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1. (WO2019062006) PROCÉDÉ D'ADMISSION DE SÉLECTION TEMPORELLE BASÉ SUR UN APPRENTISSAGE MACHINE, DISPOSITIF ET ÉQUIPEMENT TERMINAL S'Y RAPPORTANT
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N° de publication : WO/2019/062006 N° de la demande internationale : PCT/CN2018/077242
Date de publication : 04.04.2019 Date de dépôt international : 26.02.2018
CIB :
G06Q 40/04 (2012.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
Q
SYSTÈMES OU MÉTHODES DE TRAITEMENT DE DONNÉES, SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION; SYSTÈMES OU MÉTHODES SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION, NON PRÉVUS AILLEURS
40
Finance; Assurance; Stratégies fiscales; Traitement des impôts sur les sociétés ou sur le revenu
04
Opérations boursières, p.ex. actions, marchandises, produits dérivés ou change de devises
Déposants :
平安科技(深圳)有限公司 PING AN TECHNOLOGY (SHENZHEN) CO., LTD. [CN/CN]; 中国广东省深圳市 福田区八卦岭八卦三路平安大厦6楼 6F, Ping An Building Bagua 3rd Road, Bagualing, Futian District Shenzhen, Guangdong 518000, CN
Inventeurs :
王健宗 WANG, Jianzong; CN
黄章成 HUANG, Zhangcheng; CN
吴天博 WU, Tianbo; CN
肖京 XIAO, Jing; CN
Mandataire :
深圳中一专利商标事务所 SHENZHEN ZHONGYI PATENT AND TRADEMARK OFFICE; 中国广东省深圳市 福田区深南中路1014号老特区报社四楼(5号信箱) 4th Fl. (P.O. Box No. 5) Old Shenzhen Special Zone Newspaper Building No. 1014 Shennan Middle Road, Futian District Shenzhen, Guangdong 518028, CN
Données relatives à la priorité :
201710899893.128.09.2017CN
Titre (EN) TIME SELECTION ADMISSION METHOD BASED ON MACHINE LEARNING, DEVICE AND TERMINAL EQUIPMENT THEREFOR
(FR) PROCÉDÉ D'ADMISSION DE SÉLECTION TEMPORELLE BASÉ SUR UN APPRENTISSAGE MACHINE, DISPOSITIF ET ÉQUIPEMENT TERMINAL S'Y RAPPORTANT
(ZH) 基于机器学习的择时入股方法、装置及终端设备
Abrégé :
(EN) The invention is applicable for the technical field of computers, and a time selection admission method on the basis of machine learning, a device and a terminal equipment therefor are provided. The method comprises the following steps: inputting preset index data of each stock into a preset stock picking model, and outputting a stock combination; independently obtaining feature data of each stock in the stock combination, wherein the feature data of the stock comprises the stock market transaction data of the stock or the technical index data of the stock; and inputting the feature data of each stock in the stock combination into a pre-trained long-and-short-term memory network, and outputting a price prediction result about each stock in the stock combination. By use of the method, the whole prediction process fully considers the behavior characteristics of a financial market, and a deviation between the prediction result and the subsequent practical price tendency of the stock is effectively reduced. A user can more reasonably carry out the investment behaviors of stock selection and time selection admission on the basis of the price prediction result, and the investment risk of the user is effectively lowered.
(FR) L'invention est applicable au domaine technique des ordinateurs et porte sur un procédé d'admission de sélection temporelle sur la base d'un apprentissage machine, sur un dispositif et sur un équipement terminal s'y rapportant. Le procédé comprend les étapes suivantes consistant : à entrer des données d'index prédéfinies de chaque action dans un modèle de prélèvement d'action prédéfini et à transmettre une combinaison d'actions ; à obtenir de manière indépendante des données de caractéristiques de chaque action dans la combinaison d'actions, les données de caractéristiques de l'action comprenant les données de transaction de marché boursier de l'action ou les données d'index technique de l'action ; et à entrer les données de caractéristiques de chaque action dans la combinaison d'actions dans un réseau de mémoire à long terme et à court terme préformé, et à transmettre un résultat de prédiction de prix concernant chaque action dans la combinaison d'actions. Grâce à l'utilisation du procédé, l'ensemble du processus de prédiction considère pleinement les caractéristiques de comportement d'un marché financier et un écart entre le résultat de prédiction et la tendance de prix pratique ultérieure de l'action est réduite de manière efficace. Un utilisateur peut réaliser de manière plus raisonnable les comportements d'investissement de sélection d'action et d'admission de sélection temporelle sur la base du résultat de prédiction de prix et le risque d'investissement de l'utilisateur est abaissé de manière efficace.
(ZH) 本申请适用于计算机技术领域,提供了基于机器学习的择时入股方法、装置及终端设备,其中,该方法包括:将各支股票的预设指标数据输入预设的选股模型,输出股票组合;分别获取所述股票组合中各支股票的特征数据,所述股票的特征数据包括所述股票的股市交易数据或所述股票的技术指标数据;将所述股票组合中各支股票的特征数据输入至完成预训练的所述长短期记忆网络,输出关于所述股票组合中各支股票的价格预测结果。本申请的整个预测过程充分考虑了金融市场的行为特点,有效地减少了预测结果与股票后续的实际价格走势之间的偏差,用户可以更为合理地基于该价格预测结果进行选股及择时入股的投资行为,有效降低了用户的投资风险。
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États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
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Office européen des brevets (OEB) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
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Langue de publication : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)