CN110555045A - 基于事件回测数据的选股方法、服务器及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于事件回测数据的选股方法，应用于服务器，该方法包括对获取的事件资讯信息进行分类，为每一类事件资讯信息对应的股票分配唯一的预设标签。将预设标签为利多的股票从数据库中提取并存储至第一股票池。监测第一股票池中各股票对应的事件咨询信息的发生日期，分别获取各股票在距离发生日期预设周期时的区间涨跌幅，计算各股票的回测涨跌幅。将回测涨跌幅从大到小进行排序，从第一股票池中提取预设数量的股票存储至第二股票池。根据用户预选的推送方式向客户端推送股票。本发明能够基于股票对应的时间资讯信息的历史数据，计算得到回测涨跌幅，根据回测涨跌幅筛选出具有客观性强、准确性高及盈利率高的优点的股票。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于事件回测数据的选股方法、服务器及存储介质。
背景技术
用户通常会根据主观判断或者根据近期股票咨询来决定购买哪个股票，又或者通过投资经理根据基准股票的一些相关信息，主观地给用户推荐购买哪个股票，然而这种基于人为经验的股票选择不确定性较大。
因此，如何为用户推荐更客观、准确性高且盈利率高的股票成为了亟需解决的技术问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于事件回测数据的选股方法、服务器及存储介质，旨在如何为用户推荐更客观、准确性高且盈利率高的股票的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种基于事件回测数据的选股方法，应用于服务器，该方法包括：
获取步骤：获取预设数量的事件资讯信息，基于预设分类规则将预设数量的事件资讯信息进行分类，为每一类事件资讯信息对应的股票分配唯一的预设标签，将带有所述预设标签的股票存储至数据库，其中，所述预设标签包括利多、利空及利中；
第一筛选步骤：将所述预设标签为利多的股票从数据库中提取并存储至第一股票池；
计算步骤：监测所述第一股票池中各股票对应的事件咨询信息的发生日期，分别获取各所述股票在距离发生日期预设周期时的区间涨跌幅，根据预设计算规则及每个所述股票在预设时间区间内所有区间涨跌幅计算得到对应的回测涨跌幅；
第二筛选步骤：将所述计算得到的回测涨跌幅按照从大到小的顺序进行排序，根据所述排序结果从第一股票池中提取预设数量的股票存储至第二股票池；及
选取步骤：从预设的数据表中获取客户端对所述股票的推送方式，根据所述获取的推送方式向所述客户端推送股票。
优选地，所述获取预设数量的事件资讯信息，基于预设分类规则将预设数量的事件资讯信息进行分类，根据所述属性类别为每一类事件资讯信息对应的股票分配唯一的预设标签包括：
对所述事件资讯信息进行分词处理得到预设数量的词语，利用预先确定的计分算法计算出每个所述词语的得分，将所有所述词语按照得分从大到小进行排序，根据排序结果从所述事件资讯信息中依次选取预设数量的词语作为关键词，利用所述关键词及预设标签创建映射关系。
优选地，计分算法为：
其中，Vi、Vj和Vk表示从所述事件资讯信息中提取的词语节点，S(Vi)、S(Vj)分别表示词语节点Vi、Vj的得分，Wji表示Vi和Vj两个词语节点之间边的权重，Wji表示Vj和Vk两个词语节点之间边的权重，In(Vi)表示指向词语节点Vi的节点集合，Out(Vj)表示词语节点Vj指向的节点集合，d表示阻尼系数。
优选地，所述计算规则为：
其中，M表示回测涨跌幅，Xn表示区间涨跌幅，n表示每个股票对应的事件资讯信息在预设时间区间内发生的次数。
优选地，所述推送方式包括第一推送方式及第二推送方式：
当选择所述第一推送方式时，响应所述客户端发出的股票获取请求，从所述第二股票池中随机抽取预设数量的股票推送至所述客户端；或
当选择所述第二推送方式时，获取所述客户端的地址信息，所述地址信息包括IP地址及端口，根据所述地址信息，随机抽取预设数量的股票从第二股票池中定时推送至所述客户端。
为实现上述目的，本发明还进一步提供一种服务器，所述服务器包括存储器和处理器，所述存储器上存储有基于事件回测数据的选股程序，所述基于事件回测数据的选股程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
