Si为成分股i在当前交易日开始前的流通市值，M为所述目标市场指数中成分股的总数量。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种股票卖出预警装置，该装置包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的股票卖出预警程序，所述股票卖出预警程序被所述处理器执行时实现如下步骤：获取目标市场指数的成分股在当前交易日之前的连续多个交易日内的交易数据；根据获取的交易数据计算成分股的赫斯特指数；统计所述目标市场指数中赫斯特指数小于0.5的成分股，并计算赫斯特指数小于0.5的成分股在所述目标市场指数的全部成分股中的流通占比；若所述流通占比大于预设阈值，则判定目标市场指数当前具有下跌趋势，并输出所述目标市场指数的卖出预警信号。可选地，所述交易数据为分钟级别的收盘价数据，所述根据获取的交易数据计算成分股的赫斯特指数的步骤包括：将成分股的分钟级别收盘价数据转换为分钟级别的对数收益率；按照预设的子区间长度将多个交易日划分为多个等长度的子区间，根据所述分钟级别的对数收益率计算成分股的子区间的对数收益率；根据计算的对数收益率构建子区间的累积离差序列；根据所述累积离差序列和子区间的标准差计算各个子区间对应的重标极差值；根据不同子区间长度对应的重标极差值计算成分股的赫斯特指数。可选地，所述将分钟级别收盘价数据转换为分钟级别的对数收益率的步骤之前，所述方法还包括步骤：对获取的收盘价数据进行清洗以剔除收盘价数据中的空值。可选地，所述计算赫斯特指数小于0.5的成分股在所述目标市场指数的全部成分股中的流通占比的步骤包括：获取目标市场指数中赫斯特指数小于0.5的成分股在当前交易日开始前的总流通市值；根据如下公式计算赫斯特指数小于0.5的成分股在所述目标市场指数的全部成分股中的流通占比wi：其中，Ii为示性函数，当Hi<0.5时，Ii取值为1，否则，Ii取值为0，Si为成分股i在当前交易日开始前的流通市值，M为所述目标市场指数中成分股的总数量。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有股票卖出预警程序，所述股票卖出预警程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的股票卖出预警方法的步骤。本专利技术提出的股票卖出预警方法、装置及计算机可读存储介质，获取目标市场指数的成分股在当前交易日之前的连续多个交易日内的交易数据；根据获取的交易数据计算成分股的赫斯特指数；统计目标市场指数中赫斯特指数小于0.5的成分股，并计算赫斯特指数小于0.5的成分股在目标市场指数的全部成分股中的流通占比；若流通占比大于预设阈值，则输出目标市场指数的卖出预警信号。由于赫斯特指数能够衡量时间序列是否具有长期记忆，本专利技术中通过对股票在连续多个交易日的交易数据计算股票的赫斯特指数的，当赫斯特指数小于0.5时，说明该股票大概率会反转，即具有返回历史出发点的趋势，同时，由于股市中股票的流通市值对市场交易情绪具有决定性的影响，当具有反转趋势的成分股的流通市值在目标市场指数的全部成分股的流通市值中的流通占比较大时，其他的成分股的下跌概率也非常大，本专利技术结合成分股的赫斯特指数与股票的市值，实现了一种不依赖于人为主观经验的股票卖出预警机制，提高股票卖出预警的准确度，降低交易风险。附图说明图1为本专利技术一实施例提供的股票卖出预警方法的流程示意图；图2为本专利技术一实施例提供的股票卖出预警装置的内部结构示意图；图3为本专利技术一实施例提供的股票卖出预警装置中股票卖出预警程序的模块示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术提供一种股票卖出预警方法。参照图1所示，为本专利技术一实施例提供的股票卖出预警方法的流程示意图。该方法可以由一个装置执行，该装置可以由软件和/或硬件实现。在本实施例中，股票卖出预警方法包括：步骤S10，获取目标市场指数的成分股在当前交易日之前的连续多个交易日内的交易数据。步骤S20，根据获取的交易数据计算成分股的赫斯特指数。本实施例中，作为预警对象的目标市场指数可以是上证综指、沪深300等指数，本实施例中以沪深300为例，获取沪深300在当前交易日之前的连续D个交易日的交易数据，计算成分股的赫斯特指数。可选地，在一实施例中，交易数据为分钟级别的收盘价数据。具体地，交易数据为分钟级别的收盘价数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种股票卖出预警方法，其特征在于，所述股票卖出预警方法包括：获取目标市场指数的成分股在当前交易日之前的连续多个交易日内的交易数据；根据获取的交易数据计算成分股的赫斯特指数；统计所述目标市场指数中赫斯特指数小于0.5的成分股，并计算赫斯特指数小于0.5的成分股在所述目标市场指数的全部成分股中的流通占比；若所述流通占比大于预设阈值，则判定目标市场指数当前具有下跌趋势，并输出所述目标市场指数的卖出预警信号。

【技术特征摘要】
1.一种股票卖出预警方法，其特征在于，所述股票卖出预警方法包括：获取目标市场指数的成分股在当前交易日之前的连续多个交易日内的交易数据；根据获取的交易数据计算成分股的赫斯特指数；统计所述目标市场指数中赫斯特指数小于0.5的成分股，并计算赫斯特指数小于0.5的成分股在所述目标市场指数的全部成分股中的流通占比；若所述流通占比大于预设阈值，则判定目标市场指数当前具有下跌趋势，并输出所述目标市场指数的卖出预警信号。2.如权利要求1所述的股票卖出预警方法，其特征在于，所述交易数据为分钟级别的收盘价数据，所述根据获取的交易数据计算成分股的赫斯特指数的步骤包括：将成分股的分钟级别收盘价数据转换为分钟级别的对数收益率；按照预设的子区间长度将多个交易日划分为多个等长度的子区间，根据所述分钟级别的对数收益率计算成分股的子区间的对数收益率；根据计算的对数收益率构建子区间的累积离差序列；根据所述累积离差序列和子区间的标准差计算各个子区间对应的重标极差值；根据不同子区间长度对应的重标极差值计算成分股的赫斯特指数。3.如权利要求2所述的股票卖出预警方法，其特征在于，所述将分钟级别收盘价数据转换为分钟级别的对数收益率的步骤之前，所述方法还包括步骤：对获取的收盘价数据进行清洗以剔除收盘价数据中的空值。4.如权利要求2所述的股票卖出预警方法，其特征在于，所述根据不同子区间长度对应的重标极差值计算成分股的赫斯特指数的步骤包括：根据最小二乘算法对成分股在不同子区间长度下的重标极差值做线性回归，获取回归系数，将所述回归系数作为成分股的赫斯特指数。5.如权利要求1至4中任一项所述的股票卖出预警方法，其特征在于，所述计算赫斯特指数小于0.5的成分股在所述目标市场指数的全部成分股中的流通占比的步骤包括：获取目标市场指数中赫斯特指数小于0.5的成分股在当前交易日开始前的总流通市值；根据如下公式计算赫斯特指数小于0.5的成分股在所述目标市场指数的全部成分股中的流通占比wi：其中，Ii为示性函数，当Hi<0.5时，Ii取值为1，否则，Ii取值为0，Si为成分股i在当前交易日开始前的流通市值，M为所述目标市场指数中成分股的总数量。6.一种股票卖出预警装置，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：李海疆，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44