基于动态阈值的股票交易策略构建方法、系统、设备和介质

摘要

本发明提供了基于动态阈值的股票交易策略构建方法、系统、设备和介质。方法包括：接收股票交易数据；对股票交易数据进行数据预处理；基于动态阈值对预处理后的股票交易数据进行资产操作方向的识别；根据所述资产操作方向，利用概率模型构建交易策略。本发明提供了一种系统性强、综合性高的股票投资策略模型来辅助投资者进行投资决策，投资者既能获取针对某个股票的资产操作方向，又能获取的具体的资产交易比例，投资者无需计算即可获取股票参数及相关投资建议，使投资策略更加科学、更加合理。

说明书

技术领域

本发明涉及股票投资领域，具体而言，涉及基于动态阈值的股票交易策略构建方法、系统、设备和介质。

背景技术

投资是为了获得更大的收益，然而投资的收益往往与风险成正比，投资收益越高，存在风险越大。股票资产的操作往往决定着投资者的收益，针对股票资产的操作研究需要具有较高的前瞻性和策略性。有效的风险预测和正确的交易策略，能最大程度地规避风险，增加投资收益。如何规避风险获取收益是投资者们最关注的问题。

现有技术中通常采用固定阈值法(Fixed-Threshold)对股票进行标注。固定阈值法通过对特定股票设置阈值，该股票在固定时间区间的价格收益高于设定的阈值，则被标注为正例；在固定时间区间的价格收益低于某设定的阈值，则被标注为负例；若是在两者之间，则被标注为其他类。但是固定阈值法中设置的阈值始终保持不变，而价格波动率却在随时间变化。若波动率变化很大，则会有大量的正例和负例，少量的其他类；若波动率变化很小，则会有大量的其他类，少量的正例和负例。因此，固定阈值法地阈值不能随波动率地变化而变化，难以科学准确的标注股票。

现有技术针对股票的预测往往只局限于“买入”、“卖出”和“持有”，即只是对资产的操作方向进行预测，投资者并不能得知每次操作需要交易多少资产。只预测资产操作方向而不能具体预测资产交易比例，是现有股票预测手段的一大痛点。

此外，现有技术中针对股票投资缺少一种合理的预测模型辅助投资者进行投资决策，投资者往往需要根据一种股票交易策略获取操作方向，再通过另一种股票交易策略获取操作的资产数量，不同的股票交易策略之间可能互不兼容，投资者不能科学、有效的获取具体的投资策略。

因此，需要一种系统性强、综合性高的股票投资策略模型来辅助投资者进行投资决策，投资者既能获取针对某个股票的资产操作方向，又能获取的具体的资产交易比例，使投资策略更加科学、更加合理。

发明内容

基于现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于动态阈值的股票交易策略构建方法、系统、设备和介质。具体技术方案如下所示：

一种基于动态阈值的股票交易策略构建方法，包括：接收股票交易数据；对股票交易数据进行数据预处理；基于动态阈值对预处理后的股票交易数据进行资产操作方向的识别；根据所述资产操作方向，利用概率模型构建交易策略。

具体地，所述“基于动态阈值对预处理后的股票交易数据进行资产操作方向的识别”具体包括：根据预处理后的股票交易数据获取股票每日的收益率；通过所述收益率获取指数移动加权平均波动率的标准差，将所述指数移动加权平均波动率的标准差作为动态阈值，所述动态阈值包括上动态阈值和下动态阈值；获取资产持有时间期限；基于股票当日的收益率，根据当日的动态阈值和资产持有时间期限获取资产操作方向。

更具体地，所述“基于股票当日的收益率，根据当日的动态阈值和资产持有时间期限获取当日的资产操作方向”具体包括：若当日的收益率首先高于当日的上动态阈值，则当日的资产操作方向为买入；若当日的收益率首先低于当日的下动态阈值，则当日的资产操作方向为卖出；若当日的收益率位于当日的上动态阈值和下动态阈值之间，且触及到了资产持有时间期限，则当日的资产操作方向为卖出；若当日的收益率位于当日的上动态阈值和下动态阈值之间，且未触及到资产持有时间期限，则当日的资产操作方向为持有。