所述基于事件回测数据的选股程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取步骤：获取预设数量的事件资讯信息，基于预设分类规则将预设数量的事件资讯信息进行分类，为每一类事件资讯信息对应的股票分配唯一的预设标签，将带有所述预设标签的股票存储至数据库，其中，所述预设标签包括利多、利空及利中；
第一筛选步骤：将所述预设标签为利多的股票从数据库中提取并存储至第一股票池；
计算步骤：监测所述第一股票池中各股票对应的事件咨询信息的发生日期，分别获取各所述股票在距离发生日期预设周期时的区间涨跌幅，根据预设计算规则及每个所述股票在预设时间区间内所有区间涨跌幅计算得到对应的回测涨跌幅；
第二筛选步骤：将所述计算得到的回测涨跌幅按照从大到小的顺序进行排序，根据所述排序结果从第一股票池中提取预设数量的股票存储至第二股票池；及
选取步骤：从预设的数据表中获取客户端对所述股票的推送方式，根据所述获取的推送方式向所述客户端推送股票。
优选地，所述获取预设数量的事件资讯信息，基于预设分类规则将预设数量的事件资讯信息进行分类，根据所述属性类别为每一类事件资讯信息对应的股票分配唯一的预设标签包括：
对所述事件资讯信息进行分词处理得到预设数量的词语，利用预先确定的计分算法计算出每个所述词语的得分，将所有所述词语按照得分从大到小进行排序，根据排序结果从所述事件资讯信息中依次选取预设数量的词语作为关键词，利用所述关键词及预设标签创建映射关系。
优选地，所述计分算法为：
其中，Vi、Vj和Vk表示从所述事件资讯信息中提取的词语节点，S(Vi)、S(Vj)分别表示词语节点Vi、Vj的得分，Wji表示Vi和Vj两个词语节点之间边的权重，Wji表示Vj和Vk两个词语节点之间边的权重，In(Vi)表示指向词语节点Vi的节点集合，Out(Vj)表示词语节点Vj指向的节点集合，d表示阻尼系数。
优选地，所述计算规则为：
其中，M表示回测涨跌幅，Xn表示区间涨跌幅，n表示每个股票对应的事件资讯信息在预设时间区间内发生的次数。
为实现上述目的，本发明进一步提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于事件回测数据的选股程序，所述基于事件回测数据的选股程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的基于事件回测数据的选股方法的步骤。
本发明提出的基于事件回测数据的选股方法、服务器及存储介质，通过获取事件资讯信息，对事件资讯信息进行分类，为每一类事件资讯信息对应的股票分配唯一的预设标签。将预设标签为利多的股票从数据库中提取并存储至第一股票池。监测第一股票池中各股票对应的事件咨询信息的发生日期，分别获取各股票在距离发生日期预设周期时的区间涨跌幅，计算各股票的回测涨跌幅。将计算得到的回测涨跌幅按照从大到小的顺序进行排序，根据排序结果从第一股票池中提取预设数量的股票存储至第二股票池。响应用户发出的股票选取请求，根据预选的推送方式向客户端推送股票。本发明能够基于股票对应的时间资讯信息的历史数据，计算得到回测涨跌幅，根据回测涨跌幅筛选出具有客观性强、准确性高及盈利率高的优点的股票。
附图说明
图1为本发明服务器较佳实施例的应用环境图；
图2为图1中基于事件回测数据的选股程序较佳实施例的程序模块示意图；
图3为本发明基于事件回测数据的选股方法较佳实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术本实施例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用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术本实施例可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术本实施例的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术本实施例的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
本发明提供一种服务器1。
所述服务器1包括，但不仅限于，存储器11、处理器12及网络接口13。
