一种多周期决策AI炒股机器人平台的制作方法

本发明涉及一种多周期决策ai炒股机器人平台，属于人工智能交易平台技术领域。

背景技术：

目前的股票、期货及衍生品等行情分析系统，运用的是k线图、平均线指标、波动指标和趋势指标，这些技术分析方法的共同缺陷是脱离基本面，不能明确表示股价走势的内部结构，买卖信号滞后，难以在瞬息万变的市场中快速给出高胜算的决策方案，往往使投资者陷入盲目追涨杀跌的投机陷阱，加大了投资风险。

在ai炒股机器人应用方面，普遍采用多因子量化模型，把上涨概率高和收益率大的k线制成量化模型，添加多个技术面指标因子和基本面财务因子之后，进行股票筛选和交易。这种所谓的多因子全自动交易量化模型，并没有实现基本面和技术面的实时对接，往往会陷入刻舟求剑的决策困境，其回测年化收益率往往与现实收益率相差巨大，其量化交易模型也难以应对变化无常的市场变化。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提出一种多周期决策ai炒股机器人平台，解决基本面与技术面的割裂问题，实现基本面信息流驱动与技术面资金流驱动的有机结合，回归股市的晴雨表功能，正确揭示股价的变化规律，增加综合分析预测的正确度；解决k线图和指标分析的以偏概全问题，克服线性思维和感性决策的弊端，重视股价走势的内部结构，深度揭示股价波动的本质规律，用多维度、多层次的综合分析方法，形成更为理性的策略方案，提高操作的准确率；解决买卖信号滞后的问题，实时提示盘面的走势特征，在符合预设算法要求时自动触发交易指令，解决信号时滞的损失风险，及时应对市场变化，增加操作的精确度和时效性。

为达到上述目的，本发明所采用的技术手段是：一种多周期决策ai炒股机器人平台，多周期决策ai炒股机器人全自动交易平台采用64位k线组合图分类编码和分步记账式数据存储技术，使用大数据统计方法，对股价走势特征的细微差别进行分解和分类，编写出代码名称，用跟踪指数的方式，直观反应各种走势类型、股价的趋势形态，从中提取最优量化交易模型用于筛选股票，经过筛选和过滤后，将优选股票导入交易标的股票池，最后经过交易指令激活，实现ai炒股机器人的全自动交易。

进一步的，所述多周期决策ai炒股机器人全自动交易平台，包括平台服务器，交易平台子机，若干交易平台子机连接一个平台服务器，设置在平台服务器中的交易数据采集模块（1）、64位k线组合分类编码模块（2）、分时k线组合图码分析模块（3）、分时交易模型确定模块（4）、信息资讯收集模块（5）、64位k线组合图码分类分步记账式数据存储模块（6）、多周期k线组合图码指数模块(7)、多周期k线组合图码分析模块（8）、多周期交易模型确定模块（9）、交易模型筛选股票模块（10）；

所述交易数据采集模块(1)的输出端与64位k线组合分类编码模块(2)的输入端相连接，采集异动股票的交易数据，为记账式存储提供摘要数据，为交易模型的选择提供正确的数据支持；

所述64位k线组合分类编码模块(2)的输出端与分时k线组合图码分析模块(3)的输入端相连接，64位k线组合分类编码模块(2)按编码规则，将6根k线组合图按涨跌特征编制成64个k线组合代码，定义64种走势类型；按每根k线涨跌幅度特征，编制四彩k线图，将64位k线组合代码扩展为4096个k线组合代码，定义4096种走势类型，从而实现对股价走势类型的细致分类；

所述分时k线组合图码分析模块(3)的输出端与分时交易模型筛选股票模块(4)输入端相连接，分时交易模型确定模块(4)的输出端与交易模型筛选股票模块(10)的输入端相连接；分时k线组合图码分析模块（3）从64位k线组合分类编码模块(2)的输出数据中挑选出后一日上涨和下跌概率大的本日分时k线组合的走势类型，分时交易模型确定模块（4）将后一日上涨和下跌概率大的本日分时k线组合的走势类型确定为实时交易模型；

