JP2023547002A - ケイ線パターンの識別方法及び電子機器 - Google Patents

ケイ線パターンの識別方法及び電子機器 Download PDF

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Abstract

本願はケイ線パターンの識別方法及び電子機器を提供し、コンピューター技術分野に関し、従来のケイ線チャートが単一であり、ユーザーのエクスペリエンスが悪いという問題をある程度解決することができる。該方法は、端末機器が第１の時間ウィンドウ内での第１の株式のＮ１個のケイ線データを取得するステップと、端末機器が。上記Ｎ１個のケイ線データに対応しＮ１個のケイ線データのケイ線パターンを示すために使用される第１の標示パターンと、このＮ１個のケイ線データのうちのｘ個（ｘ≦Ｎ１）の主要なケイ線とを取得するステップと、端末機器がＮ１個のケイ線データに対応するＮ１個のケイ線を表示するステップと、端末機器が第１の標示パターンとｘ個の主要なケイ線に従って、Ｎ１個のケイ線上に第１の標示パターンラインを描くステップと、を含む。

Description

本願はコンピューター技術分野に関し、特にケイ線パターンの識別方法及び電子機器に関する。
金融分野では、株式のケイ線（またはケイ線チャート）は、一定の期間にわたる株価の変化状況を反映できる。現在、株式ソフトウェアは、各時点の株価データを通じてユーザーにケイ線チャートをプッシュできるため、ユーザーは株式市場や先物市場の始値、高値、安値、価格の情報を知ることに便利である。しかし、このようなケイ線チャートは単純な情報の羅列に過ぎず、時間と株式数の蓄積により、ユーザーは大量のケイ線チャートに直面したときに判断を下すのは困難であり、ケイ線チャートの参照価値が低下し、ユーザーエクスペリエンスが悪い。
つまり、従来のケイ線チャートは、各時点の株価データをユーザーに単純に表示するだけであり、導入された線画機能は２点間の接続線のみをサポートするため、参照価値が制限され、ユーザーエクスペリエンスが悪い。
本願の実施例は、ケイ線パターンの識別方法及び電子機器を提供し、従来のケイ線チャートが画一的であり、即ちユーザーに視覚的にシンプルな情報分割機能のみを提供し、導入された線画機能は２点間の接続線のみをサポートし、参照価値が制限され、ユーザーエクスペリエンスが悪いという問題をある程度解決することができる。
第１の態様では、ケイ線パターンの識別方法を提供し、該方法は、端末機器が第１の時間ウィンドウ内での第１の株式のＮ１個（Ｎ１は１より大きい整数）のケイ線データを取得するステップと、端末機器が、上記Ｎ１個のケイ線データに対応する、Ｎ１個のケイ線データのケイ線パターンを示すために使用される第１の標示パターンと、このＮ１個のケイ線データのうちのｘ個（ｘ≦Ｎ１）の主要なケイ線とを取得するステップと、端末機器がＮ１個のケイ線データに対応するＮ１個のケイ線を表示するステップと、端末機器が第１の標示パターンとｘ個の主要なケイ線に従って、Ｎ１個のケイ線上に第１の標示パターンラインを描くステップと、を含む。
第２の態様では、ケイ線パターンの識別方法を提供し、該方法は、サーバーが第１の時間ウィンドウ内での第１の株式のＮ１個（Ｎ１は１より大きい整数）のケイ線データを取得するステップと、サーバーが上記Ｎ１個のケイ線データに基づき、対応する、Ｎ１個のケイ線データのケイ線パターンを示すために使用される第１の標示パターンと、Ｎ１個のケイ線データのうちのｘ個（ｘ≦Ｎ１）の主要なケイ線とを分析するステップと、続いて、サーバーが上記Ｎ１個のケイ線データ、第１の標示パターン及びｘ個の主要なケイ線の標識を端末機器に送信するステップと、を含む。
第３の態様では、端末機器を提供し、該端末機器は、第１の時間ウィンドウ内での第１の株式のＮ１個（Ｎ１は１より大きい整数）のケイ線データを取得することと、上記Ｎ１個のケイ線データに対応しＮ１個のケイ線データのケイ線パターンを示すために使用される第１の標示パターンと、上記Ｎ１個のケイ線データのうちのｘ個（ｘ≦Ｎ１）の主要なケイ線を取得することと、に用いられる取得ユニットと、上記Ｎ１個のケイ線データに対応するＮ１個のケイ線を表示することと、第１の標示パターンとｘ個の主要なケイ線に従って、Ｎ１個のケイ線上に第１の標示パターンラインを描くことと、に用いられる表示ユニットと、を備える。
第４の態様では、サーバーを提供し、該サーバーは、第１の時間ウィンドウ内での第１の株式のＮ１個（Ｎ１は１より大きい整数）のケイ線データを取得することに用いられる取得ユニットと、上記Ｎ１個のケイ線データに基づき、対応する、Ｎ１個のケイ線データのケイ線パターンを示すために使用される第１の標示パターンと、Ｎ１個のケイ線データのうちのｘ個（ｘ≦Ｎ１）の主要なケイ線とを分析することに用いられる分析ユニットと、上記Ｎ１個のケイ線データと、第１の標示パターンと、ｘ個の主要なケイ線の標識とを端末機器に送信するための通信ユニットと、を備える。
第５の態様では、端末機器を提供し、該端末機器は、プロセッサとメモリを備え、該メモリはコンピュータープログラムを記憶するために使用され、該プロセッサは、該メモリに記憶されたコンピュータープログラムを呼び出して稼動させ、第１の態様またはその各実現手段における方法を実行させるために使用される。
第６の態様では、サーバーを提供し、該サーバーは、プロセッサとメモリを備え、該メモリはコンピュータープログラムを記憶するために使用され、該プロセッサは、該メモリに記憶されたコンピュータープログラムを呼び出して稼動させ、第２の態様またはその各実現手段における方法を実行するために使用される。
第７の態様では、コンピュータープログラムを記憶するためのコンピューター可読記憶媒体を提供し、該コンピュータープログラムは、コンピューターに第１の態様、第２の態様またはその各実現手段における方法を実行させるために使用される。
第８の態様では、コンピュータープログラム命令を含むコンピュータープログラム製品を提供し、該コンピュータープログラム命令はコンピューターに第１の態様、第２の態様またはその各実現手段における方法を実行させる。
第９の態様では、コンピュータープログラムを提供し、コンピュータープログラムはコンピューターに第１の態様、第２の態様またはその各実現手段における方法を実行させる。
本発明の実施例は、以下のような技術的効果を有する。
１）アルゴリズムレベルからの階層的な処理により、大量のケイ線パターンモデルを確保すると同時に、計算の複雑さを低下させ、計算時間がより短く、精度がより高い。
２）ユーザーが自分で適切な時間ウィンドウを選択してケイ線のパターンを判断することを可能にし、高い柔軟性があり、同時に、モデルに時間次元の考慮を加えたため、結果がより正確である。
３）ケイ線の輪郭をより効果的に識別し、ケイ線と視覚識別を効果的に組み合わせることができ、ユーザーの視覚的エクスペリエンスをより満足させる。
４）複数のパターンがマッチする類似性を生成することができ、識別された結果は従来の技術の手段よりも類似し、ユーザーのフィードバックに応じて類似性のマッチング重みを調整して、マッチング結果を最適化することができる。
５）ユーザーが端末機器を介して標示パターンラインをクリックすると、標示パターンラインに対応する詳細情報とプロンプト情報をポップアップすることができ、ユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させ、ケイ線チャートの参照価値を高める。
本発明の付加的な態様及び利点は、以下の説明において部分的に示され、一部は以下の説明から明らかになるか、本発明の実践を通じて了解することができる。
本願によるケイ線パターンの識別方法の適用シーン模式図である。 本願によるケイ線パターンの識別方法の相互作用模式図である。 本願の実施例による他のケイ線パターンの識別方法の適用シーン模式図である。 本願の実施例による他のケイ線パターンの識別方法の適用シーン模式図である。 本願の実施例によるケイ線パターンの識別方法のフローチャートである。 本願の実施例による他のケイ線パターンの識別方法の適用シーン模式図である。 本願の実施例による他のケイ線パターンの識別方法の適用シーン模式図である。 本願の実施例による他のケイ線パターンの識別方法の相互作用模式図である。 本願の実施例による他のケイ線パターンの識別方法の適用シーン模式図である。 本願の実施例による他のケイ線パターンの識別方法の適用シーン模式図である。 本願の実施例による端末機器を示す模式的なブロック図である。 本願の実施例によるサーバーを示す模式的なブロック図である。 本願の実施例による他の端末機器を示す模式的なブロック図である。 本願の実施例による他のサーバーを示す模式的なブロック図である。
