本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種股票數(shù)據(jù)處理方法和裝置。

背景技術(shù)：

股市的暴漲暴跌對(duì)金融市場(chǎng)會(huì)產(chǎn)生較大的振蕩，如2015年6月至9月期間中國(guó)股市急劇下跌出現(xiàn)嚴(yán)重的“股災(zāi)”，直接影響到金融市場(chǎng)的穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。因此預(yù)測(cè)股票的漲跌，合理調(diào)控和健康引導(dǎo)股票市場(chǎng)，為經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)的后盾。

現(xiàn)有技術(shù)中根據(jù)歷史股票交易數(shù)據(jù)在股票市場(chǎng)的數(shù)學(xué)建模與預(yù)測(cè)方面已有大量研究，并具有一定的進(jìn)展。但現(xiàn)有方法仍無(wú)法較好的描述股票市場(chǎng)復(fù)雜的波動(dòng)特征。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本申請(qǐng)實(shí)施例通過(guò)提供一種股票數(shù)據(jù)處理方法和裝置，解決了現(xiàn)有技術(shù)中無(wú)法較好通過(guò)數(shù)據(jù)處理的方式的描述股票市場(chǎng)復(fù)雜的波動(dòng)特征的問(wèn)題，具有通過(guò)數(shù)據(jù)處理的方式科學(xué)掌握股災(zāi)發(fā)生前后波動(dòng)的變化規(guī)律，明確股災(zāi)發(fā)生的區(qū)間的技術(shù)效果。

本申請(qǐng)實(shí)施例提供一種股票數(shù)據(jù)處理方法，所述方法包括：

獲得所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)；獲得權(quán)重因子q；獲得時(shí)間標(biāo)度δ；根據(jù)所述時(shí)間標(biāo)度δ獲得概率測(cè)度P_i(δ)；根據(jù)所述概率測(cè)度P_i(δ)獲得配分函數(shù)χ_q(δ)；判斷所述時(shí)間標(biāo)度δ是否選取完畢；當(dāng)所述時(shí)間標(biāo)度δ選取完畢時(shí)，獲得雙對(duì)數(shù)曲線lnχ_q(δ)～lnδ；選取無(wú)標(biāo)度區(qū)間，在所述無(wú)標(biāo)度區(qū)間獲得所述雙對(duì)數(shù)曲線lnχ_q(δ)～lnδ的擬合斜率τ(q)；對(duì)所述擬合斜率τ(q)進(jìn)行勒讓德變換，獲得f(α)；根據(jù)所述權(quán)重因子q獲得q+1；判斷所述q+1是否小于q_max；當(dāng)所述q+1不小于所述q_max時(shí)，獲得曲線f(α)～α，并通過(guò)曲線f(α)～α獲得多重分形譜和譜寬。

進(jìn)一步地，在所述獲得所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)之前，所述方法還包括：獲得所述股票的第一數(shù)據(jù)，所述第一數(shù)據(jù)是所述股票的高頻數(shù)據(jù)；根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)確定第二數(shù)據(jù)，所述第二數(shù)據(jù)是需要處理的所述股票的收盤價(jià)；根據(jù)所述第二數(shù)據(jù)獲得所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)，所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)為股災(zāi)發(fā)生前后的股價(jià)時(shí)間序列。

進(jìn)一步地，所述方法還包括：用所述時(shí)間標(biāo)度δ將所述時(shí)序數(shù)據(jù)分割成N個(gè)不重疊的區(qū)間，其中，所述時(shí)間標(biāo)度0<δ＜1，所述N通過(guò)得到。

進(jìn)一步地，所述方法還包括：所述概率測(cè)度P_i(δ)可通過(guò)公式獲得，其中，I_i(δ)為時(shí)間標(biāo)度為δ時(shí)第i個(gè)區(qū)間內(nèi)所有樣品股價(jià)值之和。

進(jìn)一步地，所述方法包括：所述配分函數(shù)χ_q(δ)可通過(guò)得到。

進(jìn)一步地，所述方法還包括：當(dāng)所述時(shí)間標(biāo)度δ未選取完畢時(shí)，則繼續(xù)獲得時(shí)間標(biāo)度δ。

進(jìn)一步地，所述方法還包括：當(dāng)所述q+1小于所述q_max，則重新獲得權(quán)重因子q。

進(jìn)一步地，所述方法還包括：所述擬合斜率τ(q)可通過(guò)所述雙對(duì)數(shù)曲線lnχ_q(δ)～lnδ中的線性點(diǎn)進(jìn)行最小二乘擬合來(lái)進(jìn)行估算。

