股票投资风险评估方法、装置及设备与流程

本申请涉及金融投资评估技术领域，尤其涉及一种股票投资风险评估方法、装置及设备。

背景技术：

股票的价格会根据市场行情的波动上涨或下跌，因此，股票投资具有风险，同时，影响市场行情的因素繁多且复杂，因此，为了尽量规避投资风险，对股票投资从多方位进行风险评估是非常有必要的。

目前，对股票风险的评估往往仅通过基本面与交易面中某一个维度的数据进行单独评估，或者对多个维度进行主观评估，这就造成对股票投资风险的评估不全面，主观性较强；或者信息量较大无法汇总，致使最终的评估结果不准确，与实际情况出现较大的偏差。

技术实现要素：

为解决因股票风险评估相关信息数据源复杂及人为主观评定造成的股票风险评估结果与实际情况偏差较大的问题，本申请提供一种股票投资风险评估方法、装置及设备。

根据本申请的第一方面，提供一种股票投资风险评估方法，包括：

获取在预设时间段内发布的与待评估股票相关联的原始数据，构成原始数据集；所述原始数据包括与所述待评估股票相关联的公司治理行为数据、财务数据、利空数据、舆情预警数据及特别事件数据；

从所述原始数据集中提取与各预设评估因子相关联的关联数据，构成所述各预设评估因子的关联数据集；

根据所述各预设评估因子的关联数据集中的数据对各预设评估因子评分，得到各预设评估因子的得分；

根据所述各预设评估因子的得分及预设分级规则得到所述待评估股票的风险等级。

可选的，所述根据所述各预设评估因子的关联数据集中的数据对各预设评估因子评分，得到各预设评估因子的得分，包括：

获取预先设置各预设评估因子的评分规则；

根据所述各预设评估因子的评分规则及各预设评估因子的关联数据集中的数据一一对所述各预设评估因子进行评分，得到各预设评估因子的得分。

可选的，还包括：

设置多个维度；所述各维度至少包括一个预设评估因子。

可选的，所述根据所述各预设评估因子的得分及预设分级规则得到所述待评估股票的风险等级，包括：

根据所述各预设评估因子的得分及各预设评估因子的预设权重得到各维度的得分；

根据各维度的得分及各维度的预设权重得到所述待评估股票的总分；

根据所述总分及预设分级规则得到所述待评估股票的风险等级。

可选的，还包括：

根据所述各维度的得分及预设分级规则得到各维度的风险等级。

可选的，所述多个维度包括：公司治理行为、财务报告、利空、舆情预警及特别事件；

所述公司治理行为包括如下预设评估因子：关联资产注入或剥离次数、关联交易次数、商誉除以净资产的商、近期并购次数、质押比例、冻结比例、违规次数、诉讼仲裁金额除以净资产的商；

所述财务报告包括如下预设评估因子：经营性现金流除以营业收入的商、应收账款除以营业收入的商、资产负债率、带息债务除以全部投入资本的商、业绩实亏；

所述利空包括如下预设评估因子：限售股解禁比例、大股东及高管减持比例、负面业绩预告；

所述舆情预警包括如下预设评估因子：负面舆情热度、负面舆情衰减程度；

所述特别事件包括如下预设评估因子：退市整理、审计意见、平仓风险。

根据本申请的第二方面，提供一种股票投资风险评估装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取在预设时间段内发布的与待评估股票相关联的原始数据，构成原始数据集；所述原始数据包括与所述待评估股票相关联的公司治理行为数据、财务数据、利空数据、舆情预警数据及特别事件数据；

提取模块，用于从所述原始数据集中提取与各预设评估因子相关联的关联数据，构成所述各预设评估因子的关联数据集；

评分模块，用于根据所述各预设评估因子的关联数据集中的数据对各预设评估因子评分，得到各预设评估因子的得分；

评级模块，用于根据所述各预设评估因子的得分及预设分级规则得到所述待评估股票的风险等级。

可选的，所述评分模块包括：

获取单元，用于获取预先设置各预设评估因子的评分规则；

评分单元，用于根据所述各预设评估因子的评分规则及各预设评估因子的关联数据集中的数据一一对所述各预设评估因子进行评分，得到各预设评估因子的得分。

可选的，还包括：

设置模块，用于设置多个维度；所述各维度至少包括一个预设评估因子；

所述评级模块包括：

第一计算单元，用于根据所述各预设评估因子的得分及各预设评估因子的预设权重得到各维度的得分；

第二计算单元，用于根据各维度的得分及各维度的预设权重得到所述待评估股票的总分；

评级单元，用于根据所述总分及预设分级规则得到所述待评估股票的风险等级。

根据本申请的第三方面，提供一种股票投资风险评估设备，其特征在于，包括：

处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；

所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序至少用于执行如下所述的股票投资风险评估方法：

获取在预设时间段内发布的与待评估股票相关联的原始数据，构成原始数据集；所述原始数据包括与所述待评估股票相关联的公司治理行为数据、财务数据、利空数据、舆情预警数据及特别事件数据；

