[发明专利]金融数据特征选择和预测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种用于金融数据特征选择方法，包括：构建金融数据特征选择模型；对金融数据进行标准化处理得到标准化金融数据；根据所述标准化金融数据匹配相应金融数据特征选择模型，并对所述标准化金融数据进行输入处理，得到待模型化处理金融数据；根据所述金融数据特征选择模型和特征选择规则对所述待模型化处理金融数据进行选择，得到金融数据特征集；使用金融数据预测要求来对当前待识别金融数据预测进行预测，以得到预测结果。本发明可以解决在进行网络安全信息数据挖掘时，无法确保特征选择是否正确及最优和现有数据挖掘中集中存储，而预测调用时高成本的问题。

技术领域

本发明涉及数据挖掘技术领域，具体而言，涉及一种金融数据特征选择和预测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

在金融领域中，金融数据种类繁多，例如股票、期货、基金、贵金属、外汇等，为了能够及时、有效地获取金融领域的数据信息，并利用金融数据信息进行预测操作，为用户交易提供策略参考，从而量化交易，故此，急需要对金融数据进行快速、精确地识别处理，实时地读取、分析历史金融数据，形成参考建议，从而降低投资交易的风险性。

可见，如何提高金融数据挖掘技术的精确性、准确度和降低数据调用、处理的成本，其实际应用中的亟待处理的实际问题还有很多未提出具体的解决方案。

发明内容

为了克服现有技术的不足提供了一种金融数据特征选择和预测方法、装置、设备及存储介质，本发明的具体技术方案如下：

本申请第一方面提供了一种金融数据特征选择和预测方法，所述方法包括：

根据金融数据处理标准，构建金融数据特征选择模型；

对一个或多个数据源获取的金融数据进行标准化处理，得到标准化金融数据；

根据所述标准化金融数据匹配相应金融数据特征选择模型，并由所述金融数据特征选择模型对所述标准化金融数据进行输入处理，得到待模型化处理金融数据；

根据所述金融数据特征选择模型、特征选择规则和金融数据预测要求对所述待模型化处理金融数据进行选择，得到金融数据预测特征集；

针对至少一个金融数据预测特征集，从所述金融数据预测特征集中的第一金融数据开始识别，直到所述金融数据预测特征集中所有金融数据的特征参数满足预定条件：使用金融数据预测要求来对当前待识别金融数据预测进行预测，以得到所述待模型化处理金融数据中的各个待识别金融数据预测特征集的预测结果。

本发明第二方面提供了一种金融数据的预测装置，其特征在于，所述装置包括：

模型构建模块，用于根据金融数据处理标准，构建金融数据特征选择模型；

数据标准化处理模块，用于对一个或多个数据源获取的金融数据进行标准化处理，得到标准化金融数据；

输入模块，用于根据所述标准化金融数据匹配相应金融数据特征选择模型，并由所述金融数据特征选择模型对所述标准化金融数据进行输入处理，得到待模型化处理金融数据；

预测特征集生成模块，用于根据金融数据预测要求，从所述待模型化处理金融数据中提取得到金融数据预测特征集；

预测模块，用于针对至少一个金融数据预测特征集，从所述金融数据预测特征集中的第一金融数据开始识别，直到所述金融数据预测特征集中所有金融数据的特征参数满足预定条件：使用金融数据预测要求来对当前待识别金融数据预测进行预测，以得到所述待模型化处理金融数据中的各个待识别金融数据预测特征集的预测结果。

本发明第三方面提供了一种金融数据的预测设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述金融数据特征选择和预测方法。