本申請(qǐng)實(shí)施例還提供一種股票數(shù)據(jù)處理裝置，所述裝置包括：

第一獲得單元，所述第一獲得單元用于獲得所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)；第二獲得單元，所述第二獲得單元用于獲得所述權(quán)重因子q；第三獲得單元，所述第三獲得單元用于獲得所述時(shí)間標(biāo)度δ；第四獲得單元，所述第四獲得單元用于根據(jù)所述時(shí)間標(biāo)度δ獲得所述概率測(cè)度P_i(δ)；第五獲得單元，所述第五獲得單元用于根據(jù)所述概率測(cè)度P_i(δ)獲得所述配分函數(shù)χ_q(δ)；第一判斷單元，所述第一判斷單元用于判斷所述時(shí)間標(biāo)度δ是否選取完畢；第六獲得單元，所述第六獲得單元用于當(dāng)所述時(shí)間標(biāo)度δ選取完畢時(shí)，獲得所述雙對(duì)數(shù)曲線lnχ_q(δ)～lnδ；第七獲得單元，所述第七獲得單元用于在所述無(wú)標(biāo)度區(qū)間獲得所述雙對(duì)數(shù)曲線lnχ_q(δ)～lnδ的擬合斜率τ(q)；第八獲得單元，所述第八獲得單元用于對(duì)所述擬合斜率τ(q)進(jìn)行勒讓德變換，獲得所述f(α)；第九獲得單元，所述第九獲得單元用于根據(jù)所述權(quán)重因子q獲得q+1；第二判斷單元，所述第二判斷單元用于判斷所述q+1是否小于所述q_max；第十獲得單元，所述第十獲得單元用于當(dāng)所述q+1不小于所述q_max時(shí)，獲得所述曲線f(α)～α，并通過(guò)所述曲線f(α)～α獲得所述多重分形譜和所述譜寬。

進(jìn)一步地，所述裝置還包括：第十一獲得單元，所述第十一獲得單元用于獲得所述股票的第一數(shù)據(jù)；第一確定單元，所述第一確定單元用于根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)確定所述第二數(shù)據(jù)；第十二獲得單元，所述第十二獲得單元用于根據(jù)所述第二數(shù)據(jù)獲得所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)。

本申請(qǐng)實(shí)施例中提供的一個(gè)或多個(gè)技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點(diǎn)：

本申請(qǐng)實(shí)施例通過(guò)獲得所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)；獲得權(quán)重因子q；獲得時(shí)間標(biāo)度δ；根據(jù)所述時(shí)間標(biāo)度δ獲得概率測(cè)度P_i(δ)；根據(jù)所述概率測(cè)度P_i(δ)獲得配分函數(shù)χ_q(δ)；判斷所述時(shí)間標(biāo)度δ是否選取完畢；當(dāng)所述時(shí)間標(biāo)度δ選取完畢時(shí)，獲得雙對(duì)數(shù)曲線lnχ_q(δ)～lnδ；選取無(wú)標(biāo)度區(qū)間，在所述無(wú)標(biāo)度區(qū)間獲得所述雙對(duì)數(shù)曲線lnχ_q(δ)～lnδ的擬合斜率τ(q)；對(duì)所述擬合斜率τ(q)進(jìn)行勒讓德變換，獲得f(α)；根據(jù)所述權(quán)重因子q獲得q+1；判斷所述q+1是否小于q_max；當(dāng)所述q+1不小于所述q_max時(shí)，獲得曲線f(α)～α，并通過(guò)曲線f(α)～α獲得多重分形譜和譜寬的多重分形方法，借助統(tǒng)計(jì)物理的方法計(jì)算概率的分布，分析股災(zāi)發(fā)生前后數(shù)據(jù)波動(dòng)特征的局部奇異性，以定量描述波動(dòng)的復(fù)雜程度，解決了現(xiàn)有技術(shù)中無(wú)法較好通過(guò)數(shù)據(jù)處理的方式的描述股票市場(chǎng)復(fù)雜的波動(dòng)特征的問(wèn)題，具有通過(guò)數(shù)據(jù)處理的方式科學(xué)掌握股災(zāi)發(fā)生前后波動(dòng)的變化規(guī)律，明確股災(zāi)發(fā)生的區(qū)間的技術(shù)效果。

