基于关联企业网络的股票权威性评价方法及装置

摘要

本发明提供一种基于关联企业网络的股票权威性评价方法，包括如下步骤：S101、基于社会化媒体确定每个企业的关联企业列表；S102、计算每个企业与其关联企业列表中的每家企业的股价相关系数S103、计算每个企业的平均股价相关系数S104、如果大于一定阈值，则执行步骤S105；否则执行步骤S108；S105、计算网络中每一企业与网络中剩余的包含有关联和无关联的每一家企业的股价相关系数，称为无差别相关系数S106、计算每个企业的平均无差别相关系数S107、如果则输出企业存在股票联动性；S108、基于所述构建的关联企业网络计算各企业的股票权威性；S109、可视化显示。

说明书

技术领域

本发明涉及股票权威性评价领域，具体涉及一种基于企业网络的股票联动性计算方法及为这种方法专门设计的装置。

背景技术

金融市场中，股票间常常出现价格“同升共降”的联动现象，通常称此现象为股票联动现象。

信息传递是联动效应产生的重要因素，而作为计算机与信息技术产物代表的社会化媒体在金融市场中承担着大量信息传递的作用。随着互联网的发展，社会化媒体逐渐成为人们获取信息与发布信息的主要方式。由于社会化媒体在信息发布、信息传播与信息获取上具有重要影响力，而市场上各类信息将会影响投资者对于资产未来收益和价值的判断，因此社会化媒体对金融市场有重大的影响。

当社会化媒体下企业间存在股票联动性时，企业间的联动影响程度不一，即股票权威性不同。在现有的股票权威性评价方法中，未考虑社会化媒体，尤其是新闻共同曝光度及微博互相关注度对股票权威性的影响，不能准确评价股票权威性，为金融市场提供决策。

大量人体工程学研究证明深灰色背景会导致虹膜张开以收集更多的光线，造成浅色文字变得模糊。深灰色背景对眼睛的刺激较小，有利于防止近视。所以如果长期使用屏幕，从健康角度看深灰色背景更好一点。而黄色象征着帝王及宗教领袖，给人以崇高、智慧、神秘、华贵、威严的感觉。

发明内容

本发明提供一种基于企业网络的股票联动权威性评价方法、存储介质及设备，能够基于社会化媒体评价股票联动权威性。同时利用视觉相关的人体工程学原理设计了相关信息展示的形式，能在不同的场景给人不同的心理暗示与视觉体验。

本发明所要解决的技术问题是通过如下技术方案实现的：

本发明提供一种基于关联企业网络的股票权威性评价方法，包括如下步骤：

S101、基于社会化媒体确定每个企业的关联企业列表；

S102、计算每个企业与其关联企业列表中的每家企业的股价相关系数

S103、计算每个企业的平均股价相关系数

S104、如果

S105、计算网络中每一企业与网络中剩余的包含有关联和无关联的每一家企业的股价相关系数，称为无差别相关系数

S106、计算每个企业的平均无差别相关系数

S107、如果

S108、基于所述构建的关联企业网络计算各企业的股票权威性；

S109、可视化显示，应用人体工程学原理，驱动显示股票权威性评价的过程和结果；背景颜色以深灰色为主，企业的第一层关联企业的名字颜色为红色，第二层关联企业的名字颜色为橙色，第三层关联企业的名字颜色为黄色。

优选的，所述关联企业为新闻共同曝光度高的企业。

优选的，所述关联企业为微博互相关注度高的企业。

优选的，所述步骤S102为：

当企业C

则A新闻报道后较短时间内C

其中，P

相应地，得出B，C报道后相关系数

其中，P

优选的，所述步骤S105中确定所述有关联和无关联的每一家企业为：

已有的每家企业的关联企业为该企业的一层关联企业，由该企业的一层关联企业列表上的每家企业的一层关联企业可得到每家企业的二层关联企业，从而得到了每家企业的二层关联企业列表。以此类推，有二层关联企业得到每家企业的三层关联企业，以及三层关联企业列表。

