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公开(公告)号:CN103236013A
公开(公告)日:2013-08-07
申请号:CN201310167850.6
申请日:2013-05-08
Applicant: 南京大学
IPC: G06Q40/06
Abstract: 本发明公开了一种基于关键股票集识别的股票市场大盘数据分析方法,其步骤是:1)收集数据,计算股票成交量之间的关联关系,构建股票关联网络;2)在股票关联网络中,以迭代的方式应用搜索算法识别关键股票集合;3)根据关键股票的价格走势,以成交量为权重计算大盘走势期望。本发明方法充分挖掘股票成交量之间的关联关系,能够根据股票市场的交易情况,准确判定处于活跃状态且具有影响力的股票,提高股票市场大盘走势预测的准确性。计算简单,具有时效性、灵活性和扩展性,可调整对历史数据的处理需求,适用于股票市场数据量大且股票交易变动频繁的情况。
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公开(公告)号:CN103236013B
公开(公告)日:2016-03-30
申请号:CN201310167850.6
申请日:2013-05-08
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于关键股票集识别的股票市场大盘数据分析方法,其步骤是:1)收集数据,计算股票成交量之间的关联关系,构建股票关联网络;2)在股票关联网络中,以迭代的方式应用搜索算法识别关键股票集合;3)根据关键股票的价格走势,以成交量为权重计算大盘走势期望。本发明方法充分挖掘股票成交量之间的关联关系,能够根据股票市场的交易情况,准确判定处于活跃状态且具有影响力的股票,提高股票市场大盘走势预测的准确性。计算简单,具有时效性、灵活性和扩展性,可调整对历史数据的处理需求,适用于股票市场数据量大且股票交易变动频繁的情况。
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