TW201503032A - 前瞻研發情報分析之選股輔助方法及系統 - Google Patents

前瞻研發情報分析之選股輔助方法及系統 Download PDF

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Chia-Chen Chi
Gen-Ming Guo
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Abstract

　　本發明係提供一種前瞻研發情報分析之選股輔助方法及系統，其包含有操作單元、資料解析子系統、公司經營情報子系統、數資料庫模組、前瞻情報分析子系統、語義分析子系統、投資推薦子系統及檢索與瀏覽子系統；藉由上述系統，匯入外部資料並於編輯整理後，儲存至資料庫，進行前瞻情報的分析以求得一前瞻指數，並製作成一前瞻情報分析報告，再儲存至資料庫，語義分析子系統對於資料庫內的資料進行語義判斷，而求得推薦指數，以待搜索及瀏覽，即藉由本發明縮短所需金融商品的研究時間，而讓使用者能快速地選擇最具推薦及前瞻性指標的金融商品。

Description

前瞻研發情報分析之選股輔助方法及系統
　　本發明係為一種前瞻研發情報分析之選股輔助方法及系統，尤其是指一種可供法人、銀行、散戶及研究者等不同的使用者使用，藉由縮短所需金融商品的研究時間，讓使用者能快速地選擇最具推薦性及前瞻性指標的前瞻研發情報分析之選股輔助方法及系統。
　　隨著人們的生活水準提高，投資理財日見受到重視，因此，現今有許多銀行皆提供各種金融商品之組合來讓投資者選擇，如基金、股票、期貨、外匯、債券、認股權證等金融商品。然而，目前沒有一種有效的分析系統，可輔助投資者來分析金融商品之特性，例如金融商品穩定成長之程度、金融商品波動的穩定程度或金融商品對不同經濟環境的適應程度等等，讓投資者只能根據金融商品過去的表現，自行判斷該金融商品是否值得投資，而無法客觀地且數據化地判斷金融商品的特性，進而分配投資金額，而現今有一種投資分配系統及其方法、計算金融商品適應性參數之分析模組及其分析方法，如中華民國新型專利號第I333173號：「投資分配系統及其方法、計算金融商品適應性參數之分析模組及其分析方法」中，投資分配系統，係用以對一總投資金額進行分配，該系統包含輸入模組、分析模組及分配金額計算模組。輸入模組係輸入一標的金融商品(benchmark asset)之歷史資料、複數個金融商品(financial asset)之歷史資料及一門檻值。分析模組係根據門檻值、標的金融商品之歷史資料及金融商品之歷史資料，計算每一金融商品之適應性參數(adaptivity)。分配金額計算模組係至少根據此些適應性參數及一比例計算程序，計算出每一金融商品之一分配比例，並將總投資金額與每一金融商品之分配比例相乘，以產生每一金融商品之分配金額，但其稀少的資訊無法提供足夠的鑑別資訊以正確地判斷金融商品是否值得投資，再者，沒有辦法取得前瞻性的資訊，只能分析金融商品之歷史資料無法準確地辦別金融商品的變動，是以，本發明係提供一種前瞻研發情報分析之選股輔助方法及系統，其可讓使用者利用操作單元之控制介面來進行語義搜尋，再利用顯示介面顯示出搜尋結果，以供使用者瀏覽其前瞻指數P或推薦指數R，進而得知最具前瞻性的公司及股票，即是藉由縮短所需金融商品的研究時間，進而讓使用者能站在較有力的制高點選擇最具推薦性及前瞻性指標的金融商品。
