CN109377357A - 一种计算机辅助股票交易方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种计算机辅助股票交易方法来辅助用户进行日常股票交易。该方法将用户的选股策略和买卖策略用计算机来实现，并且可以通过对历史数据的回测来检验优化用户的选股和买卖策略。用户可以自由选择系统发送建议信息的频率和时间。该方法不仅解决了普通用户没有时间实时看盘进行交易的问题，而且可以优化用户的炒股策略，提高用户的收益率。

Description

一种计算机辅助股票交易方法

技术领域

本发明涉及一种计算机辅助股票交易方法，其中包括数据库使用、股票数据处理和投资学等技术。

背景技术

随着社会的发展、信息化技术的进步，全球借助计算机进行股票量化交易的资金规模越来越大。几乎所有金融机构都在走信息化的道路，现在各个机构利用计算机辅助股票交易已经非常普遍，这大大节省了投资决策人员的工作量。但是，大多数中小投资者基本还是靠人力来查看行情，买卖过程也比较随意。这不仅增加了股票交易的工作量，而且收益率也不是太高。

为了解决这一问题，许多辅助股票交易软件被开发并投入市场。但是这些软件的通用化程度比较高，操作起来比较繁琐，仍然无法满足广大中小投资者的个性化需求。

互联网的普及，个人电脑的广泛应用，各种高级编程语言和数据库的发布，使得中小投资者基于一台能联网的个人电脑自己编程实现计算机辅助股票交易成为可能。

发明内容

本发明解决的技术问题是：现有的辅助股票交易软件，不仅使用成本比较高，而且不能满足用户的个性化需求。本发明提供了一种计算机辅助股票交易方法，有效解决了中小投资者的个性化需求，用户可以让计算机按照自己的交易方法来进行股票买卖的推荐。同时，可以利用历史交易数据对股票交易方法进行回测，优化用户的选股和买卖策略。个人电脑实时读取股票行情数据进行处理，按照用户的要求定时发送股票买卖建议给用户，可以节省用户大量的买卖分析时间。

