金融事件預測方法和裝置的制造方法
【技術領域】
[0001]本發明實施例涉及數據處理技術，尤其涉及一種金融事件預測方法和裝置。
【背景技術】
[0002]在現實生活中有很多事件，尤其是金融事件，是可以通過對一些現有數據的運算處理來進行預測的。其中，量化投資就是一項非常典型的針對金融投資事件的預測方法。
[0003]所謂量化投資，就是指借助現代統計學、數學的方法，從海量歷史數據中尋找能夠帶來超額收益的多種“大概率”策略，并紀律嚴明地按照這些策略所構建的數量化模型來指導投資，力求取得穩定的、可持續的、高于平均的超額回報。與傳統的定性投資方法不同的是，量化投資不依靠人的感覺來管理資產，而是根據人的投資思想和投資經驗來構建數學模型，并利用計算機來處理大量歷史數據，在較短的時間內驗證模型的有效性，只有當模型在歷史數據上的表現滿足要求時，才會被進一步應用到實盤交易中。
[0004]現有技術中的量化投資方法都是基于已有的股票量價數據實現的。而由于量價數據中的噪音較多且數據完全公開，僅僅以此為數據源構建有效的投資策略難度極大，往往收效甚微。原因是股票投資本質上是一種博弈行為，只依據完全公開的信息進行決策沒有任何優勢。
【發明內容】
[0005]有鑒于此，本發明實施例提供一種金融事件預警方法和裝置，以提供有效的金融事件預警方式。
[0006]第一方面，本發明實施例提供了一種金融事件預警方法，包括:
[0007]實時監測互聯網以獲取用戶輸入類數據；
[0008]按照金融事件關聯規則，從所述用戶輸入類數據中提取金融事件關聯數據；
[0009]按照金融事件預警規則，基于所述金融事件關聯數據產生金融事件預警信息。
[0010]第二方面，本發明實施例提供了一種金融事件預警裝置，包括:
[0011]數據獲取模塊，用于實時監測互聯網以獲取用戶輸入類數據；
[0012]關聯數據提取模塊，用于按照金融事件關聯規則，從所述用戶輸入類數據中提取金融事件關聯數據；
[0013]預警信息產生模塊，用于按照金融事件預警規則，基于所述金融事件關聯數據產生金融事件預警信息。
[0014]本發明實施例通過實時監測互聯網以獲取用戶輸入類數據；按照金融事件關聯規貝1J，從所述用戶輸入類數據中提取金融事件關聯數據；按照金融事件預警規則，基于所述金融事件關聯數據產生金融事件預警信息的技術手段，實現不再依據與金融事件直接相關的量價數據對金融事件進行預警，而是通過分析處理互聯網中海量的用戶輸入類數據，產生金融事件預警信息，本實施例的技術方案優化了現有的金融事件預測技術，在豐富了金融事件的預測形式的同時也提高了金融事件的預測精度。
【附圖說明】
[0015]圖1是本發明實施例一的一種金融事件預警方法的流程圖；
[0016]圖2是本發明實施例二的一種金融事件預警方法的流程圖；
[0017]圖3是本發明實施例三的一種金融事件預警方法的流程圖；
[0018]圖4是本發明實施例四的一種金融事件預警裝置的結構圖；
【具體實施方式】
[0019]為了使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚，下面結合附圖對本發明具體實施例作進一步的詳細描述。可以理解的是，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋本發明，而非對本發明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發明相關的部分而非全部內容。
[0020]另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發明相關的部分而非全部內容。在更加詳細地討論示例性實施例之前應當提到的是，一些示例性實施例被描述成作為流程圖描繪的處理或方法。雖然流程圖將各項操作(或步驟)描述成順序的處理，但是其中的許多操作可以被并行地、并發地或者同時實施。此外，各項操作的順序可以被重新安排。當其操作完成時所述處理可以被終止，但是還可以具有未包括在附圖中的附加步驟。所述處理可以對應于方法、函數、規程、子例程、子程序等等。