以下に、本願の実施例の図面と組み合わせて、本願の実施例の技術的解決手段を明確に、完全に述べるが、なお、述べられる実施例は本願の一部の実施例であり、すべての実施例ではないことが分かる。本願の実施例に基づき、当業者が創造的労働を伴わないことを前提に取得したその他のすべての実施例は、本願の保護範囲内にある。
以下、まず、本願の実施例において言及されるいくつかの概念を説明する。
ケイ線は、１本の柱状の線であり、影線と実体で構成され、一定期間の株価の変化状況を反映するために使用される。影線は、その日の取引の高値と安値を示し、実体は、その日の始値と終値を示す。
ケイ線の計算周期によって、日足、週足、月足、年足等に分けることができる。例えば、週足とは、月曜日の始値、金曜日の終値、１週間の高値及び１週間の安値で描かれたケイ線チャートを指す。同様に、日足とは、その日の始値、その日の終値、その日の高値及びその日の安値で描かれたケイ線チャートを指す。
ケイ線のパターン、またはケイ線の組み合わせのパターンとは、一定の期間内のケイ線（例えば日足）の変動傾向を指す。例えば、ケイ線パターンは赤三兵、鍋底、「Ｖ」字底、反転十字線、「Ｗ」底等に分けられることができる。ケイ線パターンは市場の動きの趨勢と方向を判断する重要な参照依拠の１つである。
現在、株式ソフトウェアは、電子機器上で株式のケイ線、例えば最近の１００日の１００個の日足、最近の１０週の１０個の週足等をユーザーに表示する。しかし、ユーザーは表示されたケイ線によって自分でケイ線のパターンを判断することによって購入、販売などの決定を下す必要がある。金融知識の少ないほとんどのユーザーにとって、大量のケイ線チャートに直面したときに決定を下すことが困難であり、ケイ線チャートの参照価値が低下し、ユーザーエクスペリエンスが悪い。
これに対して、本願の発明構想は、電子機器は一定の期間内のＮ個（Ｎは１より大きい整数である）のケイ線を表示する必要がある場合、ネットワーク側のサーバーに相互作用し、サーバーが上記Ｎ個のケイ線の標示パターンを分析することをトリガーする。続いて、図１に示すように、電子機器が上記Ｎ個のケイ線を表示する場合、サーバーは電子機器に、上記標示パターンに従って、表示されたＮ個のケイ線上に対応する標示パターンライン１０１を描くよう指示することができ、ユーザーが現在のケイ線のパターンを直感的かつ正確に知ることに便利であり、ユーザーが決定を下すのに便利であり、ユーザーエクスペリエンス及びケイ線の参照価値を向上させる。
本願によるケイ線パターンの識別方法は、電子機器及び／又はサーバーに適用できる。該電子機器はいずれの端末機器であってもよい。例えば、スマートフォン、タブレットコンピューター、ラップトップ、デスクトップコンピューター、スマートスピーカー、スマートウォッチなどであってもよいが、これに限定されない。該サーバーは、独立した物理サーバー、複数の物理サーバーからなるサーバークラスター又は分散システム、またはクラウドコンピューティングサービスを提供するクラウドサーバーであってもよい。端末及びサーバーは有線または無線通信を介して直接または間接的に接続でき、電子機器がサーバーである場合、接続された端末によってユーザーの操作を受信して命令を生成し、サーバーにより端末の命令に応じてデータ処理を実行することができるが、本願はこれに限定しない。
以下、本願の実施例の技術的解決手段を詳細に説明する。
図２は本願の実施例によるケイ線パターンの識別方法の相互作用模式図である。図２に示すように、該方法は以下のステップを含む。
Ｓ２０１では、端末機器は、株式Ａのケイ線チャートを開く第１の命令を受信する。
例示的に、端末機器に株式ソフトウェア（またはアプリケーション）をインストールすることができる。端末機器は株式ソフトウェアを稼動する場合、ある株式のケイ線チャートを開く命令（即ち第１の命令）を受信する可能性がある。
例えば、図３に示すように、端末機器は株式ソフトウェアを稼動する場合、複数の株式を含むリスト３０１を表示することができる。ユーザーがある株式（例えば株式Ａ）を開いたと検出すると、端末機器は、株式Ａのケイ線チャートを開くのを指示するための第１の命令を生成することができる。
又は、株式ソフトウェアは端末機器に１つまたは複数の株式のケイ線チャートを定期的にプッシュすることができる。例えば、株式Ａの毎日の取引終了時に、サーバーは端末機器に、株式Ａのケイ線チャートを開くのを指示するための第１の命令を送信することができる。
つまり、端末機器がある株式のケイ線チャートを開くというシーンは、ユーザーの特定の入力操作に応答してトリガーされてもよいし、サーバーの特定入力に応答してトリガーされてもよいし、端末機器により自動にトリガーしてもよく、本願の実施例はこれを限定しない。
Ｓ２０２では、上記第１の命令に応答し、端末機器はサーバーに株式Ａの標識及び第１の時間ウィンドウを含む第１の要求を送信する。
また、株式Ａのケイ線チャートを開くことを例として、端末機器は株式Ａのケイ線チャートを開く第１の命令を取得した後、このときに表示する必要があるケイ線チャートの期間、即ち第１の時間ウィンドウを決定することができる。例えば、最近の３０日のケイ線チャートを表示する必要があると、第１の時間ウィンドウは３０日である。また、例えば、最近の６０日のケイ線チャートを表示する必要があると、第１の時間ウィンドウが６０日である。
例示的に、端末機器は最初に株式Ａのケイ線チャートを開く場合、デフォルトの第１の時間ウィンドウ（例えば最近１００日）に従って、サーバーに第１の時間ウィンドウ内での株式Ａのケイ線チャートを表示するように要求する。
そして、端末機器が第１の時間ウィンドウを決定した後、第１の時間ウィンドウ及び株式Ａの標識を第１の要求に載せてサーバーに送信することができ、サーバーに第１の時間ウィンドウ内での株式Ａのケイ線チャートを表示するように要求する。
選択可能に、端末機器は第１の要求に、表示する必要があるケイ線チャートのタイプ、例えば日足タイプ、週足タイプ等を載せてもよい。
Ｓ２０３では、サーバーは株式Ａの第１の時間ウィンドウ内でのＮ１個のケイ線データを取得し、Ｎ１は１より大きい整数である。
サーバーは端末機器からの第１の要求を取得した後、第１の要求に株式Ａの標識及び第１の時間ウィンドウが載せられているため、サーバーが株式Ａの標識に従って第１の時間ウィンドウ内でのＮ１個のケイ線データを取得することができる。日足を例とすると、各ケイ線データは当日の始値、終値、高値及び安値等のデータを含むことができる。上記Ｎ１個のケイ線データは、端末機器が各ケイ線データに従って対応するケイ線チャートを描くために使用できる。
Ｓ２０４では、サーバーは上記Ｎ１個のケイ線データに対応する標示パターン及び上記Ｎ１個のケイ線データのうちのｘ個の主要なケイ線を分析する。ｘ＜Ｎ１である。
本願の実施例において、サーバーは端末機器からの第１の要求を取得した後、株式Ａの第１の時間ウィンドウ内でのＮ１個のケイ線データを取得する以外、このＮ１個のケイ線データに対応する標示パターン、例えばＷ形状、鍋底形状等を決定することができる。同時に、サーバーは上記Ｎ１個のケイ線データのうちの標示パターンに対応するｘ個の主要なケイ線を決定してもよく、このｘ個の主要なケイ線の接続線は上記標示パターンを表示することができる。
例示的に、サーバーは、まず上記Ｎ１個のケイ線データのうちのａ個（ａは１より大きい整数である）の変曲点データ、即ち第１の時間ウィンドウ内の株価が高いケイ線データと株価が低いケイ線データを抽出することができる。株価は始値、終値、高値または安値であってもよい。