更具体地，所述资产操作方向的表达式为：

其中，signal

更具体地，所述动态阈值的计算公式为：

其中，thredshold

指数加权移动平均的计算公式为：

y

其中，y

衰减率α的计算公式为：

其中，span为设置的时间区间；

收益率x

其中，x

所述上动态阈值的计算公式为：

其中，

所述下动态阈值的计算公式为：

其中，

具体地，所述数据预处理包括数据可视化、缺失值填补和日期特征构造。

更具体地，所述数据可视化包括通过股票K线图对股票交易数据进行可视化处理；

和/或所述缺失值填补包括用0填补缺失的股票交易数据。

具体地，所述“根据所述资产操作方向，利用概率模型构建交易策略”具体包括：根据所述资产操作方向构造二级标签，所述二级标签用于表示是否按所述资产操作方向进行交易；采用概率模型对所述二级标签进行预测，获取预测概率；根据所述预测概率构建交易策略，所述交易策略包括资产交易比例。

更具体地，所述“根据所述资产操作方向构造二级标签”具体包括：

其中，y

当二级标签为1时，表示按照所述资产操作方向进行交易；

当二级标签为0时，表示不按照所述资产操作方向进行交易。

更具体地，所述概率模型为随机森林模型；采用所述随机森林模型输出的概率预测的计算公式为：

其中，Prob为随机森林输出的预测概率，K为分类模型的数量，

更具体地，所述“根据所述预测概率构建交易策略，所述交易策略包括资产交易比例”具体包括：若所述预测概率大于75％，则对资产交易比例为25％-40％的资产进行买入或卖出；若所述预测概率大于40％且不大于 75％，则对资产交易比例为5％-10％的资产进行买入或卖出；若所述预测概率不大于40％，则资产交易比例为0％，不进行交易操作。

此外，还包括获取效果评估，所述效果评估用于评估所述方法的效果。

具体地，所述效果评估包括模型评价，所述模型评价通过获取所述概率模型的准确率，对所述方法进行评估。

更具体地，所述准确率的计算公式为：

其中，P为概率模型的准确率，

具体地，其特征在于，所述效果评估包括应用评价，所述应用评价通过获取所述方法的策略收益率和年化收益率，对所述方法进行评估。

更具体地，所述策略收益率的计算公式为：

其中，return_rate为策略收益率，profit为投资收益，principal为本金；

所述年化收益率的计算公式为：

其中，ann_rate为年化收益率，profit为投资收益，principal为本金， days为交易天数。

一种基于动态阈值的股票交易策略构建系统，适用于上述所述的方法，包括：接收单元：用于接收股票交易数据；预处理单元：用于对股票交易数据进行数据预处理；识别单元：用于根据动态阈值对预处理单元处理后的股票交易数据进行资产操作方向的识别；构建单元：用于根据所述资产操作方向，利用概率模型构建交易策略。

此外，还包括效果评估单元，所述效果评估单元用于获取所述系统的效果评估。

具体地，所述识别单元包括：收益率获取单元：用于根据预处理单元处理后的股票交易数据获取股票每日的收益率；动态阈值获取单元：用于通过所述收益率获取指数移动加权平均波动率的标准差，将所述指数移动加权平均波动率的标准差作为动态阈值，所述动态阈值包括上动态阈值和下动态阈值；持有期限获取单元：用于获取资产持有时间期限；资产操作方向获取单元：用于基于股票当日的收益率，根据当日的动态阈值和资产持有时间期限来获取资产操作方向。

具体地，所述构建单元包括：二级标签构造单元：用于根据所述识别单元获取的资产操作方向构造二级标签，所述二级标签用于表示是否按所述资产操作方向进行交易；预测概率获取单元：用于采用概率模型对所述二级标签进行预测，获取预测概率；交易策略构建单元：用于根据所述预测概率构建交易策略，所述交易策略包括资产交易比例。

具体地，所述预处理单元包括：可视化单元：用于提供股票K线图对股票交易数据进行可视化处理；缺失值填补单元：用于将缺失的股票交易数据用0填补；日期特征构造单元：用于构造日期特征。

一种计算机设备，所述计算机设备包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述所述的基于动态阈值的股票交易策略构建方法。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的基于动态阈值的股票交易策略构建方法。

