公开(公告)号：CN110189035A

公开(公告)日：2019-08-30

申请号：CN201910470749.5

申请日：2019-05-31

Applicant: 三峡大学

Inventor： 邓尚昆 ,  王晨光 ,  徐乔林 ,  危晨阳 ,  王明月

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q40/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于 均值聚类与KNN算法的内幕交易识别方法，获取不同事件时间窗口期下的内幕交易样本数据集；将样本数据集进行 均值聚类分为不同的子数据集；选择离测试目标最近的聚类中心对应的子数据集，采用KNN算法得出是否内幕交易的结果。本发明基于 均值聚类，建立多个聚类，选择距离测试目标最近的聚类中心对应的聚类的样本进行相似程度比较并确定类别，很好地解决了内幕交易股票各种原因造成特征指标差异较大而不能被有效识别的难题，提高了内幕交易的判别正确率。

公开(公告)号：CN108038785A

公开(公告)日：2018-05-15

申请号：CN201711408219.5

申请日：2017-12-22

Applicant: 三峡大学

Inventor： 邓尚昆 ,  徐乔林

IPC: G06Q40/04

Abstract: 本发明提供基于对冲思想的综合K线的交易方法，通过收集个股及对应大盘的K线数据，做出综合K线图，最后完成交易。无论大盘涨跌，只要个股和大盘之差出现预测之趋势，皆有机会获利，此方法削弱了大盘涨跌对个股交易的影响。同时本发明方法亦可用于同行业两种股票的对冲交易，即同行业A和B股，只要A的涨幅超过B的涨幅，或A的跌幅超过B的跌幅，皆有机会获利，而无论A和B是否受行业景气程度影响同涨或同跌，削弱了行业的景气程度对个股交易的影响。可以为确定股票最佳买卖点提供参考依据。