図４を参照し、第１の時間ウィンドウ内でのＮ１個のケイ線データに対応するＮ１個のケイ線チャートを模式的に示し、各ケイ線チャートは対応する時間と株価で示されることができる。例えば、ケイ線チャート１＝（時間１、株価１）とする。サーバーは時間順に各ケイ線チャートを識別することができ、あるケイ線の株価が高から低へ又は低から高へ変わったことを識別した場合、サーバーが該ケイ線を１つの変曲点として決定することができ、対応する変曲点データは該ケイ線によって指示された時間と株価を含む。図４に示すように、サーバーは上記方法によって上記Ｎ１個のケイ線チャートに９つのケイ線の変曲点データに対応する９個の変曲点が含まれるのを識別することができる。
株価は時間の経過とともに頻繁に変動する可能性があり、且つ変動幅は異なるため、株価の変動幅（即ち差額λ）が小さい変曲点は一定の期間内の株式の価格の傾向にほとんど影響を及ぼさないため、本願のいくつかの実施例において、サーバーは第１の時間ウィンドウ内のＮ１個のケイ線チャートのうちの各変曲点を抽出する場合、差額λが差額の閾値Ｓより小さい変曲点データを無視できる。
例示的に、あるケイ線の株価の差額λが、システムが設計した差額の閾値Ｓより大きいことを識別すると、サーバーは該ケイ線を１つの変曲点として決定することができ、そうでないと、サーバーが該ケイ線を１つの変曲点として決定しない。

さらに、実験データによると、ｐの取る値の範囲が１５％以上であると、正確率が高いことを分かり、好ましい値は２７％である。システムが設計した閾値Ｓの取る値の範囲がｚ～ｚ２であり、好ましい値は（ｚ∧２－ｚ））／２であり、即ち、差額の閾値Ｓがｚの値の変化によって変化する。


そして、サーバーは識別されたａ個の変曲点データと、様々なケイ線パターンモデルとの間の類似性、即ちＶｐ１と様々なＹｐ２との間の類似性を計算することができる。さらに、サーバーは類似性が最も高いケイ線パターンモデルに対応するケイ線パターンを上記Ｎ１個のケイ線データの標示パターンとして決定することができる。
例示的に、図５はＶｐ１とケイ線パターンモデルＹｐ２との間の類似性を計算する具体的な方法を示し、以下のステップを含む。
１）ａ個の変曲点データ（即ちＶｐ１）及び第１のケイ線パターンモデルＹｐ２を入力する。
２）ａ＜ｂであると、今回のＮ１個のケイ線データのうちの変曲点の数が第１のケイ線パターンモデルのうちの変曲点の数の要求を満たさないことを意味するので、不一致を直接出力し、即ち類似性が０である。
ａ≧ｂであると、Ｖｐ１とＹｐ２のうちの最後の変曲点のタイプ（上昇または下落）が一致するかどうかを判断する。
一致しないと、今回のＮ１個のケイ線データの傾向が第１のケイ線パターンモデルの傾向にマッチしないことを意味するので、不一致を直接出力し、即ち類似性が０である。対応的に、一致すると、次のステップを行う。

４）ペナルティ係数に基づいて第１のクリーニング結果Ｖｐ２をクリーニングし、第２のクリーニング結果Ｖｐ３を生成する。
具体的に、ペナルティ距離閾値及びペナルティ係数を予め設定し、算出された各ペナルティ距離とペナルティ閾値を比較し、ペナルティ距離Ｄｉｓ＿ｐｅｎがペナルティ閾値Ｔｈｒ＿ｐｅｎより大きいと、対応するペナルティ距離にペナルティ係数Ｆａｃ＿ｐｅｎをかけ、調整されたペナルティ距離に基づいて元の市場データを更新し、ａ（２）個のサンプリングデータを、第２のクリーニング結果Ｖｐ３として取得する。ａ（２）≦ａ（１）である。
これまで、ステップ２）－５）によって、サーバーは変曲点の数、変曲点のタイプ、時間、ペナルティ係数または重みのうちの１つまたは複数に基づいて不適切なケイ線パターンモデル及び不正確な変曲点をフィルタリングして、ケイ線パターンをより正確に反映できるｘ個の変曲点データを取得することができる。続いて、サーバーはこのｘ個の変曲点データに基づき、フィルタリング後の他のケイ線パターンモデルとの類似性を計算することができ、即ちステップ６）であり、これにより、大量のケイ線パターンモデルが存在するのを確保すると同時に、計算の複雑さと実現難度を低下させ、計算時間がより短く、精度がより高くなる。
且つ、サーバーは上記方法に従って類似性が最も高いケイ線パターンモデルを決定した後、対応するｘ個の変曲点データを取得することができ、ｘはａ（３）以下であり、このｘ個の変曲点データは上記Ｎ１個のケイ線データのうちの一部または全部の主要なケイ線とされることができ、主要なケイ線の接続線は上記標示パターンを表示することができる。
理解できる点として、当業者は実際の適用シーンまたは実際の必要に応じて他の方法を使用してＶｐ１と様々なケイ線パターンモデルＹｐ２との類似性を計算してもよく、本願の実施例はこれに対してなんら限定しない。
Ｓ２０５では、サーバーは上記Ｎ１個のケイ線データ、標示パターン及びｘ個の主要なケイ線の標識を端末機器に送信する。
幾つかの実施例において、サーバーは上記Ｎ１のケイ線データのうちの上記ｘ個の変曲点データに一対一で対応するｘ個のケイ線を主要なケイ線として端末機器に通知することができる。このようにすることで、端末機器はこのｘ個のケイ線を線で結んで、対応するケイ線標示パターンを表示することができる。
他のいくつかの実施例において、サーバーは、上記ｘ個の変曲点データに一対一で対応するｘ個のケイ線以外、上記Ｎ１個のケイ線のうちのａ（３）個の変曲点データを主要なケイ線として端末機器に通知してもよいし、他の１つまたは複数のケイ線も主要なケイ線として端末機器に通知してもよい。例えば、上記ｘ個のケイ線はＷ形状のケイ線パターンのうちの５つの変曲点であってもよく、そのほか、サーバーは上記Ｎ１個のケイ線のうちのＷ形状のケイ線パターンを通過する他の１つまたは複数のケイ線も主要なケイ線として端末機器に通知してもよい。
理解できる点として、端末機器が得られた主要なケイ線の数が多いほど、端末機器が主要なケイ線を線で結んで描かれた標示パターンラインの精度は高くなる。例えば、標示パターンラインが曲線である場合、端末機器が１０個の主要なケイ線に応じて描かれた標示パターンラインの精度は、一般的に、端末機器によって５つの主要なケイ線に応じて描かれた標示パターンラインの精度より高い。
ステップＳ２０５では、サーバーはステップＳ２０３の実行によって得られたＮ１個のケイ線データ、ステップＳ２０４の実行によって得られた標示パターン、及びｘの主要なケイ線の標識を端末機器に送信することができる。
例示的に、サーバーは上記Ｎ１個のケイ線データ、標示パターン及びｘ個の主要なケイ線の標識を一緒に端末機器に送信することができる。又は、サーバーはステップＳ２０３の後に端末機器に上記Ｎ１個のケイ線データを送信してから、ステップＳ２０４の後に端末機器に得られた標示パターン及びｘ個の主要なケイ線の標識を送信してもよく、本願の実施例はこれに対してなんら限定しない。
Ｓ２０６では、端末機器は上記Ｎ１個のケイ線データに従って対応するＮ１個のケイ線を表示する。
具体的に、端末機器はサーバーからのＮ１個のケイ線データを受信した後、該Ｎ１個のケイ線データに従って対応するＮ１個のケイ線を表示することができる。
Ｓ２０７では、端末機器は上記標示パターン及びｘ個の主要なケイ線に従って上記Ｎ１のケイ線に第１の標示パターンラインを描く。
具体的に、端末機器は、ステップＳ２０６によって株式Ａの第１の時間ウィンドウ内のＮ１個のケイ線を表示できる以外、サーバーからの標示パターン及びｘ個の主要なケイ線に従って上記Ｎ１個のケイ線上に第１の標示パターンラインを描くことができる。図６に示すように、端末機器は株式ソフトウェアの表示インターフェースに株式Ａの第１の時間ウィンドウ内のＮ１個のケイ線を表示できる。且つ、標示パターンがＷ形状である場合、端末はＷ形状に従って、取得されたｘ個の主要なケイ線を順次に接続し、第１の標示パターンライン６０１を描くことができる。
このようにして、端末機器はある株式のＮ１個のケイ線を表示する場合、第１の標示パターンラインを通じてユーザーにこのＮ１個のケイ線のケイ線パターンを表示することができ、これにより、ユーザーがケイ線の輪郭をより効果的に識別するのを助け、ケイ線と視覚識別を効果的に組み合わせ、ユーザーの視覚的エクスペリエンスを向上させる。
説明する必要がある点として、端末機器は上記Ｎ１個のケイ線と第１の標示パターンラインを同時に表示することもできるが、上記Ｎ１個のケイ線を表示してから、このＮ１個のケイ線に第１の標示パターンラインを表示してもよく、本願の実施例はこれに対してなんら限定しない。
Ｓ２０８では、端末機器はユーザーが第１の標示パターンラインにタッチしたことを検出した場合、端末機器が第１の標示パターンラインに対応する詳細データを表示する。
