数据处理方法及装置、电子设备、存储介质制造方法及图纸

本公开是关于一种数据处理方法及装置、电子设备、存储介质，涉及互联网金融技术领域，该方法包括：对每个股票的历史数据进行统计，以确定各股票的当前趋势状态；通过各股票的当前趋势状态，计算包含各股票的股票群体每天的大势水位数据；根据所述股票群体每天的大势水位数据判断所述股票群体在设定统计时间内的大势水位数据是否满足交易条件，并在判定满足所述交易条件时控制所述股票群体在所述设定统计时间之外进行交易。本公开能够精准确定股票群体的大势水位数据，从而对交易提供指导，减少交易风险。

Data processing method and device, electronic equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法及装置、电子设备、存储介质
本公开涉及互联网金融
，具体而言，涉及一种数据处理方法、数据处理装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着互联网金融技术的发展，股票市场也越来越具有吸引力。如何高效、准确地判断股票的收益对于是否买入股票而言具有非常重要的意义。相关技术中，判断股票大盘走势的方法一般包括量化择时等技术分析方法、博弈论或者支持向量机等算法识别。但是，技术分析方法没有认清楚市场是不同的个体组成的这个特点；博弈论难有解析解；SVM由于其纯数理统计特点，可能会陷入参数过度优化的境地，从而导致得到的股票群体的大盘走势结果不准确，增大交易风险。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
本公开的目的在于提供一种数据处理方法及装置、电子设备、存储介质，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的不能精准确定股票群体趋势的问题。本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。根据本公开的一个方面，提供一种数据处理方法，包括：对每个股票的历史数据进行统计，以确定各股票的当前趋势状态；通过各股票的当前趋势状态，计算包含各股票的股票群体每天的大势水位数据；根据所述股票群体每天的大势水位数据判断所述股票群体在设定统计时间内的大势水位数据是否满足交易条件，并在判定满足所述交易条件时控制所述股票群体在所述设定统计时间之外进行交易。在本公开的一种示例性实施例中，对每个股票的历史数据进行统计，以确定各股票的当前趋势状态包括：将各股票的收盘价格的上升幅度与第一预设值进行对比，以得到第一对比结果；将各股票的收盘价格的下降幅度与第二预设值进行对比，以得到第二对比结果；将各股票的收盘价格与多个参考收盘值进行对比，得到第三对比结果；通过所述第一对比结果以及所述第三对比结果，或所述第二对比结果以及所述第三对比结果，确定各股票的当前趋势状态。在本公开的一种示例性实施例中，通过各股票的当前趋势状态，计算包含各股票的股票群体每天的大势水位数据包括：按照各股票的当前趋势状态对所有股票进行分类统计，以得到股票群体中的股票总数量以及处于各当前趋势状态下的股票数量；通过所述股票总数量以及处于各当前趋势状态下的股票数量，计算包含各股票的股票群体每天的大势水位数据。在本公开的一种示例性实施例中，所述当前趋势状态包括上升趋势、下降趋势、自然回落趋势、自然回升趋势、次级回落趋势、次级回升趋势、预备上升趋势以及预备下降趋势中的任意一种。在本公开的一种示例性实施例中，通过以下公式计算所述股票群体每天的大势水位数据：大势水位数据＝[(up+nrally)-(down+nreaction)]/num；其中，up表示处于上升趋势和预备上升趋势的股票数量，nrally代表处于自然回升趋势的股票数量，down表示处于下降趋势和预备下降趋势的股票数量，nreaction表示处于自然回落趋势的股票数量，num表示股票群体中的股票总数量。在本公开的一种示例性实施例中，根据所述股票群体每天的大势水位数据判断所述股票群体在设定统计时间内的大势水位数据是否满足交易条件包括：若距当前日期最近一天的股票群体的大势水位数据与设定统计时间内的最小大势水位数据之差大于预设阈值，则确定所述股票群体在所述设定统计时间内的大势水位数据满足所述交易条件。在本公开的一种示例性实施例中，根据所述股票群体每天的大势水位数据判断所述股票群体在设定统计时间内的大势水位数据是否满足交易条件包括：若所述股票群体在所述设定统计时间内的大势水位数据依次增加，则确定所述股票群体的大势水位数据满足所述交易条件。根据本公开的一个方面，提供一种数据处理装置，包括：状态确定模块，用于对每个股票的历史数据进行统计，以确定各股票的当前趋势状态；数据计算模块，用于通过各股票的当前趋势状态，计算包含各股票的股票群体每天的大势水位数据；交易控制模块，用于根据所述股票群体每天的大势水位数据判断所述股票群体在设定统计时间内的大势水位数据是否满足交易条件，并在判定满足所述交易条件时控制所述股票群体在所述设定统计时间之外进行交易。根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的数据处理方法。根据本公开的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的数据处理方法。本公开示例性实施例中提供的一种数据处理方法、数据处理装置、电子设备以及计算机可读存储介质中，一方面，通过每个股票的当前趋势状态计算包含各股票的股票群体每天的大势水位数据，能够得到更准确的大势水位数据，精准识别股票群体趋势；另一方面，通过判断股票群体的大势水位数据是否满足交易条件来判断是否进行交易，对股票群体进行交易具有指导意义，从而可以减少交易风险。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示意性示出本公开示例性实施例中用于实现数据处理的系统架构图；图2示意性示出本公开示例性实施例中一种数据处理方法示意图；图3示意性示出本公开示例性实施例中一种当前趋势状态示意图；图4示意性示出本公开示例性实施例另一种当前趋势状态示意图；图5示意性示出本公开示例性实施例中又一种当前趋势状态示意图；图6示意性示出本公开示例性实施例中大势水位数据的示意图；图7示意性示出本公开示例性实施例中交易算法的具体流程图；图8示意性示出本公开示例性实施例中一种数据处理装置的框图；图9示意性示出本公开示例性实施例中一种电子设备的框图；图10示意性示出本公开示例性实施例中一种程序产品。具体实施方式现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。此外，附图仅为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：/n对每个股票的历史数据进行统计，以确定各股票的当前趋势状态；/n通过各股票的当前趋势状态，计算包含各股票的股票群体每天的大势水位数据；/n根据所述股票群体每天的大势水位数据判断所述股票群体在设定统计时间内的大势水位数据是否满足交易条件，并在判定满足所述交易条件时控制所述股票群体在所述设定统计时间之外进行交易。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
对每个股票的历史数据进行统计，以确定各股票的当前趋势状态；
通过各股票的当前趋势状态，计算包含各股票的股票群体每天的大势水位数据；
根据所述股票群体每天的大势水位数据判断所述股票群体在设定统计时间内的大势水位数据是否满足交易条件，并在判定满足所述交易条件时控制所述股票群体在所述设定统计时间之外进行交易。


