本发明涉及金融证券领域，具体是针对金融证券投资择时能力评价，特别针对模拟炒股收益计算的评分。
背景技术
近年来，中国股民数已突破1亿人，随着互联网和移动互联网的发展，炒股变得方便、快捷，如何对客户买卖股票的择时能力进行客观的评价，给客户正向的激励，是促进行业发展的方式之一，在模拟炒股环境下，对客户某只股票指定区间内的择时能力进行评价，有利于培养客户对股价走势的理解，帮助客户在真实的股票投资中更好的进行择时买卖。
截至目前为止，择时能力评价方法包括完美投资判断法、现金比例变化法、成功概率法、二次项法(t--m模型)和双贝塔法(h--m模型)等，这些方法普遍应用于基金绩效评估领域，综合考虑资金比例、投资收益、整体市场表现、无风险收益率、系统性风险等，比较复杂。现有的择时能力评价方法大都是针对基金(即投资组合)在过去一段连续时间的业绩表现进行评估，不是针对个股，且大都是基于最终收益进行评估，未考虑股价波动在牛熊形态下对择时能力的放大与低估效应。
为此，一篇申请号为200810202589.8的发明专利公开了一种基于计算机仿真技术的开放型证券投资基金评级方法，该评级方法是基于蒙特卡罗(monte-carlo)而实现的方法，通过sas软件程序编程对开放型证券投资基金的投资行业分布、资产配置和市场行业指数进行处理，并进行多次计算机模拟，从而获得基金的季度、年度和更长时间区间的业绩模拟数据。基于上述模拟数据，对基金进行风险-收益评价、投资择时能力评估、风险因素评价和基金业绩的持续性和生存偏差分析，以及基金未来业绩预测与评估。虽然该专利的方法可获得基金的季度、年度和更长时间区间的业绩模拟数据，但是其计算过程复杂，同时也没有针对个股在过去一段连续时间的业绩表现进行评估。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种评估证券投资择时能力的评价方法及系统。
具体的，本发明的一种评估证券投资择时能力的评价方法，包括如下：
客户端根据客户的操作来计算客户的择时能力：
最终的择时能力得分:score＝(earn-maxloss)/(maxgain-maxloss)*σ+countup/countgain*ω+countdown/countloss*ω；
其中，maxgain累计为区间中所有的上涨，即最大盈利值；
maxloss为累计区间中所有的下跌，即最大亏损值；
earn为累计用户在模拟交易中的所有盈利；
σ是股指收益率的波动率；
ω为盈亏系数；
countgain为累计区间中所有的上涨次数，即盈利次数；
countloss为累计区间中所有的下跌次数，即亏损次数；
countup为累计用户在模拟交易中的所有上涨判断正确次数；
countdown为累计用户在模拟交易中的所有下跌判断正确次数；
客户端将计算结果，上传到服务器保存。
其中，择时能力的定价取决于预测的频率和用户实际投资资产选择正确的频率，因此，以月为频率进行选择的择时者显然比以年为频率进行选择的择时者的预测价值更高。因此波动率σ和盈亏系数ω则具有非常重要的作用，实际获得σ和ω时，可由历史交易数据进行模拟实验来获取。
更进一步的，该方法还包括：
服务器接收客户端的查询请求；
服务器从沪深两市的历史交易中随机选择一只股票作为选定股票，并随机指定一个模拟交易日期作为指定交易日；服务器从沪深交易所提供的交易行情文件中查询该选定股票在指定交易日前后的一段行情(包括每日开盘价、收盘价、最高价、最低价及成交量、成交额)；服务器将查询到的内容读取到内存中；同时，服务器向客户端返回指定交易日之前预设天数(例如50个)的交易日的行情数据，以备客户参考。
进一步的，该方法还包括：
服务器接收客户端的交易指令请求；该交易指令是股票代码、交易日期或者交易动作(例如买入/持有/卖出/观望)的查询指令；
服务器从沪深交易所提供的交易行情文件中查询选定股票、指定交易日的行情(包括当日开盘价、收盘价、最高价、最低价及成交量、成交额)；服务器将查询到的内容读取到内存中；同时，服务器向客户端返回查询结果；
客户端根据交易动作及返回的行情数据计算收益，并指向下一个交易日期；
重复上述步骤，直至客户选择清算或达到模拟炒股设定的区间上限。
根据上述评价方法，本发明还提供一种评估证券投资择时能力的评价装置，所述装置包括根据客户的操作来计算客户的择时能力的计算装置，该计算装置包括评价模块，评价模块的评价方法如下：
最终的择时能力得分:score＝(earn-maxloss)/(maxgain-maxloss)*σ+countup/countgain*ω+countdown/countloss*ω；
其中，maxgain累计为区间中所有的上涨，即最大盈利值；
maxloss为累计区间中所有的下跌，即最大亏损值；
earn为累计用户在模拟交易中的所有盈利；
σ是股指收益率的波动率；
ω为盈亏系数；
countgain为累计区间中所有的上涨次数，即盈利次数；
countloss为累计区间中所有的下跌次数，即亏损次数；
countup为累计用户在模拟交易中的所有上涨判断正确次数；
countdown为累计用户在模拟交易中的所有下跌判断正确次数。
进一步的，该评价装置还包括：
接收模块，用于接收客户端的请求指令；
读取模块，用于将沪深交易所提供的交易行情文件中指定股票的行情数据读取到内存中；
查询模块，用于从内存中查询指定股票、指定交易日期的行情数据；
返回模块，用于返回查询结果。
此外，本发明实施例还提供一种评估证券投资择时能力的评价系统，所述系统包括服务端和客户端；客户端用于向服务端发送简化的交易指令和择时能力评分计算结果；服务端用于接收客户端发送的指令，读取行情数据，根据指令中的股票代码、交易日期查询行情数据，并返回给客户端；
