[发明专利]金融预测方法及系统在审
| 申请号： | 201910569581.3 | 申请日： | 2019-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN110264013A | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | 李华康;王永超;于阳阳;李想;孔令军 | 申请（专利权）人： | 苏州派维斯信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q40/06 |
| 代理公司： | 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 李娅 |
| 地址： | 215000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 股票数据 股票预测 金融预测 预处理模块 采集模块 金融领域 训练模块 预测模块 展示模块 准确率 股票 展示 帮助 | ||
1.一种用于金融领域行业股票预测的系统，其特征在于，包括行业股票数据采集模块、行业股票数据预处理模块、行业股票数据训练模块、行业股票数据预测模块。
S1:所述行业股票数据采集模块，用于得到各个行业从初始到至今的股票数值数据，包括了煤炭、钢铁、互联网等行业的数据，为S3所构建的模型进行数据的支撑；
S2:所述行业股票数据预处理模块，用于对各个行业的股票数值数据进行清理，重构；
S3：所述行业股票训练模块，用于对S2构建的数据，进行预测模型的搭建；
S4：所述行业股票数据预测模块，对于S3训练的模型，使用训练模型进行行业股票初始时间至未来一周五天的数据值进行预测；
S5：所述行业股票预测值和真实值对比展示展示模块。
2.如权利要求1所述的用于金融领域行业股票预测的系统，其特征在于，针对行业股票数据是一种类似于时间序列的函数模型，使用人工智能领域中对时间序列模型有着很好的效果的LSTM模型进行模型的训练。
3.如权利要求1所述的用于金融领域行业股票预测的系统，其特征在于，所述行业股票预测值和真实值对比展示展示模块，用于将模型预测的各个行业从初始到未来下一周的预测值和真实数据进行折线图的展示，方便用户观察模型的可信性。
4.一种用于金融领域行业股票预测的方法，其特征在于，包括；
S1：得到各个行业从初始到至今的股票数值数据，包括了煤炭、钢铁、互联网等行业的数据；
S2：对各个行业的股票数值数据进行清理，重构；
S3：用于对S2构建的数据，进行预测模型的搭建；
S4：对于S3训练的模型，使用训练模型进行行业股票初始时间至未来一周五天的数据值进行预测；
S5：对比展示所述行业股票预测值和真实值。
5.如权利要求4所述的用于金融领域行业股票预测的方法，其特征在于，针对行业股票数据是一种类似于时间序列的函数模型，使用人工智能领域中对时间序列模型有着很好的效果的LSTM模型进行模型的训练。
6.如权利要求4所述的一种用于金融领域行业股票预测的方法，其特征在于，将模型预测的各个行业从初始到未来下一周的预测值和真实数据进行折线图的展示。
7.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求4到6任一项所述方法的步骤。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求4到6任一项所述方法的步骤。
9.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求4到6任一项所述的方法。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