附圖說(shuō)明

圖1為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種股票數(shù)據(jù)處理方法流程圖；

圖2為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的又一種股票數(shù)據(jù)預(yù)處理方法流程圖；

圖3為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的再一種股票數(shù)據(jù)處理方法流程圖；

圖4為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種股票數(shù)據(jù)處理裝置示意圖。

具體實(shí)施方式

本申請(qǐng)實(shí)施例通過(guò)提供一種股票數(shù)據(jù)處理方法和裝置，解決了現(xiàn)有技術(shù)中無(wú)法較好的描述股票市場(chǎng)復(fù)雜的波動(dòng)特征的問(wèn)題，能夠掌握股災(zāi)發(fā)生前后波動(dòng)的變化規(guī)律，明確股災(zāi)發(fā)生的區(qū)間。

本申請(qǐng)實(shí)施例為解決上述問(wèn)題，總體思路如下：

獲得所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)；獲得權(quán)重因子q；獲得時(shí)間標(biāo)度δ；根據(jù)所述時(shí)間標(biāo)度δ獲得概率測(cè)度P_i(δ)；根據(jù)所述概率測(cè)度獲得配分函數(shù)χ_q(δ)；判斷所述時(shí)間標(biāo)度δ是否選取完畢；當(dāng)所述時(shí)間標(biāo)度δ選取完畢時(shí)，獲得雙對(duì)數(shù)曲線lnχ_q(δ)～lnδ；在所述無(wú)標(biāo)度區(qū)間獲得所述雙對(duì)數(shù)曲線lnχ_q(δ)～lnδ的擬合斜率τ(q)；對(duì)所述τ(q)進(jìn)行勒讓德變換，獲得f(α)；根據(jù)所述權(quán)重因子q獲得q+1；判斷所述q+1是否小于q_max；當(dāng)所述q+1不小于所述q_max時(shí)，獲得曲線f(α)～α，并通過(guò)曲線f(α)～α獲得多重分形譜和譜寬。通過(guò)多重分形譜的譜寬刻畫(huà)股災(zāi)發(fā)生前后股價(jià)的波動(dòng)程度，以一定的概率反應(yīng)整個(gè)動(dòng)蕩變化，量化股災(zāi)的發(fā)生區(qū)間。

為了更好的理解上述技術(shù)方案，下面將結(jié)合說(shuō)明書(shū)附圖以及具體的實(shí)施方式對(duì)上述技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)的說(shuō)明。

實(shí)施例一

如圖1所示為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種股票數(shù)據(jù)處理方法流程圖，所述方法包括：

步驟101：獲得所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)；

具體來(lái)說(shuō)，所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)為股災(zāi)發(fā)生前后的股價(jià)時(shí)間序列，所述股價(jià)時(shí)間序列即所述股價(jià)及股價(jià)對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列。且所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)為對(duì)股票的原始時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理之后所得，所述對(duì)股票的原始時(shí)序數(shù)據(jù)的預(yù)處理流程圖見(jiàn)圖2。

步驟102：獲得權(quán)重因子q；

具體來(lái)說(shuō)，所述權(quán)重因子為所述配分函數(shù)的階次。

步驟103：獲得時(shí)間標(biāo)度δ；

具體來(lái)說(shuō)，所述時(shí)間標(biāo)度δ指在多重分形計(jì)算中對(duì)所述時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行等分的單位長(zhǎng)度。本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種股票數(shù)據(jù)處理方法采用多重分形譜理論，在多重分形譜計(jì)算中，采用盒計(jì)數(shù)法，用時(shí)間標(biāo)度δ對(duì)所述股票數(shù)據(jù)進(jìn)行覆蓋，即將所述股票數(shù)據(jù)用時(shí)間標(biāo)度δ分割成N個(gè)互不重疊的區(qū)間，其中，所述時(shí)間標(biāo)度0<δ＜1，所述N通過(guò)得到。

步驟104：根據(jù)所述時(shí)間標(biāo)度δ獲得概率測(cè)度P_i(δ)；

具體來(lái)說(shuō)，所述概率測(cè)度指在每個(gè)時(shí)間標(biāo)度內(nèi)股價(jià)數(shù)據(jù)占數(shù)據(jù)總體的概率。所述概率測(cè)度P_i(δ)可通過(guò)公式獲得。其中，所述I_i(δ)為時(shí)間標(biāo)度為δ時(shí)第i個(gè)區(qū)間內(nèi)所有樣品股價(jià)值之和。