また、図６に示すような第１の標示パターンライン６０１を例として、端末機器が株式ＡのＮ１個のケイ線上に第１の標示パターンライン６０１を表示してから、ユーザーは第１の標示パターンライン６０１に、例えばシングルクリック操作またはダブルクリック操作等のタッチ操作を入力することもできる。端末機器はユーザーが第１の標示パターンライン６０１にタッチしたことを検出した場合、図７に示すように、端末機器は第１の標示パターンライン６０１に対応する詳細データ７０１を表示することができる。
例示的に、第１の標示パターンライン６０１に対応する詳細データ７０１にパターン解読７０２、履歴バックテスト７０３、免責事項７０４、詳細なガイダンス７０５等の内容が含まれることができる。
例示的に、パターン解読７０１（例えば、次の３日間）は、開始時間、パターンタイプ、上昇確率（下落パターンの場合は下落確率）、レジスタンスライン（フォーマット、価格（アップダウン幅））、サポートライン（フォーマット、価格（アップダウン幅））、反転確率等の情報を含む。
例示的に、履歴バックテスト７０３は、出現回数、利益確率、テイクプロフィットポイント（パーセンテージ）、ストップロスポイント（パーセンテージ）等の情報を含む。一般的に、履歴バックテストデータは現在の標示パターン（即ち第１の標示パターン）という期間に基づいたバックテストであり、最近のＸ年のバックテストデータである。
上記反転確率の表示タイミング（サーバーロジック、端末はサーバー配信に応じて表示するかどうかを制御）は、上昇パターンの場合、反転値が「－５」以下であると、サーバーは高い反転確率フィールドを配信することができ、端末機器は高い反転確率の場合、「反転確率が高い」と表示する。下落パターンで反転値が「＋５」以上である場合、サーバーが高い反転確率フィールドを配信し、端末機器は高い反転確率の場合、「反転確率が高い」と表示する。また、パターンタイプ、レジスタンスライン、サポートライン、テイクプロフィットポイント、ストップロスポイントは値上がり/値下がりの色分けをサポートし、ユーザーの値上がり/値下がりの色分けに従う。
このようにして、端末機器はユーザーが第１の標示パターンラインにタッチしたことを検出した場合、対応する詳細データを表示し、これにより、ユーザーのエクスペリエンスを向上させ、ケイ線チャートの参照価値を高める。
他のいくつかの実施例において、端末機器に表示された第１の標示パターンラインは曲線である可能性がある。このようなシーンで、端末機器は以下の手段によってユーザーが第１の標示パターンラインにタッチしたかどうかを識別することができる。
具体的に、端末機器はサンプリングデータポイントをハッシュすることによって、画面上のユーザーのタッチ位置から第１の標示パターンラインまでの距離を計算することができる。
例えば、１つの始点、１つの終点、１つの制御点を選択し、２次ベジエの公式に従って１つの２次ベジエ曲線を生成し、この２次ベジエ曲線では、Ｎ個の収集点を均一にハッシュすることができる。即ち１つの点Ｐからある２次ベジエ曲線までの最短距離を判断することによって、均一にハッシュされたＮ個の点から点Ｐまでの最短距離に近似的に変換でき、このため、１つのタッチ点が１本の２次ベジエ曲線にあるかどうかを判断するには、１つの点からＮ個のハッシュされた２次ベジエ曲線上の点までの最小距離が予め設定された距離を満たすかどうかに変換できる。
本発明の実施例において、端末機器はタッチ位置から曲線タイプの第１の標示パターンラインまでの距離値ｄを取得した後、該距離値ｄと予め設定された距離を比較して、比較結果を取得することができ、比較結果、ｄが予め設定された距離より大きいと、ユーザーが第１の標示パターンラインにタッチしていないことを示し、端末は応答しない。比較結果、ｄが予め設定された距離以下であると、ユーザーが第１の標示パターンラインにタッチしたことを示し、端末機器は上記方法に従って第１の標示パターンラインに対応する詳細データを表示することができる。
つまり、端末機器がケイ線に表示した標示パターンラインが曲線である場合でも、ユーザーが該標示パターンラインにタッチしたかどうかを正確に検出することができ、さらに、端末機器に対応する標示パターンラインに対応する詳細データを表示するようにトリガーし、ユーザーの使用エクスペリエンスを向上させる。
いくつかの実施例において、ユーザーが自分で適切な時間ウィンドウを選択してケイ線のパターンを判断することを可能にし、非常に高い柔軟性を有し、同時に、モデルに時間次元の考慮を加えたため、結果がより正確になる。このとき、図８に示すように、端末機器とサーバーはさらに以下のステップを実行してもよい。
Ｓ８０１では、端末機器はユーザーが株式Ａの第１の時間ウィンドウを第２の時間ウィンドウに変更する第２の命令を取得する。
また、端末機器に株式Ａのケイ線チャートを表示することを例とし、図９に示すように、ユーザーは手動で株式Ａのケイ線チャート上で時間ウィンドウのサイズを変更することができ、例えばユーザーは２本指のピンチまたは２本指の拡張操作を入力することによって時間ウィンドウのサイズを変更することができる。例えば、端末機器は株式Ａのケイ線チャートを最初に表示する場合、第１の時間ウィンドウ（例えば最近の１００日）内のＮ１個のケイ線をデフォルト表示することができる。ユーザーが上記Ｎ１個のケイ線上で２本指のピンチの操作を入力したことを検出すると、端末機器は第１の時間ウィンドウを第２の時間ウィンドウ（例えば最近の３０日）に変更する第２の命令を生成することができる。
Ｓ８０２では、上記第２の命令に応答し、端末機器はサーバーに第２の要求を送信する。第２の要求は株式Ａの標識及び第２の時間ウィンドウを含む。
端末機器はサーバーに第２の要求を送信する過程は、ステップＳ２０２における端末機器がサーバーに第１の要求を送信する過程と類似するため、ここで繰り返して説明しない。
Ｓ８０３では、サーバーは第２の時間ウィンドウ内での株式ＡのＮ２個のケイ線データを取得する。Ｎ２は１より大きい整数である。
サーバーが第２の時間ウィンドウ内での株式ＡのＮ２個のケイ線データを取得する過程は、ステップＳ２０３においてサーバーが株式Ａの第１の時間ウィンドウ内でのＮ１個のケイ線データを取得する過程と類似するため、ここで繰り返して説明しない。
Ｓ８０４では、サーバーは上記Ｎ２個のケイ線データに対応する標示パターン及び上記Ｎ２個のケイ線データのうちのｙ個の主要なケイ線を分析する。ｙ＜Ｎ２である。
サーバーが上記Ｎ２個のケイ線データに対応する標示パターン及び上記Ｎ２個のケイ線データのうちのｙ個の主要なケイ線を分析する過程は、ステップＳ２０４においてサーバーが上記Ｎ１個のケイ線データに対応する標示パターン及び上記Ｎ１個のケイ線データのうちのｘ個の主要なケイ線を分析する過程と類似するため、ここで繰り返して説明しない。
Ｓ８０５では、サーバーは上記Ｎ２個のケイ線データ、標示パターン及びｙ個の主要なケイ線の標識を端末機器に送信する。
サーバーが上記Ｎ２個のケイ線データ、標示パターン及びＭ２個の主要なケイ線の標識を端末機器に送信する過程は、ステップＳ２０５においてサーバーが上記Ｎ１個のケイ線データ、標示パターン及びｙ個の主要なケイ線の標識を端末機器に送信する過程と類似するため、ここで繰り返して説明しない。
Ｓ８０６では、端末機器は上記Ｎ２個のケイ線データに応じて対応するＮ２個のケイ線を表示する。
端末機器が上記Ｎ２個のケイ線データに応じて対応するＮ２個のケイ線を表示する過程は、ステップＳ２０６において端末機器がＮ１個のケイ線を表示する過程と類似するため、ここで繰り返して説明しない。
Ｓ８０７では、端末機器は上記標示パターン及びＭ２個の主要なケイ線に従って上記Ｎ２個のケイ線上に第２の標示パターンラインを描く。
上記ステップＳ２０７と類似し、図１０に示すように、端末機器は株式ソフトウェアの表示インターフェースに第２の時間ウィンドウ内での株式ＡのＮ２個のケイ線を表示することができる。そして、端末は今回でサーバーからの標示パターンに従って取得されたｘ個の主要なケイ線を順次に接続し、第２の標示パターンライン１００１を描くことができる。
このようにして、ユーザーは自分の必要に応じて適切な時間ウィンドウを設定することができ、端末機器に対し、時間ウィンドウ内の複数のケイ線に対応するケイ線パターンを表示するようにトリガーし、これにより、ユーザーがケイ線輪郭をより効果的に識別するのを助け、ケイ線と視覚識別を効果的に組み合わせ、ユーザーの視覚的エクスペリエンスを向上させる。