本发明解决现有技术中存在的问题所采用的技术方案为：提供一种计算机辅助股票交易方法，包括如下步骤：

构建选股策略：编程实现自己的选股策略，让系统选出有操作意义的股票，存入数据库里的一个表格中；

构建买卖策略：编程实现自己的股票买卖策略，让系统可以随时提供买入和卖出建议；

回测选股和买卖策略：将股票历史数据下载到数据库，用历史数据回测选股和买卖策略，并根据回测结果优化选股和买卖策略；

构建买卖建议系统：用优化好的选股和买卖策略构建系统，接入股票实时数据接口，设置买卖建议发送时间，定时将股票买卖建议发送到用户电子邮箱；

运行系统，随时优化：将系统配置在用户个人电脑，定时向用户发送买卖建议，用户可以根据现有策略的表现随时调整优化选股和买卖策略。

本发明的进一步技术方案是：在构建选股策略步骤中，选择盈利状况好并且价格相对较低的股票，包括如下特征：

市盈率：要求股票的市盈率大于0并且小于60，以此确保所选的公司是盈利的并且股价并不高；

收入同比：要求收入同比增加10%以上，确保所选公司有收入增长；

利润同比：要求利润同比增加10%以上，确保所选公司有利润增长。

本发明的进一步技术方案是：在构建买卖策略步骤中，基于简单移动平均线策略进行股票买卖，包括如下特征：

股票买入：股价5日移动平均线突破20日移动平均线，建议买入；

股票卖出：股价5日移动平均线跌破20日移动平均线，建议卖出。

本发明的进一步技术方案是：在回测选股和买卖策略步骤中，利用包含牛市和熊市的股票历史数据优化系统参数，包含如下方法：

交易频率选择：由于日内价格波动意义不大，系统只基于日线数据捕捉日间交易机会；

历史数据规模：为确保历史数据能够包含牛市和熊市的所有特征，利用近15年的股票日线数据进行回测；

回测数据选择：为了减少回测时间，系统只对选股策略选出的股票历史数据进行回测；

回测方法：针对市盈率、收入同比、利润同比和移动平均线所用天数等参数，在默认值附近微调参数进行遍历回测，直到搜索到最优参数为止。

本发明的进一步技术方案是：在构建买卖建议系统步骤中，定时处理数据并向用户发送买卖建议，包含如下特征：

股票数据接口选择：为了保证随时可以实时读取数据，需要选择用户量最多的金融平台的数据接口读取实时交易数据；

买卖建议发送时间：为了让用户随时掌握市场情况，默认设置每个交易日的9:40、11:10和14:30三个时间向用户的电子邮箱发送买卖建议邮件。

本发明的技术效果是：本发明涉及一种计算机辅助股票交易方法，通过个人电脑自动实时下载股票数据并进行处理的方法，让系统自动完成股票买卖建议，并将建议定时以电子邮件的形式发送给用户。解决了传统交易软件操作复杂、不能满足员工的个性化需求等问题。利用个人电脑进行股票数据的处理、分析和建议发送，避免了使用第三方软件和服务需要付费的成本提升问题，使用户可以方便的使用个人电脑、平板电脑和手机等设备进行日常买卖建议的查询操作，进一步提升了日常股票买卖的效率。

附图说明

图1为本发明的流程图。

图2为本发明的构建选股策略流程图。

图3为本发明的构建买卖策略流程图。

图4为本发明的回测选股和买卖策略流程图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，对本发明技术方案进一步说明。

如图1所示，本发明的具体实施方式是：提供一种计算机辅助股票交易方法，包括如下步骤：

步骤100：构建选股策略，让系统根据用户的选股策略选出有操作意义的股票，存入数据库里的一个表格中。

如图2所示，在构建选股策略步骤中，包括如下步骤：

步骤110：股票基本面数据读取，电脑终端通过金融平台的数据接口读取股票基本面数据，包含每只股票的代码、名称、市盈率、收入同比和利润同比。依次将每只股票的基本信息下载下来，存储到电脑终端的缓存中。

步骤120：股票市盈率筛选，依次验证每只股票的市盈率，若某只股票市盈率大于0并且小于60，则进入步骤130；否则，退出该股票的验证。

步骤130：股票盈利情况筛选，若某只股票收入同比大于10%并且利润同比大于10%，则进入步骤140；否则，退出该股票的验证。

步骤140：合格股票数据存储，将通过验证的所有股票的代码和名称存储到数据库里的一个表格stock_info中。该表格中还有一列布尔类型的数据owns，若用户持有一只股票，则需要手工将这只股票的owns值设为True；否则，默认将owns值设为False。

步骤200：构建买卖策略，编程实现用户的股票买卖策略，让系统可以随时提供买入和卖出建议；

如图3所示，在构建买卖策略步骤中，包括如下步骤：

步骤210：股票日线数据读取，电脑终端通过金融平台的数据接口读取步骤140筛选出的合格股票近20日的日线数据，包含每只股票的代码、数据日期和收盘价。另外，还需读取每只股票的现价。依次将每只股票的日线数据和现价下载下来，存储到电脑终端的缓存中。

步骤220：建议卖出股票筛选，对于stock_info中owns值为True的股票，依次计算每只股票近20日收盘价均值pb1和近5日收盘价均值ps1，计算每只股票近19日收盘价和现价的均值pb2、近4日收盘价和现价均值ps2。若pb1<ps1并且pb2>ps2，则建议卖出该股票。

步骤230：建议买入股票筛选，对于stock_info中owns值为False的股票，依次计算每只股票近20日收盘价均值pb1和近5日收盘价均值ps1，计算每只股票近19日收盘价和现价的均值pb2、近4日收盘价和现价均值ps2。若pb1>ps1并且pb2<ps2，则建议卖出该股票。

步骤300：回测选股和买卖策略，将股票历史数据下载到数据库，用历史数据回测选股和买卖策略，并根据回测结果优化选股和买卖策略。

如图4所示，在回测选股和买卖策略步骤中，包括如下步骤：

步骤310：历史日线数据下载，电脑终端通过金融平台的数据接口读取所有上市股票近15年的日线数据，包含每只股票的代码、数据日期、交易量和收盘价。依次将每只股票的日线数据下载下来，存储到电脑终端的数据库中。

步骤320：设定参数搜索范围，最大市盈率搜索范围[40,80]、收入同比搜索范围[0.05,0.15]、利润同比搜索范围[0.05,0.15]、短期移动平均线所用天数搜索范围[2,7]、长期移动平均线所用天数搜索范围[10,30]。用户可以根据自己个人电脑的运算能力设置合适的步长进行遍历回测。

