CN108364231A - 一种用于股票曲线分析的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及计算机技术领域，提供了一种用于股票曲线分析的方法和装置。方法包括智能终端在获取到主界面上相应推荐点被选中时，调用形态分析框；根据推荐点所对应预设股票曲线区间，调整当前形态分析框，使得当前形态分析框所覆盖股票曲线区间与推荐点所对应预设股票曲线区间相一致；主界面显示本地缓存的对应于调整后形态分析框的分析数据。本发明通过使用包含形态分析框和推荐点的双维度股票曲线观察方法，兼容了高端到初级之间不同等级用户的操作需求，并且，通过建立推荐点和形态分析框之间的映射关系，通过控制其中一方便能完成另一方的呈现调整；其中，形态分析框还用于呈现推荐点的复杂分析信息，保证了信息呈现的完整性和控制的多元性。

Description

一种用于股票曲线分析的方法和装置

【技术领域】

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种用于股票曲线分析的方法和装置。

【背景技术】

作为智能终端设备，其优势在于轻便易携，但与此同时也有受限于屏幕尺寸，展示区域普遍不大。因此，怎样合理的利用有限的屏幕区域，提供易学易用的交互体验成为了智能终端应应用的核心需求。常用的证券曲线选择方案一般有两种：

一种是让用户在证券曲线上通过拖动左右浏览，寻找到合适的一段曲线后，通过移动选择框之类的工具框选一段曲线。然后再将这段曲线传递给服务器进行对应的分析。这种交互方式的好处是，操作极为灵活，用户可以选取任意一段他感兴趣的曲线进行分析。然而，这也为初级用户制造了使用门槛和学习成本，令初级用户很难快速掌握其对应的分析工具。

另一种是分析工具是在历史时间轴上标注多个符合用户要求的关键时间推荐点，用户可以在这些推荐点之间来回切换，并且将选中的推荐点传递给服务器，而服务器可以根据这一个推荐点对应的分析周期，对证券曲线进行分析，并将分析结果返回给用户。这种方式对于入门用户十分友好，易于没有掌握复杂分析能力的用户，可以快速上手使用分析工具。然而，对于高端用户，想要做任何的定制化，或者对于分析周期之类的属性进行任何调整都变得极为不便。鉴于此，克服该现有技术所存在的缺陷是本技术领域亟待解决的问题。

【发明内容】

本发明要解决的技术问题是现有技术中所提供两种分析方式均存在各自的门槛高和灵活性差的问题，急需提供一种用于股票曲线分析的方法能够兼顾初级用户和高端用户的各自需求。

本发明采用如下技术方案：

第一方面，本发明提供了一种用于股票曲线分析的方法，主界面上的形态分析框，用于抓取待分析的股票曲线区间，使得服务器能够根据抓取的股票曲线区间返回分析结果；主界面上的推荐点，用于显示按照预设规则梳理出来的时间节点或者功能节点，方法包括：

智能终端在获取到主界面上相应推荐点被选中时，调用形态分析框；

根据所述推荐点所对应预设股票曲线区间，调整当前形态分析框，使得当前形态分析框所覆盖股票曲线区间与所述推荐点所对应预设股票曲线区间相一致；

主界面显示本地缓存的对应于所述调整后形态分析框的分析数据，或者，在获取到服务器返回的对应于所述调整后形态分析框的分析数据后，由所述主界面完成相应的显示。

优选的，所述在获取到服务器返回的对应于所述形态分析框的分析数据后，由所述主界面完成相应的显示，具体包括：

智能终端向服务器发送股票代码，以及对应于所述预设股票曲线区间的起始和截止时间点；

服务器根据所述股票代码、起始和截止时间点，调取相应股票数据，并将分析数据结果发送给所述智能终端，以便所述智能终端通过其主界面完成相应分析数据的显示。

优选的，被操作的对象为所述形态分析框时，所述方法还包括：

根据所述形态分析框的两边界的调整过程，动态更新所述主界面上的推荐点；所述动态更新包括在所述形态分析框所覆盖的股票曲线区间中涵盖有一个或者多个推荐点时，以着重显示的方式调整所述被涵盖的一个或者多个推荐点的显示状态。