　　本發明係提供一種前瞻研發情報分析之選股輔助系統，其係設有一操作單元，該操作單元係設有一控制介面及一顯示介面；一資料解析子系統，其係內建於操作單元內，該資料解析子系統係包含有一編輯管理模組及一資料處理模組，其可供系統管理者匯入外部資料；一公司經營情報子系統，其係內建於操作單元內，該公司經營情報子系統係包含有一財務狀況模組、一發明研究模組及一經營情況模組，其可供系統管理者匯入各公司的外部資料；數資料庫模組，其係可直接內建於操作單元內，該資料庫模組係包含有一研究發明資料庫、一公司情報資料庫、一前瞻情報資料庫、一投資推薦資料庫，該研究發明資料庫係連結至資料解析子系統，以供儲存其所有的彙整資料，而公司情報資料庫係連結至公司經營情報子系統，以供儲存其所有的彙整資料；一前瞻情報分析子系統，其係可內建於操作單元內，該前瞻情報分析子系統係分別連結至研究發明資料庫、公司情報資料庫及與投資推薦資料庫相連結之前瞻情報資料庫，該前瞻情報分析子系統係包含有一詞頻管理模組、一詞彙計算模組及一整合模組；一語義分析子系統，其係可內建於操作單元內，該語義分析子系統係分別連結至前瞻情報資料庫及檢索與瀏覽子系統，該語義分析子系統係包含有一詞頻管理模組、一詞彙計算模組及一整合模組；一投資推薦子系統，其係可內建於操作單元內，該投資推薦子系統係分別連結至前瞻情報資料庫及檢索與瀏覽子系統，該投資推薦子系統係包含有一績優股計算模組、一潛力股計算模組及一客製化計算模組；一檢索與瀏覽子系統，其係可內建於操作單元內，並可顯示於顯示介面上，該檢索與瀏覽子系統係分別連結至投資推薦資料庫、語義分析子系統及投資推薦子系統，該檢索與瀏覽子系統係包含一搜索模組、一瀏覽模組、一推薦模組及一語義模組。
　　本發明亦提供一種前瞻研發情報分析之選股輔助方法，其係包含有：系統管理者匯入外部資料；資料解析子系統及公司經營情報子系統將外部資料編輯整理後，將其儲存至研究發明資料庫及公司情報資料庫；前瞻情報分析子系統進行前瞻情報的分析，利用詞頻管理模組、詞彙計算模組及整合模組求得一前瞻指數P，並製作成一前瞻情報分析報告，再儲存至前瞻情報資料庫；語義分析子系統對於前瞻情報資料庫內的資料進行語義判斷，而求得一推薦指數R，並將判斷結果傳送至投資推薦資料庫，以待搜索及瀏覽。
　　當法人、銀行、散戶及研究者等不同的使用者，其係可利用操作單元之控制介面來進行語義搜尋，再利用顯示介面顯示出搜尋結果，以供使用者瀏覽其前瞻指數P或推薦指數R，進而得知最具前瞻性的公司及股票，即是藉由縮短所需金融商品的研究時間，進而讓使用者能站在較有力的制高點選擇最具推薦性及前瞻性指標的金融商品。
(1)‧‧‧顯示介面
(11)‧‧‧主畫面
(12)‧‧‧介面選單
(121)‧‧‧公司經營情報鍵
(122)‧‧‧前瞻情報分析鍵
(123)‧‧‧投資推薦鍵
(124)‧‧‧語義搜尋鍵
(13)‧‧‧翻頁控制鍵
(2)‧‧‧資料解析子系統
(21)‧‧‧編輯管理模組
(22)‧‧‧資料處理模組
(3)‧‧‧公司經營情報子系統
(31)‧‧‧財務狀況模組
(32)‧‧‧發明研究模組
(33)‧‧‧經營情況模組
(41)‧‧‧研究發明資料庫
(42)‧‧‧公司情報資料庫
(43)‧‧‧前瞻情報資料庫
(44)‧‧‧投資推薦資料庫
(5)‧‧‧前瞻情報分析子系統
(51)‧‧‧詞頻管理模組
(52)‧‧‧詞彙計算模組
(53)‧‧‧整合模組
(6)‧‧‧語義分析子系統
(61)‧‧‧詞頻管理模組
(62)‧‧‧詞彙計算模組
(63)‧‧‧整合模組
(7)‧‧‧投資推薦子系統
(71)‧‧‧績優股計算模組
(72)‧‧‧潛力股計算模組
(73)‧‧‧客製化計算模組