其中，存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器11在一些实施例中可以是服务器1的内部存储单元，例如该服务器1的硬盘。存储器11在另一些实施例中也可以是服务器1的外部存储设备，例如该服务器1上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。
进一步地，存储器11还可以既包括服务器1的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器11不仅可以用于存储安装于服务器1的应用软件及各类数据，例如基于事件回测数据的选股程序10的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行基于事件回测数据的选股程序10等。
网络接口13可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)，通常用于在该服务器与其他电子设备之间建立通信连接。
客户端14可以是桌上型计算机、笔记本、平板电脑、手机等。
网络15可以为互联网、云网络、无线保真(Wi-Fi)网络、个人网(PAN)、局域网(LAN)和/或城域网(MAN)。网络环境中的各种设备可以被配置为根据各种有线和无线通信协议连接到通信网络。这样的有线和无线通信协议的例子可以包括但不限于以下中的至少一个：传输控制协议和互联网协议(TCP/IP)、用户数据报协议(UDP)、超文本传输协议(HTTP)、文件传输协议(FTP)、ZigBee、EDGE、IEEE 802.11、光保真(Li-Fi)、802.16、IEEE 802.11s、IEEE 802.11g、多跳通信、无线接入点(AP)、设备对设备通信、蜂窝通信协议和/或蓝牙(BlueTooth)通信协议或其组合。
可选地，该服务器1还可以包括用户接口，用户接口可以包括显示器(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选的用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以称为显示屏或显示单元，用于显示在服务器1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
图1仅示出了具有组件11-15以及基于事件回测数据的选股程序10的服务器1，本领域技术人员可以理解的是，图1示出的结构并不构成对服务器1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
在本实施例中，图1的基于事件回测数据的选股程序10被处理器12执行时，实现以下步骤：
获取步骤：获取预设数量的事件资讯信息，基于预设分类规则将预设数量的事件资讯信息进行分类，为每一类事件资讯信息对应的股票分配唯一的预设标签，将带有所述预设标签的股票存储至数据库，其中，所述预设标签包括利多、利空及利中；
第一筛选步骤：将所述预设标签为利多的股票从数据库中提取并存储至第一股票池；
计算步骤：监测所述第一股票池中各股票对应的事件咨询信息的发生日期，分别获取各所述股票在距离发生日期预设周期时的区间涨跌幅，根据预设计算规则及每个所述股票在预设时间区间内所有区间涨跌幅计算得到对应的回测涨跌幅；
第二筛选步骤：将所述计算得到的回测涨跌幅按照从大到小的顺序进行排序，根据所述排序结果从第一股票池中提取预设数量的股票存储至第二股票池；及
选取步骤：从预设的数据表中获取客户端14对所述股票的推送方式，根据所述获取的推送方式向所述客户端14推送股票。
关于上述步骤的详细介绍，请参照下述图2关于基于事件回测数据的选股程序10实施例的程序模块示意图及图3关于基于事件回测数据的选股方法实施例的方法流程示意图的说明。
参照图2所示，为图1中基于事件回测数据的选股程序10实施例的程序模块示意图。基于事件回测数据的选股程序10被分割为多个模块，该多个模块存储于存储器11中，并由处理器12执行，以完成本发明。本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段。
在本实施例中，所述基于事件回测数据的选股程序10包括获取模块110、第一筛选模块120、计算模块130、第二筛选模块140及选取模块150。
