人工智能股票系统应用方法技术方案

本申请涉及人工智能股票系统应用方法，涉及股票交易的技术领域，其包括训练涨跌预测模型、预测下一时段股票预测数据集、筛选增长态势股票数据、股票数据分类、用户偏好领域分析及对应及信息推送。本申请中的人工智能股票系统可以将对应领域的股票对用户进行推送，从而使得买入的股票可以与用户有所了解的领域对应，进而用户可以更好的对股票数据进行理解，以判断持有或者卖出，增加了用户受益的可能性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
人工智能股票系统应用方法


[0001]本申请涉及股票交易的领域，尤其是涉及一种人工智能股票系统应用方法。

技术介绍

[0002]中国股票市场经过多年的发展已取得了巨大的成绩，股票市场作为中国证券市场重要的组成部分，对中国经济的发展和社会的稳定起着重要的作用。
[0003]我国中小投资者是中国股票市场的重要组成部分，但是在我国股票市场中许多市场信息并没有及时公开，而且信息的获取需要支付较高的时间成本和经济成本，故而越来越多的股票自动筛选买入系统应运而生，在目前的股票自动筛选买入系统中，通常只将股票盈利作为首要推送条件，用户在对此类自动筛选买入系统使用时仅能通过预期增长率对股票优劣作为判断，难以对股票进行较为细致的理解，故有待改善。

技术实现思路

[0004]为了对股票进行较为细致的理解，本申请的目的是提供一种人工智能股票系统应用方法。
[0005]本申请提供的人工智能股票系统应用方法采用如下的技术方案：一种人工智能股票系统应用方法，包括以下步骤：获取股票系统的历史样本数据，基于股票系统的历史样本数据训练股票涨跌预测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人工智能股票系统应用方法，其特征在于，包括以下步骤：获取股票系统的历史样本数据，基于股票系统的历史样本数据训练股票涨跌预测模型；获取当前预设定时段的股票数据集；基于所述当前时段的股票数据集和所述股票涨跌预测模型，预估出下一时段的股票预测数据集；基于当前时段的股票数据，对下一特定时段的股票预测数据集中的各股票数据进行变化态势分类，将其中呈增长态势的股票数据筛选出；将被筛出股票数据进行领域分类；获取用户历史购入股票数据，基于所述历史用户购入股票数据，分析得到用户偏好的股票领域；基于所述用户偏好的领域和所述基于呈增长趋势的数据信息，匹配得到用户的推荐购入股票数据，并将所述推荐购入股票数据呈现于屏幕上供参考;接收用户操作信息，根据用户操作信息在筛选出的股票数据中选择股票。2.根据权利要求1所述的人工智能股票系统应用方法，其特征在于，所述推荐购入股票数据呈现于屏幕上供用户参考的步骤之后包括：获取用户历史的操作结果，并对用户历史操作结果进行分析，其中用户历史操作结果包括：买入时上一时刻与买入时股价的增长率、买入股票整体的股价走势；基于用户历史的操作结果，对是否存在自动买入的数据信息进行判断；基于判断结果，若存在自动买入的数据信息，则对当前买入操作进行判断是否存在人为控制信息；若当前买入操作未存在人为控制信息，则自动买入；若当前买入操作存在人为控制信息，则取消自动买入。3.根据权利要求2所述的人工智能股票系统应用方法，其特征在于，基于当前买入操作未存有人为控制信息，则自动买入中，还包括以下步骤；基于用户历史的操作结果，分析得到自动买入股票数据的领域；根据自动买入股票数据的领域，获取自动买入股票数据的领域内实时资讯；获取历史各时段股票数据涨跌信息，基于历史各时段股票数据涨跌信息及对应实时资讯训练股票风险概率模型；获取当前时段的对应实时资讯；将当前时段的对应实时资讯输入至股票风险概率模型中，得出当前时段的股票风险概率。4.根据权利要求1所述的人工智能股票系统应用方法，其特征在于，在获取历史用户数据，基于历史用户数据对用户偏好的领域进行分析确定中，包括以下步骤；基于所述股票涨跌预测模型获取获取下一时段的股票预测数据集；基于下一时段的股票预测数据集将上一时段股票数据与当前数据集进行比较，得出股票数据增长率；基于当前时段的股票数据，对下一特定时段的股票预测数据集中的各股票数据进行变化态势分类，将其中呈增长态势的股票数据筛选出，并对筛选出的股票数据的进行增长率
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【专利技术属性】
技术研发人员：夏卫振，
申请(专利权)人：中科柏诚科技北京股份有限公司，
类型：发明
国别省市：