本发明具有如下有益效果：通过建立股票交易策略模型对投资者的股票投资操作进行指导。通过设置动态阈值，使阈值能够跟随价格波动率实时变化；通过动态阈值和资产持有时间期限相结合，科学合理地获取资产操作方向；通过概率模型获取预测概率，进而获取资产交易比例，解决了现有技术中股票交易策略只提供操作方向而不提供具体操作金额的缺陷；通过设置效果评估，便于获取股票收益等投资参数。通过将方法具体化，应用到具体的系统中，形成一种系统性强、综合性高的股票投资策略模型来辅助投资者进行投资决策，投资者既能获取针对某个股票的资产操作方向，又能获取到具体的资产交易比例，无需计算即可获取各项股票参数和投资建议，使投资策略更加科学、更加合理。将股票交易策略构建方法应用到具体的计算机设备和计算机存储介质中，将该方法具体化，对股票交易策略的发展具有重要意义。

本发明根据现有技术的不足，提出基于动态阈值的股票交易策略构建方法、系统、设备和介质。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1是本发明实施例提出的股票交易策略构建方法流程示意图；

图2是本发明实施例提出的股票交易策略构建方法初始化部分的流程示意图；

图3是本发明实施例提出的股票交易策略构建方法获取资产操作方向部分的流程示意图；

图4是本发明实施例提出的股票交易策略构建方法构建交易策略部分的流程示意图；

图5是本发明实施例提出的股票交易策略构建方法的随机森林原理图；

图6是本发明实施例提出的股票交易策略构建方法具体应用的可视化效果图；

图7是本发明实施例提出的股票交易策略构建方法具体应用的资产操作方向示意图；

图8是本发明实施例提出的股票交易策略构建系统模块示意图；

图9是本发明实施例提出的股票交易策略构建系统具体模块示意图；

图10是本发明实施例提出的将股票交易策略构建方法应用到计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提出基于动态阈值的股票交易策略构建方法、系统、设备和介质，解决了现有技术中只能获取资产操作方向而不能获取具体资产投资比例的缺陷。

实施例1

针对现有技术的不足，本实施例提供了一种基于动态阈值的股票交易策略构建方法。具体方案如下所示：

一种基于动态阈值的股票交易策略构建方法，通过股票交易数据获取交易策略。具体内容包括：101、接收股票交易数据；102、数据预处理，对股票交易数据进行预处理，预处理包括可视化处理、缺失值填补以及日期特征构造；103、识别资产操作方向，通过对预处理后的股票交易数据，利用动态阈值获取资产操作方向；104、构建交易策略，根据资产操作方向，结合概率模型构建股票的交易策略。还包括：105、获取效果评估，用于对应用效果进行评价。具体的方法流程图如说明书附图1所示。

具体地，首先接收股票交易数据。股票交易数据包括从网上可获取的股票交易公开的数据。股票交易数据可以为用户输入的，可以由其他渠道输入。

具体地，对股票交易数据进行数据预处理。如说明书附图2所示，数据预处理主要分为三个部分：数据可视化、缺失值填补和日期特征构造。对获取的股票交易数据先进性数据可视化处理，以便对数据有直观清楚的了解。通过数据可视化，可以直观准确地观察到在指定时间区间内股票的价格走势变化、交易数量变化等信息。在本实施例中，主要利用股票K线图对股票交易数据进行数据可视化处理。通过股票K线图，能够直观地获取某日或某一周期内股票的市况表现。接着，针对可视化处理后的数据进行缺失值填补。股票交易数据可能因为某交易日数据缺少、节假日闭市、股票停牌等原因产生缺失数据。对于缺失值，采用尊重事实的态度，用0 填补缺失值。最后，构造日期特征。台固构造日期特征，使股票交易数据不但有开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易额、交易量、换手率、交易状态、涨跌幅等特征，而且还有日期特征。

具体地，对经过预处理的股票交易数据，利用动态阈值法获取资产操作方向。资产操作方向包括买入、卖出以及持有。特别地，本实施例针对现有技术中固态阈值不能随波动率变化而变化的弊端，提出了一种基于动态阈值的路径依赖的方法来确定资产操作方向。具体的流程如说明书附图3所示。