优选的，所述步骤S105中确定所述有关联和无关联的每一家企业为：某时间段上网络上余下的每一企业作为网络中剩余的包含有关联和无关联的企业。

优选的，所述步骤S103中平均股价相关系数为：

优选的，所述步骤S106中无差别相关系数为：

其中这里的计算比计算平均股价相关系数的范围更大，多了与该企业无关联的企业的相关系数

优选的，所述股票权威性计算指标包括个体中心度、接近中心度或中介中心度。

优选的，所述个体中心度为：

在网络中有节点集{n

其中g为节点数目；

对节点中心度进行标准化处理；

优选的，节点i的所述接近中心度为：

d(n

优选的，所述中介中心度为：

C

其中，g

对中介中心度进行标准化处理：

C

一种基于关联企业网络的股票权威性评价装置，其特征在于，包括：

存储器，用于存储使所述装置能执行权利要求1-12任一项所述的指令；

处理器，至少有一个处理器，用于执行所述存储器中存储的指令；

显示器，基于与可视化相关的人体工程学原理去展示股票的权威性评价信息。

优选的，所述显示器的背景颜色以深灰色为主，企业的第一层关联企业的名字颜色为红色，第二层关联企业的名字颜色为橙色，第三层关联企业的名字颜色为黄色。深色的背景对眼睛的刺激较小，在进行大量的阅读工作时更有利于防止近视。红色是最容易引起别人注意的。黄色相比红色来说没那么引人注意，但是，也给人留下光明、轻快、柔和、纯净、充满希望印象。橙色则介于红色与黄色之间，给人既温暖又明亮的感觉。

优选的，所述存储器中存储的指令包括如下程序模块：

关联企业列表模块，基于社会化媒体确定每个企业的关联企业列表；

股价相关系数计算模块，计算每个企业与其关联企业列表中的每家企业的股价相关系数

平均股价相关系数计算模块，计算每个企业的平均股价相关系数

阈值判别模块，比较

无差别相关系数计算模块，计算网络中每一企业与网络中剩余的包含有关联和无关联的每一家企业的股价相关系数，称为无差别相关系数

平均无差别相关系数计算模块，计算每个企业的平均无差别相关系数

股票联动性判别模块，比较无差别相关系数

股票权威性计算模块，基于所述构建的关联企业网络计算各企业的股票权威性；

可视化显示模块，应用人体工程学原理，驱动显示股票权威性评价的过程和结果；背景颜色以深灰色为主，企业的第一层关联企业的名字颜色为红色，第二层关联企业的名字颜色为橙色，第三层关联企业的名字颜色为黄色。

本发明的有益效果在于：本发明提出全新的股票权威性分析方法，利用社会化媒体网络，更全面地分析股票权威性，帮助市场更好地做出投资策略。同时，本发明使得经营者能够使用社会化媒体信息加强风险评价能力和产品管理能力；为投资者提供互联网背景下的股票权威性分析方法，从而调整投资决策、减少投资风险；利用视觉相关的人体工程学原理设计了相关信息展示的形式，能在不同的场景给人不同的心理暗示与视觉体验。

附图说明

图1是本发明的基于关联企业网络的股票权威性评价方法步骤框图；

图2为基于新闻共同曝光度的企业网络分层示意图；

图3是本发明的基于关联企业网络的股票权威性评价装置结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。本发明基于社会化媒体，尤其基于社会化媒体中的新闻共同曝光度或微博互相关注度分析股票联动性，为金融市场提供决策。

图1是本实施例的一种基于关联企业网络的股票权威性评价方法，具体包括：

S101、基于社会化媒体确定每个企业的关联企业列表；

基于社会化媒体确定企业间的新闻共同曝光度或微博互相关注度，并基于新闻共同曝光度或微博互相关注度确定每个企业的关联企业列表。

其中，关联企业包括新闻共同曝光度高或微博互相关注度高的企业。新闻共同曝光度是指报导中同时包含两家企业名称的新闻数量的度量，微博相互关注度是指在微博上企业间关注与被关注关系的度量。

具体地，在收集共同新闻数据时，可以通过爬虫程序来收集；在收集微博相互关注数据时，由于预期收集量不大，可以采取手动收集。

S102、计算每个企业与其关联企业列表的每家企业的相关系数

其中，当关联企业为新闻共同曝光度高的企业时，相关系数

当企业C

则A新闻报道后较短时间内C

其中，P

相应地，得出B，C报道后相关系数

其中，当关联企业为微博互相关注度高的企业时，相关系数

其中，P

S103、计算每个企业的平均股价相关系数

计算企业与关联企业列表上每对企业的相关系数

S104、如果

S105、计算网络中每一企业与网络中剩余的包含有关联和无关联的每一家企业的相关系数，称为无差别相关系数。

具体地，当关联企业为新闻共同曝光度高的企业时，网络中剩余的包含有关联和无关联的每一家企业为：

在计算基于新闻共同曝光度的企业网络上每家企业的无差别相关系数时，由于网络上无关联企业之间大部分不存在新闻，因此无法直接计算无差别相关系数，因此我们采用网络分层的方法计算分层相关系数。设已有的每家企业的关联企业为该企业的一层关联企业，由该企业的一层关联企业列表上的每家企业的一层关联企业可得到每家企业的二层关联企业，从而得到了每家企业的二层关联企业列表。以此类推，有二层关联企业得到每家企业的三层关联企业，以及三层关联企业列表(如图2所示)。

