本发明专利技术涉及金融技术领域，且公开了一种人工智能金融数据采集系统及其使用方法，包括金融数据采集模块、金融数据分析模块以及风险评估模块。该人工智能金融数据采集系统及其使用方法，通过采集新闻信息和事件信息，并根据采集新闻信息和事件信息生成情感得分和事件严重性，并根据情感得分和事件严重性生成变量，并根据变量计算预估收益率，从而将发生的事件和事件相关的新闻信息作为对股价预估影响的因素，并带入计算估次日股价的计算式中，从而得到更加精准的预估值，避免无法考虑发生的事件和事件相关的新闻信息对股价预估的影响，造成股价预估值产生的结果和次日实际股价发生较大的误差，提高了估的精准性，也可以有效应对因事件对股价影响。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及金融，具体为一种人工智能金融数据采集系统及其使用方法。
技术介绍
1、人工智能金融数据采集系统是一个集成了多种技术和工具的系统，旨在自动化地收集、整理和处理金融市场的数据，人工智能金融数据采集系统能够高效地获取、处理和分析金融市场数据，为投资决策、风险管理和市场预测提供支持；
2、目前，人工智能金融数据采集系统对股价预测的技术手段主要依靠量化模型对股价进行周期性预测，量化模型又是基于数学和统计模型，如因子模型，分析市场数据并进行预测，但这些模型仅仅依靠历史数据来对股价进行预测，无法考虑到发生的事件和事件相关的新闻信息对股价预估的影响，从而导致股价预估值产生的结果和次日实际股价发生较大的误差，降低了其预估的精准性，也无法有效应对因事件对股价影响。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种人工智能金融数据采集系统及其使用方法，具备通过采集新闻信息和事件信息，并根据采集新闻信息和事件信息生成情感得分qg和事件严重性sy，并根据情感得分qg和事件严重性生成变量bh，并根据变量bh计算预估收益率，从而将发生的事件和事件相关的新闻信息作为对股价预估影响的因素，并带入计算估次日股价zcg的计算式中，从而得到更加精准的预估值，避免无法考虑发生的事件和事件相关的新闻信息对股价预估的影响，造成股价预估值产生的结果和次日实际股价发生较大的误差，提高了估的精准性，也可以有效应对因事件对股价影响等优点，解决了上述问题。
3、(二)技术方案
4、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种人工智能金融数据采集系统，包括金融数据采集模块、金融数据分析模块以及风险评估模块；
5、所述金融数据采集模块与云端数据库连接，所述金融数据采集模块由股票价格获取单元和事件数据采集单元构成；
6、所述股票价格获取单元用于从云端数据库获取五日内的收盘价，所述事件数据采集单元用于采集新闻信息和事件信息，所述金融数据采集模块将采集到的五日内的收盘价、采集新闻信息和事件信息发送至金融数据分析模块中；
7、所述金融数据分析模块将五日内的收盘价形成五日股价数据集，所述金融数据分析模块根据五日股价数据集中的数据计算日收益率rs，并根据日收益率rs计算五日股价历史波动性lb，计算得出五日股价历史波动性lb后，根据五日股价历史波动性lb计算初步预估次日股价cg，所述金融数据分析模块根据新闻信息构成情感得分qg，所述金融分析模块根据事件信息构成事件严重性sy，所述金融数据分析模块根据情感得分qg和事件严重性sy生成变量bh，所述金融数据根据变量bh计算预估收益率yg，并根据计算得出预估收益率yg和初步预估次日股价cg计算预估次日股价zcg；
8、所述金融数据分析模块将计算得出的预估次日股价zcg发送至风险评估模块中；
9、所述风险评估模块根据计算得出的预估次日股价zcg与股价阈值gjyz对比，判定的预估次日股价zcg是否存在异常，当出现异常时，所述风险评估模块发出预警。
10、优选的，所述五日股价数据集表达式为：{sn-4、sn-3、...、sn}，其中下标n-4、n-3、...、n表示数据集内的收盘价采集的时间点信息。
11、优选的，所述日收益率rs计算表达式如下：
12、
13、公式中，sd表示当天的收盘价，sq表示前一天的收盘价，且sd和sq为五日股价数据集中连续的两个数值，ln表示自然对数。
14、优选的，所述五日股价历史波动性lb计算表达式如下：
15、
16、公式中，4表示五日股价数据集内的数据可以计算得出4个日收益率rs数据，表示对求和后的结果求平均值，i＝1表示从第一个日收益率开始计算，4同时还表示求和计算至第四个日收益率为止。
17、优选的，所述初步预估次日股价cg计算表达式如下：
18、cg＝sn*e(lb*rs*∈)
19、公式中，e表示自然对数底数，∈表示随机变量，取值范围为-3～3，用于表示市场的随机性。
20、优选的，所述情感得分qg表示为：[-1,0,+1]，其中，-1表示为负面新闻信息，0表示中性新闻信息，+1表示为正面新闻信息。
21、优选的，所述事件严重性sy表示为：[-1～+1]，其中，-1表示事情严重性低，即正面或积极事件，+1表示事情严重性高，即为负面或消极事件，当为0时，表事情严重性为中等，即无正面或负面影响的事件。
