一种基于股票传统数据的快速选股方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于股票传统数据的快速选股方法和系统，该基于股票传统数据的快速选股方法包括以下步骤：预先通过爬虫技术采集股票资料，并对接交易所获取股票实时盘口数据；选择交易日期及展示页中的股票筛选选项，并点击搜索按钮；根据交易日期及展示页中的股票筛选选项，并计算选出符合条件的股票列表；根据选出的股票列表对用户进行展示。本发明专利技术将股票相关信息抽象成一个个的搜索项，同时将这些信息进行一些指标的计算，最终提供给用户傻瓜式的选择模式，提供交易日选择能力，可以对历史数据进行搜索，大大提高了用户的数据获取和分析效率，从而使得所有盘中数据都是实时刷新的，不会出现选了半天发现错失了良机的情况。况。况。

【技术实现步骤摘要】
一种基于股票传统数据的快速选股方法和系统


[0001]本专利技术涉及证券金融
，具体来说，涉及一种基于股票传统数据的快速选股方法和系统。

技术介绍

[0002]目前互联网及其发达，在证券金融行业需要关注和分析的信息量也是巨大的，常规股民们需要自己通过交易所、机构官网、搜索引擎、新闻等渠道获取到信息，并根据自己的经验将这些信息进行汇总和计算，再进行分析决定是否需要买入或卖出，有时对股票好坏的分析，还需要对应股票的上一个季度甚至上一年的数据，往往几个小时分析下来找不到一支股票；或者分析完后已经错失了良机。目前基于股票传统数据，已经实现了可以自动采集互联网上的所有数据，并自动对数据进行整合计算的系统。但由于各类数据的更新频率不同，所属的数据表也不同，查询的方式也不同。如果想将各个表的数据，进行各种复杂的组合查询，同时还要满足各个选项间可以自定义取交集还是取并集、多个选项间还可以存在一定联动关系，实现难度较大。所以现有软件都仅能提供盘口或基本面部分数据的搜索展示能力，对一些指标的搜索是欠缺的。
[0003]针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]针对相关技术中的问题，本专利技术提出一种基于股票传统数据的快速选股方法和系统，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
[0005]为此，本专利技术采用的具体技术方案如下：
[0006]根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于股票传统数据的快速选股方法，该基于股票传统数据的快速选股方法包括以下步骤：<br/>[0007]S1、预先通过爬虫技术采集股票资料，并对接交易所获取股票实时盘口数据；
[0008]S2、选择交易日期及展示页中的股票筛选选项，并点击搜索按钮；
[0009]S3、根据交易日期及展示页中的股票筛选选项，并计算选出符合条件的股票列表；
[0010]S4、根据选出的股票列表对用户进行展示。
[0011]进一步的，所述预先通过爬虫技术采集股票资料并对接交易所获取股票实时盘口数据包括以下步骤：
[0012]S11、利用Python爬虫技术，根据每隔预设时间段，从互联网上爬取数据进行智能化分析，并将分析结果进行入库；
[0013]S12、通过对接交易所提供的接口，获取股票基本的盘口买卖信息并进行各种指标的计算，将得出的每支股票符合的指标进行集合入库。
[0014]进一步的，所述根据所述交易日期及选项，并计算选出符合条件的股票列表包括以下步骤：
[0015]S31、通过所述点击搜索按钮，并发送HTTP请求至服务端接口；
[0016]S32、服务端接收到请求后，通过分而治之再聚合调度器计算，将用户选择的条件，按照条件所属的领域进行切分成多块；
[0017]S33、按照所属领域执行股票数据筛选。
[0018]进一步的，所述根据选出的股票列表，并对用户进行展示包括以下步骤：
[0019]S41、将选出来的股票最终数据通过HTTP接口返回至前端组件；
[0020]S42、通过前端组件将最终数据进行渲染，并展示在用户端。
[0021]根据本专利技术的另一方面，提供了一种基于股票传统数据的快速选股系统，该基于股票传统数据的快速选股系统包括：接口模块、核心业务模块、聚合模块；
[0022]所述接口模块，用于负责选股能力的整合调度及保证周边能力的扩展性，并负责提供RESTful API对外接口，提供前端渲染及数据交互入口；
[0023]所述核心业务模块，用于负责对下游能力进行组装，并根据具体的业务需求和场景定制化实现领域内的模型转换和数据加密能力；
[0024]所述聚合模块，用于提供筛选项并根据筛选项筛选数据。
[0025]进一步的，所述负责选股能力的整合调度及保证周边能力的扩展性，并负责提供RESTful API对外接口，提供前端渲染及数据交互入口包括以下步骤：
[0026]接受前端发送过来的JSON类型参数并解析；
[0027]将JSON参数，转换成java对象；
