【技术实现步骤摘要】
一种股票走势预测方法、装置、计算机设备和存储介质
本专利技术属于数据信息处理
，尤其涉及一种股票走势预测方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
在股市中，为了追求稳定的高利润，股市投资者们通常都会尝试去预测股市或者个股的走势。然而，由于包含经济，政治，外交，社会热点事件等等多种因素影响着股市走势，使得股市预测，对普通投资者来说成了不可能完成的任务。传统的股市预测方法都是基于分析师对市场、政策、投资者心理的综合分析。这种传统的预测分析过度依赖分析师的主观评判，需要分析师有丰富的实战经验和行业积累。有时候，即使是专业分析师也不一定能够即时发现市场内在规律，有很大局限性。随着机器学习以及深度学习的发展，机器学习和深度学习在股票预测上，已经有了一定的应用和尝试，但是由于目前出现的股票预测技术大多只是对市场交易情况进行分析，简单的分析并不能够准确预测股票的走势。可见，现有技术中对于股票的预测过于简单，无法有效准确的预测股票的走势。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种股票走势预测方法，旨在解决现有技术股票走势预测不精准的问题。本专利技术实施例是这样实现的...
【技术保护点】
1.一种股票走势预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设历史时间段内的股票影响因素信息和股票涨跌信息，根据所述股票影响因素信息和所述股票涨跌信息构建股票涨跌对应关系；所述股票影响因素信息至少包括历史资讯信息、历史资金流动信息、历史板块动向信息和历史公司经营信息中的两种或两种以上；对所述股票涨跌对应关系进行深度神经网络学习，构建股票走势预测模型；获取实时股票动态信息，通过所述股票走势预测模型对所述股票动态信息进行分析，确定并输出股票走势预测结果。
【技术特征摘要】
1.一种股票走势预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取预设历史时间段内的股票影响因素信息和股票涨跌信息，根据所述股票影响因素信息和所述股票涨跌信息构建股票涨跌对应关系；所述股票影响因素信息至少包括历史资讯信息、历史资金流动信息、历史板块动向信息和历史公司经营信息中的两种或两种以上；对所述股票涨跌对应关系进行深度神经网络学习，构建股票走势预测模型；获取实时股票动态信息，通过所述股票走势预测模型对所述股票动态信息进行分析，确定并输出股票走势预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取预设历史时间段内的股票影响因素信息和股票涨跌信息，根据所述股票影响因素信息和所述股票涨跌信息构建股票涨跌对应关系，具体包括：获取预设历史时间内的股票影响因素信息和股票涨跌信息；根据所述历史资讯信息和所述股票涨跌信息构建行业资讯与股票涨跌的第一涨跌对应关系；和/或根据所述历史资金流动信息和所述股票涨跌信息构建资金流动与股票涨跌的第二涨跌对应关系；和/或根据所述历史板块动向信息和所述股票涨跌信息构建板块动向与股票涨跌的第三涨跌对应关系；和/或根据所述历史公司经营信息和所述股票涨跌信息构建公司经营情况与股票涨跌的第四涨跌对应关系。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史资讯信息和所述股票涨跌信息构建行业资讯与股票涨跌的第一涨跌对应关系，具体包括：根据所述历史资讯信息提取股票的关联信息，所述关联信息包括国家政策、行业历史实时新闻、股票公司公告；根据所述关联信息提取资讯关键词，将所述资讯关键词按照预设规则归类为有利词汇或不利词汇，并计算所述有利词汇与不利词汇的比值，确定所述历史资讯信息的资讯倾向程度值；将所述资讯倾向程度值与股票的涨跌变化值进行归一化处理，确定行业资讯与股票涨跌的第一涨跌对应关系。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史板块动向信息和所述股票涨跌信息构建板块动向与股票涨跌的第三涨跌对应关系，具体包括：根据所述历史板块动向信息计算板块所包含的个股涨跌占比，...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾庆荣，
申请(专利权)人：上海时廊人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31
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