当然ながら、端末機器は上記方法に従って第２の標示パターンラインを描いた後、ユーザーが第２の標示パターンラインにタッチしたのを検出すると、端末機器は上記ステップＳ２０８の方法に従って第２の標示パターンラインに対応する詳細データを表示してもよく、本願の実施例はこれに対してなんら限定しない。
また、上記実施例では、端末機器は株式Ａのケイ線と標示パターンラインを表示することを例として説明したが、理解できる点として、端末機器は他の１つまたは複数の株式のケイ線を表示する場合でも、上記方法に従って対応する標示パターンラインを表示してもよく、ユーザーがケイ線輪郭をより効果的に識別するのを助ける。
以上で、図１～図１０を参照して、本願の方法の実施例を詳細に説明した。以下に、図１１～図１４を参照し、本願の装置実施例を詳細に説明する。理解すべき点として、装置実施例は方法実施例に互いに対応し、類似する説明について方法実施例を参照することができる。
図１１は本願の実施例による端末機器を示す模式的なブロック図である。図１１に示すように、該端末機器は、取得ユニット１１０１と表示ユニット１１０２を備える。
取得ユニット１１０１は、第１の時間ウィンドウ内での第１の株式のＮ１個のケイ線データを取得することと、前記Ｎ１個のケイ線データに対応する第１の標示パターン及び前記Ｎ１個のケイ線データのうちのｘ個の主要なケイ線を取得することに用いられる。Ｎ１は１より大きい整数であり、前記第１の標示パターンは、前記Ｎ１個のケイ線データのケイ線パターンを示すために使用され、ｘ≦Ｎ１である。
表示ユニット１１０２は、前記Ｎ１個のケイ線データに対応するＮ１個のケイ線を表示することと、前記第１の標示パターンと前記ｘ個の主要なケイ線に従って前記Ｎ１個のケイ線上に第１の標示パターンラインを描くことと、に用いられる。
いくつかの実施例において、取得ユニット１１０１はさらに、ユーザーの前記第１の標示パターンラインへのタッチ操作を受信するために使用され、表示ユニット１１０２はさらに、前記タッチ操作に応答し、前記第１の標示パターンラインに対応する第１の詳細データを表示することに用いられる。前記第１の詳細データは前記第１の標示パターンラインのパターン解読データと履歴バックテストデータを含む。
いくつかの実施例において、取得ユニット１１０１は、具体的に、ユーザーから入力されたタッチ点を検出した後、前記タッチ点から前記第１の標示パターンラインまでの距離を計算することと、前記タッチ点から前記第１の標示パターンラインまでの距離が予め設定された距離以下である場合、ユーザーの前記第１の標示パターンラインへのタッチ操作を受信したと決定することと、に用いられる。
いくつかの実施例において、表示ユニット１１０２は、具体的に、前記第１の標示パターンに従って前記ｘ個の主要なケイ線を接続し、前記第１の標示パターンラインを取得するために使用される。
いくつかの実施例において、取得ユニット１１０１は、具体的に、ユーザーの前記第１の株式を開く操作に応答し、サーバーから第１の時間ウィンドウ内での第１の株式のＮ１個のケイ線データを取得するために使用される。
いくつかの実施例において、取得ユニット１１０１はさらに、ユーザーが前記第１の時間ウィンドウを第２の時間ウィンドウに調整したことを検出することと、前記第２の時間ウィンドウ内での前記第１の株式のＮ２個のケイ線データを取得することと、前記Ｎ２個のケイ線データに対応する第２の標示パターン及び前記Ｎ２個のケイ線データのうちのｙ個の主要なケイ線を取得することに用いられる。Ｎ２は１より大きい整数であり、前記第２の標示パターンは前記Ｎ２個のケイ線データのケイ線パターンを示すために使用され、ｙ≦Ｎ１である。表示ユニット１１０２はさらに、前記Ｎ２個のケイ線データに対応するＮ２個のケイ線を表示することと、前記第２の標示パターンと前記ｙ個の主要なケイ線に従って前記Ｎ２個のケイ線上に第２の標示パターンラインを描くことと、に用いられる。
図１２は本願の実施例によるサーバーを示す模式的なブロック図である。図１２に示すように、該サーバーは、取得ユニット１２０１、分析ユニット１２０２、及び通信ユニット１２０３を備える。
取得ユニット１２０１は、第１の時間ウィンドウ内での第１の株式のＮ１個のケイ線データを取得することに用いられる。Ｎ１は１より大きい整数である。分析ユニット１２０２は、前記Ｎ１個のケイ線データに従って対応する第１の標示パターン及び前記Ｎ１個のケイ線データのうちのｘ個の主要なケイ線を分析することに用いられる。前記第１の標示パターンは、前記Ｎ１個のケイ線データのケイ線パターンを示すために使用され、ｘ≦Ｎ１である。通信ユニット１２０３は、前記Ｎ１個のケイ線データ、前記第１の標示パターン及び前記ｘ個の主要なケイ線の標識を端末機器に送信するために使用される。
いくつかの実施例において、分析ユニット１２０２は、具体的に、前記Ｎ１個のケイ線データのうちの株価のａ個の変曲点を抽出することと、前記ａ個の変曲点と様々なケイ線パターンモデルとの類似性を計算することと、類似性が最も高いケイ線パターンモデルのケイ線パターンを前記第１の標示パターンとして決定することと、に用いられる。ａは０より大きい整数である。
いくつかの実施例において、分析ユニット１２０２は、具体的に、前記ａの変曲点をスクリーニングし、スクリーニングされたｘ個の変曲点を取得することと、予め設定された類似性計算式に従って前記ｘ個の変曲点と様々なケイ線パターンモデルとの類似性をそれぞれ計算することと、に用いられる。ｘ≦ａである。
いくつかの実施例において、分析ユニット１２０２は、具体的に、変曲点の数、変曲点タイプ、時間、ペナルティ係数または重みのうちの１つまたは複数に応じて前記ａの変曲点をスクリーニングするために使用される。
いくつかの実施例において、通信ユニット１２０３はさらに、前記端末機器から送信された、前記第１の株式の標識と前記第１の時間ウィンドウとを含む第１の要求を取得することに用いられる。
いくつかの実施例において、通信ユニット１２０３はさらに、前記端末機器から送信された、前記第１の株式の標識と第２の時間ウィンドウとを含む第２の要求を取得することに用いられ、取得ユニット１２０１はさらに、前記第２の時間ウィンドウ内での前記第２の株式のＮ２個のケイ線データを取得することに用いられ、Ｎ２は１より大きい整数であり、分析ユニット１２０２はさらに、前記Ｎ２個のケイ線データに従って、対応する第２の標示パターン及び前記Ｎ２個のケイ線データのうちのｙ個の主要なケイ線を分析することに用いられ、前記第１の標示パターンは前記Ｎ２個のケイ線データのケイ線パターンを示すために使用され、ｙ≦Ｎ１であり、通信ユニット１２０３はさらに、前記Ｎ２個のケイ線データ、前記第２の標示パターン及び前記ｙ個の主要なケイ線の標識を前記端末機器に送信するために使用される。
上記実施例による端末機器とサーバーは、上記の方法実施例による技術的解決手段を実行することができ、その実現原理と技術効果が類似するため、ここで繰り返して説明しない。
図１３は本願の実施例による端末機器を示す模式的な構造図である。図１３に示すような端末機器はプロセッサ１３１０を備え、プロセッサ１３１０はメモリからコンピュータープログラムを呼び出して稼動させることができ、本願の実施例における方法が実現される。
選択可能に、図１３に示すように、端末機器はメモリ１３２０を備えてもよい。プロセッサ１３１０はメモリ１３２０からコンピュータープログラムを呼び出して稼動させ、本願の実施例における方法を実現させることができる。
メモリ１３２０はプロセッサ１３１０から独立した１つの個別なデバイスであってもよいし、プロセッサ１３１０に集積されてもよい。
選択可能に、図１３に示すように、端末機器はトランシーバ１３３０を更に備えてもよく、プロセッサ１３１０は該トランシーバ１３３０と他の機器との通信を制御することができ、具体的に、他の機器に情報またはデータを送信したり、他の機器から送信された情報またはデータを受信したりすることができる。
トランシーバ１３３０は送信機と受信機を備えることができる。トランシーバ１３３０はアンテナを含んでもよく、アンテナの数は１つまたは複数であってもよい。
