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基于神经网络和机器学习进行证券投资决策的方法及装置

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本发明涉及基于神经网络和机器学习进行证券投资决策的方法及装置,所述方法包括：采集证券市场的交易相关数据；对数据进行预处理和归一化；搭建多个神经网络模型；训练并筛选出优质的模型；多个模型单独作出投资决策后进行投票得到最终的投资决策；根据每个模型的决策质量调整各模型的投票权；利用新数据不断对各模型进行补充训练，以适应后续的决策需求。本发明还提供了一种执行上述方法的计算装置。本发明利用神经网络和机器学习技术，实现了证券投资领域的人工智能化，投资人不需要具备任何的数学知识或经济金融知识，不需要任何投资经验，决策过程可以完全对投资人黑箱。

著录项

公开/公告号CN110047006A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-07-23

原文格式PDF
申请/专利权人陈硕坚;
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申请/专利号CN201910321426.X
发明设计人陈硕坚;
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申请日2019-04-22
分类号
代理机构
代理人
地址 511442 广东省广州市番禺区南村镇华南碧桂园翠山蓝天苑1座202
入库时间 2024-02-19 12:09:05

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-08-16

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q40/06 申请日:20190422

实质审查的生效
2019-07-23

公开

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