获取模块110，用于获取预设数量的事件资讯信息，基于预设分类规则将预设数量的事件资讯信息进行分类，为每一类事件资讯信息对应的股票分配唯一的预设标签，将带有所述预设标签的股票存储至数据库，其中，所述预设标签包括利多、利空及利中。
在本实施例中，服务器1获取预设数量(根据实际情况而定)的事件资讯信息，例如“大订单顺利交付，业绩如期增长”，基于预设分类规则将预设数量的事件资讯信息进行分类。
其中，所述预设分类规则为对事件资讯信息进行分词处理得到预设数量的词语，即“大订单”、“顺利”、“交付”、“业绩”、“如期”、“增长”，利用预先确定的计分算法计算出每个词语的得分，将所有词语按照得分从大到小进行排序，根据排序结果从事件资讯信息中依次选取预设数量(例如3个)的词语作为关键词(例如“高送转”，“大订单”，“股东增持”等)，根据关键词的属性类别不同将预设数量的事件资讯信息进行分类，为每一类事件资讯信息对应的股票分配唯一的预设标签(例如“利多”、“利空”及“利中”等)，将带有预设标签的股票存储至数据库。利用关键词及预设标签创建映射关系，通过映射关系能够自动识别股票对应的预设标签，从而分辨出股票的类型(例如“利多”、“利空”及“利中”等)。
所述计分算法为：
其中，Vi、Vj和Vk表示从所述事件资讯信息中提取的词语节点，S(Vi)、S(Vj)分别表示词语节点Vi、Vj的得分，Wji表示Vi和Vj两个词语节点之间边的权重，Wji表示Vj和Vk两个词语节点之间边的权重，In(Vi)表示指向词语节点Vi的节点集合，Out(Vj)表示词语节点Vj指向的节点集合，d表示阻尼系数。
建立模块120，用于将所述预设标签为利多的股票从数据库中提取并存储至第一股票池。
在本实施例中，将预设标签为“利多”的股票从数据库中提取并存储至第一股票池，将预设标签为“利空”和“利中”的股票过滤掉。
接收模块130，用于监测所述第一股票池中各股票对应的事件咨询信息的发生日期，分别获取各所述股票在距离发生日期预设周期时的区间涨跌幅，根据预设计算规则及每个所述股票在预设时间区间内所有区间涨跌幅计算得到对应的回测涨跌幅。
在本实施例中，服务器1监测第一股票池中各股票对应的事件咨询信息的发生日期，分别获取各股票在距离发生日期预设周期(例如往后20天)时的区间涨跌幅，区间涨跌幅指的是某一段时间内当前最新成交价(或收盘价)与前一交易区间收盘价相比较所产生的数值，这个数值一般用百分比表示。根据预设计算规则及每个所述股票在预设时间区间(例如1年)内所有区间涨跌幅计算得到对应的回测涨跌幅，回测数据指的是基于历史已经发生过的真实行情数据，在历史上某一个时间点开始，严格按照设定的组合进行选股，并模拟真实金融市场交易的规则进行模型买入、模型卖出，得出一个时间段内的盈利率、最大回撤率等数据，根据回测涨跌幅能够筛选出更客观、准确性高且盈利率高的股票。
所述预设计算规则为：
其中，M表示回测涨跌幅，Xn表示区间涨跌幅，n表示每个股票对应的事件资讯信息在预设时间区间内发生的次数，例如8次。
第一处理模块140，用于将所述计算得到的回测涨跌幅按照从大到小的顺序进行排序，根据所述排序结果从第一股票池中提取预设数量的股票存储至第二股票池。
在本实施例中，为了进一步筛选出更客观、准确性高且盈利率高的股票，因此将计算得到的回测涨跌幅按照从大到小的顺序进行排序，根据排序结果从第一股票池中提取预设数量(例如选取排序结果前十名对应的股票，其中前十名对应的股票可以是十个不同的股票，也可以是同一个股票包揽了前十名中的多名)的股票存储至第二股票池。
第二处理模块150，用于从预设的数据表中获取客户端14对所述股票的推送方式，根据所述获取的推送方式向所述客户端14推送股票。
在本实施例中，推送方式包括第一推送方式(主动获取)及第二推送方式(被动获取)。通过根据用户的喜好定制不同的推送方式输出股票，提高用户的使用体验。
当选择第一推送方式时，响应客户端14发出的股票获取请求，从第二股票池中随机抽取预设数量(至少一个)的股票推送至客户端14；或
当选择第二推送方式时，获取客户端14的地址信息，地址信息包括IP地址及端口，根据地址信息，随机抽取预设数量(至少一个)的股票从第二股票池中定时推送至客户端14。
此外，本发明还提供一种基于事件回测数据的选股方法。参照图3所示，为本发明基于事件回测数据的选股方法的实施例的方法流程示意图。服务器1的处理器12执行存储器11中存储的基于事件回测数据的选股程序10时实现基于事件回测数据的选股方法的如下步骤：