図１４は本願の実施例によるサーバーの模式図的な構造図である。図１４に示すようなサーバーはプロセッサ１４１０を備え、プロセッサ１４１０はメモリからコンピュータープログラムを呼び出して稼動させ、本願の実施例における方法を実現することができる。
選択可能に、図１４に示すように、サーバーはメモリ１４２０を備えてもよい。プロセッサ１４１０はメモリ１４２０からコンピュータープログラムを呼び出して稼動させ、本願の実施例における方法が実現される。
メモリ１４２０はプロセッサ１４１０から独立した１つの個別なデバイスであってもよいし、プロセッサ１４１０に集積されてもよい。
選択可能に、図１４に示すように、サーバーはトランシーバ１４３０を更に備えてもよく、プロセッサ１４１０は該トランシーバ１４３０と他の機器との通信を制御することができ、具体的に、他の機器に情報またはデータを送信したり、他の機器から送信された情報またはデータを受信したりすることができる。
トランシーバ１４３０は送信機と受信機を備えることができる。トランシーバ１４３０はアンテナを含んでもよく、アンテナの数は１つまたは複数であってもよい。
上記実施例による端末機器とサーバーは、上記の方法実施例による技術的解決手段を実行することができ、その実現原理と技術効果が類似するため、ここで繰り返して説明しない。
理解すべき点として、本願の実施例のプロセッサは集積回路チップである可能性があり、信号の処理能力を備える。実現過程において、上記の方法実施例の各ステップはプロセッサにおけるハードウェアの集積ロジック回路或いはソフトウェア形式の命令によって完成されることができる。上記のプロセッサは汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）又はその他のプログラマブルロジックデバイス、離散ゲート或いはトランジスタ論理デバイス、離散ハードウェアコンポーネントであってよい。本願の実施例の実施例に開示された各方法、ステップ及び論理ブロック図を実現或いは実行することができる。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであってよく或いは該プロセッサは任意の従来のプロセッサ等であってもよい。本願の実施例に開示された方法を組み合わせたステップはハードウェアデコードプロセッサにより実行して完成し、或いはデコードプロセッサにおけるハードウェアとソフトウェアモジュールとの組み合わせにより実行して完成するように直接に体現することができる。ソフトウェアモジュールはランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ、読み出し専用メモリ、プログラム可能読み出し専用メモリまたは電気的消去可能プログラマブルメモリ、レジスタなどの本分野において成熟した記憶媒体に位置することができる。該記憶媒体はメモリに位置し、プロセッサはメモリにおける情報を読み取り、そのハードウェアを組み合わせて上記方法のステップを完成する。
理解できる点として、本願の実施例におけるメモリは揮発性メモリ又は不揮発性メモリであってよく、又は揮発性と不揮発性メモリをともに含んでよい。不揮発性メモリは読み取り専用メモリ（Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）、プログラマブル読み取り専用メモリ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ、ＰＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読み取り専用メモリ（Ｅｒａｓａｂｌｅ ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ）、電気的に消去可能なプログラマブル読み取り専用メモリ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ）又はフラッシュメモリであってよい。揮発性メモリはランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）であってよく、外部キャッシュとして使用される。限定ではなく例示的な説明によって、複数の形式のＲＡＭを利用することができ、例えばスタティックランダムアクセスメモリ（Ｓｔａｔｉｃ ＲＡＭ、ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（Ｄｙｎａｍｉｃ ＲＡＭ、ＤＲＡＭ）、同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ＤＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ）、ダブルデータ速率同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（Ｄｏｕｂｌｅ Ｄａｔａ Ｒａｔｅ ＳＤＲＡＭ、ＤＤＲ ＳＤＲＡＭ）、強化型同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ ＳＤＲＡＭ、ＥＳＤＲＡＭ）、同期接続ダイナミックランダムアクセスメモリ（Ｓｙｎｃｈｌｉｎｋ ＤＲＡＭ、ＳＬＤＲＡＭ）及び直接メモリバスランダムアクセスメモリ（Ｄｉｒｅｃｔ Ｒａｍｂｕｓ ＲＡＭ、ＤＲ ＲＡＭ）を利用することができる。注意すべき点として、本文に記載のシステムと方法のメモリはこれらと任意の他の適合なタイプのメモリを含むが、これらに限定されない。
理解すべき点として、上記メモリは限定ではなく、例示的な説明であり、例えば、本願の実施例におけるメモリは、スタティックランダムアクセスメモリ（ｓｔａｔｉｃ ＲＡＭ、ＳＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ｄｙｎａｍｉｃ ＲＡＭ、ＤＲＡＭ）、同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ＤＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ）、ダブルデータ速率同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（ｄｏｕｂｌｅ ｄａｔａ ｒａｔｅ ＳＤＲＡＭ、ＤＤＲ ＳＤＲＡＭ）、強化型同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（ｅｎｈａｎｃｅｄ ＳＤＲＡＭ、ＥＳＤＲＡＭ）、同期接続ダイナミックランダムアクセスメモリ（ｓｙｎｃｈ ｌｉｎｋ ＤＲＡＭ、ＳＬＤＲＡＭ）及び直接メモリバスランダムアクセスメモリ（Ｄｉｒｅｃｔ Ｒａｍｂｕｓ ＲＡＭ、ＤＲ ＲＡＭ）などであってもよい。つまり、本願の実施例におけるメモリはこれらと任意の他の適合なタイプのメモリを含むが、これらに限定されない。
本願の実施例はコンピューター可読記憶媒体をさらに提供し、コンピュータープログラムを記憶するために使用される。
選択可能に、該コンピューター可読記憶媒体は本願の実施例における端末機器またはサーバーに適用でき、且つ該コンピュータープログラムがコンピューターに本願の実施例の各方法における対応するフローを実行させる。簡潔にするために、ここでは繰り返して説明しない。
本願の実施例は、コンピュータープログラム命令を含むコンピュータープログラム製品をさらに提供する。
選択可能に、該コンピュータープログラム製品は本願の実施例における端末機器またはサーバーに適用でき、且つ該コンピュータープログラム命令はコンピューターに本願の実施例の各方法における対応するフローを実行させる。簡潔にするために、ここでは繰り返して説明しない。
本願の実施例はコンピュータープログラムをさらに提供する。
選択可能に、該コンピュータープログラムは本願の実施例における端末機器またはサーバー適用でき、該コンピュータープログラムがコンピューターに稼動されると、コンピューターに本願の実施例の各方法における対応するフローを実行させる。簡潔にするために、ここでは繰り返して説明しない。