从所述原始数据集中提取与各预设评估因子相关联的关联数据，构成所述各预设评估因子的关联数据集；

根据所述各预设评估因子的关联数据集中的数据对各预设评估因子评分，得到各预设评估因子的得分；

根据所述各预设评估因子的得分及预设分级规则得到所述待评估股票的风险等级。

可选的，所述根据所述各预设评估因子的关联数据集中的数据对各预设评估因子评分，得到各预设评估因子的得分，包括：

获取预先设置各预设评估因子的评分规则；

根据所述各预设评估因子的评分规则及各预设评估因子的关联数据集中的数据一一对所述各预设评估因子进行评分，得到各预设评估因子的得分。

可选的，还包括：

设置多个维度；所述各维度至少包括一个预设评估因子。

可选的，所述根据所述各预设评估因子的得分及预设分级规则得到所述待评估股票的风险等级，包括：

根据所述各预设评估因子的得分及各预设评估因子的预设权重得到各维度的得分；

根据各维度的得分及各维度的预设权重得到所述待评估股票的总分；

根据所述总分及预设分级规则得到所述待评估股票的风险等级。

可选的，还包括：

根据所述各维度的得分及预设分级规则得到各维度的风险等级。

可选的，所述多个维度包括：公司治理行为、财务报告、利空、舆情预警及特别事件；

所述公司治理行为包括如下预设评估因子：关联资产注入或剥离次数、关联交易次数、商誉除以净资产的商、近期并购次数、质押比例、冻结比例、违规次数、诉讼仲裁金额除以净资产的商；

所述财务报告包括如下预设评估因子：经营性现金流除以营业收入的商、应收账款除以营业收入的商、资产负债率、带息债务除以全部投入资本的商、业绩实亏；

所述利空包括如下预设评估因子：限售股解禁比例、大股东及高管减持比例、负面业绩预告；

所述舆情预警包括如下预设评估因子：负面舆情热度、负面舆情衰减程度；

所述特别事件包括如下预设评估因子：退市整理、审计意见、平仓风险。

所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序。

本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果：首先获取在预设时间段内发布的与待评估股票相关联的原始数据，构成原始数据集；所述原始数据包括与所述待评估股票相关联的公司治理行为数据、财务数据、利空数据、舆情预警数据及特别事件数据；然后从所述原始数据集中提取与各预设评估因子相关联的关联数据，构成所述各预设评估因子的关联数据集；根据所述各预设评估因子的关联数据集中的数据对各预设评估因子评分，得到各预设评估因子的得分；根据所述各预设评估因子的得分及预设分级规则得到所述待评估股票的风险等级。本申请对股票投资风险的评估的数据源包括了公司治理行为数据、财务数据、利空数据、舆情预警数据及特别事件数据，考虑到的影响因素更多，提高了风险评估与实际情况的相符性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1是本申请的实施例一提供的一种股票投资风险评估方法的流程示意图。

图2是本申请的实施例二提供的一种股票投资风险评估装置的结构示意图。

图3是本申请的实施例三提供的一种股票投资风险评估设备的结构示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

风险评估是指，在风险事件发生之前或之后(但还没有结束)，该事件给人们的生活、生命、财产等各个方面造成的影响和损失的可能性进行量化评估的工作。

在金融行业，风险评估会贯穿股票投资全过程，由于股票的价格会根据市场行情的波动上涨或下跌，因此，股票投资具有风险，同时，影响市场行情的因素繁多且复杂，因此，为了尽量规避投资风险，对股票投资从多方位进行风险评估是非常有必要的。

但是目前对股票风险的评估往往仅通过基本面与交易面中某一个维度的数据进行单独评估，或者对多个维度进行主观评估，这就造成对股票投资风险的评估不全面，主观性较强；或者信息量较大无法汇总，致使最终的评估结果不准确，与实际情况出现较大的偏差。基于上述问题，本申请提出了一种股票投资风险评估方法、装置及设备。