S110，获取预设数量的事件资讯信息，基于预设分类规则将预设数量的事件资讯信息进行分类，为每一类事件资讯信息对应的股票分配唯一的预设标签，将带有所述预设标签的股票存储至数据库，其中，所述预设标签包括利多、利空及利中。
在本实施例中，服务器1获取预设数量(根据实际情况而定)的事件资讯信息，例如“大订单顺利交付，业绩如期增长”，基于预设分类规则将预设数量的事件资讯信息进行分类。
其中，所述预设分类规则为对事件资讯信息进行分词处理得到预设数量的词语，即“大订单”、“顺利”、“交付”、“业绩”、“如期”、“增长”，利用预先确定的计分算法计算出每个词语的得分，将所有词语按照得分从大到小进行排序，根据排序结果从事件资讯信息中依次选取预设数量(例如3个)的词语作为关键词(例如“高送转”，“大订单”，“股东增持”等)，根据关键词的属性类别不同将预设数量的事件资讯信息进行分类，为每一类事件资讯信息对应的股票分配唯一的预设标签(例如“利多”、“利空”及“利中”等)，将带有预设标签的股票存储至数据库。利用关键词及预设标签创建映射关系，通过映射关系能够自动识别股票对应的预设标签，从而分辨出股票的类型(例如“利多”、“利空”及“利中”等)。
所述计分算法为：
其中，Vi、Vj和Vk表示从所述事件资讯信息中提取的词语节点，S(Vi)、S(Vj)分别表示词语节点Vi、Vj的得分，Wji表示Vi和Vj两个词语节点之间边的权重，Wji表示Vj和Vk两个词语节点之间边的权重，In(Vi)表示指向词语节点Vi的节点集合，Out(Vj)表示词语节点Vj指向的节点集合，d表示阻尼系数。
S120，将所述预设标签为利多的股票从数据库中提取并存储至第一股票池。
在本实施例中，将预设标签为“利多”的股票从数据库中提取并存储至第一股票池，将预设标签为“利空”和“利中”的股票过滤掉。
S130，监测所述第一股票池中各股票对应的事件咨询信息的发生日期，分别获取各所述股票在距离发生日期预设周期时的区间涨跌幅，根据预设计算规则及每个所述股票在预设时间区间内所有区间涨跌幅计算得到对应的回测涨跌幅。
在本实施例中，服务器1监测第一股票池中各股票对应的事件咨询信息的发生日期，分别获取各股票在距离发生日期预设周期(例如往后20天)时的区间涨跌幅，区间涨跌幅指的是某一段时间内当前最新成交价(或收盘价)与前一交易区间收盘价相比较所产生的数值，这个数值一般用百分比表示。根据预设计算规则及每个所述股票在预设时间区间(例如1年)内所有区间涨跌幅计算得到对应的回测涨跌幅，回测数据指的是基于历史已经发生过的真实行情数据，在历史上某一个时间点开始，严格按照设定的组合进行选股，并模拟真实金融市场交易的规则进行模型买入、模型卖出，得出一个时间段内的盈利率、最大回撤率等数据，根据回测涨跌幅能够筛选出更客观、准确性高且盈利率高的股票。
所述预设计算规则为：
其中，M表示回测涨跌幅，Xn表示区间涨跌幅，n表示每个股票对应的事件资讯信息在预设时间区间内发生的次数，例如8次。
S140，将所述计算得到的回测涨跌幅按照从大到小的顺序进行排序，根据所述排序结果从第一股票池中提取预设数量的股票存储至第二股票池。
在本实施例中，为了进一步筛选出更客观、准确性高且盈利率高的股票，因此将计算得到的回测涨跌幅按照从大到小的顺序进行排序，根据排序结果从第一股票池中提取预设数量(例如选取排序结果前十名对应的股票，其中前十名对应的股票可以是十个不同的股票，也可以是同一个股票包揽了前十名中的多名)的股票存储至第二股票池。
S150，从预设的数据表中获取客户端14对所述股票的推送方式，根据所述获取的推送方式向所述客户端14推送股票。
在本实施例中，推送方式包括第一推送方式(主动获取)及第二推送方式(被动获取)。通过根据用户的喜好定制不同的推送方式输出股票，提高用户的使用体验。
当选择第一推送方式时，响应客户端14发出的股票获取请求，从第二股票池中随机抽取预设数量(至少一个)的股票推送至客户端14；或
当选择第二推送方式时，获取客户端14的地址信息，地址信息包括IP地址及端口，根据地址信息，随机抽取预设数量(至少一个)的股票从第二股票池中定时推送至客户端14。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质可以是硬盘、多媒体卡、SD卡、闪存卡、SMC、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、便携式紧致盘只读存储器(CD-ROM)、USB存储器等中的任意一种或者几种的任意组合。计算机可读存储介质中包括基于事件回测数据的选股程序10，本发明之计算机可读存储介质的具体实施方式与上述基于事件回测数据的选股方法以及服务器1的具体实施方式大致相同，在此不再赘述。