首先，计算股票每日收益率。根据上述预处理后的股票交易数据，计算股票每日的收益率，为接下来动态阈值的计算和判断资产操作方向提供基础。股票每日收益率计算公式如下：

其中，x

其次，根据股票每日收益率计算动态阈值。为解决固态阈值对股票标注带来的系列问题，本实施例提出了一种动态阈值法，将在时间区间内计算的指数移动加权平均波动率的标准差作为动态阈值。动态阈值包括上动态阈值和下动态阈值，上动态阈值为指数移动加权平均波动率的标准差，下动态阈值为指数移动加权平均波动率的标准差的负值。指数移动加权平均波动率反应的是股票在不同周期的股票涨跌趋势。股票的收益率超过指数移动加权平均波动率的标准差则将迎来涨势，股票收益率低于指数移动加权平均波动率标准差的负值则将迎来跌势，即收益率超过上动态阈值，股票将会上涨，收益率低于下动态阈值，股票将会下跌。其中指数加权移动平均波动率的一大特点在于给近期的收益率赋予的权重要高于远期。指数加权移动平均的计算公式如下：

y

y

其中，y

其中，α为衰减率，span是设置的时间区间，t＝0,1,…,span。第t日的收益率x

其中，x

而动态阈值则是指数加权平均移动波动率在时间区间内的标准差，计算公式如下：

其中，thredshold

则第t日的上动态阈值为：

其中，

则第t日的下动态阈值为：

其中，

接着，设置资产持有时间期限。金融市场是一个流动的市场，投资者所持有的股票资产属于流动资产。若在很长一段时间内，通过技术手段发现，并没有让投资者进行操作的信号，这时候，理性投资者不会一直持有资产，而是在持有一段时间后，主动将资产卖出。而设置的资产持有时间期限T为：在连续的T日内，技术指标没有指示投资者对资产进行操作，即在第T日的时候，投资者主动将资产卖出。即连续T日内，资产方向均为0。

最后，根据资产持有时间期限和动态阈值，获取资产操作方向。资产操作方向识别方法的核心思想为：(1)分别计算出每日的收益率、上动态阈值和下动态阈值，设置资产持有时间期限；(2)比较当日的收益率和上动态阈值、下动态阈值大小，以及是否触及资产持有时间期限来判断资产操作方向。根据上述两种思想，特别地，采用隔栏的方式进行识别资产操作方向。具体地，将上动态阈值视为上隔栏，将下动态阈值视为下隔栏，将资产持有时间期限视为垂直隔栏。动态阈值的表达式为：

其中，signal

具体地，基于资产操作方向，通过概率模型获取交易策略。基于路径依赖的资产操作方向识别方法仅是对资产操作方向进行了识别，但是仍未给出投资者操作资产的大小。根据上述所求的资产操作方向，结合概率模型获取资产交易比例，具体内容包括：首先构造二级标签，二级标签用来表示是否按照资产操作方向进行，然后采用随机森林模型，对二级标签进行预测，并输出预测概率，根据二级标签的预测概率来构建交易策略。具体的流程如说明书附图4所示。

首先，根据资产操作方向构造二级标签，二级标签用于确定在特定时间点是否进行交易操作，具体地表现为是否按照资产操作方向进行资产操作。具体通过以下规则进行二级标签的构造：

其中，y

当二级标签为1时，表示按照资产操作方向进行交易；

当二级标签为0时，表示不按照资产操作方向进行交易。

其次，采用概率模型对二次标签进行预测，获取预测概率，并利用预测概率构造交易策略。优选地，本实施例采用的概率模型为随机森林模型。随机森林是通过集成的思想，将多棵树集成的一种思想，它的基本单元是决策树，随机森林算法流程图如说明书附图5所示。随机森林构造了多个决策树，当需要对某个样本进行预测时，统计森林中的每棵树对该样本的预测结果，然后通过投票法从这些预测结果中选出最后的结果。随机体现在两个方面，一个是随机取特征，另一个是随机取样本，让森林中的每棵树既有相似性又有差异性。采用随机森林模型对二级标签进行预测，树的生成规则包括：(1)如果二级标签的训练集大小为N，对于每棵树而言，随机且有放回地从训练中抽取N个训练样本，作为该树的训练集，重复K次，生成K组训练样本集；(2)如果每个特征的样本维度为M，指定一个常数 m远小于M，随机地从M个特征中选取m个特征；(3)利用m个特征对每棵树尽最大程度的生长，并且没有剪枝过程。接着构造K个分类模型进行分类，通过投票来确定最优分类。由于树和树之间可以并行训练，随机森林拥有较高的运行效率和准确率。而且，随机森林不需要降维也可以处理高维特征，并给出了特征重要性的度量方法。此外，随机森林模型对于类别不平衡的数据能够平衡误差。随机森林输出的预测概率计算公式如下：