(8)‧‧‧檢索與瀏覽子系統
(81)‧‧‧搜索模組
(82)‧‧‧瀏覽模組
(83)‧‧‧推薦模組
(84)‧‧‧語義模組
(A)(B)‧‧‧外部資料
(C)‧‧‧使用者
第一圖：係本發明之系統架構方塊圖。
第二圖：係本發明之系統流程方塊圖。
第三、四、五、六、七、八、九圖：係本發明之顯示介面操作使用示意圖。
　　為使更詳細了解本發明之系統結構，請參閱第一至二圖所示，本發明係提供一種前瞻研發情報分析之選股輔助系統，其包含有一操作單元、一資料解析子系統2、一公司經營情報子系統3、數資料庫模組、一前瞻情報分析子系統5、一語義分析子系統6、一投資推薦子系統7及一檢索與瀏覽子系統8。
　　該操作單元，其係可為一電腦、智慧型手機等，該操作單元係設有一控制介面及一顯示介面1(可參考第三至九圖)，其顯示介面1係可為一螢幕。
　　該資料解析子系統2，其係內建於操作單元內，該資料解析子系統2係包含有一編輯管理模組21及一資料處理模組22，其可供系統管理者匯入各種傑出研究獎項目、傑出發明獎項目、傑出研究者近期研究領域、傑出發明者近期研究領域、研討會新議題、期刊特刊議題、專利發明等外部資料A，並將其所有資料進行彙整排序。
　　公司經營情報子系統3，其係內建於操作單元內，該公司經營情報子系統3係包含有一財務狀況模組31、一發明研究模組32及一經營情況模組33，其可供系統管理者匯入各公司財務報表、公司資產負債表、公司損益表、公司現金流向表、公司股東權益異動表、公司發明研究等外部資料B，並將其所有資料進行彙整。
　　數資料庫模組，其係可直接內建於操作單元內，該資料庫模組係包含有一研究發明資料庫41、一公司情報資料庫42、一前瞻情報資料庫43、一投資推薦資料庫44，該研究發明資料庫41係連結至資料解析子系統2，以供儲存其所有的彙整資料，而公司情報資料庫42係連結至公司經營情報子系統3，以供儲存其所有的彙整資料。
　　前瞻情報分析子系統5，其係可內建於操作單元內，該前瞻情報分析子系統5係分別連結至研究發明資料庫41、公司情報資料庫42及與投資推薦資料庫44相連結之前瞻情報資料庫43，該前瞻情報分析子系統5係包含有一詞頻管理模組51、一詞彙計算模組52及一整合模組53；其係產生出一前瞻指數P，該前瞻指數P是經由資料來源比重Pr及資料來源權重We的相乘所算出的指數，因前瞻指數屬於計算未來發展性之預測指數，設定所蒐集的論文期刊資料是採用近2年內(n≦2)所發表的論文作資料庫來源，其中Pr值的資料來源種類有：1.期刊2.研討會3.專利4.雜誌。
　　
　　n≦2
　　1. P = 前瞻指數
　　2. Pr = 資料來源比重
　　3. We = 資料來源權重
　　4. n = 年份期間
　　資料來源比重Pr = 特定資料來源總筆數/ 所有資料來源總數。
　　特定資料來源類別：1.期刊；2.研討會；3.專利；4.雜誌。
　　在一份給定的文件裡，詞頻(term frequency，TF)指的是某一個給定的單字在該文件中出現的次數。
　　這個數字通常會被標準化，以防止它偏向內容較多的文件。(同一個單字在內容較長文件裡可能會比內容較短的文件有更高的詞頻，而不管該單字是否重要。)對於在某單一文件裡的單字ti 來說，它的重要性可表示為：
　　以上式子中ni,j 是該單字在文件dj 中的出現次數，而分母則是在文件dj 中所有字詞的出現次數之總和。
　　逆向文件頻率(inverse document frequency，IDF)是一個單字普遍重要性的度量。某一特定單字的IDF，可以由總文件數目除以包含該單字之文件的數目，再將得到的商取對數得到：