实施例一

请参阅图1，图1是本申请的实施例一提供的一种股票投资风险评估方法的流程示意图。

如图1所示，本实施例提供的股票投资风险评估方法包括：

步骤11、获取在预设时间段内发布的与待评估股票相关联的原始数据，构成原始数据集；所述原始数据包括与所述待评估股票相关联的公司治理行为数据、财务数据、利空数据、舆情预警数据及特别事件数据。

上述原始数据可以从网络允许的范围内利用爬虫技术直接爬取。其中，公司治理行为数据可以包括3年内并购或资产剥离中管理交易的次数、3个月内公司关联交易记录次数、上市公司商誉除以净资产的商、上市公司三年内并购次数、中登最新披露的公司的质押比例、前十大股东持股冻结情况、一年内出现的有证监会或交易所公告上市公司或其股东存在的违规行为、半年内出现诉讼涉及金额占净资产的比例。财务数据可以包括经营活动产生的现金流量净额除以营业收入的商、应收账款除以营业收入的商、资产负债率、带息债务除以全部投入资本的商、净利润。利空数据可以包括未来一个月内限售股解禁比例、过去三个月高管或大股东减持比例、上市公司在自定义时间段内是否发布过下一期未发布财报的负面业绩预告。舆情预警数据可以包括一个月内负面新闻舆情热度、6个月内舆情热度最大值。另外，原始数据中还可以包括特殊事件，具体可以为退市整理期股票、上市公司财报审计情况、上市公司平仓风险。

步骤12、从所述原始数据集中提取与各预设评估因子相关联的关联数据，构成所述各预设评估因子的关联数据集。

判断数据是否与预设评估因子相关联可以利用的方法有很多，比如利用相关系数、关联分析、回归分析、统计等方法。上述判断关联的方法均为公知常识，本领域技术人员可以轻松获取，加之判断数据是否关联不是本申请中的重点内容，因此，此处不再赘述。

步骤13、根据所述各预设评估因子的关联数据集中的数据对各预设评估因子评分，得到各预设评估因子的得分。

步骤14、根据所述各预设评估因子的得分及预设分级规则得到所述待评估股票的风险等级。

首先获取在预设时间段内发布的与待评估股票相关联的原始数据，构成原始数据集；所述原始数据包括与所述待评估股票相关联的公司治理行为数据、财务数据、利空数据、舆情预警数据及特别事件数据；然后从所述原始数据集中提取与各预设评估因子相关联的关联数据，构成所述各预设评估因子的关联数据集；根据所述各预设评估因子的关联数据集中的数据对各预设评估因子评分，得到各预设评估因子的得分；根据所述各预设评估因子的得分及预设分级规则得到所述待评估股票的风险等级。本申请对股票投资风险的评估的数据源包括了公司治理行为数据、财务数据、利空数据、舆情预警数据及特别事件，考虑到的影响因素更多，提高了风险评估与实际情况的相符性。

步骤13中，对各预设评估因子评分的步骤可以具体包括：

获取预先设置各预设评估因子的评分规则；

根据所述各预设评估因子的评分规则及各预设评估因子的关联数据集中的数据一一对所述各预设评估因子进行评分，得到各预设评估因子的得分。

其中，各预设评估因子的评估规则可以按照具体的评估因子预先设置，比如对于质押比例评估因子的评分规则可以为设置多个阈值，将数据区域划分为多个区间，并且各区间对应一定的分值，当质押比例落在某一区间时，该评估因子的得分即为该区间对应的分数。

另外，本方法还可以设置多个维度，所述各维度至少包括一个预设评估因子。

其中，上述维度可以包括：公司治理行为、财务报告、利空、舆情预警及特别事件；

所述公司治理行为可以包括但不限于如下预设评估因子：关联资产注入或剥离次数、关联交易次数、商誉除以净资产的商、近期并购次数、质押比例、冻结比例、违规次数、诉讼仲裁金额除以净资产的商；

所述财务报告可以但不仅限于包括如下预设评估因子：经营性现金流除以营业收入的商、应收账款除以营业收入的商、资产负债率、带息债务除以全部投入资本的商、业绩实亏；

所述利空可以但不仅限于包括如下预设评估因子：限售股解禁比例、大股东及高管减持比例、负面业绩预告；

所述舆情预警可以包括但不限于如下预设评估因子：负面舆情热度、负面舆情衰减程度；

所述特别事件可以包括但不限于如下预设评估因子：退市整理、审计意见、平仓风险。

基于上述维度和预设评估因子，步骤14可以包括：

根据所述各预设评估因子的得分及各预设评估因子的预设权重得到各维度的得分；

根据各维度的得分及各维度的预设权重得到所述待评估股票的总分；

根据所述总分及预设分级规则得到所述待评估股票的风险等级。

需要说明的是，为了保证评估的有效性，会对评估因子的评分进行有效性分析测试，当各维度的风险因子在预设时间内明显跑输全a等权时，则可以认为预设评估因子有效。

另外，预设分级规则可以包括分别根据各维度的得分进行评级。

比如，在对待评估股票评估过程中，在步骤13中得到的得分结果为：

关联资产注入或剥离次数80分、关联交易次数85分、商誉除以净资产的商分为90分、近期并购次数95分、质押比例75分、冻结比例85分、违规次数90分、诉讼仲裁金额除以净资产的商95分；