其中，Prob为随机森林输出的预测概率，K为分类模型的数量，

最后，根据预测概率构建交策略。其中，交易策略包括资产交易比例，本实施例用资产交易比例来衡量投资资产的大小。具体的内容包括：若预测概率大于75％，则对资产交易比例为25％-40％的资产进行买入或卖出；若预测概率大于40％且不大于75％，则对资产交易比例为5％-10％的资产进行买入或卖出；若预测概率不大于40％，则资产交易比例为0％，不进行交易操作。

此外，本方法还设置有效果评估，用于对本方法的效果进行评价。优选地，本实施例从模型评价和实际应用评价两个方面进行效果评估。模型评价通过概率模型对二级标签测试集的计算准确率进行评价，实际应用评价通过策略收益率和年化收益率两方面进行评价。其中，准确率的计算公式如下：

其中，

对测试数据集根据上述提出的方法进行模拟交易，得到策略收益率和年化收益率，通过这两个指标进行实际应用评价。其中，策略收益率的计算公式如下：

其中，return_rate为策略收益率，profit为投资收益，principal为本金。

年化收益率的计算公式如下：

其中，ann_rate为年化收益率，profit为投资收益，principal为本金， days为交易天数，365为一年365天。

为验证本实施例提出的一种股票交易策略构建方法的可行性，运用该方法进行实验，实验内容具体包括：

选取在上海证券交易所上市的浦发银行(股票代码：600000.SH)作为研究对象，研究时间区间为2000年1月4日至2019年12月31日的股票交易数据。对该研究对象的股票交易数据进行数据预处理、通过基于路径依赖的方式识别资产操作方向、通过基于随机森林的交易策略进行模拟交易，最后通过模型评价和实际应用评价进行方法有效性验证。

在数据预处理阶段中，首先对目标股票交易数据进行可视化，以给投资者对该股票一个更加直观的认识。股票浦发银行(600000.SH)经过可视化的结果如说明书附图6所示：

将资产持有时间期限参数设置为15天，对股票浦发银行(600000.SH)的操作方向进行识别，结果如附图7所示。

利用基于随机森林的方法进行交易策略的构建。设置初始启动资金为 10000元，模拟2019年12月2日至2019年12月31日的交易，则评估结果如下表1：

表1指标评估结果

通过评估结果可以明显看出，本发明在具体应用的过程中极具可行性，准确率高、收益率高、运行时间短，通过结果评估，表明本实施例提出的方法科学合理，能够辅助投资者获取科学合理的资产操作方向和资产交易策略。

本实施例提出一种基于动态阈值的股票交易策略构建方法，通过建立股票交易策略模型对投资者的股票投资操作进行指导。通过设置动态阈值，使阈值能够跟随价格波动率实时变化；通过动态阈值和资产持有时间期限相结合，科学合理地获取资产操作方向；通过概率模型获取预测概率，进而获取资产交易比例，解决了现有技术中股票交易策略只提供操作方向而不提供具体操作资金比例的技术问题；通过设置效果评估，便于获取股票收益等投资参数。

实施例2

本实施例针对实施例1提出的方法，提出了一种基于动态阈值的股票交易策略构建系统，适用于实施例1提出的基于动态阈值的股票交易策略构建方法。基于动态阈值的股票交易策略构建系统，具体内容包括：

基于动态阈值的股票交易策略构建系统，包括接收单元、预处理单元、识别单元和构建单元。其中，接收单元用于接收股票交易数据；预处理单元用于对股票交易数据进行数据预处理；识别单元用于根据动态阈值对预处理后的股票交易数据进行资产操作方向的识别；构建单元用于根据资产操作方向，利用概率模型构建交易策略。此外还包括效果评估单元，效果评估单元用于对获取效果评估。具体结构如说明书附图8所示

