本發(fā)明涉及形態(tài)識別，特別是涉及一種價格形態(tài)識別、分析、推薦方法、設(shè)備及程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、隨著國內(nèi)證券交易市場的規(guī)模不斷擴(kuò)大，證券交易的參與程度不斷提升，傳統(tǒng)的交易方法依賴交易者對價格數(shù)據(jù)進(jìn)行人工觀察，作出主觀的交易決策。這種主觀交易的方法執(zhí)行效率低下、缺乏穩(wěn)定的決策標(biāo)準(zhǔn)、難以進(jìn)行科學(xué)準(zhǔn)確的復(fù)盤分析，對投資者造成普遍的經(jīng)濟(jì)損失。使用計算機(jī)進(jìn)行證券數(shù)據(jù)的采集、分析、輔助決策和統(tǒng)計分析，可以有效增加投資策略的精確性、科學(xué)性，提升投資收益，準(zhǔn)確把握收益預(yù)期。

2、技術(shù)分析是證券交易中的一種重要方法，其目的在于在資產(chǎn)價格序列中尋找適合投資的時間點(diǎn)，指導(dǎo)投資者獲得經(jīng)濟(jì)效益。市面上常見的方案通常包括兩個類別，第一類以人工技術(shù)指標(biāo)分析為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)方法。這類方法，依賴人工的主觀經(jīng)驗(yàn)和判斷，準(zhǔn)確性和效率都比較低。第二類是包含統(tǒng)計學(xué)分析、圖像識別分析、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等方法的交叉學(xué)科方法。這類方法往往忽略了價格數(shù)據(jù)中的重要金融特性，可控性和可解釋性較差，對數(shù)據(jù)集的數(shù)量和質(zhì)量也有較高的要求，難以被投資者使用。

3、因此，亟待發(fā)明一種資產(chǎn)價格形態(tài)識別、證券價格分析的新方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)識別分析運(yùn)行效率低、可控性與可解釋性差以及抗數(shù)據(jù)噪聲能力差的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供一種價格形態(tài)識別、分析、推薦方法、設(shè)備及程序產(chǎn)品，至少部分解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題。

2、本發(fā)明的其他特性和優(yōu)點(diǎn)將通過下面的詳細(xì)描述變得顯然，或部分地通過本發(fā)明的實(shí)踐而習(xí)得。

3、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實(shí)施例提供如下技術(shù)方案：

4、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第一方面，提供了一種價格形態(tài)識別方法，所述方法包括：

5、獲取價格數(shù)據(jù)，根據(jù)所述價格數(shù)據(jù)建立價格數(shù)據(jù)集；

6、針對所述價格數(shù)據(jù)集中的各個資產(chǎn)種類，利用所述資產(chǎn)種類的價格序列數(shù)據(jù)，得到對應(yīng)的價格變化閾值指標(biāo)；

7、根據(jù)價格序列數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，利用所述價格變化閾值指標(biāo)，構(gòu)建價格狀態(tài)序列；

8、根據(jù)所述價格狀態(tài)序列的價格形態(tài)特征進(jìn)行形態(tài)事件識別，得到價格形態(tài)事件集合。

9、進(jìn)一步地，所述價格變化閾值指標(biāo)包括平均真實(shí)波幅atr和收益率標(biāo)準(zhǔn)差。

10、進(jìn)一步地，根據(jù)價格序列數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，利用所述價格變化閾值指標(biāo)，構(gòu)建價格狀態(tài)序列，包括：

11、將價格序列的第一個價格節(jié)點(diǎn)作為初始節(jié)點(diǎn)；

12、針對價格序列中除初始節(jié)點(diǎn)外的各個價格節(jié)點(diǎn)，根據(jù)時間軸進(jìn)行逐一掃描，若當(dāng)前價格節(jié)點(diǎn)的收盤價大于上一個價格節(jié)點(diǎn)的收盤價，則將當(dāng)前價格節(jié)點(diǎn)作為第一高價節(jié)點(diǎn)；