经营性现金流除以营业收入的商评分为85分、应收账款除以营业收入的商评分为95分、资产负债率90分、带息债务除以全部投入资本的商评分为100分、业绩实亏80分；

限售股解禁比例85分、大股东及高管减持比例80分、负面业绩预告90分；

负面舆情热度80分、负面舆情衰减程度90分；

退市整理40分、审计意见30分、平仓风险10分。

对应的，各维度中的预设评估因子所占的权重分别为：

关联资产注入或剥离次数10％、关联交易次数15％、商誉除以净资产的商10％、近期并购次数15％、质押比例10％、冻结比例15％、违规次数10％、诉讼仲裁金额除以净资产的商15％；

经营性现金流除以营业收入的商20％、应收账款除以营业收入的商30％、资产负债率10％、带息债务除以全部投入资本的商30％、业绩实亏10％；

限售股解禁比例35％、大股东及高管减持比例50％、负面业绩预告15％；

负面舆情热度60％、负面舆情衰减程度40％；

退市整理20％、审计意见50％、平仓风险30％。

因此，各维度的得分便可以计算出来，依次为：

公司治理行为87.5分、财务报告92.5分、利空83.25、舆情预警84分及特别事件26分。

各维度中公司治理行为、财务报告、利空可以组成基本面，然后可以对基本面、舆情预警及特别事件预设权重，得到待评估股票的总分，具体的可以为：

先计算基本面的分数，比如设置公司治理行为、财务报告、利空的权重分别为30％、30％、40％，然后基本面的分数即为87.5×30％+92.5×30％+83.25×40％＝87.3。

基本面、舆情预警及特别事件的权重可以分别设置为30％、30％、40％，然后待评估股票的总分可以为87.3×30％+84×30％+26×40％＝61.79。

预设分级规则可以包括当总分在[0,20]区间时为低风险，当总分在(20,40]区间时为较低风险，当总分在(40,60]区间时为较高风险，当总分在(60,100]区间时为高风险。

因此，上述例子中的待评估股票的风险等级为高风险。

另外，预设分级规则还可以包括分别根据基本面、舆情预警及特别事件的得分进行评级。

具体的，基本面的得分在[0,20]区间时为低风险，当总分在(20,40]区间时为较低风险，当总分在(40,60]区间时为较高风险，当总分在(60,100]区间时为高风险。

舆情预警的得分在[0,20]区间时为低风险，当总分在(20,40]区间时为较低风险，当总分在(40,60]区间时为较高风险，当总分在(60,100]区间时为高风险。

特别事件的得分在[0,20]区间时为低风险，当总分在(20,40]区间时为较低风险，当总分在(40,60]区间时为较高风险，当总分在(60,100]区间时为高风险。

因此，在上述例子中，待评估股票的基本面为高风险、舆情预警为高风险，特别事件为较低风险。

需要说明的是，上述评估因子的分值、涉及到的各权重以及分级规则设置均为举例，上述例子只是为了描述评估计算过程，权重设置应当按照具体情况科学地设定。

另外，为了提高评级的准确性，可以在各区间设置缓冲区间，该缓冲区间可以在待评估股票某一维度或者综合风险等级的风险等级降低时发生作用，较佳地，缓冲区间可以仅在某维度的风险等级或综合风险等级从高风险降低到较高风险时发生作用。比如，按照上述对待评估股票的风险等级分级规则，比如待评估股票的总分从61.79分降低到59分时，若没有缓冲区间，则该待评估股票的风险等级由高风险降低为较高风险，但是若有缓冲区间，且缓冲区间为50到60，则59分落入该缓冲区间中，此时认为该待评估股票仍然为高风险。