需要说明的是，上述本发明实施例序日仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。并且本文中的术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序日仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术本实施例本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种基于事件回测数据的选股方法，应用于服务器，其特征在于，该方法包括：
获取步骤：获取预设数量的事件资讯信息，基于预设分类规则将预设数量的事件资讯信息进行分类，为每一类事件资讯信息对应的股票分配唯一的预设标签，将带有所述预设标签的股票存储至数据库，其中，所述预设标签包括利多、利空及利中；
第一筛选步骤：将所述预设标签为利多的股票从数据库中提取并存储至第一股票池；
计算步骤：监测所述第一股票池中各股票对应的事件咨询信息的发生日期，分别获取各所述股票在距离发生日期预设周期时的区间涨跌幅，根据预设计算规则及每个所述股票在预设时间区间内所有区间涨跌幅计算得到对应的回测涨跌幅；
第二筛选步骤：将所述计算得到的回测涨跌幅按照从大到小的顺序进行排序，根据所述排序结果从第一股票池中提取预设数量的股票存储至第二股票池；及
选取步骤：从预设的数据表中获取客户端对所述股票的推送方式，根据所述获取的推送方式向所述客户端推送股票。
2.如权利要求1所述的基于事件回测数据的选股方法，其特征在于，所述获取预设数量的事件资讯信息，基于预设分类规则将预设数量的事件资讯信息进行分类，根据所述属性类别为每一类事件资讯信息对应的股票分配唯一的预设标签包括：
对所述事件资讯信息进行分词处理得到预设数量的词语，利用预先确定的计分算法计算出每个所述词语的得分，将所有所述词语按照得分从大到小进行排序，根据排序结果从所述事件资讯信息中依次选取预设数量的词语作为关键词，利用所述关键词及预设标签创建映射关系。
3.如权利要求2所述的基于事件回测数据的选股方法，其特征在于，所述计分算法为：
其中，Vi、Vj和Vk表示从所述事件资讯信息中提取的词语节点，S(Vi)、S(Vj)分别表示词语节点Vi、Vj的得分，Wji表示Vi和Vj两个词语节点之间边的权重，Wji表示Vj和Vk两个词语节点之间边的权重，In(Vi)表示指向词语节点Vi的节点集合，Out(Vj)表示词语节点Vj指向的节点集合，d表示阻尼系数。
4.如权利要求1所述的基于事件回测数据的选股方法，其特征在于，所述计算规则为：
其中，M表示回测涨跌幅，Xn表示区间涨跌幅，n表示每个股票对应的事件资讯信息在预设时间区间内发生的次数。
5.如权利要求1所述的基于事件回测数据的选股方法，其特征在于，所述推送方式包括第一推送方式及第二推送方式：
当选择所述第一推送方式时，响应所述客户端发出的股票获取请求，从所述第二股票池中随机抽取预设数量的股票推送至所述客户端；或
当选择所述第二推送方式时，获取所述客户端的地址信息，所述地址信息包括IP地址及端口，根据所述地址信息，随机抽取预设数量的股票从第二股票池中定时推送至所述客户端。
6.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括存储器和处理器，所述存储器上存储有基于事件回测数据的选股程序，所述基于事件回测数据的选股程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
获取步骤：获取预设数量的事件资讯信息，基于预设分类规则将预设数量的事件资讯信息进行分类，为每一类事件资讯信息对应的股票分配唯一的预设标签，将带有所述预设标签的股票存储至数据库，其中，所述预设标签包括利多、利空及利中；
第一筛选步骤：将所述预设标签为利多的股票从数据库中提取并存储至第一股票池；
计算步骤：监测所述第一股票池中各股票对应的事件咨询信息的发生日期，分别获取各所述股票在距离发生日期预设周期时的区间涨跌幅，根据预设计算规则及每个所述股票在预设时间区间内所有区间涨跌幅计算得到对应的回测涨跌幅；
