【技术实现步骤摘要】
一种投资预测方法、装置、电子设备及存储介质
本公开涉及人工智能
，进一步涉及大数据以及神经网络技术，尤其涉及一种投资预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
智能投资顾问区别于传统的人工投资顾问，是大数据背景下新兴的热门行业，其快速发展得益于近几年来人工智能机器学习算法的迅猛提升。在过去，因为信息量少，更新获取不及时等原因，投资预测需要花费大量的时间和劳力。在我国，各大主流券商及金融平台引入智能投顾系统，为投资者匹配更精准的收益与风险，提高效率进行资产管理。在智能投顾中最重要的业务分支之一是智能选股。现有的智能投资顾问，仅仅是针对某一方面的指标进行计算得出投顾方案，并没有一套完整的投顾体系，因此，对于投顾的结果往往准确度不高，甚至不符合预期。
技术实现思路
本申请提供了一种投资预测方法、装置、电子设备及存储介质，能够更加准确地预测出金融产品的发展变化趋势，从而可以为投资者提供更加可靠的金融服务。根据本申请的第一方面，提供了一种投资预测方法，所述方法包括：将各个待预测的金...
【技术保护点】
1.一种投资预测方法，所述方法包括：/n将各个待预测的金融产品的历史数据输入至预先训练好的预测模型中；通过所述预测模型得到各个待预测的金融产品在至少两个指标上的评价结果；其中，所述历史数据包括：静态数据和动态数据；/n基于各个待预测的金融产品在至少两个指标上的评价结果，对各个待预测的金融产品进行预测，得到各个待预测的金融产品的涨跌结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种投资预测方法，所述方法包括：
将各个待预测的金融产品的历史数据输入至预先训练好的预测模型中；通过所述预测模型得到各个待预测的金融产品在至少两个指标上的评价结果；其中，所述历史数据包括：静态数据和动态数据；
基于各个待预测的金融产品在至少两个指标上的评价结果，对各个待预测的金融产品进行预测，得到各个待预测的金融产品的涨跌结果。
2.根据权利要求1所述的方法，所述至少两个指标包括以下指标中的任意两个或者多个：均方误差、相关系数、预测误差、走势方向准确率、夏普比率、最大回撤率和累计收益率。
3.根据权利要求1所述的方法，所述通过所述预测模型得到各个待预测的金融产品在至少两个指标上的评价结果，包括：
通过所述预测模型将各个待预测的金融产品的历史数据输入至支持向量机中；通过所述支持向量机得到各个待预测的金融产品在至少两个指标上的评价结果。
4.根据权利要求3所述的方法，在所述通过所述预测模型将各个待预测的金融产品的历史数据输入至支持向量机中之前，所述方法还包括：
在原始数据集中获取至少一个金融产品的特征因子数据，将所述至少一个金融产品的特征因子数据划分为样本内数据集和样本外数据集；
基于所述样本内数据集和所述样本外数据集，分别得到训练数据集和测试数据集；
通过所述训练数据集和所述测试数据集对所述支持向量机进行优化处理。
5.根据权利要求1所述的方法，在所述将各个待预测的金融产品的历史数据输入至预先训练好的预测模型中之前，所述方法还包括：
若所述预测模型不满足预先设置的收敛条件，则在原始数据集中提取出一个金融产品的历史数据作为当前训练样本；
使用所述当前训练样本对所述预测模型进行训练，重复执行上述操作，直到所述预测模型满足所述预先设置的收敛条件。
6.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
根据各个投资者的历史投资数据创建投资者画像；并使用卷积神经网络对所述投资者画像进行建模，输出预测的各个投资者的投资行为画像；其中，所述卷积神经网络为图卷积网络或者循环神经网络；或者所述图卷积网络和所述循环神经网络的组合；
基于各个投资者的投资行为画像和各个待预测的金融产品的预测结果，将各个投资者相匹配的金融产品推荐给各个投资者。
7.一种投资预测装置，所述装置包括：评价模块和预测模块；其中，
所述评价模块，用于将各个待预测的金融产品的历史数据输入至预先训练好的预测模型中；通过所述预测模型得到各个待预测的金融产品在至少两...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓继禹，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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