[发明专利]一种基于局部及全局语法统计的股票推荐方法在审
| 申请号： | 201611045969.6 | 申请日： | 2016-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN106780021A | 公开（公告）日： | 2017-05-31 |
| 发明（设计）人： | 洪志令;吴梅红 | 申请（专利权）人： | 洪志令 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 361005 福建省厦门市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于局部及全局语法统计的股票推荐方法。方法把股票小段时间序列的涨跌幅量化值看作是自然语言中的符号串，对股票下一交易日涨跌幅度的预测则类似于对符号串中的下一符号的预测；而后结合股票的实际，应用n元语法的思想，对股票自身的历史数据和全局的股票数据进行股票语法的规则统计，而后分别利用局部语法和全局语法计算股票下一交易日的涨跌幅得分。最后对两种结果计算综合得分，排序后进行股票的推荐。方法除了可用于股票的每日推荐外，还可用于股票每天的实时推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 局部 全局 语法 统计 股票 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种基于局部及全局语法统计的股票推荐方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：（1）对股票的涨跌幅值进行量化；（2）基于股票自身历史数据进行局部多元语法统计；（3）基于所有股票历史数据进行全局多元语法统计；（4）获得待预测股票的近期涨跌幅数据并量化；（5）计算待预测股票的局部语法预测得分；（6）计算待预测股票的全局语法预测得分；（7）计算每只股票的综合得分并进行排序推荐。
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