所述信息资讯收集模块(5)的输出端与64位k线组合图码分类分步记账式数据存储模块(6)的输入端相连接，64位k线组合分类编码模块(2)的输出端与64位k线组合图码分类分步记账式数据存储模块(6)的输入端相连接，64位k线组合图码分类分步记账式数据存储模块(6)的输出端与多周期k线组合图码指数模块(7)的输入端相连接，信息资讯采集模块(5)实时采集对股价变化有影响的基本面信息，定义利空和利好的性质，按照其对股价影响的因果关联，分别置入大盘信息、行业信息、地域信息、个股信息中，用不同颜色的标记符号对利好和利空性质进行区分，标注栏中注明其内容，用以反映消息面因素对股价变化的内在联系，增加分析预测的客观性，为交易模型的选择提供正确的信息支持；

64位k线组合图码分类分步记账式数据存储模块（6）按64位k线组合编码原则，设置64个分类日记账和4096个明细分类日记账，并对应设置每只股票的交易日记账，每一交易日结束后，将基本面信息和交易金额、涨跌值、涨跌幅记入相应的日记账中；每一周末交易日结束后，将交易金额、涨跌值、涨跌幅结转记入相应的周分类账中；每一月末交易日结束后，将交易金额、涨跌值、涨跌幅结转记入相应的月分类账中；

所述多周期k线组合图码指数模块(7)的输出端与多周期k线组合图码分析模块(8)的输入端相连接，多周期k线组合图码指数模块(7)用k线组合图码编制股价类型跟踪指数，将前月k、前周k、前日k线组合图码相邻的后一月、后一周、后一日上涨频率和收益率从高向低排列，使细分走势类型的涨跌频率和收益率趋势更加直观，为用户进行分析决策提供可量化的涨跌概率和收益率数据；多周期k线组合图码分析模块(8)通过指数跟踪数据和基本面信息数据，选出后一周期最易上涨或下跌股价走势类型的前月、前周、前日k线组合图码的交易模型；

所述多周期k线组合图码分析模块(8)的输出端与多周期交易模型确定模块(9)的输入端相连接，所述多周期交易模型确定模块的输出端(9)与交易模型筛选股票模块(10)的输入端相连接；多周期交易模型确定模块(9)根据走势类型的跟踪指数和回测分析，从中选出后一周期上涨概率大且收益率高或后一周期下跌概率大且亏损率高的前月、前周、前日k线组合图码定义的走势类型，确定为买入或卖出量化交易模型，交易模型筛选股票模块(10)将多周期交易模型确定模块和分时交易模块输入的交易模型分步过滤、实时筛选为交易标的股票。

进一步的，所述编制四彩k线图，即：用红色表示小涨的k线、紫色表示大涨的k线、绿色表示小跌的k线、蓝色表示大跌的k线。

进一步的，所述交易数据采集模块采集异动股票的交易数据，包括：股票异动的时段、时间长度、涨跌幅，换手率、大单成交金额、涨跌停板、龙虎榜公布的机构交易数据和各种指标数据。

进一步的，所述日记账的摘要栏为两栏，两栏分别记录基本面信息和异动交易数据信息，将分类分步记账数据存储为人工智能分析用大数据。

进一步的，所述交易平台子机(12)包括交易模型筛选股票选择模块、基本面因子筛选股票选择模块、交易标的股票池模块、交易指令设定模块、交易指令报单模块、交易指令激活模块和确认完成交易模块；

所述交易模型筛选股票选择模块接收平台服务器的数据，对月、周、日、分时周期k线组合图码进行编排和选择，交易模型由用户按照自己的交易理念和风格进行设定；

所述基本面因子筛选模块接收交易模型筛选股票选择模块的交易模型信息，用户按照自己的交易理念和风格对所选择基本面因子进行设定，对信息因子、市盈率、动态市盈率、市净率、总股本、总市值、流通市值进行选定；