　　
　　其中，
　　|D|：語料庫中的文件總數
　　：包含單字ti 的文件數目（即ni,j ≠0的文件數目），如果該單字不在語料庫中，就會導致被除數為零，因此一般情況下使用
　　然後，
　　某一特定文件內的高詞語頻率，以及該詞語在整個文件集合中的低文件頻率，可以產生出高權重的TF-IDF；因此，TF-IDF傾向於過濾掉常見的詞語，保留重要的詞語。
　　語義分析子系統6，其係可內建於操作單元內，該語義分析子系統6係分別連結至前瞻情報資料庫43及檢索與瀏覽子系統8，該語義分析子系統6係包含有一詞頻管理模組61、一詞彙計算模組62及一整合模組63；其係產生出一推薦指數R，該推薦指數R是經由資料來源比重Pr及資料來源權重We的相乘所算出的指數，設定所蒐集的論文期刊資料是採用近2年內(n≦2)所發表的論文作資料庫來源，其中Pr值的資料來源種類有：1.期刊2.研討會3.專利4.雜誌。
　　
　　n≦2
　　1. R = 推薦指數
　　2. Pr = 資料來源比重
　　3. We = 資料來源權重
　　4. n = 年份期間
　　資料來源比重Pr = 特定資料來源總筆數 / 所有資料來源總數。
　　特定資料來源類別：1.期刊；2.研討會；3.專利；4.雜誌。
　　投資推薦子系統7，其係可內建於操作單元內，該投資推薦子系統7係分別連結至前瞻情報資料庫43及檢索與瀏覽子系統8，該投資推薦子系統7係包含有一績優股計算模組71、一潛力股計算模組72及一客製化計算模組73，其中：
　　績優股計算模組71=上市公司股價*權重+資本額*權重+每股盈餘*權重+前瞻議題國內外專利量*權重+前瞻議題產品量*權重。
　　潛力股計算模組72=前瞻議題國內外專利量*權重+前瞻議題產品量*權重+前瞻議題得獎量*權重。
　　檢索與瀏覽子系統8，其係可內建於操作單元內，並可顯示於顯示介面1上，該檢索與瀏覽子系統8係分別連結至投資推薦資料庫44、語義分析子系統6及投資推薦子系統7，該檢索與瀏覽子系統8係包含一搜索模組81、一瀏覽模組82、一推薦模組83及一語義模組84。
　　顯示介面1係可顯示出一主畫面11、一介面選單12及一翻頁控制鍵13(可參考第三圖)，該介面選單12係設有一公司經營情報鍵121、一前瞻情報分析鍵122、一投資推薦鍵123、一語義搜尋鍵124，而主畫面11則顯示按下介面選單12內之選擇鍵的內容，當按下公司經營情報鍵121時，該主畫面11係可顯示出所有已匯入的公司選項，並可點選一公司選項，即可顯示出該公司經營情報以供使用者C進行瀏覽，如第四圖所示，而當按下前瞻情報分析鍵122時，該主畫面11係可供輸入分析主題以顯示出相關主題的前瞻指數，如第五圖所示，而當按下投資推薦鍵123時，該主畫面11係可供輸入主題、投資預算範圍、風險係數範圍，並可選擇推薦方式，如績優股推薦、潛力股推薦或客製化推薦(可參考第六圖)，當輸入完畢後，該主畫面11則顯示出相關主題的股票投資推薦指數，如第七圖所示，而當按下語義搜尋鍵124時，該主畫面11係可供輸入主題來進行語義搜尋(可參考第八圖)，當輸入完畢後，該主畫面11則顯示出相關主題的股票投資推薦指數，如第九圖所示。
　　本發明亦提供一種前瞻研發情報分析之選股輔助方法，其係配合前述前瞻研發情報分析之選股輔助系統實施，使用時，系統管理者係先將各種傑出研究獎項目、傑出發明獎項目、傑出研究者近期研究領域、傑出發明者近期研究領域、研討會新議題、期刊特刊議題、專利發明等外部資料A及各公司財務報表、公司資產負債表、公司損益表、公司現金流向表、公司股東權益異動表、公司發明研究等外部資料B予以匯入，如第二及三圖所示。