优选的，所述对应于所述形态分析框的分析数据，包括分时线、5日分时线、日K线、周K线、分钟K线中的一种或者多种。

优选的，在选择同步所述形态分析框和推荐点操作后，所述方法还包括：

以调整后的形态分析框为模型，更新对应当前股票曲线的推荐点阵列，得到一组更新后的推荐点阵列；其中，推荐点阵列按照对应于当前股票曲线的时序先后排列。

优选的，在当前已经存在一条推荐点第一阵列时，所述方法还包括：

开辟一条新的推荐点第二阵列；

以调整后的形态分析框为模型，更新对应当前股票曲线的新开辟出来的推荐点第二阵列；和/或，在存在的至少两条推荐点阵列中，进行推荐点的转移操作，以便形成一条拥有不同规格推荐点的个性化的推荐点阵列。

优选的，所述方法还包括：

将所述个性化的推荐阵列分享给好友，其中，分享的内容包括构成所述个性化的推荐阵列中各推荐点的生成规则，以便获取到所述个性化的推荐阵列的用户，能够将所述生成规则应用到其所指定的股票曲线中；其中，所述生成规则由相应推荐点所对应的形态分析框所包含的分析数据中的一项或者多项构成。

优选的，将所述生成规则应用到其所指定的股票曲线中，所述方法还包括：

将所述生成规则中适用于各股票曲线的通用数据作为过滤器，筛选所述指定的股票曲线，得到对应所述指定的股票曲线的推荐点阵列。

优选的，所述方法还包括：

对所述生成规则中相关参数的进行百分比缩放，相应的缩放结果呈现为对应的推荐点阵列的排布密度；其中，所述推荐点阵列的排布密度用于给用户提供对应于下一步相关参数的百分比缩放的信息反馈。

第二方面，本发明还提供了一种用于股票曲线分析的装置，用于实现第一方面所述的一种用于股票曲线分析的方法，所述装置包括：

至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被程序设置为执行第一方面所述的一种用于股票曲线分析的方法。

第三方面，本发明还提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，用于完成第一方面所述的一种用于股票曲线分析的方法。

本发明通过使用包含形态分析框和推荐点的双维度股票曲线观察方法，兼容了高端到初级之间不同等级用户的操作需求，并且，通过建立推荐点和形态分析框之间的映射关系，通过控制其中一方便能完成另一方的呈现调整；其中，形态分析框还用于呈现推荐点的复杂分析信息，保证了信息呈现的完整性和控制的多元性。

【附图说明】

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种用于股票曲线分析的操作界面示意图；

图2是本发明实施例提供的一种用于股票曲线分析的方法流程示意图；

图3是本发明实施例提供的一种用于股票曲线分析的智能终端与服务器数据交互方法流程图；

图4是本发明实施例提供的一种改进的用于股票曲线分析的操作界面示意图；

图5是本发明实施例的一种用于股票曲线分析的装置的架构示意图。

【具体实施方式】

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，术语“内”、“外”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“顶”、“底”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明而不是要求本发明必须以特定的方位构造和操作，因此不应当理解为对本发明的限制。

此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

在本发明实施例中，智能终端包括但不限于：

(1)移动通信设备：这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括:智能手机(例如iPhone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。

(2)超移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类终端包括：PDA、MID和UMPC设备等，例如iPad。

(3)便携式娱乐设备：这类设备可以显示和播放视频内容，一般也具备移动上网特性。该类设备包括：视频播放器，掌上游戏机，以及智能玩具和便携式车载导航设备。

(4)其他具有视频播放功能或连接互联网功能的电子设备。

实施例1:

本发明实施例1提供了一种用于股票曲线分析的方法，如图1所示，主界面上的形态分析框21，用于抓取待分析的股票曲线区间，使得服务器能够根据抓取的股票曲线区间返回分析结果；主界面上的推荐点22，用于显示按照预设规则梳理出来的时间节点或者功能节点，如图2所示，方法包括：