第二筛选步骤：将所述计算得到的回测涨跌幅按照从大到小的顺序进行排序，根据所述排序结果从第一股票池中提取预设数量的股票存储至第二股票池；及
选取步骤：从预设的数据表中获取客户端对所述股票的推送方式，根据所述获取的推送方式向所述客户端推送股票。
7.如权利要求6所述的服务器，其特征在于，所述获取预设数量的事件资讯信息，基于预设分类规则将预设数量的事件资讯信息进行分类，根据所述属性类别为每一类事件资讯信息对应的股票分配唯一的预设标签包括：
对所述事件资讯信息进行分词处理得到预设数量的词语，利用预先确定的计分算法计算出每个所述词语的得分，将所有所述词语按照得分从大到小进行排序，根据排序结果从所述事件资讯信息中依次选取预设数量的词语作为关键词，利用所述关键词及预设标签创建映射关系。
8.如权利要求7所述的服务器，其特征在于，所述计分算法为：
其中，Vi、Vj和Vk表示从所述事件资讯信息中提取的词语节点，S(Vi)、S(Vj)分别表示词语节点Vi、Vj的得分，Wji表示Vi和Vj两个词语节点之间边的权重，Wji表示Vj和Vk两个词语节点之间边的权重，In(Vi)表示指向词语节点Vi的节点集合，Out(Vj)表示词语节点Vj指向的节点集合，d表示阻尼系数。
9.如权利要求6所述的服务器，其特征在于，所述计算规则为：
其中，M表示回测涨跌幅，Xn表示区间涨跌幅，n表示每个股票对应的事件资讯信息在预设时间区间内发生的次数。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于事件回测数据的选股程序，所述基于事件回测数据的选股程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-5中任一项所述的基于事件回测数据的选股方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910841356.0A CN110555045A (zh) | 2019-09-06 | 2019-09-06 | 基于事件回测数据的选股方法、服务器及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910841356.0A CN110555045A (zh) | 2019-09-06 | 2019-09-06 | 基于事件回测数据的选股方法、服务器及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110555045A true CN110555045A (zh) | 2019-12-10 |
Family
ID=68739328
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910841356.0A Pending CN110555045A (zh) | 2019-09-06 | 2019-09-06 | 基于事件回测数据的选股方法、服务器及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110555045A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116739789A (zh) * | 2023-08-16 | 2023-09-12 | 中信证券股份有限公司 | 虚拟物品回测信息发送方法、装置、电子设备和介质 |
-
2019
- 2019-09-06 CN CN201910841356.0A patent/CN110555045A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116739789A (zh) * | 2023-08-16 | 2023-09-12 | 中信证券股份有限公司 | 虚拟物品回测信息发送方法、装置、电子设备和介质 |
| CN116739789B (zh) * | 2023-08-16 | 2023-12-19 | 中信证券股份有限公司 | 虚拟物品回测信息发送方法、装置、电子设备和介质 |
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