步驟105：根據(jù)所述概率測(cè)度獲得配分函數(shù)χ_q(δ)；

具體來(lái)說(shuō)，定義多重分形系統(tǒng)的配分函數(shù)為χ_q(δ)，其中χ_q(δ)是反應(yīng)P_i(δ)不均勻性的統(tǒng)計(jì)量，q為權(quán)重因子。通過(guò)加權(quán)處理，達(dá)到分層次研究精細(xì)結(jié)構(gòu)的目的。

步驟106：判斷所述時(shí)間標(biāo)度δ是否選取完畢；

具體來(lái)說(shuō)，當(dāng)所述時(shí)間標(biāo)度δ選取完畢時(shí)，則執(zhí)行步驟107，當(dāng)所述時(shí)間標(biāo)度δ未選取完畢時(shí)，則繼續(xù)獲得時(shí)間標(biāo)度δ。

步驟107：當(dāng)所述時(shí)間標(biāo)度δ選取完畢時(shí)，獲得雙對(duì)數(shù)曲線lnχ_q(δ)～lnδ；

具體來(lái)說(shuō)，當(dāng)所述時(shí)間標(biāo)度δ選取完畢時(shí)，由分形的自相似性可知，χ_q(δ)與δ在無(wú)標(biāo)度區(qū)間滿足：χ_q(δ)∝δ^τ(q)，對(duì)此式求對(duì)數(shù)可得雙對(duì)數(shù)曲線lnχ_q(δ)～lnδ。

步驟108：選取無(wú)標(biāo)度區(qū)間，在所述無(wú)標(biāo)度區(qū)間獲得雙對(duì)數(shù)曲線lnχ_q(δ)～lnδ的擬合斜率τ(q)；

具體來(lái)說(shuō)，本申請(qǐng)實(shí)施例采用多重分形理論，所述無(wú)標(biāo)度區(qū)間指在一定的尺度范圍內(nèi)具有分形特性的區(qū)間。所述擬合斜率τ(q)可通過(guò)所述雙對(duì)數(shù)曲線lnχ_q(δ)～lnδ中的線性點(diǎn)進(jìn)行最小二乘法擬合來(lái)進(jìn)行估算。

步驟109：對(duì)所述τ(q)進(jìn)行勒讓德變換，獲得f(α)；

具體來(lái)說(shuō)，α可通過(guò)得到，f(α)可通過(guò)得到。

步驟110：根據(jù)所述權(quán)重因子q獲得q+1；

步驟111：判斷所述q+1是否小于q_max；

具體來(lái)說(shuō)，當(dāng)所述q+1不小于所述q_max時(shí)，則執(zhí)行步驟112；當(dāng)所述q+1小于所述q_max時(shí)，則重新獲得權(quán)重因子q。

步驟112：當(dāng)所述q+1不小于所述q_max時(shí)，獲得曲線f(α)～α，并通過(guò)曲線f(α)～α獲得多重分形譜和譜寬。

具體來(lái)說(shuō)，當(dāng)所述q+1不小于所述q_max時(shí)，獲得曲線f(α)～α，并通過(guò)曲線f(α)～α獲得多重分形譜和譜寬。在曲線f(α)～α中，譜寬Δα表示數(shù)據(jù)的均勻程度，Δα越大，則表示曲線越不規(guī)則。通過(guò)計(jì)算多重分形譜的譜寬，分析股票數(shù)據(jù)時(shí)間序列出現(xiàn)大幅度震蕩前后多重分形譜的異象特征，當(dāng)波動(dòng)的幅度變大時(shí)，譜變寬。由于股災(zāi)發(fā)生前后股價(jià)變化幅度往往會(huì)增大，通過(guò)多重分形譜的譜寬刻畫(huà)股災(zāi)發(fā)生前后股價(jià)的波動(dòng)程度，以一定的概率反映整個(gè)動(dòng)蕩變化，量化股災(zāi)的發(fā)生區(qū)間。

在步驟101中，所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)為對(duì)股票的原始時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理之后所得。本申請(qǐng)實(shí)施例還提供了一種對(duì)所述股票的原始時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的方法，如圖2所示流程圖，所述方法步驟如下：

步驟201：獲得所述股票的第一數(shù)據(jù)，所述第一數(shù)據(jù)是所述股票的高頻數(shù)據(jù)；

具體來(lái)說(shuō)，所述股票的高頻數(shù)據(jù)包括股票的開(kāi)盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)、收盤價(jià)、成交量、成交額等。

