一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法及系统
文献发布时间：2024-04-18 19:53:33
技术领域
本发明属于投资决策技术领域，具体涉及一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法及系统。
背景技术
现有的投资决策通常是指的计算和分析市场数据、财务指标和其它相关信息，实现辅助投资者做出决策的方法。这些方法利用数学模型、统计分析及机器学习等技术，帮助投资者评估资产的价值、潜在风险及回报，并提供投资组合优化、资产配置和交易策略等方面的决策建议。这些方法可以基于不同的方法和理论，比如：技术分析、基本分析、行为金融学及量化投资等等。采用这些不同的方法和理论，从而实现提供系统性和科学性的方法，辅助投资者做出在金融市场做出决策，从而提高投资组合整体收益及风险控制能力。而常规的投资决策方法生成过程过于复杂、难以解释，并且做出的决策为需要每只股票代理集中式做出的决策，不具有分布式连通性，因此，本发明提出了一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法及系统，可以实现具有分布式连通关系的一组股票中，选择出计划投资的若干只股票，从而实现用最小的投资风险实现最大的投资收益。
发明内容
鉴于上述存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明解决的技术问题是：如何提供一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法，解决现有的投资决策方法生成过程过于复杂、难以解释，并且做出的决策为需要每只股票代理集中式做出的决策，不具有分布式连通性，没有兼顾每只股票之间的相互关系，难以在短时间内为投资者提供股票的推荐结果的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法，包括如下步骤：获取投资客户的备选股票池，采集每只股票的相关条目信息,构建股票分布式关系图；将股票选择问题建模为二次规划的目标函数和约束方程，构建最优二次规划模型；设计分布式k赢者通吃求解器；根据求解器输出结果推荐股票。
作为本发明所述的基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法的一种优选方案，其中：所述获取投资客户的备选股票池包括根据投资者预先确定的股票池及时间期段，从网络上爬取股票的相关条目信息，所述股票的相关条目信息包括股票名称、股票在投资者预先确定时间期段内的股票每天的收盘价、发售股票的银行名称、与发售股票的银行具有信息交换协议的银行名称。
作为本发明所述的基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法的一种优选方案，其中：所述构建股票分布式关系图包括根据给定的股票池中的n只股票，绘制n个节点，其中每个节点代表一只股票，对所有节点进行两两查看，对于任意两个节点，首先获取第一支股票的相关条目信息，确定第一只股票的发售银行以及与之具有信息交换协议的银行列表，查询第二只股票的发售银行，确定其是否与第一只股票的发售的银行以及与之具有信息交换协议的银行；
若第二只股票的发售银行与第一只股票的相关银行具有信息交换协议，则在代表第一只股票的节点与代表第二只股票的节点之间建立连接；
若没有信息交换协议则不建立连接，直至所有节点均已查看完毕，从而完成分布式股票关系图的构建。
作为本发明所述的基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法的一种优选方案，其中：所述构建最优二次规划模型包括将问题从对股票池中的股票根据投资要求进行选取的问题，解析为从分布式图中实现最优化投资问题，将最优化投资问题转化为最优二次规划模型，使得投资者总投资的风险最小化和总投资的投资回报最大化，等价为最优二次规划模型最小化
其中，常数c
作为本发明所述的基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法的一种优选方案，其中：所述构建最优二次规划模型还包括：
当
其中，
其中，
作为本发明所述的基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法的一种优选方案，其中：所述分布式k赢者通吃求解器包括
状态方程：
y
λ
输出方程：
其中，常数c
作为本发明所述的基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法的一种优选方案，其中：所述根据求解器输出结果推荐股票包括对输出结果为1所对应的股票推荐进行买入操作，对预测结果为0所对应的股票不推荐买入。
本发明的另外一个目的是提供一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法的系统，其能通过使用分布式关系图来捕捉股票之间的依赖性和关系，并结合二次规划模型，以找到风险和回报的最佳权衡点，为投资者提供更加科学和系统化的投资策略，通过设计迭代的求解器，能够在短时间内为投资者提供股票的推荐结果。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法的系统，包括数据采集模块、关系图构建模块、二次规划模型构建模块、拉普拉斯矩阵构建模块、分布式k赢者通吃求解器和股票推荐模块；
