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一种基于卷积神经网络的股票交易反转点与异常点检测方法

基本信息

申请号 CN202111064715.X 申请日 -
公开（公告）号 CN113793217A 公开（公告）日 2021-12-14
申请公布号 CN113793217A 申请公布日 2021-12-14
分类号 G06Q40/04（2012.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 孙瑶 申请（专利权）人 上海卡方信息科技有限公司
代理机构 北京盛凡佳华专利代理事务所（普通合伙） 代理人 胡欢
地址 201100上海市闵行区中辉路60号6幢1层139室
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开了一种基于卷积神经网络的股票交易反转点与异常点检测方法，涉及股票信息处理技术领域。本发明如下步骤：获取股票的历史数据，并在K线图上标记反转点与异常点；采用滑动窗口，将股票分割成子序列并输入到卷积神经网络进行特征学习，将学习到的特征进行分类；采用前向传播算法与后向传播算法反复训练模型；训练好的模型对测试数据进行效果检验；获取股票数据输入训练好的模型，得到股票反转点和异常点并进行统计。本发明通过将股票的历史数据输入到卷积神经网络进行特征学习，并对特征进行分类，采用前向传播算法与后向传播算法反复训练模型，统计股票的异常点和反转点，提高投资者对股票分析的准确率，给投资者带来经济效益。