而且，由于特别事件具有特殊性，因此，只要其包括的任意预设评估因子的分数大于0，即可以判定特殊事件维度为高风险。

对于舆情预警维度，若最终的风险等级为低风险，但是用户或后台专家认为该维度中的某评估因子可能会造成较严重后果时，可以人工将该舆情预警维度的风险等级设定为高风险。

为了在显示时使风险级别更加清楚，可以通过不同颜色及符号表示，比如低风险可以提示为绿灯、较低风险提示为黄灯、较高风险提示为标记有“+”的黄灯，高风险提示为红灯。

另外，各预设评估因子的评分依据可以如表1所示：

表1

上述对因子评分时，可以根据用户需求设定阈值进行评分。

实施例二

请参阅图2，图2是本申请的实施例二提供的一种股票投资风险评估装置的结构示意图。

如图2所示，本实施例提供的股票投资风险评估装置包括：

获取模块21，用于获取在预设时间段内发布的与待评估股票相关联的原始数据，构成原始数据集；所述原始数据包括与所述待评估股票相关联的公司治理行为数据、财务数据、利空数据、舆情预警数据及特别事件数据；

提取模块22，用于从所述原始数据集中提取与各预设评估因子相关联的关联数据，构成所述各预设评估因子的关联数据集；

评分模块23，用于根据所述各预设评估因子的关联数据集中的数据对各预设评估因子评分，得到各预设评估因子的得分；

评级模块24，用于根据所述各预设评估因子的得分及预设分级规则得到所述待评估股票的风险等级。

进一步地，所述评分模块包括：

获取单元，用于获取预先设置各预设评估因子的评分规则；

评分单元，用于根据所述各预设评估因子的评分规则及各预设评估因子的关联数据集中的数据一一对所述各预设评估因子进行评分，得到各预设评估因子的得分。

进一步地，还包括：

设置模块，用于设置多个维度；所述各维度至少包括一个预设评估因子；

所述评级模块包括：

第一计算单元，用于根据所述各预设评估因子的得分及各预设评估因子的预设权重得到各维度的得分；

第二计算单元，用于根据各维度的得分及各维度的预设权重得到所述待评估股票的总分；

评级单元，用于根据所述总分及预设分级规则得到所述待评估股票的风险等级。

实施例三

请参阅图3，图3是本申请的实施例三提供的一种股票投资风险评估设备的结构示意图。

如图3所示，本实施例提供的股票投资风险评估设备包括：

处理器31，以及与所述处理器相连接的存储器32；

所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序至少用于执行如下所述的股票投资风险评估方法：

获取在预设时间段内发布的与待评估股票相关联的原始数据，构成原始数据集；所述原始数据包括与所述待评估股票相关联的公司治理行为数据、财务数据、利空数据、舆情预警数据及特别事件数据；

从所述原始数据集中提取与各预设评估因子相关联的关联数据，构成所述各预设评估因子的关联数据集；

根据所述各预设评估因子的关联数据集中的数据对各预设评估因子评分，得到各预设评估因子的得分；

根据所述各预设评估因子的得分及预设分级规则得到所述待评估股票的风险等级。

可选的，所述根据所述各预设评估因子的关联数据集中的数据对各预设评估因子评分，得到各预设评估因子的得分，包括：

获取预先设置各预设评估因子的评分规则；

根据所述各预设评估因子的评分规则及各预设评估因子的关联数据集中的数据一一对所述各预设评估因子进行评分，得到各预设评估因子的得分。

可选的，还包括：

设置多个维度；所述各维度至少包括一个预设评估因子。

可选的，所述根据所述各预设评估因子的得分及预设分级规则得到所述待评估股票的风险等级，包括：

根据所述各预设评估因子的得分及各预设评估因子的预设权重得到各维度的得分；

根据各维度的得分及各维度的预设权重得到所述待评估股票的总分；

根据所述总分及预设分级规则得到所述待评估股票的风险等级。

可选的，还包括：

根据所述各维度的得分及预设分级规则得到各维度的风险等级。

可选的，所述多个维度包括：公司治理行为、财务报告、利空、舆情预警及特别事件；

所述公司治理行为包括8个预设评估因子，包括：关联资产注入或剥离次数、关联交易次数、商誉除以净资产的商、近期并购次数、质押比例、冻结比例、违规次数、诉讼仲裁金额除以净资产的商；

所述财务报告包括5个预设评估因子，包括：经营性现金流除以营业收入的商、应收账款除以营业收入的商、资产负债率、带息债务除以全部投入资本的商、业绩实亏；

所述利空包括3个预设评估因子，包括：限售股解禁比例、大股东及高管减持比例、负面业绩预告；

所述舆情预警包括2个预设评估因子，包括：负面舆情热度、负面舆情衰减程度；

所述特别事件包括3个预设评估因子，包括：退市整理、审计意见、平仓风险。

所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。

需要说明的是，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块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，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。