所述数据采集模块用于根据投资者预先确定的股票池及时间期段，从网络上爬取股票的相关条目信息；
所述股票的相关条目信息包括股票名称、股票在投资者预先确定时间期段内的股票每天的收盘价、发售股票的银行名称、与发售股票的银行具有信息交换协议的银行名称；
所述关系图构建模块用于基于采集到的数据，构建股票分布式关系图；
所述二次规划模型构建模块用于从有效的股票分布式关系图中选择投资者希望的股票，实现最优化投资问题，构建二次规划模型；
所述拉普拉斯矩阵构建模块用于基于分布式连通图的构建拉普拉斯矩阵，为分布式k赢者通吃求解器提供连通关系；
所述分布式k赢者通吃求解器用于通过状态方程和输出方程实现对最优投资策略的迭代求解；
所述股票推荐模块用于根据求解器的输出进行股票推荐。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法的步骤。
本发明的有益效果：本发明给出了一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法及系统，该方法基于投资最优化目标方程及约束条件进行解析，并转化为一种基于分布式连通关系的最优二次规划模型，实现每只股票有且只需要从自身及邻接股票获得信息，降低了设计结构复杂性、避免了数值计算溢出，可以高效且稳定地求解最优化问题的目的，帮助他们在复杂的市场环境中做出更明智的决策，考虑了股票之间的关系，通过设计迭代的求解器，能够在短时间内为投资者提供股票的推荐结果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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它的附图。其中：
图1为本发明第一个实施例提供的一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法的流程图；
图2为本发明第一个实施例提供的一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法的二次规划求解器求解流程图；
图3为本发明第三个实施例提供的一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐系统的整体结构图；
图4为本发明第四个实施例提供的一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法及系统的AAPL、AMGN、AXP、BA、CAT、CRM、CSCO、CVX、DIS、DOW、GS、HD、HON、IBM、INTC、JNJ、JPM、KO、MCD、MMM、MRK、MSFT、NKE、PG、TRV、UNH、VISA、VZ、WBA、WMT，共计30只过的分布式连通关系图；
图5为本发明第四个实施例提供的一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法及系统的AAPL、AMGN、AXP、BA、CAT、CRM、CSCO、CVX、DIS、DOW十只股票每日市场利润随着有效交易日输入图；
图6为本发明第四个实施例提供的一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法及系统的GS、HD、HON、IBM、INTC、JNJ、JPM、KO、MCD、MMM十只股票每日市场利润随着有效交易日输入图；
图7为本发明第四个实施例提供的一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法及系统的MRK、MSFT、NKE、PG、TRV、UNH、VISA、VZ、WBA、WMT十只股票每日市场利润随着有效交易日输入图；
图8为本发明第四个实施例提供的一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法及系统的AAPL、AMGN、AXP、BA、CAT、CRM、CSCO、CVX、DIS、DOW十只股票的赢者通吃投资分析输出图；
图9为本发明第四个实施例提供的一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法及系统的GS、HD、HON、IBM、INTC、JNJ、JPM、KO、MCD、MMM十只股票的赢者通吃投资分析输出图；
图10为本发明第四个实施例提供的一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法及系统的MRK、MSFT、NKE、PG、TRV、UNH、VISA、VZ、WBA、WMT十只股票的赢者通吃投资分析输出图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
参照图1和图2，为本发明的一个实施例，提供了一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法，包括：
获取投资客户的备选股票池，采集每只股票的相关条目信息,构建股票分布式关系图；
将股票选择问题建模为二次规划的目标函数和约束方程，构建最优二次规划模型；
设计分布式k赢者通吃求解器；
根据求解器输出结果推荐股票。
S1：获取投资客户的备选股票池，采集每只股票的相关条目信息,构建股票分布式关系图；
更进一步的，所述获取投资客户的备选股票池包括根据投资者预先确定的股票池及时间期段，从网络上爬取股票的相关条目信息，所述股票的相关条目信息包括股票名称、股票在投资者预先确定时间期段内的股票每天的收盘价、发售股票的银行名称、与发售股票的银行具有信息交换协议的银行名称。