其中，当关联企业为微博互相关注度高的企业时，网络中剩余的包含有关联和无关联的每一家企业为：

某时间段上网络上余下的每一企业作为网络中剩余的包含有关联和无关联的企业。

基于确定的关联和无关联的企业，利用公式(2)计算该企业与这些企业的相关系数。

S106、计算每个企业的平均无差别相关系数

其中这里的计算比计算平均股价相关系数的范围更大，多了与该企业无关联的企业的相关系数

其中，N为有关联和无关联的企业个数，

如果

S107、如果

S108、基于所述构建的关联企业网络计算各企业的股票权威性。

所述股票权威性计算指标包括个体中心度、接近中心度或中介中心度。

个体中心度是指网络中节点的度的数目，节点度数越高其个体中心度越高。在基于社会媒体视角的企业网络中，企业的个体中心度表示企业自身关联网络中企业个数，也就是在网络中该企业所直接连接的企业个数，如果某企业的个体中心度越高，则其产生的股票联动影响范围越大，所波及的企业数量越多。

在网络中有节点集{n

可选地，由于存在多个不同规模网络，网络节点的数目g的大小会影响节点中心度计算结果，因此，对上述公式进行标准化处理：

网络中的接近中心度是指网络中节点到达其它节点的路径的平均值，如果某节点到达其余节点所倡路径平均值最少则其接近中心度越高。在基于社会媒体视角的企业网络中，企业的接近中心度表示该企业与网络中其它企业的联系紧密程度，企业的接近中心度越低说明该企业的股票变动将很快波及到网络中其余企业。

d(n

可选地，当节点与其他节点毗邻时，该节点的接近中心度取得最大值(g-1)

网络中中介中心度是指网络中节点参与到其余节点对的连接路径中的程度，高中介中心度说明该节点越多地参与到其余节点的连接路径中。在基于社会媒体视角的企业网络中，企业的中介中心度表示企业成为其余企业的关联企业的次数，企业的中介中心度越高说明该企业容易受到股票联动的影响并且是股票联动中传播的关键节点，很多企业的股票联动将通过该企业传播。

假设每条路径被选择的概率都相同，节点中介中心度计算如下：

C

其中，g

可选地，由于节点中介中心度与节点数目g相关，因此对其进行标准化处理：

C

图3是本发明的一种基于企业网络的股票联动性评价装置，包括：

存储器，用于存储使所述装置能执行上述任一项计算的指令；

处理器，至少有一个处理器，用于执行所述存储器中存储的指令。

显示器，基于与可视化相关的人体工程学原理去展示股票的权威性评价信息。

基于关联企业网络的股票权威性评价装置的显示器背景颜色以深灰色为主，企业网络节点的相关信息以黄色展示，企业的权威性越大则黄色的亮度越高。深色的背景对眼睛的刺激较小，在进行大量的阅读工作时更有利于防止近视。而黄色象征着帝王及宗教领袖，给人以崇高、智慧、神秘、华贵、威严的感觉。

存储器中存储的指令包括如下程序模块：

关联企业列表模块，基于社会化媒体确定每个企业的关联企业列表；

股价相关系数计算模块，计算每个企业与其关联企业列表中的每家企业的股价相关系数

平均股价相关系数计算模块，计算每个企业的平均股价相关系数

阈值判别模块，比较

无差别相关系数计算模块，计算网络中每一企业与网络中剩余的包含有关联和无关联的每一家企业的股价相关系数，称为无差别相关系数

平均无差别相关系数计算模块，计算每个企业的平均无差别相关系数

股票联动性判别模块，比较无差别相关系数

股票权威性计算模块，基于所述构建的关联企业网络计算各企业的股票权威性；

可视化显示模块，应用人体工程学原理，驱动显示股票权威性评价的过程和结果；背景颜色以深灰色为主，企业的第一层关联企业的名字颜色为红色，第二层关联企业的名字颜色为橙色，第三层关联企业的名字颜色为黄色。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。另外，本发明所述功能如果以软件功能模块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。