一种金融产品走势的预测方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请提供了一种金融产品走势的预测方法、装置及电子设备，对每个金融产品的产品数据进行数据预处理，得到每个金融产品的对比数据；响应于对比数据的产生，针对于每个行业类型，利用属于该行业类型的每个金融产品的对比数据，确定该行业类型的行业金融数据；基于行业金融数据，通过预先训练的走势预测模型，确定该行业类型在预设时间段内的预测走势参考值；并参考于历史走势参考值，通过回归算法调整预测走势参考值，确定该行业类型的市场走势参考值。这样，便可以实现对金融产品所属行业类型的市场走势参考值的预测，可以提高预测结果的准确性。果的准确性。果的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种金融产品走势的预测方法、装置及电子设备


[0001]本申请涉及数据处理
，尤其是涉及一种金融产品走势的预测方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]在金融投资领域中，投资者在选择具有投资倾向的金融产品的过程中，仅能够依据于各个金融产品当前的走势以及所选择的金融数据平台中关于各个金融产品的历史数据信息，对各个金融产品的进行自我分析与评估，从而，选择出自己所倾向的基金产品。
[0003]目前，对于金融产品的分析仅能够依据于投资者个人的研究深度，由于，不同投资者的研究水平上的差异，使得不同投资者得出的分析与评估结果的差异性较大，且投资者也会受到专业知识的限制，无法对金融产品的走势进行准确地判断。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请的目的在于提供一种金融产品走势的预测方法、装置及电子设备，能够解决现有技术中无法对金融产品的走势进行准确预测的问题。
[0005]本申请实施例提供了一种金融产品走势的预测方法，所述预测方法包括：
[0006]分别从不同金融数据平台中爬取每个金融产品的多个产品数据以及每个金融产品的历史走势参考值；
[0007]针对于每个金融产品，确定该金融产品的所述多个产品数据是否一致；
[0008]若一致，对每个金融产品的任意一个产品数据进行数据预处理，过滤得到每个金融产品的对比数据；
[0009]响应于所述对比数据的产生，针对于每个行业类型，利用属于该行业类型的每个金融产品的对比数据，确定该行业类型的行业金融数据；
[0010]基于所述行业金融数据，通过预先训练的走势预测模型，确定该行业类型在预设时间段内的预测走势参考值；其中，所述预设时间段内包括多个特定时间点；所述预测走势参考值包括该行业类型在每个特定时间点上达到每个候选浮动值的初始浮动概率；
[0011]基于该行业类型的预测走势参考值和所述历史走势参考值，通过回归算法确定该行业类型的市场走势参考值；其中，所述市场走势参考值包括该行业类型在每个特定时间点的预测浮动值。
[0012]本申请实施例还提供了一种金融产品走势的预测装置，所述预测装置包括：
[0013]获取模块，用于分别从不同金融数据平台中爬取每个金融产品的多个产品数据以及每个金融产品的历史走势参考值；
[0014]一致验证模块，用于针对于每个金融产品，确定该金融产品的所述多个产品数据是否一致；
[0015]数据处理模块，用于若一致，对每个金融产品的任意一个产品数据进行数据预处理，过滤得到每个金融产品的对比数据；
[0016]数据确定模块，用于响应于所述对比数据的产生，针对于每个行业类型，利用属于该行业类型的每个金融产品的对比数据，确定该行业类型的行业金融数据；
[0017]走势预测模块，用于基于所述行业金融数据，通过预先训练的走势预测模型，确定该行业类型在预设时间段内的预测走势参考值；其中，所述预设时间段内包括多个特定时间点；所述预测走势参考值包括该行业类型在每个特定时间点上达到每个候选浮动值的初始浮动概率；
[0018]走势调整模块，用于基于该行业类型的预测走势参考值和所述历史走势参考值，通过回归算法确定该行业类型的市场走势参考值；其中，所述市场走势参考值包括该行业类型在每个特定时间点的预测浮动值。
[0019]本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述的金融产品走势的预测方法的步骤。
[0020]本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上述的金融产品走势的预测方法的步骤。
[0021]本申请实施例提供的金融产品走势的预测方法、装置及电子设备，分别从不同金融数据平台中爬取每个金融产品的多个产品数据以及每个金融产品的历史走势参考值；针对于每个金融产品，确定该金融产品的多个产品数据是否一致；若一致，对每个金融产品的任意一个产品数据进行数据预处理，过滤得到每个金融产品的对比数据；响应于对比数据的产生，针对于每个行业类型，利用属于该行业类型的每个金融产品的对比数据，确定该行业类型的行业金融数据；基于行业金融数据，通过预先训练的走势预测模型，确定该行业类型在预设时间段内的预测走势参考值；基于该行业类型的预测走势参考值和历史走势参考值，通过回归算法确定该行业类型的市场走势参考值。这样，便可以依据于从不同金融数据平台中获取到的金融产品的产品数据以及历史走势参考值，对金融产品的市场走势进行预测，进而，能够依据于金融产品自身所涉及数据以及历史走势参考值，实现对金融产品所属行业类型的市场走势参考值的预测，可以提高预测结果的准确性。