其中，客户端的择时能力评分计算方法如下：
最终的择时能力得分:score＝(earn-maxloss)/(maxgain-maxloss)*σ+countup/countgain*ω+countdown/countloss*ω；
其中，maxgain累计为区间中所有的上涨，即最大盈利值；
maxloss为累计区间中所有的下跌，即最大亏损值；
earn为累计用户在模拟交易中的所有盈利；
σ是股指收益率的波动率；
ω为盈亏系数；
countgain为累计区间中所有的上涨次数，即盈利次数；
countloss为累计区间中所有的下跌次数，即亏损次数；
countup为累计用户在模拟交易中的所有上涨判断正确次数；
countdown为累计用户在模拟交易中的所有下跌判断正确次数。
本发明通过上述方案，针对模拟炒股环境下某只股票指定区间内的择时能力进行评价，选取盈利、累计上涨区间和累计下跌区间等指标进行比较，算法易懂、客观，可以给客户正向的激励，帮助客户理股票价格走势、在实际投资中更有效的择时，对行业发展有很好的促进作用。
附图说明
图1为本发明的实施例的交易示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
本发明实施例的目的在于提供一种评估证券投资择时能力的评价方法、装置及系统。
其中，评价方法为客户端根据客户的操作，计算客户的择时能力公式。
平价装置包括：接收模块，用于接收客户端的请求指令；评价模块，根据上述评价方法执行评价过程；读取模块，用于将沪深交易所提供的交易行情文件中指定股票的行情数据读取到内存中；查询模块，用于从内存中查询指定股票、指定交易日期的行情数据；返回模块，用于返回查询结果。
平价系统包括服务端和客户端；客户端用于向服务端发送简化后的交易指令和择时能力评分计算结果；服务端用于接收客户端发送的指令，读取行情数据，根据指令中的股票代码、交易日期查询行情数据，并返回给客户端。
上述评价系统的评价方法如下：
1、服务器接收客户端的查询请求；
服务器从沪深两市的历史交易中随机选择一只股票，并随机选择一个模拟交易日期。服务器从沪深交易所提供的交易行情文件中读取选定股票、指定交易日前后的一段行情(包括每日开盘价、收盘价、最高价、最低价及成交量、成交额)。服务器将查询到的内容读取到内存中。服务器向客户端返回指定交易日之前预设天数(例如50)的交易日的行情数据，以备客户参考。
2、服务器接收客户端的交易指令(本发明旨在评估择时能力，因此对交易指令做了简化，交易指令仅包含：股票代码、交易日期及交易动作【买入/持有/卖出/观望】)；
服务器从沪深交易所提供的交易行情文件中查询选定股票、指定交易日的行情(包括当日开盘价、收盘价、最高价、最低价及成交量、成交额)。服务器将查询到的内容读取到内存中。服务器向客户端返回查询结果。客户端根据交易动作及返回的行情数据计算收益，并指向下一个交易日期。重复此方法，直至客户选择清算或达到模拟炒股设定的区间上限。
3、客户端根据客户的操作，计算客户的择时能力。计算方法为简化模型，不考虑加仓、减仓等：
1)累计区间中所有的上涨为maxgain，即最大盈利值；
2)累计区间中所有的下跌为maxloss，即最大亏损值；
3)累计用户在模拟交易中的所有盈利为earn；
4)累计区间中所有的上涨次数为countgain，即盈利次数；
5)累计区间中所有的下跌次数为countloss，即亏损次数；
6)累计用户在模拟交易中的所有上涨判断正确次数为countup；
7)累计用户在模拟交易中的所有下跌判断正确次数为countdown；
8)定义最终的择时能力得分:score＝(earn-maxloss)/(maxgain-maxloss)*σ+countup/countgain*ω+countdown/countloss*ω；其中，σ是股指收益率的波动率，ω为盈亏系数；σ和ω可由实验数据模拟获得或者可由经验值获得；波动率σ范围为40～60，盈亏系数ω取值范围为20～30，本申请中，σ预设值为50，ω预设值为25；
9)客户端将计算结果，上传到服务器保存。
本申请的最终的择时能力得分涉及最大盈利值、最大亏损值、所有盈利、波动率、盈亏系数、盈利次数、亏损次数、上涨判断正确次数、下跌判断正确次数，所得到的最终评价指标非常贴近用户个体能力。
参见图1，累计区间内，客户进行了2次交易，在“买入价”买入，在“卖出价”卖出：
累计区间中所有的上涨为maxgain＝3+2+2.1＝7.1，即最大盈利值为7.1；
累计区间中所有的下跌为maxloss＝1.5+2+2.1＝5.6，即最大亏损值5.6；
累计用户在模拟交易中的所有盈利：
earn＝(卖出价1-买入价1)+(卖出价2-买入价2)＝(2-1)+(2-1.5)＝1.5；
累计区间中所有的上涨次数为5；
累计区间中所有的下跌次数为4；
累计用户在模拟交易中的所有上涨判断正确次数为2；
累计用户在模拟交易中的所有下跌判断正确次数为2；
定义最终的择时能力得分:
score＝(1.5+5.6)/(7.1+5.6)*50+2/5*25+2/4*25＝50.45。
该择时能力得分在4200个记录中排名为2000名，打败了52.38％的用户。
本发明针对模拟炒股环境下某只股票指定区间内的择时能力进行评价，选取盈利、累计上涨区间、累计下跌区间以及用户的判断次数等指标进行比较，算法易懂、客观，可以给客户正向的激励，帮助客户理股票价格走势、在实际投资中更有效的择时，对行业发展有很好的促进作用。
尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。