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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明提出一种结合日内量价信息的股指趋势预测方法及系统，涉及量化交易与计算机科学的技术领域，在每个交易日收盘后，获取股票指数当前交易日及之前若干个交易日的量价信息数据，并从数据中提取粗粒度因子及细粒度因子，以充分考虑可能影响股票市场的市场内部因素以及市场外部因素，然后通过因子评价方法对细粒度因子进行评价筛选，确定训练集数据和测试集数据，将该股票指数在之前若干个交易日的涨跌作为标签，对股指趋势预测模型进行训练，然后测试股指趋势预测模型，在下一个交易日开盘时，根据股指趋势预测模型输出的涨跌信号进行交易，最后，基于历史回测，对股指趋势预测模型进行评价，具有很强的实践意义。
主权项：1.一种结合日内量价信息的股指趋势预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1.选定作为预测对象的股票指数，在每个交易日收盘后，获取该股票指数当前交易日及之前若干个交易日的量价信息数据；S2.从步骤S1的数据中获取粗粒度因子及细粒度因子；S3.通过因子评价法对细粒度因子进行评价筛选；确定股指趋势预测模型；S4.将该股票指数在之前若干个交易日数据中提取的粗粒度因子和步骤S3评价筛选后的细粒度因子作为训练集数据，将该股票指数在之前若干个交易日的涨跌信号作为标签，对股指趋势预测模型进行训练；S5.将该股票指数当前交易日中提取的粗粒度因子和步骤S3评价筛选后的细粒度因子作为测试集数据输入至训练好的股指趋势预测模型，在下一个交易日开盘时，根据股指趋势预测模型输出的涨跌信号进行交易；S6.基于历史回测，对股指趋势预测模型进行评价。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种结合日内量价信息的股指趋势预测方法及系统
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