本發(fā)明屬于金融大數(shù)據(jù)
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體涉及一種股票歷史趨勢(shì)關(guān)鍵點(diǎn)的篩選方法及趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法。
背景技術(shù)：
：隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，股票市場(chǎng)海量數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)，需要尋求一種有效且高效率的方式對(duì)其進(jìn)行分析處理。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的提出和應(yīng)用，為股票趨勢(shì)預(yù)測(cè)提供了新的建模方法，其中具有代表性的數(shù)據(jù)挖掘方法為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的特征建立相應(yīng)的模型，并且具有良好的數(shù)據(jù)處理能力。因此，在預(yù)測(cè)領(lǐng)域取得了很好的發(fā)展。但是，影響股票趨勢(shì)的因素很多，作用原理不盡相同，傳統(tǒng)單一的技術(shù)分析方法難以包含所有影響股票趨勢(shì)的信息，另外，影響股票漲跌趨勢(shì)的因素是相關(guān)的、錯(cuò)綜復(fù)雜的。因此通過多種技術(shù)方法的結(jié)合，達(dá)到取長(zhǎng)補(bǔ)短的效果尤為重要。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提供了一種股票歷史趨勢(shì)關(guān)鍵點(diǎn)的篩選方法及趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，具體通過如下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：一種股票歷史趨勢(shì)關(guān)鍵點(diǎn)的篩選方法，本方法基于滑動(dòng)窗口技術(shù)篩選關(guān)鍵點(diǎn)，所述關(guān)鍵點(diǎn)包括上漲關(guān)鍵點(diǎn)、平穩(wěn)關(guān)鍵點(diǎn)及下跌關(guān)鍵點(diǎn)；上漲關(guān)鍵點(diǎn)的篩選：計(jì)算滑動(dòng)窗口大小為m，時(shí)間序列為n的待預(yù)測(cè)股票的總漲幅量rinsm，其中，m＝m1,m2,...,mσ,...，σ為大于等于1的整數(shù)，m取正整數(shù)，n＝n1,n2,...,ni,...,nδ，ni代表n中第i個(gè)時(shí)間點(diǎn)，δ為大于等于1的整數(shù)，其中，代表ni時(shí)的收盤價(jià),代表ni+m1時(shí)的收盤價(jià)，"＞0"表示滿足計(jì)算平均漲幅量raveins：rcountsm表示的個(gè)數(shù)；計(jì)算最佳滑動(dòng)窗口大小mσ：重復(fù)上述步驟，依次計(jì)算m2,...,mσ,...分別對(duì)應(yīng)的平均漲幅，取最大平均漲幅對(duì)應(yīng)的滑動(dòng)窗口大小mσ作為最佳滑動(dòng)窗口大小；提取上漲關(guān)鍵點(diǎn)rt：其中，"＞raveins"表示取值大于ravei值，rt＝t1,t2,...,tφ，tφ表示rt中共有φ個(gè)時(shí)間矢量，φ為大于等于1的整數(shù)；下跌關(guān)鍵點(diǎn)的篩選：計(jì)算滑動(dòng)窗口大小為mσ，時(shí)間序列為n的待預(yù)測(cè)股票的總跌幅量其中，,代表ni+mσ時(shí)的收盤價(jià)，"＜0"表示滿足計(jì)算待預(yù)測(cè)股票平均跌幅量faveins，表示的個(gè)數(shù)；提取下跌關(guān)鍵點(diǎn)ft:其中，"＜faveins"表示取值小于faveins值，表示ft中共有個(gè)時(shí)間矢量，為大于等于1的整數(shù)；平穩(wěn)關(guān)鍵點(diǎn)的篩選：提取平穩(wěn)關(guān)鍵點(diǎn)st：其中，st＝γ1,γ2,...,γυ，γυ表示st中共有υ個(gè)時(shí)間矢量，υ為大于等于1的整數(shù)，"＞faveins&&＜raveins"表示值滿足漲幅小于平均漲幅量且跌幅大于平均跌幅量，取5≤m≤10。本發(fā)明還提供一種股票趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，本方法基于技術(shù)指標(biāo)理論形成待預(yù)測(cè)股票趨勢(shì)關(guān)鍵點(diǎn)的特征集合，并對(duì)待預(yù)測(cè)股票趨勢(shì)關(guān)鍵點(diǎn)的特征集合進(jìn)行分類預(yù)期，包括以下步驟：按上述方法提取待預(yù)測(cè)股票的上漲關(guān)鍵點(diǎn)rt、平穩(wěn)關(guān)鍵點(diǎn)st、下跌關(guān)鍵點(diǎn)ft；采用技術(shù)指標(biāo)理論分別篩選上漲關(guān)鍵點(diǎn)rt、平穩(wěn)關(guān)鍵點(diǎn)st及下跌關(guān)鍵點(diǎn)ft對(duì)應(yīng)的技術(shù)特征，得到上漲關(guān)鍵點(diǎn)技術(shù)指標(biāo)特征集合、平穩(wěn)關(guān)鍵點(diǎn)技術(shù)指標(biāo)特征集合及下跌關(guān)鍵點(diǎn)技術(shù)指標(biāo)特征集合；根據(jù)上漲關(guān)鍵點(diǎn)技術(shù)指標(biāo)特征集合、平穩(wěn)關(guān)鍵點(diǎn)技術(shù)指標(biāo)特征集合及下跌關(guān)鍵點(diǎn)技術(shù)指標(biāo)特征集合對(duì)待預(yù)測(cè)股票進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。