在步骤201中，智能终端在获取到主界面上相应推荐点22被选中时，调用形态分析框21。

其中，对于智能终端具体为智能手机时，所述推荐点22被选中可以是用户通过触摸屏点击屏幕上显示的推荐点22位置。其中，可以理解存在一种呈现状态，在用户点击选中推荐点22之前，所述屏幕界面上可以是没有显示如图1所示的形态分析框21，并且，是在用户触发点击了推荐点22操作后才动态生成相应被选中推荐点22的形态分析框21；除此以外，也可以在呈现如图1所示的推荐点22阵列和股票曲线的同时，就以当前界面上存在的推荐点22，随机的选择一个并同步呈现相应形态分析框21。上述两种方式，前者界面更精简，后者用户使用起来更清晰。

在步骤202中，根据所述推荐点22所对应预设股票曲线区间，调整当前形态分析框21，使得当前形态分析框21所覆盖股票曲线区间与所述推荐点22所对应预设股票曲线区间相一致。

其中，所述调整的时间通常是在微秒级时间完成，对于用户的视觉体验来说，表现为其任一的选择一推荐点22，屏幕上的形态分析框21便完成实时调整。

在步骤203中，主界面显示本地缓存的对应于所述调整后形态分析框21的分析数据，或者，在获取到服务器返回的对应于所述调整后形态分析框21的分析数据后，由所述主界面完成相应的显示。

配合步骤202中的形态分析框21的实时更新显示，相应的分析数据由于需要到智能终端本地缓存的数据或者去服务器端获取，因此，相应的显示可以以一种淡入、淡出的方式呈现，从而提高用户的视觉体验。

本发明实施例通过使用包含形态分析框和推荐点的双维度股票曲线观察方法，兼容了高端到初级之间不同等级用户的操作需求，并且，通过建立推荐点和形态分析框之间的映射关系，通过控制其中一方便能完成另一方的呈现调整；其中，形态分析框还用于呈现推荐点的复杂分析信息，保证了信息呈现的完整性和控制的多元性。

结合本发明实施例，在步骤203中所涉及的所述在获取到服务器返回的对应于所述形态分析框的分析数据后，由所述主界面完成相应的显示，存在一种具体的实现方式，如图3所示，包括：

在步骤301中，智能终端向服务器发送股票代码，以及对应于所述预设股票曲线区间的起始和截止时间点。

在步骤302中，服务器根据所述股票代码、起始和截止时间点，调取相应股票数据，并将分析数据结果发送给所述智能终端，以便所述智能终端通过其主界面完成相应分析数据的显示。

其中，采用仅携带股票代码、起始时间和截止时间的请求消息给服务器，以便服务器根据所述股票代码、起始和截止时间点，调取相应股票数据。简化了数据网络中传输的数据内容，有效避免了网络数据拥塞的发生。

在本发明实施例1所提出的技术方案中，被操作的对象具体可以所述形态分析框，还可以是所述推荐点。实施例1中呈现了被操作对象为推荐点的实现实例，进一步，在本扩展方案中给予被操作的对象为所述形态分析框的具体实现方案，具体如下：

根据所述形态分析框的两边界的调整过程，动态更新所述主界面上的推荐点；所述动态更新包括在所述形态分析框所覆盖的股票曲线区间中涵盖有一个或者多个推荐点时，以着重显示的方式调整所述被涵盖的一个或者多个推荐点的显示状态。其中，着重显示的方式包括：高亮、增加图标阴影、改变图标形状等等。

上述扩展方案可以让比较有经验的用户，通过调整所述形态分析框的两边界，具体包括1)单一的调整形态分析框的某一边界；2)同步的调整形态分析框的两边界(即拖动所述整个形态分析框)。由于，形态分析框自身的调整会带来相应被框柱的股票曲线的相关分析结果的更新，从而能够让经验丰富的用户确定其所想要的、可作为模板的股票曲线(即用户通过形态分析框所选择的股票曲线)，然后通过同步的操作将其确定出的模板适用于整个股票曲线，从而利用与所述形态分析框建立有映射关系的推荐点，实现与所述模板的股票曲线拥有相同或者相似特性的位置的宏观体现(即推荐点阵列相比较在股票曲线上呈现的形态分析框具有针对股票曲线的更宏观的体现效果)，如图1所示，通过在与所完整股票曲线具有相似的时间轴上呈现宏观的推荐点的布局。