13、若當(dāng)前價格節(jié)點(diǎn)的收盤價小于上一個價格節(jié)點(diǎn)的收盤價，則將當(dāng)前價格節(jié)點(diǎn)作為第一低價節(jié)點(diǎn)；

14、利用所述第一高價節(jié)點(diǎn)和所述第一低價節(jié)點(diǎn)，得到第二高價節(jié)點(diǎn)和第二低價節(jié)點(diǎn)交替的價格狀態(tài)序列。

15、進(jìn)一步地，其特征在于，利用所述第一高價節(jié)點(diǎn)和所述第一低價節(jié)點(diǎn)，得到第二高價節(jié)點(diǎn)和第二低價節(jié)點(diǎn)交替的價格狀態(tài)序列，包括：

16、針對各個第一高價節(jié)點(diǎn)，判斷當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的上一個第二價格節(jié)點(diǎn)是否為高價節(jié)點(diǎn)，所述第二價格節(jié)點(diǎn)包括第二高價節(jié)點(diǎn)和第二低價節(jié)點(diǎn)；

17、若當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的上一個第二價格節(jié)點(diǎn)是高價節(jié)點(diǎn)，則將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的上一個第二價格節(jié)點(diǎn)刪除，并將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)作為第二高價節(jié)點(diǎn)；

18、若當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的上一個第二價格節(jié)點(diǎn)不是高價節(jié)點(diǎn)，則利用上一個第二價格節(jié)點(diǎn)的收盤價和當(dāng)前價格序列的收盤價，計算得到第一價差絕對值；

19、判斷所述第一價差絕對值是否大于價差閾值，所述價差閾值根據(jù)所述價格變化閾值指標(biāo)和預(yù)設(shè)價差閾值倍率計算得到；

20、若所述第一價差絕對值大于價差閾值，則將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)作為第二低價節(jié)點(diǎn)；

21、若所述第一價差絕對值不大于價差閾值，則不將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)作為第二價格節(jié)點(diǎn)；

22、針對各個第一低價節(jié)點(diǎn)，判斷當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的上一個第二價格節(jié)點(diǎn)是否為低價節(jié)點(diǎn)；

23、若當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的上一個第二價格節(jié)點(diǎn)是低價節(jié)點(diǎn)，則將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的上一個第二價格節(jié)點(diǎn)刪除，并將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)作為第二低價節(jié)點(diǎn)；

24、若當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的上一個第二價格節(jié)點(diǎn)不是低價節(jié)點(diǎn)，則利用上一個第二價格節(jié)點(diǎn)的收盤價和當(dāng)前價格序列的收盤價，計算得到第二價差絕對值；

25、判斷所述第二價差絕對值是否大于價差閾值；

26、若所述第二價差絕對值大于價差閾值，將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)作為第二高價節(jié)點(diǎn)；

27、若所述第二價差絕對值不大于價差閾值，則不將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)作為第二價格節(jié)點(diǎn)；

28、得到第二高價節(jié)點(diǎn)和第二低價節(jié)點(diǎn)交替的價格狀態(tài)序列。

29、進(jìn)一步地，根據(jù)所述價格狀態(tài)序列的價格形態(tài)特征進(jìn)行形態(tài)事件識別，得到價格形態(tài)事件集合，包括：

30、針對各個資產(chǎn)種類，根據(jù)所述資產(chǎn)種類的當(dāng)前價格以及價格狀態(tài)序列的節(jié)點(diǎn)特征以及節(jié)點(diǎn)相互關(guān)系，確定價格形態(tài)特征；

31、基于預(yù)先設(shè)置的價格形態(tài)規(guī)則，根據(jù)所述價格形態(tài)特征識別得到價格形態(tài)事件；

32、利用所有價格形態(tài)事件得到價格形態(tài)事件集合。

33、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第二方面，提供了一種證券價格分析方法，所述方法包括：

34、利用如上任一項所述的一種價格形態(tài)識別方法，對證券價格數(shù)據(jù)進(jìn)行形態(tài)識別，識別得到證券價格形態(tài)事件集合；