当業者は、本文に開示された実施例に記載の各例示のユニット及びアルゴリズムステップを組み合わせて、電子ハードウェア、又はコンピュータソフトウェア及び電子ハードウェアの組み合わせで実現することができることを認識することができる。これらの機能はハードウェアで実行するかソフトウェアで実行するかは、技術案の特定のアプリケーションおよび設計制約条件によって決められる。当業者であれば各特定のアプリケーションに対して異なる方法で説明した機能を実現することができるが、このような実現は本願の範囲を超えると考えられない。
当業者であれば理解可能なように、説明の便宜と簡潔さのために、上記に記載の機器、装置及びユニットの具体的な作業過程は、上記方法の実施例における対応過程を参照することができるので、ここで繰り返して説明しない。
本願によるいくつかの実施例において、開示した機器、装置及び方法は、その他の方式によって実現されることができることを理解すべきである。例えば以上のような装置実施例は例示にすぎず、例えば、前記ユニットの分割は、ロジック機能における分割であり、実際の実現時には別の分割方式がありうる。例えば、複数のユニット又は組立部品を結合してもよいし、又は別のシステムに集積してもよいし、又はいくつかの特徴を無視したり、実行しなかったりしてもよい。また、表示又は検討した、互いの間の結合、又は直接結合、又は通信接続はいくつかのインターフェース、装置又はユニットによる間接結合又は通信接続であってよく、電気的、機械的又はその形式の接続であってもよい。
前記の分離した部材として説明したユニットは物理的に分離してもよいし、又は分離しなくてもよく、ユニットとして表示する部材は物理ユニットであってもよいし、又は物理ユニットではなくてもよく、即ち１つの場所に位置してもよいし、複数のネットワークユニットに分布してもよい。実際の需要に応じてその中の一部又は全部のユニットを選択して本実施例手段の目的を実現することができる。
また、本願の各実施例における各機能ユニットは１つの処理ユニットに集積されてもよいし、各ユニットは単独に物理的に存在してもよいし、２つ又は２つ以上のユニットは１つのユニットに集積されてもよい。
前記機能はソフトウェア機能ユニットの形式で実現するとともに独立した製品として販売又は使用される場合、１つのコンピュータ可読記憶媒体に記憶することができる。このような理解に基づいて、本願の実施例の技術的解決手段は本質的に、或いは従来技術に貢献する部分或いは該技術的解決手段の部分は、ソフトウェア製品の形式で表現することができ、該コンピュータソフトウェア製品が１つの記憶媒体に記憶され、一台のコンピュータ設備（パーソナルコンピュータ、サーバー、或いはネットワーク設備等である）に本願の各実施例に記載の方法の全部又は一部を実行させるための若干の命令を含む。前述の記憶媒体は、Ｕディスク、モバイルハードディスク、読み出し専用記憶装置（Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）、ディスク或いはＣＤ等の様々なプログラムコードを記憶できる媒体である。
以上は、本願の具体的な実施形態に過ぎず、本願の保護範囲はこれに限定されない。当業者の誰でも本願が開示した技術範囲において、容易に想到できる変化又は置換は、全て本願の保護範囲に含まれる。このため、本願の保護範囲は請求項の保護範囲を基準とすべきである。

Claims (19)

  1. 端末機器が第１の時間ウィンドウ内での第１の株式のＮ１個（Ｎ１は１より大きい整数）のケイ線データを取得するステップと、
    前記端末機器が、前記Ｎ１個のケイ線データに対応する、前記Ｎ１個のケイ線データのケイ線パターンを示すために使用される第１の標示パターンと、前記Ｎ１個のケイ線データのうちのｘ個（ｘ≦Ｎ１）の主要なケイ線とを取得するステップと、
    前記端末機器が前記Ｎ１個のケイ線データに対応するＮ１個のケイ線を表示するステップと、
    前記端末機器が前記第１の標示パターンと前記ｘ個の主要なケイ線に従って、前記Ｎ１個のケイ線上に第１の標示パターンラインを描くステップと、を含むことを特徴とするケイ線パターンの識別方法。
  2. 前記端末機器が前記第１の標示パターンと前記ｘ個の主要なケイ線に従って、前記Ｎ１個のケイ線上に第１の標示パターンラインを描いた後、
    前記端末機器が、ユーザーの前記第１の標示パターンラインへのタッチ操作を受信するステップと、
    前記タッチ操作に応答して、前記端末機器が前記第１の標示パターンラインに対応する第１の詳細データを表示するステップと、を含み、
    前記第１の詳細データは前記第１の標示パターンラインのパターン解読データと履歴バックテストデータを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  3. 前記パターン解読データは、開始時間、パターンタイプ、上昇／下降確率、レジスタンスライン、サポートラインまたは反転確率のうちの１つまたは複数を含み、
    前記履歴バックテストデータは、出現回数、利益確率、テイクプロフィットポイントまたはストップロスポイントのうちの１つまたは複数を含む、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
  4. 前記端末機器が、ユーザーの前記第１の標示パターンラインへのタッチ操作を受信するステップは、
    前記端末機器がユーザーから入力されたタッチ点を検出した後、前記タッチ点から前記第１の標示パターンラインまでの距離を計算するステップと、
    前記タッチ点から前記第１の標示パターンラインまでの距離が予め設定された距離以下であるとき、前記端末機器が、ユーザーの前記第１の標示パターンラインへのタッチ操作を受信したと決定するステップと、を含む、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
  5. 前記第１の標示パターンラインは直線または曲線である、ことを特徴とする請求項２～４のいずれか１項に記載の方法。
  6. 前記端末機器が前記第１の標示パターンと前記ｘ個の主要なケイ線に従って、前記Ｎ１個のケイ線上に第１の標示パターンラインを描くステップは、
    前記端末機器が前記第１の標示パターンに従って前記ｘ個の主要なケイ線を接続して、前記第１の標示パターンラインを取得するステップを含む、ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の方法。
  7. 端末機器が第１の時間ウィンドウ内での第１の株式のＮ１個のケイ線データを取得するステップは、
    ユーザーの前記第１の株式を開く操作に応答して、前記端末機器がサーバーから第１の時間ウィンドウ内での第１の株式のＮ１個のケイ線データを取得するステップを含む、ことを特徴とする請求項１～６のいずれか１項に記載の方法。
  8. 前記端末機器が、ユーザーが前記第１の時間ウィンドウを第２の時間ウィンドウに調整したことを検出するステップと、
    前記端末機器が、前記第２の時間ウィンドウ内での前記第１の株式のＮ２個（Ｎ２は１より大きい整数）のケイ線データを取得するステップと、
    前記端末機器が、前記Ｎ２個のケイ線データに対応し前記Ｎ２個のケイ線データのケイ線パターンを示すために使用される第２の標示パターンと、前記Ｎ２個のケイ線データのうちのｙ個（ｙ≦Ｎ１）の主要なケイ線と、を取得するステップと、
    前記端末機器が、前記Ｎ２個のケイ線データに対応するＮ２個のケイ線を表示するステップと、
    前記端末機器が、前記第２の標示パターンと前記ｙ個の主要なケイ線に従って、前記Ｎ２個のケイ線上に第２の標示パターンラインを描くステップと、を含む、ことを特徴とする請求項１～７のいずれか１項に記載の方法。
  9. サーバーが第１の時間ウィンドウ内での第１の株式のＮ１個（Ｎ１は１より大きい整数）のケイ線データを取得するステップと、
    前記サーバーが前記Ｎ１個のケイ線データに従って、対応する、前記Ｎ１個のケイ線データのケイ線パターンを示すために使用される第１の標示パターンと、前記Ｎ１個のケイ線データのうちのｘ個（ｘ≦Ｎ１）の主要なケイ線とを分析するステップと、
    前記サーバーが前記Ｎ１個のケイ線データと、前記第１の標示パターンと、前記ｘ個の主要なケイ線の標識とを端末機器に送信するステップと、を含む、ことを特徴とするケイ線パターンの識別方法。
  10. 前記サーバーが前記Ｎ１個のケイ線データに従って、対応する第１の標示パターンを分析するステップは、
