1.一种基于股票间同现统计的股票推荐方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：
（1）获取股票基础数据统计信息；
（2）定义统计数组并加载大涨和大跌的股票数据；
（3）基于不同股票的前后天涨跌幅进行大涨和大跌的同现统计；
（4）基于同现统计结果进行筛选并生成规则；
（5）基于每交易日的大涨大跌数据进行规则适配；
（6）对适配结果进行排序和股票推荐。
2.根据权利要求1所述的一种基于股票间同现统计的股票推荐方法，其特征在于，为了对不同股票之间的关联关系进行同现统计，通过将股票的涨跌情况定义为大涨和大跌两类，以克服股票涨跌幅可能性和股票的总数量均较多，组合后无法计算的问题。
3.根据权利要求1所述的一种基于股票间同现统计的股票推荐方法，其特征在于，在进行同现统计的过程中，是将大涨和大跌的股票数据加载到统计数组并量化后进行同现统计，统计过程仅需对统计数组横列交叉操作即可快速完成。
4.根据权利要求1所述的一种基于股票间同现统计的股票推荐方法，其特征在于，规则的生成和规则的适配过程分开；规则生成过程的周期大概为一周一次，而适配过程则每日一次，每日根据股票的涨跌幅情况进行规则成立的条件判断后，进行股票推荐。
5.根据权利要求1所述的一种基于股票间同现统计的股票推荐方法，其特征在于，推荐的股票分为大涨推荐和大跌预警，并且推荐是以规则的形式进行展示，每条规则即说明了触发的条件，又给出了推荐股票大涨或大跌的概率。