采用pca-elm算法進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下技術(shù)效果：1.本發(fā)明的方法是對(duì)同一股票樣本集經(jīng)過滑動(dòng)窗口篩選出趨勢(shì)關(guān)鍵點(diǎn)后，利用關(guān)鍵點(diǎn)下的多維技術(shù)指標(biāo)表示趨勢(shì)特征，可提高股票趨勢(shì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率10％，預(yù)測(cè)時(shí)間更短。2.本發(fā)明的方法由于是將股票平穩(wěn)時(shí)期的變化單獨(dú)作為一類，所以避免了其對(duì)上漲或下跌趨勢(shì)特征表示的影響。附圖說(shuō)明圖1是武鋼股份個(gè)股1999/8/3到2016/10/18的股票數(shù)據(jù)，(a)為開盤價(jià)及收盤價(jià)數(shù)據(jù)，(b)為最高價(jià)及最低價(jià)數(shù)據(jù)，(c)為成交量及成交額數(shù)據(jù)；圖2是股票時(shí)間序列最佳滑動(dòng)窗口大小圖；圖3是四種算法下武鋼股份預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率曲線圖,(a)為訓(xùn)練數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，(b)為測(cè)試數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率；圖4是四種算法下武鋼股份預(yù)測(cè)時(shí)間曲線圖。下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本發(fā)明的方案作進(jìn)一步詳細(xì)地解釋和說(shuō)明。具體實(shí)施方式實(shí)施例1本實(shí)施例提供一種股票歷史趨勢(shì)關(guān)鍵點(diǎn)的篩選方法，以武鋼股份個(gè)股1999/8/3到2016/10/18數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集(如圖1)，根據(jù)收益率選取上漲、下跌和平穩(wěn)狀態(tài)的關(guān)鍵點(diǎn)，包括以下步驟：按照如下公式進(jìn)行股票歷史趨勢(shì)關(guān)鍵點(diǎn)的篩選：1.1上漲關(guān)鍵點(diǎn)：總漲幅量rinsm的計(jì)算：其中，m分別取值為m1＝5，m2＝6，m3＝7，m4＝8，m5＝9，m6＝10，n為1999/8/3到2016/10/18，n＝n1,n2,...,ni,...,nδ，δ＝4000，表明n中共有4000個(gè)時(shí)間點(diǎn)，n1為1999/8/3，n2為1999/8/4…，nδ為2016/10/18,經(jīng)計(jì)算：得到m1＝5時(shí)的總漲幅量為rins5＝111.4142；得到m2＝6時(shí)的總漲幅量為rins6＝123.3046；得到m3＝7時(shí)的總漲幅量為rins7＝133.5427；得到m4＝8時(shí)的總漲幅量為rins8＝143.1859；得到m5＝9時(shí)的總漲幅量為rins9＝153.3876；得到m6＝10時(shí)的總漲幅量為rins10＝162.8488；經(jīng)計(jì)算對(duì)應(yīng)的平均漲幅分別為：m1＝5時(shí)rcounts5為1914，則raveins＝0.0582；m2＝6時(shí)rcounts6為1929，則raveins＝0.0639；m3＝7時(shí)rcounts7為1931，則raveins＝0.0692；m4＝8時(shí)rcounts8為1916，則raveins＝0.0747；m5＝9時(shí)rcounts9為1927，則raveins＝0.0796；m6＝10時(shí)rcounts10為1917，則raveins＝0.0849。最大平均漲幅為0.0849，因此本實(shí)施例取最大平均漲幅0.0849對(duì)應(yīng)的滑動(dòng)窗口大小m6＝10作為最佳滑動(dòng)窗口大小，σ為6，如圖2所示。則在最佳滑動(dòng)窗口大小下，上漲關(guān)鍵點(diǎn)為：得到的rt中共有688個(gè)時(shí)間矢量，φ為688，即688個(gè)上漲關(guān)鍵點(diǎn)，分別為730335,730336,730358,…,736182,736202，見表1(注：為方便統(tǒng)計(jì)，本實(shí)施例將0000/1/1定義為1，表示0000/1/1這天為第1天，依次類推，例如，本發(fā)明的730335為1999/8/3，表示1999/8/3為第730335天。)