更进一步的，所述构建股票分布式关系图包括根据给定的股票池中的n只股票，绘制n个节点，其中每个节点代表一只股票，对所有节点进行两两查看，对于任意两个节点，首先获取第一支股票的相关条目信息，确定第一只股票的发售银行以及与之具有信息交换协议的银行列表，查询第二只股票的发售银行，确定其是否与第一只股票的发售的银行以及与之具有信息交换协议的银行；
若第二只股票的发售银行与第一只股票的相关银行具有信息交换协议，则在代表第一只股票的节点与代表第二只股票的节点之间建立连接；
若没有信息交换协议则不建立连接，直至所有节点均已查看完毕，从而完成分布式股票关系图的构建。
S2：将股票选择问题建模为二次规划的目标函数和约束方程，构建最优二次规划模型；
更进一步的，所述构建最优二次规划模型包括：将问题从对股票池中的股票根据投资要求进行选取的问题，解析为从分布式图中实现最优化投资问题，将最优化投资问题转化为最优二次规划模型，使得投资者总投资的风险最小化和总投资的投资回报最大化，等价为最优二次规划模型最小化
其中，常数c
更进一步的，所述构建最优二次规划模型还包括：
当
其中，
其中，
应当说明的是，通过对S2建立的最优化问题进行等价变形获得求解器的表达式，具体说来，定义拉格朗日函数为：
其中，S(δ)＝Sigmoid(σδ)＝1/(1+e
令拉格朗日函数Γ(δ,y,λ)对δ，y和λ的偏导数均为0，则求得基于分布式k赢者通吃的微分方程组表述为：
其中，运算符符号
S3：设计分布式k赢者通吃求解器；
更进一步的，所述分布式k赢者通吃求解器包括
状态方程：
y
λ
输出方程：
其中，常数c
S4：根据求解器输出结果推荐股票。
更进一步的，所述根据求解器输出结果推荐股票包括对输出结果为1所对应的股票推荐进行买入操作，对预测结果为0所对应的股票不推荐买入。
应当说明的是，求解器求解过程中，首先根据每只股票的状态方程，设定常数k＝3、c
每只股票可以根据市场变化，调整和优化更新自身和其他各只股票共享信息的关系及连通强度w
然后，分布式k赢者通吃求解器会根据由状态方程求得的每只股票各时刻下的状态矢量δ
最后，分布式k赢者通吃求解器会将结果输出给投资者，投资者根据结果做出最佳投资决策，购买或卖出相应的股票，实现最优投资目标。
实施例2
本发明第二个实施例，其不同于前一个实施例的是：
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)、便携式计算机盘盒(磁装置)、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)、光纤装置以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
实施例3
参照图3，为本发明的第三个实施例，该实施例提供了一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐系统，包括：包括数据采集模块、关系图构建模块、二次规划模型构建模块、拉普拉斯矩阵构建模块、分布式k赢者通吃求解器和股票推荐模块；
所述数据采集模块用于根据投资者预先确定的股票池及时间期段，从网络上爬取股票的相关条目信息；
所述股票的相关条目信息包括股票名称、股票在投资者预先确定时间期段内的股票每天的收盘价、发售股票的银行名称、与发售股票的银行具有信息交换协议的银行名称；
所述关系图构建模块用于基于采集到的数据，构建股票分布式关系图；
所述二次规划模型构建模块用于从有效的股票分布式关系图中选择投资者希望的股票，实现最优化投资问题，构建二次规划模型；
所述拉普拉斯矩阵构建模块用于基于分布式连通图的构建拉普拉斯矩阵，为分布式k赢者通吃求解器提供连通关系；
所述分布式k赢者通吃求解器用于通过状态方程和输出方程实现对最优投资策略的迭代求解；
所述股票推荐模块用于根据求解器的输出进行股票推荐。
实施例4
参照图4-图10，为本发明第四个实施例，提供了一种基于分布式k赢者通吃决策的股票推荐方法，为了验证本发明的有益效果，通过仿真实验进行科学论证。
利用网络爬虫技术从股票交易市场获取2021年11月8日至2022年1月19日1，获取股票名称分别为AAPL、AMGN、AXP、BA、CAT、CRM、CSCO、CVX、DIS、DOW、GS、HD、HON、IBM、INTC、JNJ、JPM、KO、MCD、MMM、MRK、MSFT、NKE、PG、TRV、UNH、VISA、VZ、WBA、WMT，共计30只股票50天有效交易日收盘股票数据，并将其每个有效交易日收盘价格序列转换为收益序列作为每个有效交易日的投资回报，并将每只股票的各个有效交易日投资回报均归一化到[-1,1]作为求解器的输入矢量u，其中u随着有效交易日变换如图5-图7所示，设定实验常数k＝3、c
状态方程：
y
λ
输出方程：
通过算法不断迭代，得到输出矢量(即：各只股票被买入和不被买入的布尔量随有效交易日变化)随着有效交易日变化如图8-图10所示，从而得到动态变换的投资组合最优预测方法最优预测解集，投资者可以根据如图8-图10所示，在每个有效交易日开盘时，对预测结果为1所对应的股票进行买入操作并确认为有效交易，对预测结果为0所对应的股票不被买入，提出投资回报效率，降低投资处理成本及投资风险，从而实现投资最优化的目的。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围。