【技术实现步骤摘要】
择时方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品
[0001]本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种择时方法
、
装置
、
计算机设备
、
存储介质和计算机程序产品
。
技术介绍
[0002]随着现代社会金融业高度发达，如何利用人工智能帮助投资者分析当前时段是否适合进行投资已经成为人们越来越关注的一个话题
。
[0003]现有技术中，主要是基于移动均值进行智能择时，也即是基于计算当天指数与移动均值之间的差值确认当前时段是否适合进行投资
。
[0004]然而，这种基于移动均值的择时判断方法判断的结果准确性较差
。
技术实现思路
[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高择时判断结果准确性的择时方法
、
装置
、
计算机设备
、
计算机可读存储介质和计算机程序产品
。
[0006]第一方面，本申请提供了一种择时方法
。
...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种择时方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标基金的标识，并基于所述目标基金的标识确定所述目标基金在目标交易日的目标基金数据；将所述目标基金数据输入至预设的目标择时神经网络中，以得到针对所述目标基金数据的交易概率值，所述交易概率值用于表征在所述目标交易日对所述目标基金进行交易后获得收益的概率，所述目标择时神经网络是根据基金历史涨跌数据训练得到的；基于所述交易概率值以及预设交易概率阈值确定是否在所述目标交易日对所述目标基金进行交易
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标择时神经网络包括多个择时神经网络，各所述择时神经网络与不同的基金交易市场相对应，所述将所述目标基金数据输入至预设的目标择时神经网络中，以得到针对所述目标基金数据的交易概率值，包括：将所述目标基金数据分别输入至各所述择时神经网络，得到各所述择时神经网络输出的交易概率值，其中，各所述择时神经网络输出的交易概率值用于指示所述目标交易日在各所述择时神经网络对应的交易市场对所述目标基金进行交易后获得收益的概率
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述交易概率值以及预设交易概率阈值确定是否在所述目标交易日对所述目标基金进行交易，包括：获取各所述择时神经网络输出的交易概率值与所述预设交易概率阈值的多个比较结果；根据所述多个比较结果确定是否在所述目标交易日对所述目标基金进行交易
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个比较结果确定是否在所述目标交易日对所述目标基金进行交易，包括：若目标比较结果在所述多个比较结果中的比例大于预设比例，则确定在所述目标交易日交易所述目标基金，所述目标比较结果为所述择时神经网络输出的交易概率值大于所述预设交易概率阈值的比较结果；若所述目标比较结果在所述多个比较结果中的比例小于或等于所述预设比例，则确定在所述目标交易日不交易所述目标基金
。5.
根据权利要求2...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐晓健，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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