。表1武鋼股份上漲關(guān)鍵點(diǎn)1.2下跌關(guān)鍵點(diǎn)：總跌幅量finsm的計(jì)算：經(jīng)計(jì)算，總跌幅量為181.6591，待預(yù)測(cè)股票平均跌幅量faveins為0.1505，按照上漲關(guān)鍵點(diǎn)中確定的滑動(dòng)窗口大小篩選下跌關(guān)鍵點(diǎn)，得到的ft中共有690個(gè)時(shí)間矢量，為690，即690個(gè)下跌關(guān)鍵點(diǎn)，分別為730338,730342,730372,…,736252，736253，見表2。表2武鋼股份下跌關(guān)鍵點(diǎn)1.3平穩(wěn)關(guān)鍵點(diǎn)：根據(jù)漲幅小于平均漲幅量且跌幅大于平均跌幅量篩選平穩(wěn)關(guān)鍵點(diǎn)：得到的st中共有847個(gè)時(shí)間矢量，υ為2622，即2622個(gè)平穩(wěn)關(guān)鍵點(diǎn)，見表3。表3武鋼股份平穩(wěn)關(guān)鍵點(diǎn)實(shí)施例2本實(shí)施例提供一種股票趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法，對(duì)實(shí)施例1得到的三種趨勢(shì)關(guān)鍵點(diǎn)，用技術(shù)指標(biāo)多維矩陣表示武鋼股份各趨勢(shì)的特征，其中選取的技術(shù)指標(biāo)有：成交量、arbr(2個(gè)：ar、br)、bias(3個(gè)：bias6、bias12、bias24)、boll(3個(gè)：boll1、boll2、boll3)、dma(2個(gè)：dma、ama)、dpo、ema、kdj(3個(gè)：k、d、j)、ma(2個(gè)：ma5、ma10)、macd(3個(gè)：dif、dea、macd)、psy、wvad共23個(gè)，此步驟為常規(guī)操作，以下舉例說(shuō)明，在趨勢(shì)特征表示過稱中，用技術(shù)指標(biāo)多維矩陣表示股票趨勢(shì)轉(zhuǎn)變信號(hào)，強(qiáng)化指標(biāo)特征對(duì)股票趨勢(shì)影響的權(quán)重。1、上漲趨勢(shì)特征公式定義pr表示股票上漲趨勢(shì)信號(hào)的特征矩陣。x表示滑動(dòng)窗口大小為m6＝10的股票趨勢(shì)上漲樣本數(shù)，其中x＝688。τ表示多維矩陣跨度大小，t1表示股票上漲趨勢(shì)轉(zhuǎn)折點(diǎn)時(shí)間。具體的結(jié)果如表4所示，橫排表示23個(gè)技術(shù)特征指標(biāo)，縱列表示688個(gè)上漲關(guān)鍵點(diǎn)。表4上漲關(guān)鍵點(diǎn)技術(shù)指標(biāo)特征集合表123………222310.1388890.313179-0.99012………0.161587-0.9473620.1428570.346873-0.99077………0.11348-0.9481930.1142860.294019-0.99856………0.06467-0.9526640.4285710.218042-1.0031………0.047492-0.957350.2571430.179063-1.00375………0.036913-0.95883………………………………………………………………………6870.146341-0.5823-0.98557………0.040672-0.945246880.153846-0.62107-0.98493………0.005217-0.945392、下跌趨勢(shì)特征公式定義pf表示股票下跌趨勢(shì)信號(hào)的特征矩陣。x表示滑動(dòng)窗口大小為m6＝10的股票趨勢(shì)下跌樣本數(shù)，其中x＝690。τ表示多維矩陣跨度大小，t-1表示股票下跌趨勢(shì)轉(zhuǎn)折點(diǎn)時(shí)間。具體的結(jié)果如表5。表5下跌關(guān)鍵點(diǎn)技術(shù)指標(biāo)特征集合表3、平穩(wěn)趨勢(shì)特征公式定義ps表示股票平穩(wěn)趨勢(shì)信號(hào)的特征矩陣。x表示滑動(dòng)窗口大小為m6＝10的股票趨勢(shì)平穩(wěn)樣本數(shù)，其中x＝847。τ表示多維矩陣跨度大小，t0表示股票平穩(wěn)轉(zhuǎn)折點(diǎn)時(shí)間。具體的結(jié)果如表6。表6平穩(wěn)關(guān)鍵點(diǎn)技術(shù)指標(biāo)特征集合表采用這三類技術(shù)指標(biāo)特征集合，利用pca-elm分類方法建立分類模型，選取每種趨勢(shì)前600個(gè)時(shí)間點(diǎn)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，后50個(gè)作為測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，同時(shí)分別采用四種算法從準(zhǔn)確率和預(yù)測(cè)時(shí)間進(jìn)行對(duì)比，如圖3、4所示。結(jié)果表明，本發(fā)明的整個(gè)方案在分類準(zhǔn)確率和預(yù)測(cè)時(shí)間上都表現(xiàn)良好，相關(guān)理論可為股票投資者提供有效的決策支持。當(dāng)前第1頁(yè)12