　　再經由資料解析子系統2及公司經營情報子系統3將外部資料A、B編輯整理後，將其儲存至研究發明資料庫41及公司情報資料庫42。
　　前瞻情報分析子系統5進行前瞻情報的分析，利用詞頻管理模組51、詞彙計算模組52及整合模組53求得一前瞻指數P，並製作成一前瞻情報分析報告，再儲存至前瞻情報資料庫43。
　　語義分析子系統6對於前瞻情報資料庫43內的資料進行語義判斷，而求得一推薦指數R，並將判斷結果傳送至投資推薦資料庫44，以待搜索及瀏覽。
　　綜上所述，當法人、銀行、散戶及研究者等不同的使用者C，其係可利用操作單元之控制介面來進行語義搜尋或前瞻分析，再利用顯示介面1顯示出搜尋結果，以供使用者C瀏覽其前瞻指數P或推薦指數R，進而得知最具前瞻性的公司及股票，即是藉由縮短所需金融商品的研究時間，進而讓使用者C能站在較有力的制高點選擇最具推薦性及前瞻性指標的金融商品。
 
(2)‧‧‧資料解析子系統
(3)‧‧‧公司經營情報子系統
(41)‧‧‧研究發明資料庫
(42)‧‧‧公司情報資料庫
(43)‧‧‧前瞻情報資料庫
(44)‧‧‧投資推薦資料庫
(5)‧‧‧前瞻情報分析子系統
(6)‧‧‧語義分析子系統
(7)‧‧‧投資推薦子系統
(8)‧‧‧檢索與瀏覽子系統
(A)(B)‧‧‧外部資料
(C)‧‧‧使用者

Claims (10)

  1. 一種前瞻研發情報分析之選股輔助系統，包括：
    一操作單元，其係設有一控制介面及一顯示介面；
    一資料解析子系統，其係內建於操作單元內，該資料解析子系統係包含有一編輯管理模組及一資料處理模組，其可供系統管理者匯入外部資料；
    一公司經營情報子系統，其係內建於操作單元內，該公司經營情報子系統係包含有一財務狀況模組、一發明研究模組及一經營情況模組，其可供系統管理者匯入各公司的外部資料；
    數資料庫模組，其係可直接內建於操作單元內，該資料庫模組係包含有一研究發明資料庫、一公司情報資料庫、一前瞻情報資料庫、一投資推薦資料庫，該研究發明資料庫係連結至資料解析子系統，以供儲存其所有的彙整資料，而公司情報資料庫係連結至公司經營情報子系統，以供儲存其所有的彙整資料；
    一前瞻情報分析子系統，其係可內建於操作單元內，該前瞻情報分析子系統係分別連結至研究發明資料庫、公司情報資料庫及與投資推薦資料庫相連結之前瞻情報資料庫，該前瞻情報分析子系統係包含有一詞頻管理模組、一詞彙計算模組及一整合模組；
    一語義分析子系統，其係可內建於操作單元內，該語義分析子系統係分別連結至前瞻情報資料庫及檢索與瀏覽子系統，該語義分析子系統係包含有一詞頻管理模組、一詞彙計算模組及一整合模組；
    一投資推薦子系統，其係可內建於操作單元內，該投資推薦子系統係分別連結至前瞻情報資料庫及檢索與瀏覽子系統，該投資推薦子系統係包含有一績優股計算模組、一潛力股計算模組及一客製化計算模組；
    一檢索與瀏覽子系統，其係可內建於操作單元內，並可顯示於顯示介面上，該檢索與瀏覽子系統係分別連結至投資推薦資料庫、語義分析子系統及投資推薦子系統，該檢索與瀏覽子系統係包含一搜索模組、一瀏覽模組、一推薦模組及一語義模組。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之前瞻研發情報分析之選股輔助系統，其中，該操作單元可為一電腦、智慧型手機等。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之前瞻研發情報分析之選股輔助系統，其中，該顯示介面係可為一螢幕，其係可顯示出一主畫面、一介面選單及一翻頁控制鍵，該介面選單係設有一公司經營情報鍵、一前瞻情報分析鍵、一投資推薦鍵、一語義搜尋鍵，而主畫面則顯示按下介面選單內之選擇鍵的內容。