在具体实现方式中，通常是在用户选择同步所述形态分析框和推荐点操作后，才执行推荐点的更新；当然也可以采用一种用户操作形态分析框的同时，实时进行推荐点的更新。两种方式中相应的更新内容，具体实现为：

以调整后的形态分析框为模型，更新对应当前股票曲线的推荐点阵列，得到一组更新后的推荐点阵列；其中，推荐点阵列按照对应于当前股票曲线的时序先后排列。

在本发明实施例中，所述对应于所述形态分析框的分析数据，包括分时线、5日分时线、日K线、周K线、分钟K线中的一种或者多种。

结合本发明实施例，由于推荐点阵列的显示更为精简，并且具有股票信息宏观性呈现的优势，因此，结合本发明实施例存在一种优选的扩展方案，对于所述推荐点阵列的显示做了进一步的优化处理，具体的，如图4所示，在当前已经存在一条推荐点第一阵列31时，所述方法还包括：

开辟一条新的推荐点第二阵列32；其中，推荐点第二阵列32便是新开辟出来的，而其开辟的方式可以通过常规的菜单栏拖拉选择实现，也可以是通过两只手指选中推荐点第一阵列31拖拉实现，还可以是通过语音输入方式实现等等。

以调整后的形态分析框为模型，更新对应当前股票曲线的新开辟出来的推荐点第二阵列32；和/或，在存在的至少两条推荐点阵列中，进行推荐点的转移操作，以便形成一条拥有不同规格推荐点的个性化的推荐点阵列。

其中，后者的方式适合于要设计出一个定制化的推荐点阵列分布的场景，即通常为有经验的用户，为了设计出一条具有鲜明分布特性的推荐点阵列，以便将所述推荐点阵列转换为寻找相似分布特性的目标股票的筛选工具。

因此，在提出了上述扩展方案后，结合本发明实施例还存在一种应用场景，即有经验的用户可以将自身设计/整理的一套推荐点阵列分享给好友。具体的，所述方法还包括：

将所述个性化的推荐阵列分享给好友，其中，分享的内容包括构成所述个性化的推荐阵列中各推荐点的生成规则，以便获取到所述个性化的推荐阵列的用户，能够将所述生成规则应用到其所指定的股票曲线中；其中，所述生成规则由相应推荐点所对应的形态分析框所包含的分析数据中的一项或者多项构成。所述将所述生成规则应用到其所指定的股票曲线中，具体表现为按照所述推荐点阵列中各推荐点的特性，在其指定的股票曲线上寻找与之推荐点的特性相同或者相似的股票曲线，并生成新的推荐点阵列布局。

其中，将所述生成规则应用到其所指定的股票曲线中，所述方法还包括：

将所述生成规则中适用于各股票曲线的通用数据作为过滤器，筛选所述指定的股票曲线，得到对应所述指定的股票曲线的推荐点阵列。

结合本发明实施例还存在一种优选的实现方案，所述方法还包括：

对所述生成规则中相关参数的进行百分比缩放，相应的缩放结果呈现为对应的推荐点阵列的排布密度；其中，所述推荐点阵列的排布密度用于给用户提供对应于下一步相关参数的百分比缩放的信息反馈。

该实现方式适用于不同股票之间，股票曲线存在相似性，而股票价格之间相差较大的情况，此时，通过百分比缩放相关参数(例如，相关参数中就包含了股票价格)，可以有效的帮助用户寻找到有价值的推荐点，并且能够避免因为不同股票之间对应同一生成规则时，参数出现不匹配的情况。

实施例2：

如图5，是本发明实施例的一种用于股票曲线分析的装置的架构示意图。本实施例的一种用于股票曲线分析的装置包括一个或多个处理器21以及存储器22。其中，图5中以一个处理器21为例。

处理器21和存储器22可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。

存储器22作为一种一种用于股票曲线分析的方法和装置非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如实施例1中的一种用于股票曲线分析的方法。处理器21通过运行存储在存储器22中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行一种用于股票曲线分析的装置的各种功能应用以及数据处理，即实现实施例1的一种用于股票曲线分析的方法。

存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器22可选包括相对于处理器21远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器21。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

所述程序指令/模块存储在所述存储器22中，当被所述一个或者多个处理器21执行时，执行上述实施例1中的一种用于股票曲线分析的方法，例如，执行以上描述的图1、图2、图3所示的各个步骤。