2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，对每个股票的历史数据进行统计，以确定各股票的当前趋势状态包括：
将各股票的收盘价格的上升幅度与第一预设值进行对比，以得到第一对比结果；
将各股票的收盘价格的下降幅度与第二预设值进行对比，以得到第二对比结果；
将各股票的收盘价格与多个参考收盘值进行对比，得到第三对比结果；
通过所述第一对比结果以及所述第三对比结果，或所述第二对比结果以及所述第三对比结果，确定各股票的当前趋势状态。


3.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，通过各股票的当前趋势状态，计算包含各股票的股票群体每天的大势水位数据包括：
按照各股票的当前趋势状态对所有股票进行分类统计，以得到股票群体中的股票总数量以及处于各当前趋势状态下的股票数量；
通过所述股票总数量以及处于各当前趋势状态下的股票数量，计算包含各股票的股票群体每天的大势水位数据。


4.根据权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，所述当前趋势状态包括上升趋势、下降趋势、自然回落趋势、自然回升趋势、次级回落趋势、次级回升趋势、预备上升趋势以及预备下降趋势中的任意一种。


5.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，通过以下公式计算所述股票群体每天的大势水位数据：
大势水位数据＝[(up+nrally)-(down+nreaction)]/num；
其中，up表示处于上升趋势...

【专利技术属性】
技术研发人员：张良峰，
申请(专利权)人：北京京东金融科技控股有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11