[0022]为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，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申请的某些实施例，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。
[0024]图1为本申请实施例所提供的一种金融产品走势的预测方法的流程图；
[0025]图2为本申请实施例所提供的一种对比图显示过程示意图；
[0026]图3为本申请实施例所提供的一种走势对比过程示意图；
[0027]图4为本申请实施例所提供的一种金融产品走势的预测装置的结构示意图之一；
[0028]图5为本申请实施例所提供的一种金融产品走势的预测装置的结构示意图之二；
[0029]图6为本申请实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0030]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请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申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，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每个其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0031]基于此，本申请实施例提供了一种金融产品走势的预测方法，可以依据于从不同金融数据平台中获取到的金融产品的产品数据以及历史走势参考值，对金融产品的市场走势进行预测，进而，能够依据于金融产品自身所涉及数据以及历史走势参考值，实现对金融产品所属行业类型的市场走势参考值的预测，可以提高预测结果的准确性。
[0032]请参阅图1，图1为本申请实施例所提供的一种金融产品走本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种金融产品走势的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：分别从不同金融数据平台中爬取每个金融产品的多个产品数据以及每个金融产品的历史走势参考值；针对于每个金融产品，确定该金融产品的所述多个产品数据是否一致；若一致，对每个金融产品的任意一个产品数据进行数据预处理，过滤得到每个金融产品的对比数据；响应于所述对比数据的产生，针对于每个行业类型，利用属于该行业类型的每个金融产品的对比数据，确定该行业类型的行业金融数据；基于所述行业金融数据，通过预先训练的走势预测模型，确定该行业类型在预设时间段内的预测走势参考值；其中，所述预设时间段内包括多个特定时间点；所述预测走势参考值包括该行业类型在每个特定时间点上达到每个候选浮动值的初始浮动概率；基于该行业类型的预测走势参考值和所述历史走势参考值，通过回归算法确定该行业类型的市场走势参考值；其中，所述市场走势参考值包括该行业类型在每个特定时间点的预测浮动值。2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述行业金融数据包括行业市值数据和/或行业涨幅数据；所述响应于所述对比数据的产生，针对于每个行业类型，利用属于该行业类型的每个金融产品的对比数据，确定该行业类型的行业金融数据，包括：响应于所述对比数据的产生，针对属于该行业类型的每个金融产品，从该金融产品的对比数据中抽取出产品市值数据、该金融产品在第一时间点上的第一资金流入数据以及该金融产品在第二时间点上的第二资金流入数据；基于每个金融产品的产品市值数据，确定该行业类型的行业市值数据；基于所述第一资金流入数据和所述第二资金流入数据，确定该金融产品的产品涨幅数据；基于属于该行业类型的每个金融产品的产品涨幅数据，确定该行业类型的行业涨幅数据。3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述基于所述行业金融数据，通过预先训练的走势预测模型，确定该行业类型在预设时间段内预测走势参考值，包括：针对于每个特定时间点，基于所述行业金融数据，通过预先训练的走势预测模型，确定该行业类型的行业浮动值在该特定时间点上达到每个候选浮动值的初始浮动概率；基于该行业类型的行业浮动值在每个特定时间点上达到每个候选浮动值的初始浮动概率，确定该行业类型在预设时间段内预测走势参考值。4.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述基于该行业类型的预测走势参考值和所述历史走势参考值，通过回归算法确定该行业类型的市场走势参考值，包括：参考所述历史走势参考值，通过回归算法调整该行业类型的行业浮动值在每个特定时间点上达到每个候选浮动值的初始浮动概率，确定该行业类型的行业浮动值在每个特定时间点上达到每个候选浮动值的目标浮动概率；针对于每个特定时间点，将目标浮动概率最大的候选浮动值确定为该行业类型在该特定时间点上对应的预测浮动值；基于该行业类型在每个特定时间点上对应的预测浮动值，确定该行业类型的市场走势
参考值。5.根据权利要求4所述的预测方法，其特征在于，通过以下步骤确定所述回归算法：获取训练集数据；其中，所述训练集数据中包括每个样本行业类型的样本历史走势参考值、每个样本行业类型在每个特...

【专利技术属性】
技术研发人员：张志伟，宫风涛，宋爽，
申请(专利权)人：中电金信软件有限公司，
类型：发明
国别省市：