本领域普通技术人员可以理解实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、磁盘或光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用于股票曲线分析的方法，其特征在于，主界面上的形态分析框，用于抓取待分析的股票曲线区间，使得服务器能够根据抓取的股票曲线区间返回分析结果；主界面上的推荐点，用于显示按照预设规则梳理出来的时间节点或者功能节点，方法包括：

智能终端在获取到主界面上相应推荐点被选中时，调用形态分析框；

根据所述推荐点所对应预设股票曲线区间，调整当前形态分析框，使得当前形态分析框所覆盖股票曲线区间与所述推荐点所对应预设股票曲线区间相一致；

主界面显示本地缓存的对应于所述调整后形态分析框的分析数据，或者，在获取到服务器返回的对应于所述调整后形态分析框的分析数据后，由所述主界面完成相应的显示。

2.根据权利要求1所述的用于股票曲线分析的方法，其特征在于，所述在获取到服务器返回的对应于所述形态分析框的分析数据后，由所述主界面完成相应的显示，具体包括：

智能终端向服务器发送股票代码，以及对应于所述预设股票曲线区间的起始和截止时间点；其中，所述

服务器根据所述股票代码、起始和截止时间点，调取相应股票数据，并将分析数据结果发送给所述智能终端，以便所述智能终端通过其主界面完成相应分析数据的显示。

3.根据权利要求1所述的用于股票曲线分析的方法，其特征在于，被操作的对象为所述形态分析框时，所述方法还包括：

根据所述形态分析框的两边界的调整过程，动态更新所述主界面上的推荐点；所述动态更新包括在所述形态分析框所覆盖的股票曲线区间中涵盖有一个或者多个推荐点时，以着重显示的方式调整所述被涵盖的一个或者多个推荐点的显示状态。

4.根据权利要求1-3任一所述的用于股票曲线分析的方法，其特征在于，所述对应于所述形态分析框的分析数据，包括分时线、5日分时线、日K线、周K线、分钟K线中的一种或者多种。

5.根据权利要求1所述的用于股票曲线分析的方法，其特征在于，在选择同步所述形态分析框和推荐点操作后，所述方法还包括：

以调整后的形态分析框为模型，更新对应当前股票曲线的推荐点阵列，得到一组更新后的推荐点阵列；其中，推荐点阵列按照对应于当前股票曲线的时序先后排列。

6.根据权利要求5所述的用于股票曲线分析的方法，其特征在于，在当前已经存在一条推荐点第一阵列时，所述方法还包括：

开辟一条新的推荐点第二阵列；

以调整后的形态分析框为模型，更新对应当前股票曲线的新开辟出来的推荐点第二阵列；和/或，在存在的至少两条推荐点阵列中，进行推荐点的转移操作，以便形成一条拥有不同规格推荐点的个性化的推荐点阵列。

7.根据权利要求6所述的用于股票曲线分析的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述个性化的推荐阵列分享给好友，其中，分享的内容包括构成所述个性化的推荐阵列中各推荐点的生成规则，以便获取到所述个性化的推荐阵列的用户，能够将所述生成规则应用到其所指定的股票曲线中；其中，所述生成规则由相应推荐点所对应的形态分析框所包含的分析数据中的一项或者多项构成。

8.根据权利要求7所述的用于股票曲线分析的方法，其特征在于，将所述生成规则应用到其所指定的股票曲线中，所述方法还包括：

将所述生成规则中适用于各股票曲线的通用数据作为过滤器，筛选所述指定的股票曲线，得到对应所述指定的股票曲线的推荐点阵列。

9.根据权利要求8所述的用于股票曲线分析的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述生成规则中相关参数的进行百分比缩放，相应的缩放结果呈现为对应的推荐点阵列的排布密度；其中，所述推荐点阵列的排布密度用于给用户提供对应于下一步相关参数的百分比缩放的信息反馈。

10.一种用于股票曲线分析的装置，其特征在于，包括至少一个处理器和存储器，所述至少一个处理器和存储器之间通过数据总线连接，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令在被所述处理器执行后，用于完成权利要求1-9任一所述的用于股票曲线分析的方法。