[发明专利]电子装置、基于研报数据的预测方法和计算机存储介质

说明书

本发明公开一种电子装置、基于研报数据的预测方法和计算机存储介质。本发明获取第一预设时间区间内预测对象的多份研报数据；对该多份研报数据进行分析处理，以获得每份研报的研报预测数据；将获取的研报预测数据输入至预先建立的预测模型，并将预测模型输出的结果数据作为预测对象的预测值。相较于现有技术，本发明预测模型基于多份历史研报数据训练而成，不仅能够实时的基于研报数据获得更为客观、准确的预测结果，同时还具备效率高、节省人力等优点。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种电子装置、基于研报数据的预测方法和计算机存储介质。

背景技术

研报是券商的研究人员对证券及其相关产品的价值，或者影响其市场价格的因素进行分析，所作出的研究报告。

针对同一预测对象，不同研究团队可能给出不同的结论，若仅参考某一研究团队的结论风险较大，且缺乏准确性与客观性。若要参考该领域多个研究团队的结论，则需要分析海量研报数据，以提炼每份研报的核心信息。目前，研报的分析工作仍依赖人工，其不足之处在于耗时长、效率低、人工成本高，且难以根据研报作出实时的综合预测。

发明内容

本发明的主要目的是提供一种电子装置、基于研报数据的预测方法和计算机存储介质，旨在解决当前基于研报数据的预测方法效率低且难以作出实时预测的问题。

为实现上述目的，本发明提出的一种电子装置，所述电子装置包括存储器和处理器，所述存储器上存储有基于研报数据的预测程序，所述基于研报数据的预测程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

获取步骤：获取第一预设时间区间内预测对象的多份研报数据；

分析步骤：根据预先确定的分析规则，对获取的所述多份研报数据进行分析处理，以获得每份研报的研报预测数据；

预测步骤：将获得的所有研报预测数据输入至预先建立的预测模型，并将所述预测模型输出的结果数据作为所述预测对象的预测值。

优选地，所述预先确定的分析规则包括：

基于所述研报数据，提取每份研报对应的研报文本数据；

将每份研报对应的研报文本数据进行分词处理，获得每份研报对应的分词数据；

提取每份研报对应的分词数据中的关键词数据；

对每份研报对应的关键词数据进行解析，输出每份研报对应的解析结果作为该研报对应的研报预测数据。

优选地，在所述预测步骤之前，所述处理器执行所述基于研报数据的预测程序，还实现以下步骤：

采集第二预设时间区间内多个采样时间区间对应的所述预测对象所在行业的历史研报数据，并根据预先确定的分析规则对采集的历史研报数据进行分析处理，以获得每份历史研报对应的历史研报预测数据；

基于神经网络构建训练模型，将每一采样时间区间对应的历史研报预测数据作为该采样时间区间的样本，同时确定各所述采样时间区间的样本对应的真实值，输入各所述采样时间区间的样本及其对应的真实值至所述训练模型进行训练；

当所述训练模型的输出值与所述真实值之间的误差收敛且损失函数的值低于预设阈值时，结束模型训练，并将生成的训练模型作为所述预测模型。

优选地，所述预测模型包括一层输入层、三层隐藏层及一层输出层，所述三层隐藏层分别为第一隐藏层、第二隐藏层及第三隐藏层；其中：

所述输入层包括N个节点；

所述第一隐藏层包括n₁个节点，以所述输入层的连接方式为全连接，所述第一隐藏层的激活函数为Sigmoid函数；