22、优选的，所述变量bh计算表达式如下：
23、bh＝qg*sy
24、公式中，qg*sy表示事件本身的重要性和人对该事件产生的新闻信息的情感得分，即情感反应而得出事件影响的总和结果。
25、优选的，所述预估收益率yg计算表达式如下：
26、yg＝α+β*rs+γ*bh+ε
27、公式中，α表示截距项，β表示市场敏感度系数，γ表示事件影响系数，ε表示误差项，α、β、γ通过线性回归模型中的最小二乘法获得，ε为线性回归模型中的残差；
28、所述预估次日股价zcg计算表达式如下：
29、zcg＝(1+yg)*cg
30、公式中，1表示当前股价，1+yg表示当前股价和预估收益率yg结合形成增长因子，表示股价的价值在第二日保持当日的收盘价格，并根据预估收益率yg得出的增长或降低，并与初步预估次日股价cg相乘产生的结果即为预估次日股价zcg。
31、一种人工智能金融数据采集系统使用方法，基于任一所述的一种人工智能金融数据采集系统，包括以下步骤：
32、s1、使用金融数据采集模块中的股票价格获取单元从云端数据库获取五日内的收盘价，使用金融数据采集模块中的事件数据采集单元采集新闻信息和事件信息，并将采集到的信息和数据发送至金融数据分析模块中；
33、s2、金融数据分析模块将五日内的收盘价形成五日股价数据集，并根据五日股价数据集中的数据计算日收益率rs，得出日收益率rs后，根据日收益率rs计算五日股价历史波动性lb，并根据五日股价历史波动性lb计算初步预估次日股价cg；
34、s3、金融数据分析模块根据新闻信息和事件信息分别构成情感得分qg和事件严重性sy，并根据情感得分qg和事件严重性sy计算变量bh，并根据变量bh计算预估收益率yg；
35、s4、金融数据分析模块根据预估收益率yg和初步预估次日股价cg计算预估次日股价zcg；
36、s5、金融数据分析模块将计算得出的预估次日股价zcg发送至风险评估模块中，风险评估模块将其与预设的股价阈值gjyz对比，当预估次日股价zcg小于股价阈值gjyz时，判定异常，预估股价低于预期，风险评估模块向用户发出预警。
37、与现有技术相比，本专利技术提供了一种人工智能金融数据采集系统及其使用方法，具备以下有益效果：本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种人工智能金融数据采集系统，其特征在于：包括金融数据采集模块、金融数据分析模块以及风险评估模块；
2.根据权利要求1所述的一种人工智能金融数据采集系统，其特征在于：所述五日股价数据集表达式为：{Sn-4、Sn-3、...、Sn}，其中下标n-4、n-3、...、n表示数据集内的收盘价采集的时间点信息。
3.根据权利要求2所述的一种人工智能金融数据采集系统，其特征在于：所述日收益率Rs计算表达式如下：
4.根据权利要求3所述的一种人工智能金融数据采集系统，其特征在于：所述五日股价历史波动性LB计算表达式如下：
5.根据权利要求4所述的一种人工智能金融数据采集系统，其特征在于：所述初步预估次日股价Cg计算表达式如下：
6.根据权利要求5所述的一种人工智能金融数据采集系统，其特征在于：所述情感得分Qg表示为：[-1，0，+1]，其中，-1表示为负面新闻信息，0表示中性新闻信息，+1表示为正面新闻信息。
7.根据权利要求6所述的一种人工智能金融数据采集系统，其特征在于：所述事件严重性Sy表示为：[-1～+1]，其中，-1表示事情严重性低，即正面或积极事件，+1表示事情严重性高，即为负面或消极事件，当为0时，表事情严重性为中等，即无正面或负面影响的事件。
8.根据权利要求7所述的一种人工智能金融数据采集系统，其特征在于：所述变量Bh计算表达式如下：
9.根据权利要求8所述的一种人工智能金融数据采集系统，其特征在于：所述预估收益率Yg计算表达式如下：
10.一种人工智能金融数据采集系统使用方法，基于权利要求1-权利要求9任一所述的一种人工智能金融数据采集系统，其特征在于：包括以下步骤：
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【技术特征摘要】
1.一种人工智能金融数据采集系统，其特征在于：包括金融数据采集模块、金融数据分析模块以及风险评估模块；
2.根据权利要求1所述的一种人工智能金融数据采集系统，其特征在于：所述五日股价数据集表达式为：{sn-4、sn-3、...、sn}，其中下标n-4、n-3、...、n表示数据集内的收盘价采集的时间点信息。
3.根据权利要求2所述的一种人工智能金融数据采集系统，其特征在于：所述日收益率rs计算表达式如下：
4.根据权利要求3所述的一种人工智能金融数据采集系统，其特征在于：所述五日股价历史波动性lb计算表达式如下：
5.根据权利要求4所述的一种人工智能金融数据采集系统，其特征在于：所述初步预估次日股价cg计算表达式如下：
6.根据权利要求5所述的一种人工智能金融数据采集系统，其特征在于：所...
【专利技术属性】
技术研发人员：李林桥，杨钰林，
申请(专利权)人：李林桥，
类型：发明
国别省市：
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