[发明专利]股市趋势预测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及大数据技术领域，特别涉及一种股市趋势预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收目标终端发送的待处理新闻事件数据；对待处理新闻事件数据进行文本识别得到第一文本数据，根据第一文本数据得到待处理新闻事件对应的第一标签；当预设数据库中存在与第一标签匹配的第二标签时，获取与第二标签关联的股市趋势曲线，第二标签是基于历史新闻事件数据得到，与股市趋势曲线关联存储在预设数据库中的标签；根据股市趋势曲线得到相关的预测结果，并将预测结果返回至目标终端。采用本方法能够在进行股市趋势预测，提高了股市趋势预测的效率。

技术领域

本申请涉及大数据技术领域，特别是涉及一种股市趋势预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着市场经济的发展，证券市场与金融投资在现代社会中占有的地位越来越重要。股市行情也会受到各种各样的新闻影响，比如国际环境、国家政策、经济形势、以及细微处的人员变动等，都可能会影响股市行情，而累积超额收益率(Cumulative AbnormalReturn，CAR)，代表了股票的变动情况，可以说明股价受事件影响的程度，能够很大程度的说明股市的后续趋势。

然而，当前对累积超额收益率的预测，以及对股市趋势的预测，都是通过定期收集市场数据，根据股市走势曲线图的特征对股市趋势进行预测，但股市走势趋势图的形成需要新闻事件发生后，收集较长时间的股市数据才能形成，不能及时的在新闻事件发生后对股市趋势进行预测，预测的效率不够高。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高股市趋势预测效率的新闻事件与股市趋势预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种股市趋势预测方法，所述方法包括：

接收目标终端发送的待处理新闻事件数据；

对所述待处理新闻事件数据进行文本识别得到第一文本数据，根据所述第一文本数据得到所述待处理新闻事件对应的第一标签；

当预设数据库中存在与第一标签匹配的第二标签时，获取与所述第二标签关联的股市趋势曲线，其中，所述第二标签是基于历史新闻事件数据得到，且与股市趋势曲线关联存储在预设数据库中的标签；

根据所述股市趋势曲线得到与所述待处理新闻事件相关的预测结果，并将所述预测结果返回至所述目标终端。

在其中一个实施例中，所述股市趋势预测方法还包括：

对历史新闻事件数据进行文本识别得到第二文本数据，根据所述第二文本数据得到所述历史新闻事件对应的第二标签；

获取所述历史新闻事件发生的时间节点，以及所述时间节点的相邻时间段内的股市收益数据，并根据所述股市收益数据计算相邻时间段内的累积超额收益率；

根据所述相邻时间段内的累积超额收益率，绘制股市趋势曲线；

将所述第二标签与所述股市趋势曲线进行关联存储至所述预设数据库中。

在其中一个实施例中，所述根据所述第二文本数据得到所述历史新闻事件对应的第二标签之后，还包括：

识别所述第二标签的类型，获取所述第二标签类型对应的股市趋势浮动属性；

根据所述股市趋势浮动属性确定对应的累积超额收益率计算模型；

所述根据所述股市收益数据计算所述历史新闻事件发生的时间节点相邻时间段内每天的累积超额收益率，包括：

根据所述累积超额收益率计算模型及所述股市收益数据计算所述历史新闻事件发生的时间节点相邻时间段内每天的累积超额收益率累积超额收益率。

在其中一个实施例中，所述获取历史新闻事件数据之后，还包括：