  4. 如申請專利範圍第1項所述之前瞻研發情報分析之選股輔助系統，其中，該績優股計算模組=上市公司股價*權重+資本額*權重+每股盈餘*權重+前瞻議題國內外專利量*權重+前瞻議題產品量*權重，而潛力股計算模組=前瞻議題國內外專利量*權重+前瞻議題產品量*權重+前瞻議題得獎量*權重。
  5. 一種前瞻研發情報分析之選股輔助方法，包括：
    匯入外部資料；
    由資料解析子系統及公司經營情報子系統將外部資料編輯整理後，將其儲存至研究發明資料庫及公司情報資料庫；
    前瞻情報分析子系統進行前瞻情報的分析，並求得一前瞻指數(P)，製作成一前瞻情報分析報告，再儲存至前瞻情報資料庫；
    語義分析子系統對於前瞻情報資料庫內的資料進行語義判斷，而求得一推薦指數(R)，並將判斷結果傳送至投資推薦資料庫，以待搜索及瀏覽；
    藉由前瞻研發情報分析之選股輔助方法縮短所需金融商品的研究時間，而讓使用者能快速地選擇最具推薦及前瞻性指標的金融商品。
  6. 如申請專利範圍第5項所述之前瞻研發情報分析之選股輔助方法，其中，該外部資料係包含各種傑出研究獎項目、傑出發明獎項目、傑出研究者近期研究領域、傑出發明者近期研究領域、研討會新議題、期刊特刊議題、專利發明及各公司財務報表、公司資產負債表、公司損益表、公司現金流向表、公司股東權益異動表、公司發明研究等。
  7. 如申請專利範圍第5項所述之前瞻研發情報分析之選股輔助方法，其中，該前瞻指數(P)是經由資料來源比重(Pr)及資料來源權重(We)的相乘所算出的指數。
  8. 如申請專利範圍第7項所述之前瞻研發情報分析之選股輔助方法，其中，該前瞻指數(P)之計算公式如下：
    ；
    n≦2；
    P = 前瞻指數；
    Pr = 資料來源比重；
    We = 資料來源權重；
    n = 年份期間；資料來源比重(Pr) = 特定資料來源總筆數 / 所有資料來源總數；
    特定資料來源類別：期刊；研討會；專利；雜誌。
  9. 如申請專利範圍第5項所述之前瞻研發情報分析之選股輔助方法，其中，該推薦指數(R)是經由資料來源比重(Pr)及資料來源權重(We)的相乘所算出的指數。
  10. 如申請專利範圍第9項所述之前瞻研發情報分析之選股輔助方法，其中，該推薦指數(R)之計算公式如下：
    ；
    n≦2；
    R = 推薦指數；
    Pr = 資料來源比重；
    We = 資料來源權重；
    n = 年份期間；資料來源比重(Pr) = 特定資料來源總筆數 / 所有資料來源總數；
    特定資料來源類別：期刊；研討會；專利；雜誌。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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TWI559249B (zh) * 2016-02-24 2016-11-21 車慧中 通過電腦實現的專利大數據預測選股方法及電腦系統
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