[发明专利]一种股票减持方案生成方法、系统、终端及存储介质在审

专利信息
申请号: 202211463985.2 申请日: 2022-11-22
公开(公告)号: CN115760404A 公开(公告)日: 2023-03-07
发明(设计)人: 王瑗;韩昌惠;张皓禹;赵俐怡;邹翠蓉 申请(专利权)人: 深圳价值在线信息科技股份有限公司
主分类号: G06Q40/04 分类号: G06Q40/04;G06Q40/06;G06F18/22
代理公司: 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 代理人: 谢蓓
地址: 518000 广东省深圳市福田区沙头街道*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 股票 方案 生成 方法 系统 终端 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种股票减持方案生成方法,其特征在于,包括:

获取预减持股东的意图数据,其中,所述意图数据包括预减持时间周期、预减持股票数量及预减持变现金额;

以所述预减持股东的所述意图数据、所述预减持股东所持股票对应的公司营运信息及所述预减持股东的公司身份信息为匹配条件,从多个减持算法模型中匹配目标减持算法模型;

基于所述目标减持算法模型,生成与所述意图数据匹配的合规股票减持方案。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述以所述预减持股东的所述意图数据、所述预减持股东所持股票对应的公司营运信息及所述预减持股东的公司身份信息为匹配条件,从多个减持算法模型中匹配目标减持算法模型之前,包括:

获取可信交易制度规则,提取所述可信交易制度规则中与股票减持相关的目标规则信息;

对所述目标规则信息进行信息抽取,得到股票减持约束条件;

基于所述股票减持约束条件,生成所述减持算法模型。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述目标规则信息进行信息抽取,得到股票减持约束条件,包括:

从所述目标规则信息中抽取与股东的公司身份信息对应的第一股票减持约束规则,及从所述目标规则信息中抽取与公司的营运信息对应的第二股票减持约束规则;

得到包含所述第一股票减持约束规则及所述第二股票减持约束规则的所述股票减持约束条件。

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述股票减持约束条件,生成所述减持算法模型,包括:

基于所述股票减持约束条件,依照设定减持意图参数,生成与所述设定减持意图参数对应的所述减持算法模型。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述设定减持意图参数组合中包含设定减持时间周期、设定减持股票数量及设定减持变现金额;所述基于所述股票减持约束条件,依照设定减持意图参数,生成与所述设定减持意图参数对应的所述减持算法模型,包括:

基于所述股票减持约束条件及所述设定减持股票数量,依照所述设定减持时间周期内的日期顺序依次对可减持股票数进行拟算,并记录与每一拟算过程对应的股票减持方案;

从所述股票减持方案中选取在所述设定减持时间周期内所述可减持股票数降为0的减持方案作为目标股票减持方案;

生成与所述目标股票减持方案对应的减持算法模型。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述目标减持算法模型,生成与所述意图数据匹配的合规股票减持方案之后,还包括:

检测所述预减持股东的所述意图数据是否发生改变;

若检测到所述意图数据中任一项数据发生改变,则返回执行所述以所述预减持股东的所述意图数据、所述预减持股东所持股票对应的公司营运信息及所述预减持股东的公司身份信息为匹配条件,从减持算法引擎中包含的多个减持算法模型中匹配目标减持算法模型的步骤。

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述目标减持算法模型,生成与所述意图数据匹配的合规股票减持方案,包括:

基于所述减持算法模型进行股票减持拟算,得到所述减持算法模型输出的所述合规股票减持方案;其中,所述合规股票减持方案的减持结果满足所述预减持股东的所述意图数据。

8.一种股票减持方案生成系统,其特征在于,包括:

获取模块,用于获取预减持股东的意图数据,其中,所述意图数据包括预减持时间周期、预减持股票数量及预减持变现金额;

匹配模块,用于以所述预减持股东的所述意图数据、所述预减持股东所持股票对应的公司营运信息及所述预减持股东的公司身份信息为匹配条件,从多个减持算法模型中匹配目标减持算法模型;

生成模块,用于基于所述目标减持算法模型,生成与所述意图数据匹配的合规股票减持方案。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳价值在线信息科技股份有限公司,未经深圳价值在线信息科技股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202211463985.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top