步驟202：根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)確定第二數(shù)據(jù)，所述第二數(shù)據(jù)是需要處理的所述股票的收盤價(jià)；

步驟203：根據(jù)所述第二數(shù)據(jù)獲得所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)，所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)為股災(zāi)發(fā)生前后的股價(jià)時(shí)間序列。

具體來(lái)說(shuō)，將步驟202中確定的股票的收盤價(jià)帶入算法進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算后得到股票的日數(shù)據(jù)。所得各個(gè)日數(shù)據(jù)的集合即為所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)。

本申請(qǐng)實(shí)施例還提供一種救市效果分析方法，如圖3所示流程圖，所述方法包括：

步驟301：獲得所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)；

具體來(lái)說(shuō)，所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)為股災(zāi)發(fā)生前后的股價(jià)時(shí)間序列，所述股價(jià)時(shí)間序列即所述股價(jià)及股價(jià)對(duì)應(yīng)的時(shí)間序列。且所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)為對(duì)股票的原始時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理之后所得，所述對(duì)股票的原始時(shí)序數(shù)據(jù)的預(yù)處理流程圖見(jiàn)圖2。

步驟302：在所述時(shí)序數(shù)據(jù)中加入白噪聲；

步驟303：將加入白噪聲的時(shí)序數(shù)據(jù)分解成IMF分量；

具體來(lái)說(shuō)，可通過(guò)集合模態(tài)經(jīng)驗(yàn)分解方法將所述加入白噪聲的時(shí)序數(shù)據(jù)分解成IMF分量。

步驟304：重復(fù)上述步驟302、步驟303；

具體來(lái)說(shuō)，重復(fù)步驟302時(shí)，每次加入新的白噪聲序列。

步驟305：將上述每次獲得的IMF分量做均值處理后得到第二時(shí)序數(shù)據(jù)；

具體來(lái)說(shuō)，由于白噪聲具有零均值的特性，當(dāng)重復(fù)加入白噪聲的次數(shù)足夠多，能較好的實(shí)現(xiàn)對(duì)所述時(shí)序數(shù)據(jù)的去噪處理。

步驟306：計(jì)算所述時(shí)序數(shù)據(jù)的香儂熵值；

具體來(lái)說(shuō)，所述時(shí)序數(shù)據(jù)的香儂熵值可通過(guò)公式得到，其中，X為所述時(shí)序數(shù)據(jù)，輸入形式為{x₁,x₂…x_n}；P(X)為X的概率質(zhì)量函數(shù)；b為對(duì)數(shù)的底，通常取10，e或2。

步驟307：基于支持向量回歸方法建立救市效果分析模型，獲得股災(zāi)結(jié)束后的股價(jià)預(yù)測(cè)值；

具體來(lái)說(shuō)，支持向量回歸方法是以統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論為基礎(chǔ)提出的一種用于非線性數(shù)據(jù)處理的算法?；舅枷胧菍⒆鳛檩斎氲臉颖就ㄟ^(guò)非線性映射到另一個(gè)更高維的特征空間，在這個(gè)特征空間中構(gòu)造出估計(jì)函數(shù)，是基于一定結(jié)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)最小化小樣本理論的智能機(jī)器。最終將回歸問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一定約束條件下的二次凸規(guī)劃問(wèn)題，通過(guò)核函數(shù)的映射，得到回歸函數(shù)。本申請(qǐng)實(shí)施例支持使用這種支持向量回歸的方法建立救市效果分析模型。

步驟308：比較所述第二時(shí)序數(shù)據(jù)與所述股災(zāi)結(jié)束后的股價(jià)預(yù)測(cè)值。

具體來(lái)說(shuō)，所述第二時(shí)序數(shù)據(jù)即去噪后的時(shí)序數(shù)據(jù)，若所述股災(zāi)結(jié)束后的股價(jià)預(yù)測(cè)值的整體趨勢(shì)線低于所述第二時(shí)序數(shù)據(jù)的股價(jià)線，則認(rèn)為救市有效，否則認(rèn)為救市無(wú)效或救市效果不明顯。