35、利用所述證券價格形態(tài)事件集合進(jìn)行證券價格分析處理，得到證券價格分析結(jié)果。

36、進(jìn)一步地，利用所述證券價格形態(tài)事件集合進(jìn)行證券價格分析處理，得到證券價格分析結(jié)果，包括：

37、對于所述證券價格形態(tài)事件集合中的各個證券價格形態(tài)事件，根據(jù)所述證券價格形態(tài)事件的開倉點(diǎn)、開倉時間、平倉點(diǎn)以及平倉時間，計算得到所述證券價格形態(tài)事件的特征指標(biāo)，所述特征指標(biāo)包括收益率、歸一化收益率以及最大回撤率；

38、對于所述證券價格形態(tài)事件集合，按照證券價格形態(tài)事件種類對特征指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計匯總，得到證券價格形態(tài)事件的出現(xiàn)次數(shù)指標(biāo)以及盈利能力和風(fēng)險指標(biāo)；

39、所述出現(xiàn)次數(shù)指標(biāo)包括形態(tài)事件出現(xiàn)次數(shù)、形態(tài)事件覆蓋資產(chǎn)種類數(shù)量、形態(tài)事件出現(xiàn)分布；

40、所述盈利能力和風(fēng)險指標(biāo)包括勝率、平均收益、平均標(biāo)準(zhǔn)化收益以及平均最大回撤率。

41、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第三方面，提供了一種價格形態(tài)事件推薦方法，所述方法包括：

42、實(shí)時獲取價格數(shù)據(jù)，利用如上任一項所述的一種價格形態(tài)識別方法對被監(jiān)控資產(chǎn)進(jìn)行實(shí)時價格形態(tài)事件識別；

43、若識別得到所述被監(jiān)控資產(chǎn)的價格形態(tài)事件，則將所述被監(jiān)控資產(chǎn)以及對應(yīng)的價格形態(tài)事件推薦至投資用戶。

44、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第四方面，提供了一種設(shè)備，所述設(shè)備包括：處理器和存儲器；

45、所述存儲器用于存儲一個或多個程序指令；

46、所述處理器，用于運(yùn)行一個或多個程序指令，用以執(zhí)行如上任一項所述的一種價格形態(tài)識別方法或如上任一項所述的一種證券價格分析方法或如上所述的一種價格形態(tài)事件推薦方法的步驟。

47、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第五方面，提供了一種計算機(jī)程序產(chǎn)品，所述計算機(jī)程序產(chǎn)品包括存儲在非暫態(tài)計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)上的計算程序，所述計算機(jī)程序包括程序指令，當(dāng)所述程序指令被計算機(jī)執(zhí)行時，使該計算機(jī)實(shí)現(xiàn)如上任一項所述的一種價格形態(tài)識別方法或如上任一項所述的一種證券價格分析方法或如上所述的一種價格形態(tài)事件推薦方法的步驟。

48、本發(fā)明實(shí)施例具有如下優(yōu)點(diǎn)：

49、本發(fā)明實(shí)施例提供的一種價格形態(tài)識別方法，對各個時間點(diǎn)的價格狀態(tài)進(jìn)行上漲和下跌的分類，對價格歷史的震蕩狀態(tài)進(jìn)行分析，用于輔助用戶解讀資產(chǎn)的價格趨勢。本發(fā)明實(shí)施例提供的一種證券價格分析方法，通過對證券價格形態(tài)事件、使用歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，分析價格形態(tài)的出現(xiàn)頻率、盈利能力、風(fēng)險水平，用于輔助用戶發(fā)掘和選取適合投資的價格形態(tài)。本發(fā)明實(shí)施例提供的一種價格形態(tài)事件推薦方法，能夠?qū)崿F(xiàn)對資產(chǎn)的實(shí)時監(jiān)控，及時推薦價格形態(tài)事件，輔助用戶進(jìn)行交易擇時、資產(chǎn)品種篩選、大類資產(chǎn)配置等方面的決策。

50、本發(fā)明實(shí)施例有效提高了識別分析運(yùn)行效率、可控性、可解釋性以及抗數(shù)據(jù)噪聲能力。