一种证券分析方法、装置及其存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种证券分析方法、装置及其存储介质，涉及证券分析量化交易技术领域。该方法包括：从预设网络数据获取对象处获取证券相关信息；基于所述信息，采用文本分析模型判断所述信息对指定证券的影响程度是否达到可交易阈值；若影响程度达到可交易阈值，获取所述指定证券的证券交易数据，基于所述证券交易数据，采用证券价格预测模型判断所述指定证券的预期价格是否达到可交易点；若预期价格达到可交易点，所述信息对所述指定证券的影响方向以及所述预期价格的走势一致时，向分析师发送交易提醒信号。该方法结合机器学习方式采用文本分析模型和证券价格预测模型进行证券分析，提高了证券分析的全面性和准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种证券分析方法、装置及其存储介质
本专利技术涉及证券分析量化交易
，具体而言，涉及一种证券分析方法、装置及其存储介质。
技术介绍
传统的证券分析往往需要金融专业人士对证券的相关信息和庞大的证券交易数据进行收集和汇总后，再对其进行人工分析获得证券处理建议。随着金融证券市场的迅速发展，证券交易的规模也随之扩大，影响证券交易的信息也呈爆炸式增长，采用传统的人工分析方式已经无法满足如今的证券分析需求。因此，采用现代的信息技术手段进行证券分析的方式应运而生，现有的证券分析方式基于证券分析分为技术分析或基本面分析进行，存在证券分析不全面的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提供一种证券分析方法、装置及其存储介质，以解决上述问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种证券分析方法，所述证券分析方法包括：从预设网络数据获取对象处获取证券相关信息；基于所述信息，采用文本分析模型判断所述信息对指定证券的影响程度是否达到可交易阈值；若所述信息对指定证券的影响程度达到可交易阈值，获取所述指定证券的证券交易数据，基于所述证券交易数据，采用证券价格预测模型判断所述指定证券的预期价格是否达到可交易点；若所述指定证券的预期价格达到可交易点，判断所述信息对所述指定证券的影响方向以及所述预期价格的走势是否一致，若是，向分析师发送交易提醒信号。综合第一方面，所述从预设网络数据获取对象处获取证券相关信息，包括：通过网络爬虫监听所述预设网络数据获取对象并获取所述证券相关信息。综合第一方面，在所述采用文本分析模型判断所述信息对指定证券的影响程度是否达到可交易阈值之前，所述证券分析方法还包括：从预设网络数据获取对象处获取历史证券相关信息；对所述信息进行所属证券板块、对证券影响方向以及对证券影响程度的标注；将标注后的信息分割成训练集和测试集，基于所述训练集构建所述文本分析模型，基于所述测试集对所述文本分析模型进行优化。综合第一方面，在所述对所述信息进行所属证券板块、对证券影响方向以及对证券影响程度的标注之后，以及在所述将标注后的信息分割成训练集和测试集之前，所述证券分析方法还包括：删除标注后信息中的短文本，并对所述信息进行分词、去停用词、词频分析和特征编码处理。综合第一方面，所述获取所述指定证券的证券交易数据，包括：通过证券交易数据调用应用程序接口调用所述指定证券的证券交易数据。综合第一方面，在所述采用证券价格预测模型判断所述指定证券的预期价格是否达到可交易点之前，所述证券分析方法还包括：获取历史证券交易数据；对所述数据进行清洗、转换和聚合处理；基于证券交易规则和证券业务属性对处理后的数据构建特征，并基于所述特征对所述数据进行初步筛选；将筛选后的数据分割为训练集和测试集，基于所述训练集构建所述证券价格预测模型，基于所述测试集对所述证券价格预测模型进行优化。综合第一方面，所述将筛选后的数据分割为训练集和测试集，包括：基于证券编号将筛选后的数据分割为训练集和测试集。综合第一方面，所述证券价格预测模型包括价格趋势预测子模型和交易点识别子模型，所述基于所述训练集构建所述证券价格预测模型，包括：沿时间轴将所述训练集中的证券价格变化趋势打上标签，基于打过标签的训练集构建所述价格趋势预测子模型；采用蜡烛图技术、趋势分析指标和/或动量理论技术，基于所述训练集构建所述交易点识别子模型。第二方面，本专利技术实施例提供了一种证券分析装置，所述证券分析装置包括：信息获取模块，用于从预设网络数据获取对象处获取证券相关信息；影响判断模块，用于基于所述信息，采用文本分析模型判断所述信息对指定证券的影响程度是否达到可交易阈值；交易判断模块，用于在所述信息对指定证券的影响程度达到可交易阈值时，获取所述指定证券的证券交易数据，基于所述证券交易数据，采用证券价格预测模型判断所述指定证券的预期价格是否达到可交易点；提醒模块，用于在所述指定证券的预期价格达到可交易点时，判断所述信息对所述指定证券的影响方向以及所述预期价格的走势是否一致，若是，向分析师发送交易提醒信号。