本申請(qǐng)實(shí)施例還提供一種股票數(shù)據(jù)處理裝置，如圖4所示，所述裝置包括：

第一獲得單元11，所述第一獲得單元用于獲得所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)；

第二獲得單元12，所述第二獲得單元用于獲得所述權(quán)重因子q；

第三獲得單元13，所述第三獲得單元用于獲得所述時(shí)間標(biāo)度δ；

第四獲得單元14，所述第四獲得單元用于根據(jù)所述時(shí)間標(biāo)度δ獲得所述概率測(cè)度P_i(δ)；

第五獲得單元15，所述第五獲得單元用于根據(jù)所述概率測(cè)度P_i(δ)獲得所述配分函數(shù)χ_q(δ)；

第一判斷單元16，所述第一判斷單元用于判斷所述時(shí)間標(biāo)度δ是否選取完畢；

第六獲得單元17，所述第六獲得單元用于當(dāng)所述時(shí)間標(biāo)度δ選取完畢時(shí)，獲得所述雙對(duì)數(shù)曲線lnχ_q(δ)～lnδ；

第七獲得單元18，所述第七獲得單元用于在所述無(wú)標(biāo)度區(qū)間獲得所述雙對(duì)數(shù)曲線lnχ_q(δ)～lnδ的擬合斜率τ(q)；

第八獲得單元19，所述第八獲得單元用于對(duì)所述擬合斜率τ(q)進(jìn)行勒讓德變換，獲得所述f(α)；

第九獲得單元20，所述第九獲得單元用于根據(jù)所述權(quán)重因子q獲得q+1；

第二判斷單元21，所述第二判斷單元用于判斷所述q+1是否小于所述q_max；

第十獲得單元22，所述第十獲得單元用于當(dāng)所述q+1不小于所述q_max時(shí)，獲得所述曲線f(α)～α，并通過(guò)所述曲線f(α)～α獲得所述多重分形譜和所述譜寬。

進(jìn)一步地，所述裝置還包括：

第十一獲得單元，所述第十一獲得單元用于獲得所述股票的第一數(shù)據(jù)；

第一確定單元，所述第一確定單元用于根據(jù)所述第一數(shù)據(jù)確定所述第二數(shù)據(jù)；

第十二獲得單元，所述第十二獲得單元用于根據(jù)所述第二數(shù)據(jù)獲得所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)。

本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種股票數(shù)據(jù)處理方法具有如下技術(shù)效果：

本申請(qǐng)實(shí)施例通過(guò)獲得所述股票的時(shí)序數(shù)據(jù)；獲得權(quán)重因子q；獲得時(shí)間標(biāo)度δ；根據(jù)所述時(shí)間標(biāo)度δ獲得概率測(cè)度P_i(δ)；根據(jù)所述概率測(cè)度P_i(δ)獲得配分函數(shù)χ_q(δ)；判斷所述時(shí)間標(biāo)度δ是否選取完畢；當(dāng)所述時(shí)間標(biāo)度δ選取完畢時(shí)，獲得雙對(duì)數(shù)曲線lnχ_q(δ)～lnδ；選取無(wú)標(biāo)度區(qū)間，在所述無(wú)標(biāo)度區(qū)間獲得所述雙對(duì)數(shù)曲線lnχ_q(δ)～lnδ的擬合斜率τ(q)；對(duì)所述擬合斜率τ(q)進(jìn)行勒讓德變換，獲得f(α)；根據(jù)所述權(quán)重因子q獲得q+1；判斷所述q+1是否小于q_max；當(dāng)所述q+1不小于所述q_max時(shí)，獲得曲線f(α)～α，并通過(guò)曲線f(α)～α獲得多重分形譜和譜寬的多重分形方法，借助統(tǒng)計(jì)物理的方法計(jì)算概率的分布，分析股災(zāi)發(fā)生前后數(shù)據(jù)波動(dòng)特征的局部奇異性，以定量描述波動(dòng)的復(fù)雜程度，解決了現(xiàn)有技術(shù)中無(wú)法較好通過(guò)數(shù)據(jù)處理的方式的描述股票市場(chǎng)復(fù)雜的波動(dòng)特征的問(wèn)題，具有通過(guò)數(shù)據(jù)處理的方式科學(xué)掌握股災(zāi)發(fā)生前后波動(dòng)的變化規(guī)律，明確股災(zāi)發(fā)生的區(qū)間的技術(shù)效果。

盡管已描述了本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，但本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員一旦得知了基本創(chuàng)造性概念，則可對(duì)這些實(shí)施例作出另外的變更和修改。所以，所附權(quán)利要求意欲解釋為包括優(yōu)選實(shí)施例以及落入本發(fā)明范圍的所有變更和修改。

顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對(duì)本發(fā)明進(jìn)行各種改動(dòng)和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動(dòng)和變型在內(nèi)。