步骤330：计算不同参数收益率，对于步骤320中产生的每一个参数组合，利用步骤100和步骤200中的方法，基于步骤310下载到数据库中的数据，模拟买卖过程，计算收益率。设置初始资金为100万，每次购买某只股票所用的最大金额为2万。回测模拟买卖时若资金量为0则不能买入股票，若某只股票的某日的交易量为0，也不能在这一日买入该股票。

步骤340：选择最优参数，对比步骤330中计算的所有参数组合所获取的收益率，选择收益率最高的参数组合作为系统最新的参数。

步骤400：构建买卖建议系统，用优化好的选股和买卖策略构建系统，接入股票实时数据接口，设置买卖建议发送时间，定时将股票买卖建议发送到用户电子邮箱；

在构建买卖建议系统步骤中，包括如下步骤：

步骤410：设置系统每日运行时间，为了让用户随时掌握市场情况，默认设置每个交易日的9:40、11:10和14:30三个时间向用户的电子邮箱发送买卖建议邮件。用户可以根据自己的偏好自由选择每个交易日发送买卖建议的次数和时间，并根据发送邮件时间设置好系统自动运行程序时间。系统所需计算量比较小，一般启动2分钟内就能完成股票数据下载、分析和买卖建议发送。

步骤420：设置系统最优参数，基于步骤340选择的最优参数，利用步骤100和步骤200中的方法构建系统。

步骤500：运行系统，随时优化，将系统配置在用户个人电脑，确保每天系统需要自动运行时个人电脑是开机并且连接了互联网。定时向用户发送买卖建议，用户可以根据现有策略的表现随时调整优化选股和买卖策略。

本发明提出一种计算机辅助股票交易方法，利用互联网实现基于个人电脑的股票数据下载、分析和买卖建议发送，实现了股票买卖的自动化、便捷化。解决了现有股票辅助交易软件费用高、不够灵活等问题，满足了用户的个性化需求。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种计算机辅助股票交易方法，包括如下步骤：

构建选股策略：编程实现自己的选股策略，让系统选出有操作意义的股票，存入数据库里的一个表格中；

构建买卖策略：编程实现自己的股票买卖策略，让系统可以随时提供买入和卖出建议；

回测选股和买卖策略：将股票历史数据下载到数据库，用历史数据回测选股和买卖策略，并根据回测结果优化选股和买卖策略；

构建买卖建议系统：用优化好的选股和买卖策略构建系统，接入股票实时数据接口，设置买卖建议发送时间，定时将股票买卖建议发送到用户电子邮箱；

运行系统，随时优化：将系统配置在用户个人电脑，定时向用户发送买卖建议，用户可以根据现有策略的表现随时调整优化选股和买卖策略。

2.根据权利要求1所述的构建选股策略，其特征在于，选择盈利状况好并且价格相对较低的股票，包括如下特征：

市盈率：要求股票的市盈率大于0并且小于60，以此确保所选的公司是盈利的并且股价并不高；

收入同比：要求收入同比增加10%以上，确保所选公司有收入增长；

利润同比：要求利润同比增加10%以上，确保所选公司有利润增长。

3.根据权利要求1所述的构建买卖策略方法，其特征在于，基于简单移动平均线策略进行股票买卖，包括如下特征：

股票买入：股价5日移动平均线突破20日移动平均线，建议买入；

股票卖出：股价5日移动平均线跌破20日移动平均线，建议卖出。

4.根据权利要求1所述的回测选股和买卖策略方法，其特征在于，利用包含牛市和熊市的股票历史数据优化系统参数，包括如下方法：

交易频率选择：由于日内价格波动意义不大，系统只基于日线数据捕捉日间交易机会；

历史数据规模：为确保历史数据能够包含牛市和熊市的所有特征，利用近15年的股票日线数据进行回测；

回测数据选择：为了减少回测时间，系统只对选股策略选出的股票历史数据进行回测；

回测方法：针对市盈率、收入同比、利润同比和移动平均线所用天数等参数，在默认值附近微调参数进行遍历回测，直到搜索到最优参数为止。

5.根据权利要求1所述的构建买卖建议系统方法，其特征在于，定时处理数据并向用户发送买卖建议，包括如下特征：

股票数据接口选择：为了保证随时可以实时读取数据，需要选择用户量最多的金融平台的数据接口读取实时交易数据；

买卖建议发送时间：为了让用户随时掌握市场情况，默认设置每个交易日的9:40、11:10和14:30三个时间向用户的电子邮箱发送买卖建议邮件。