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读取存储介质，所述计算机可读取存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被一处理器读取并运行时，执行上述任一方面所述方法中的步骤。本专利技术提供的有益效果是：本专利技术提供了一种证券分析方法、装置及其存储介质，该证券分析方法通过文本分析模型和证券价格预测模型将证券交易的基本面分析和技术面分析相结合，利用机器学习的方法对基本面信息和证券历史交易信息进行深度挖掘，形成一套证券分析及交易的完整系统，提高了证券分析的完整性；该方法还在证券相关信息对证券影响方向以及证券的预期价格的走势一致时判定需要向分析师发送交易提醒信号，进一步提高了证券分析方法的准确性。本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术实施例了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1为本专利技术第一实施例提供的一种证券分析方法的流程示意图；图2为本专利技术第一实施例提供的一种应用于基本面证券相关信息获取的爬虫架构的结构示意图；图3为本专利技术第一实施例提供的一种文本分析模型的建立步骤的流程示意图；图4为本专利技术第一实施例提供的一种证券价格预测模型的建立步骤的流程示意图；图5为本专利技术第一实施例提供的一种应用于技术面证券交易数据的调用架构的结构示意图；图6为本专利技术第二实施例提供的一种证券分析装置的模块示意图；图7为本专利技术第三实施例提供的一种可应用于本申请实施例中的电子设备的结构框图。图标：100-爬虫架构；101-维护主机；102-爬取主机；103-处理主机；104-数据库；200-调用架构；201-网络API；202-数据请求主机；203-数据检查和校验主机；204-数据库；300-证券分析装置；310-信息获取模块；320-影响判断模块；330-交易判断模块；340-提醒模块；400-电子设备；401-存储器；402-存储控制器；403-处理器；404-外设接口；405-输入输出单元；406-音频单元；407-显示单元。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本专利技术的描述中，术语“第一”、“本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种证券分析方法，其特征在于，所述证券分析方法包括：从预设网络数据获取对象处获取证券相关信息；基于所述信息，采用文本分析模型判断所述信息对指定证券的影响程度是否达到可交易阈值；若所述信息对指定证券的影响程度达到可交易阈值，获取所述指定证券的证券交易数据，基于所述证券交易数据，采用证券价格预测模型判断所述指定证券的预期价格是否达到可交易点；若所述指定证券的预期价格达到可交易点，判断所述信息对所述指定证券的影响方向以及所述预期价格的走势是否一致，若是，向分析师发送交易提醒信号。

【技术特征摘要】
1.一种证券分析方法，其特征在于，所述证券分析方法包括：从预设网络数据获取对象处获取证券相关信息；基于所述信息，采用文本分析模型判断所述信息对指定证券的影响程度是否达到可交易阈值；若所述信息对指定证券的影响程度达到可交易阈值，获取所述指定证券的证券交易数据，基于所述证券交易数据，采用证券价格预测模型判断所述指定证券的预期价格是否达到可交易点；若所述指定证券的预期价格达到可交易点，判断所述信息对所述指定证券的影响方向以及所述预期价格的走势是否一致，若是，向分析师发送交易提醒信号。2.根据权利要求1所述的证券分析方法，其特征在于，所述从预设网络数据获取对象处获取证券相关信息，包括：通过网络爬虫监听所述预设网络数据获取对象并获取所述证券相关信息。3.根据权利要求1所述的证券分析方法，其特征在于，在所述采用文本分析模型判断所述信息对指定证券的影响程度是否达到可交易阈值之前，所述证券分析方法还包括：从预设网络数据获取对象处获取历史证券相关信息；对所述信息进行所属证券板块、对证券影响方向以及对证券影响程度的标注；将标注后的信息分割成训练集和测试集，基于所述训练集构建所述文本分析模型，基于所述测试集对所述文本分析模型进行优化。4.根据权利要求3所述的证券分析方法，其特征在于，在所述对所述信息进行所属证券板块、对证券影响方向以及对证券影响程度的标注之后，以及在所述将标注后的信息分割成训练集和测试集之前，所述证券分析方法还包括：删除标注后信息中的短文本，并对所述信息进行分词、去停用词、词频分析和特征编码处理。5.根据权利要求1所述的证券分析方法，其特征在于，所述获取所述指定证券的证券交易数据，包括：通过证券交易数据调用应用程序接口调用所述指定证券的证券交易数据。6.根据权利要求1所述的证券分析方法，其特征在于，在所述采用证券价格预测模型判断所述指...

【专利技术属性】
技术研发人员：田斌，覃进学，赵神州，王纯斌，赵红军，
申请(专利权)人：成都四方伟业软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51