    前記サーバーが前記Ｎ１個のケイ線データのうちの株価のａ個（ａは０より大きい整数）の変曲点を抽出するステップと、
    前記サーバーが前記ａ個の変曲点と様々なケイ線パターンモデルとの類似性を計算するステップと、
    前記サーバーが類似性の最も高いケイ線パターンモデルのケイ線パターンを前記第１の標示パターンとして決定するステップと、を含む、ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
  11. 前記サーバーが前記ａ個の変曲点と様々なケイ線パターンモデルとの類似性を計算するステップは、
    前記サーバーが前記ａ個の変曲点をスクリーニングし、スクリーニングされたａ（ｉ）個（ａ（ｉ）≦ａ）の変曲点を取得するステップと、
    前記サーバーが予め設定された類似性計算式に従って、前記ａ（ｉ）個の変曲点と様々なケイ線パターンモデルとの類似性をそれぞれ計算するステップと、を含む、ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
  12. 前記サーバーが前記ａ個の変曲点をスクリーニングするステップは、
    前記サーバーが変曲点の数、変曲点タイプ、時間、ペナルティ係数または重みのうちの１つまたは複数に応じて前記ａ個の変曲点をスクリーニングするステップを含む、ことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
  13. サーバーが第１の時間ウィンドウ内での第１の株式のＮ１個のケイ線データを取得する前に、
    前記サーバーが前記端末機器から送信された、前記第１の株式の標識と前記第１の時間ウィンドウとを含む第１の要求を取得するステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項９～１２のいずれか１項に記載の方法。
  14. 前記サーバーが前記端末機器から送信された、前記第１の株式の標識と第２の時間ウィンドウとを含む第２の要求を取得するステップと、
    前記サーバーが前記第２の時間ウィンドウ内での前記第２の株式のＮ２個（Ｎ２は１より大きい整数）のケイ線データを取得するステップと、
    前記サーバーが前記Ｎ２個のケイ線データに従って、対応する、前記Ｎ２個のケイ線データのケイ線パターンを示すために使用される第２の標示パターンと、前記Ｎ２個のケイ線データのうちのｙ個（ｙ≦Ｎ１）の主要なケイ線とを分析するステップと、
    前記サーバーが前記Ｎ２個のケイ線データと、前記第２の標示パターンと、前記ｙ個の主要なケイ線の標識とを前記端末機器に送信するステップと、をさらに含む、ことを特徴とする請求項９～１３のいずれか１項に記載の方法。
  15. 第１の時間ウィンドウ内での第１の株式のＮ１個（Ｎ１は１より大きい整数）のケイ線データを取得することと、前記Ｎ１個のケイ線データに対応し前記Ｎ１個のケイ線データのケイ線パターンを示すために使用される第１の標示パターンと、前記Ｎ１個のケイ線データのうちのｘ個（ｘ≦Ｎ１）の主要なケイ線を取得することと、に用いられる取得ユニットと、
    前記Ｎ１個のケイ線データに対応するＮ１個のケイ線を表示することと、前記第１の標示パターンと前記ｘ個の主要なケイ線に従って、前記Ｎ１個のケイ線上に第１の標示パターンラインを描くことと、に用いられる表示ユニットと、を含むことを特徴とする端末機器。
  16. 第１の時間ウィンドウ内での第１の株式のＮ１個（Ｎ１は１より大きい整数）のケイ線データを取得することに用いられる取得ユニットと、
    前記Ｎ１個のケイ線データに従って、対応する、前記Ｎ１個のケイ線データのケイ線パターンを示すために使用される第１の標示パターンと、前記Ｎ１のケイ線データのうちのｘ個（ｘ≦Ｎ１）の主要なケイ線とを分析することに用いられる分析ユニットと、
    前記Ｎ１個のケイ線データと、前記第１の標示パターンと、前記ｘ個の主要なケイ線の標識とを端末機器に送信するための通信ユニットと、を備える、ことを特徴とするサーバー。
  17. 端末機器であって、プロセッサとメモリを備え、該メモリは、コンピュータープログラムを記憶するために使用され、前記プロセッサは前記メモリに記憶されたコンピュータープログラムを呼び出して稼動させ、前記端末機器に請求項１～８のいずれか１項に記載の方法を実行させるために使用される、ことを特徴とする端末機器。
  18. サーバーであって、プロセッサとメモリを備え、該メモリは、コンピュータープログラムを記憶するために使用され、前記プロセッサは前記メモリに記憶されたコンピュータープログラムを呼び出して稼動させ、前記サーバーに請求項９～１４のいずれか１項に記載の方法を実行させるために使用される、ことを特徴とするサーバー。
  19. コンピューターに請求項１～８または９～１４のいずれか１項に記載の方法を実行させるコンピュータープログラムを記憶するために使用される、ことを特徴とするコンピューター可読記憶媒体。

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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115409621A (zh) * 2022-05-16 2022-11-29 深圳格隆汇信息科技有限公司 金融期货的划线方法及系统

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3573072B2 (ja) 2000-08-07 2004-10-06 株式会社Ｑｕｉｃｋ 時系列データ圧縮装置
US20020120551A1 (en) * 2001-02-27 2002-08-29 Clarkson Jones Visual-kinesthetic interactive financial trading system
TWI544438B (zh) * 2014-08-12 2016-08-01 神乎科技股份有限公司 證券資訊之趨勢的提示方法
CN106447494A (zh) * 2015-08-01 2017-02-22 郑志豪 基于图形识别的证券分析系统及方法
US20170069025A1 (en) * 2015-08-10 2017-03-09 Fonestock Technology Inc. Alerting method by using trend lines of security information
CN105701450B (zh) * 2015-12-31 2019-10-08 上海银赛计算机科技有限公司 K线形态识别方法及装置
CN107958415B (zh) * 2017-10-31 2021-07-27 创新先进技术有限公司 证券信息播报方法及装置
CN108364231A (zh) * 2018-02-10 2018-08-03 武汉市灯塔互动文化传播有限公司 一种用于股票曲线分析的方法和装置
CN108765146A (zh) * 2018-04-25 2018-11-06 武汉灯塔之光科技有限公司 一种根据已有曲线形态选取特定曲线股票的方法和装置
CN110415116A (zh) * 2019-06-27 2019-11-05 深圳市富途网络科技有限公司 相似k线图展示方法、装置、终端设备及计算机存储介质
KR102124978B1 (ko) * 2019-07-31 2020-06-22 (주)크래프트테크놀로지스 증권 거래를 위한 주문 집행을 수행하는 서버 및 방법
WO2021024205A1 (en) * 2019-08-06 2021-02-11 Bosman Philippus Johannes Method and system of optimizing stock availability and sales opportunity
CN112257770B (zh) * 2020-10-19 2022-05-06 四川长虹电器股份有限公司 一种k线形态识别方法
CN113269643A (zh) * 2021-05-25 2021-08-17 平安科技（深圳）有限公司 K线形态识别分类方法、装置、计算机设备及存储介质

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