一种基于人工智能的股票价格预测方法及系统

发明专利无效专利

申请号：
CN201711294176.2
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q40/04
申请日期：
2017-12-08
申请人：
宏谷信息科技（珠海）有限公司

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著录项信息

专利名称	一种基于人工智能的股票价格预测方法及系统
申请号	CN201711294176.2	申请日期	2017-12-08
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2018-05-11	公开/公告号	CN108022016A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;3;0;/;0;2;;;G;0;6;Q;4;0;/;0;4查看分类表>
申请人	宏谷信息科技（珠海）有限公司	申请人地址	广东省珠海市横琴新区环岛东路1889号创意谷18栋110室-159（集中办公区）变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	宏谷信息科技（珠海）有限公司,北京大学	当前权利人	宏谷信息科技（珠海）有限公司,北京大学
发明人	张潇;闫宏飞
代理机构	杭州千克知识产权代理有限公司	代理人	郭扬部

摘要

本发明公开了一种基于人工智能的股票价格预测方法及系统，用以解决现有的股票预测的考虑因素具有片面性的问题。该方法包括：获取预设时间内交易日的股票价格特征及股票新闻特征；将所述股票价格特征及所述股票新闻特征输入双向循环神经网络模型进行训练；将所述双向循环神经网络模型输出的混合特征向量输入多层感知机进行分类训练；根据所述多层感知机的输出预测下一个交易日的股票价格。本发明基于双向循环网络的框架，通过将价格特征与新闻特征结合，充分利用获取的数据信息，更加准确地对股票价格进行预测。

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