[0028]对必填参数进行校验；
[0029]校验无误后，将java对象传递给核心业务层进行处理，获得处理结果对象；
[0030]将结果对象进行JSON序列化，并通过接口返回给前端。
[0031]进一步的，所述模型转换的步骤为：
[0032]根据所述分而治之再聚合调度器，将入参对象，根据划分的领域进行拆分归类，获得多个领域相对应的入参对象；
[0033]根据入参的类型，生成搜索责任链；
[0034]开启多线程，每个线程并行运行一个模块的搜索并获取搜索结果；
[0035]将多个搜索结果进行合并计算、去重及取交集，并得到最终股票列表；
[0036]通过入参对象，计算出需要展示的二维表表头；
[0037]将最终股票列表及二维表表头封装成一个java对象，并返回给所述接口模块。
[0038]进一步的，所述提供筛选项并根据筛选项筛选数据包括：
[0039]采用树形结构提供筛选项的计算和维护；
[0040]将行情模块和数据模块的能力聚合，并提供根据条件筛选数据的能力。
[0041]进一步的，所述将行情模块和数据模块的能力聚合，并提供根据条件筛选数据的能力包括以下步骤：
[0042]根据每个线程的入参，调用各自类型的搜索算法并进行搜索；
[0043]将搜索的结果返回给责任链，并执行开启多线程，每个线程并行运行一个模块的搜索并获取搜索结果。
[0044]进一步的，所述分而治之再聚合调度器包括搜索调度器、出入参转换器、责任链管理者、执行者及搜索结果计算器。
[0045]本专利技术的有益效果为：
[0046]1、本专利技术将大而全的股票相关信息抽象成一个个的搜索项，同时将这些信息进行一些指标的计算，最终提供给用户傻瓜式的选择模式，提供交易日选择能力，可以对历史数据进行搜索，大大提高了用户的数据获取和分析效率，能将之前几个小时的股票分析过程缩短到几分钟，同时对接了交易所，从而使得所有盘中数据都是实时刷新的，不会出现选了半天发现错失了良机的情况。
[0047]2、通过分而治之再聚合调度器，将分类搜索能力聚合，使用统一调度器及责任链模式，进行逐层筛检，逐层筛检时，如果结果已经是空，则直接返回，不再执行下层的筛检，从而将每次执行的筛选逻辑尽量简化，最大可能利用缓存。
附图说明
[0048]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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的附图。
[0049]图1是根据本专利技术实施例的一种基于股票传统数据的快速选股方法的流程图；
[0050]图2是根据本专利技术实施例的一种基于股票传统数据的快速选股系统的原理框图；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于股票传统数据的快速选股方法，其特征在于，该基于股票传统数据的快速选股方法包括以下步骤：S1、预先通过爬虫技术采集股票资料，并对接交易所获取股票实时盘口数据；S2、选择交易日期及展示页中的股票筛选选项，并点击搜索按钮；S3、根据交易日期及展示页中的股票筛选选项，并计算选出符合条件的股票列表；S4、根据选出的股票列表对用户进行展示。2.根据权利要求1所述的一种基于股票传统数据的快速选股方法，其特征在于，所述预先通过爬虫技术采集股票资料，并对接交易所获取股票实时盘口数据包括以下步骤：S11、利用Python爬虫技术，根据每隔预设时间段，从互联网上爬取数据进行智能化分析，并将分析结果进行入库；S12、通过对接交易所提供的接口，获取股票基本的盘口买卖信息并进行各种指标的计算，将得出的每支股票符合的指标进行集合入库。3.根据权利要求1所述的一种基于股票传统数据的快速选股方法，其特征在于，所述根据所述交易日期及选项，并计算选出符合条件的股票列表包括以下步骤：S31、通过所述点击搜索按钮，并发送HTTP请求至服务端接口；S32、服务端接收到请求后，通过分而治之再聚合调度器计算，将用户选择的条件，按照条件所属的领域进行切分成多块；S33、按照所属领域执行股票数据筛选。4.根据权利要求1所述的一种基于股票传统数据的快速选股方法，其特征在于，所述根据选出的股票列表，并对用户进行展示包括以下步骤：S41、将选出来的股票最终数据通过HTTP接口返回至前端组件；S42、通过前端组件将最终数据进行渲染，并展示在用户端。5.一种基于股票传统数据的快速选股系统，其特征在于，用于实现权利要求1
‑
4中任一项所述的基于股票传统数据的快速选股方法，其特征在于，该基于股票传统数据的快速选股系统包括：接口模块、核心业务模块、聚合模块；所述接口模块，用于负责选股能力的整合调度及保证周边能力的扩展性，并负责提供RESTful API对外接口，提供前端渲染及数据交互入口；所述核心业务模块，用于负责对...

【专利技术属性】
技术研发人员：李伟山，刘恂，
申请(专利权)人：江苏点石乐投科技有限公司，
类型：发明
国别省市：