具体地，预处理单元用于对股票交易数据进行数据预处理。预处理单元通过对原始股票交易数据进行数据预处理，主要包括可视化单元、缺失值填补单元和日期特征构造单元，如说明书附图9所示。其中，可视化单元具体采用股票K线图对股票交易数据进行可视化处理，以便对数据有直观的了解，直观的获取指定区间内股票价格走势变化、交易数量变化等信息。缺失值填补单元主要针对因某交易日数据缺少、节假日闭市、股票停牌等原因产生缺失的数据，针对缺失值，采用尊重事实的态度，用0进行填补。日期特征构造单元通过构造日期特征，使股票交易数据更加全面丰富。

具体地，识别单元用于通过动态阈值，对预处理后的数据进行资产操作方向的识别。识别单元具体包括收益率获取单元、动态阈值获取单元、持有期限获取单元和资产操作方向获取单元，如说明书附图9所示。收益率获取单元用于根据经预处理单元处理后的股票交易数据获取股票每日的收益率，并将获取的收益率传递给动态阈值获取单元。动态阈值获取单元用于通过收益率获取指数移动加权平均波动率的标准差，将指数移动加权平均波动率的标准差作为动态阈值，动态阈值包括上动态阈值和下动态阈值。持有期限获取单元用于获取资产持有时间期限，设置的资产持有时间期限T为：在连续的T日内，技术指标没有指示投资者对资产进行操作，即在第T日的时候，投资者主动将资产卖出。即连续T日内，资产方向均为0。资产操作方向获取单元用于基于股票当日的收益率，根据当日的动态阈值和资产持有时间期限来获取资产操作方向。将上动态阈值视为上隔栏，将下动态阈值视为下隔栏，将资产持有时间期限视为垂直隔栏。具体的资产操作方向内容为：如果当日收益率首先突破上隔栏，则认为资产操作方向为买入，即将当日标记为1；若当日收益率首先突破下隔栏，则认为资产操作方向为卖出，即将当日标记为-1；若是当日收益率既没有突破上下隔栏，也没有触及垂直隔栏，则认为资产操作方向为持有，将当日标记为0；若是当日收益率没有突破上下隔栏，但是触碰到了垂直隔栏，则认为资产操作方向为卖出，即将当日标记为0。

具体地，构建单元用于根据资产操作方向，运用概率模型构建交易策略。交易策略包括资产交易比例，即交易的资产占总资产的比重。构建单元包括二级标签构造单元、预测概率获取单元和交易策略构建单元，如说明书附图9所示。其中，二级标签构造单元用于根据识别单元获取的资产操作方向构造二级标签，二级标签用于表示是否按资产操作方向进行交易。预测概率获取单元用于采用概率模型对二级标签进行预测，获取预测概率，优选地，概率模型选用随机森林模型，通过随机森林模型对输出的二级标签进行预测，获取预测概率。交易策略构建单元用于根据预测概率获取单元获取的预测概率构建交易策略。交易策略包括资产交易比例，具体的策略包括:如果预测概率Prob>75％，用25％-40％的资金进行相应的操作，包括买入或者卖出；如果预测概率40％

具体地，效果评估单元用于获取系统的效果评估。效果评估单元主要包括模型效果评估单元和实际应用效果评估单元，如说明书附图9所示。从模型和实际应用两个方面对本系统进行效果评估，模型效果评估单元通过获取概率模型对测试集的计算准确率进行评估，实际应用效果评估单元主要通过获取策略收益率和年化收益率进行评估。

本实施例在实施例1的基础上，将实施例1提出的基于动态阈值的股票交易策略构建方法系统化，形成一种基于动态阈值的股票交易策略构建系统，通过系统对股票交易数据进行资产操作方向和资产交易比例进行识别和确认，无需人力分析，投资者可直接通过系统获取科学有效的交易策略。本实施例提出的系统具有系统性强、综合性高的特点，采用多种投资策略融合到一个系统，为投资者提供科学有效的交易策略。