[0021]為了便于理解本發明各實施例，首先將本發明的發明構思簡述如下:
[0022]如【背景技術】所述，現有技術在對用戶的金融交易進行預測指導時，依靠的只是與該金融事件直接關聯的金融數據，典型的，股票的量價數據。但是，除了典型的金融數據會對金融事件產生影響之外，現實生活中實際發生的事件也會對金融事件產生影響，特別是大眾對股市的預估、信心等都會影響金融市場的發展趨勢。還以股票為例，如果發生了某公司的法人被立案調查、某公司因為經濟問題而裁員或者某公司收購了幾個子公司等事件，如果用戶通過各種途徑在關注、討論這些事件，則這些事件在發生后同樣可能會對股票的漲跌產生影響。而這些事件必然會以各種形式在互聯網數據中體現出來，因此在本發明實施例中，創造性的提出了利用自然語言處理以及數據挖掘技術等方式來處理互聯網數據，通過從互聯網數據中提取出金融事件關聯數據來對金融事件進行預警。特別是，從互聯網的用戶輸入類數據中提取關聯數據，用戶輸入類數據反映了人們關注的事件。
[0023]實施例一
[0024]圖1為本發明實施例一提供的一種金融事件預警方法的流程圖，本實施例的方法可以由金融事件預警裝置來執行，該裝置可通過硬件和/或軟件的方式實現，并一般可集成于存儲海量互聯網數據的服務器中，并可與提供金融投資指導服務的客戶端配合使用。其中，所述服務器可以為單個服務器，也可以為多個服務器構成的集群服務器。
[0025]本實施例的方法具體包括:
[0026]110、實時監測互聯網以獲取用戶輸入類數據。
[0027]在本實施例中，所述用戶輸入類數據具體是指用戶通過客戶端應用程序提供的人機交互界面輸入的，面向互聯網的數據。具體的，所述用戶輸入類數據可以包括:用戶通過設定搜索引擎輸入的搜索詞或者搜索式；用戶通過社區論壇或者個人博客等信息發布網站發表的帖子或者狀態消息等。
[0028]其中，可以通過收集不同客戶端應用程序的后臺服務器(搜索引擎后臺服務器或者“XX論壇”的后臺服務器等)中存儲的用戶輸入日志，獲取用戶輸入類數據；也可以通過使用網絡爬蟲(Web Spider)在各種網頁中抓取信息的方式，獲取用戶輸入類數據。
[0029]其中，獲取用戶輸入類數據的時間間隔可以根據實際情況進行預設，例如，12小時、1天或者1周等，本實施例對此并不進行限制。
[0030]120、按照金融事件關聯規則，從所述用戶輸入類數據中提取金融事件關聯數據。[0031 ] 在本實施例中，所述金融事件可以包括如股票、基金以及期貨等金融投資事件，也可以包括如物品價格上漲或者下跌等價格波動事件，本實施對此并不進行限制。
[0032]金融事件關聯數據具體是指數據內容與金融事件直接或者間接相關的用戶輸入類數據，換句話說，金融事件關聯數據是指可以對金融事件進行預警的數據。可以理解的是，雖然海量的用戶輸入類數據中包括有對金融事件進行預警的數據，但是其中更多的是與金融事件完全無關的數據。因此，在對金融事件進行預警之前，需要首先提取用戶輸入類數據中與金融事件關聯的數據。
[0033]優選的，按照金融事件關聯規則，從所述用戶輸入類數據中提取金融事件關聯數據可以包括:按照金融事件字典庫中的關鍵詞或關鍵句式，從所述用戶輸入類數據中提取金融事件關聯數據。
[0034]舉例而言，金融事件字典庫中存儲有“XX被立案調查”這一關鍵句式，如果獲取的用戶輸入類數據包括“AAA被立案調查”時，則將“AAA被立案調查”作為金融事件關聯數據。
[0035]其中，可以通過人工選取的方式或者按照詞頻選取的方式生成金融事件字典庫中的關鍵詞或關鍵句式。
[0036]其中，按照詞頻選取的方式生成金融事件字典庫中的關鍵詞