实施例3

图10为本发明实施例3提供的一种计算机设备的结构示意图。图10显示的计算机设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图10所示，计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被设备计算机12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质。

计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备通信。

处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例1所提供的一种基于动态阈值的股票交易策略构建方法，该方法包括：

101、接收股票交易数据；102、数据预处理，对股票交易数据进行数据预处理；103、识别资产操作方向，基于动态阈值对预处理后的股票交易数据进行资产操作方向的识别；104、构建交易策略，根据资产操作方向，利用概率模型构建交易策略；105、获取效果评估。其中，102具体包括对股票交易数据进行可视化处理、缺失值填补以及日期特征构造。103具体包括：10301、根据股票交易数据获取股票每日的收益率；10302、通过收益率获取指数移动加权平均波动率的标准差，将指数移动加权平均波动率的标准差作为动态阈值，动态阈值包括上动态阈值和下动态阈值； 10303、获取资产持有时间期限；10304、基于股票当日的收益率，根据当日的动态阈值和资产持有时间期限获取资产操作方向。104具体包括：10401、根据资产操作方向构造二级标签，二级标签用于表示是否按资产操作方向进行交易；10402、采用概率模型对二级标签进行预测，获取预测概率；10403、根据预测概率构建交易策略，交易策略包括资产交易比例。

本实施例将基于动态阈值的股票交易策略构建方法应用到具体的计算机设备中，将该方法存储到存储器中，当执行器执行该存储器时，会运行该方法进行股票交易策略构建，使用快捷方便，适用范围广。

当然，本领域技术人员可以理解，处理器还可以实现本发明任意实施例所提供的股票交易策略构建方法的技术方案。

实施例4

本实施例4提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例所提供的基于动态阈值的股票交易策略构建方法步骤，该方法包括：

101、接收股票交易数据；102、数据预处理，对股票交易数据进行数据预处理；103、识别资产操作方向，基于动态阈值对预处理后的股票交易数据进行资产操作方向的识别；104、构建交易策略，根据资产操作方向，利用概率模型构建交易策略；105、获取效果评估。其中，102具体包括对股票交易数据进行可视化处理、缺失值填补以及日期特征构造。103具体包括：10301、根据股票交易数据获取股票每日的收益率；10302、通过收益率获取指数移动加权平均波动率的标准差，将指数移动加权平均波动率的标准差作为动态阈值，动态阈值包括上动态阈值和下动态阈值； 10303、获取资产持有时间期限；10304、基于股票当日的收益率，根据当日的动态阈值和资产持有时间期限获取资产操作方向。104具体包括：10401、根据资产操作方向构造二级标签，二级标签用于表示是否按资产操作方向进行交易；10402、采用概率模型对二级标签进行预测，获取预测概率；10403、根据预测概率构建交易策略，交易策略包括资产交易比例。

本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于：电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

本实施例将基于动态阈值的股票交易策略构建方法应用到一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明提供的股票交易策略构建方法步骤，简便快捷，易于存储，不易丢失。

综上，本发明提出了基于动态阈值的股票交易策略构建方法、系统、设备和介质，解决了现有技术中只能获取资产操作方向而不能获取具体资产投资比例的缺陷。通过建立股票交易策略模型对投资者的股票投资操作进行指导。通过设置动态阈值，使阈值能够跟随价格波动率实时变化；通过动态阈值和资产持有时间期限相结合，科学合理地获取资产操作方向；通过概率模型获取预测概率，进而获取资产交易比例，解决了现有技术中股票交易策略只提供操作方向而不提供具体操作金额的缺陷；通过设置效果评估，便于获取股票收益等投资参数。通过将方法具体化，应用到具体的系统中，形成一种系统性强、综合性高的股票投资策略模型来辅助投资者进行投资决策，投资者既能获取针对某个股票的资产操作方向，又能获取到具体的资产交易比例，无需计算即可获取各项股票参数和投资建议，使投资策略更加科学、更加合理。将股票交易策略构建方法应用到具体的计算机设备和计算机存储介质中，将该方法具体化，对股票交易策略的发展具有重要意义。

本领域普通技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，他们可以用计算机装置可执行的程序代码来实现，从而可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

以上公开的仅为本发明的几个具体实施场景，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。