所述交易标的股票池模块接收基本面因子筛选模块的选定数据，进行实时筛选，形成交易标的股票池；

所述交易指令设定模块连接交易标的股票池模块，从交易标的股票池中选择股票，对交易资金，股票的个数、金额，激活买卖指令进行设定，为全自动交易提供预设指令；

所述交易指令报单模块接收交易指令设定模块的数据信息，根据预设的交易规则按买卖方向自动对股票个数、数量、金额进行匹配，形成报单信息；

所述交易指令激活模块接收交易指令报单模块的报单信息，将报单信息送入平台服务器中，平台服务器根据预设的交易规则，按买卖方向自动执行交易指令，当报单信息中某一标的股票满足预设算法条件时，平台服务器发出激活交易指令至交易指令激活模块，当报单信息中某一标的股票没有满足预设算法条件时，平台服务器发出等待交易指令至交易指令激活模块；

所述确认完成交易模块接收交易指令激活模块的激活交易指令，对满足买入或卖出条件的报单信息中某一标的股票进行买入或卖出，交易完成之后，交易结果输送到平台服务器，在交易收盘之后，对已经完成买入交易的股票，交易标的股票池模块将其存入交易标的股票池的卖出栏，等待进行全自动卖出交易；对已经完成卖出交易的股票，交易标的股票池模块将其从交易标的股票池的卖出栏中删除；

平台服务器（11）控制交易平台子机（12）的买卖交易，用户通过交易平台子机（12）对交易模型、技术指标、信息因子、基本面因子进行设定，形成交易策略方案，交易平台子机（12）自动执行，对股票进行筛选，进行全自动交易。

更进一步的，所述交易标的股票池模块的股票池中，用户观察交易标的股票的实时动态，并允许对其中的股票进行添加和剔除，最终形成交易标的股票池的股票，成为全自动交易标的股票。

本发明的有益效果在于：

1、为用户提供一种可视化的综合量化决策工具，帮助用户提升即时应对能力和复杂决策能力。采用分类分步记账式数据储存实现基本面信息与技术面走势的高度集成，客观反映基本面信息和技术面股价走势之间的相互关系；再者，采用细分走势类型的k线组合图代码的跟踪指数，使每种走势类型的后一周期涨跌频率和收益率曲线更加直观；利用人工智能的大数据处理技术，对基本面信息与技术面相集成的股价走势类型进行数理统计分析，帮助用户提升即时应对能力和复杂决策能力，从而获取超高收益。

2、使用方便，可极大地提高投资效率。方便使用者对长、中、短期、超短期策略进行选择和排列组合，只需对月k、周k、日k、分时k线组合图码进行添加和删除，就能形成多种、多周期的量化投资策略；再通过对“基本面多因子”进行添加和删除，就可以制定出符合自己投资偏好和风控要求的综合交易策略方案；平台根据设定的交易策略自动选股并极速生成相应投资策略的标的股票池，可以在数分钟之内完成人工分析选股需要数月才能完成的工作量，减少了个人情绪波动和认知偏差所造成的投资失误，极大地节省了使用者的选股时间。

3、能极速精准激活交易标的股票完成交易，取得人工炒股所无法取得的超高收益率。炒股机器人利用人工智能算法的优势，极大地扩展选股视角，自动在所有股票中进行搜索和筛选，帮助使用者在瞬息之间极速捕捉个股的上涨机会，减少个人观察、判断、手动报单所产生的时滞和迟延，精准高效地完成交易，极大地提高了交易效率，将资金有效地配置到最易涨的股票中去，从而获取人工分析和手动报单所无法比拟的投资优势，实现收益的最大化。

4、能完全脱离人工值守操控，解放手工操作，实现超额滚动盈利和超额复利收益。在平台默认的交易模型中，或者在用户选定的交易模型中，都可实现自动检索进行全自动交易，从而获得长期稳定的滚动盈利和超额复利收益。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明做进一步的阐述。

图1为本发明的多周期决策ai炒股机器人系统结构框图；

图2为本发明的全自动交易平台系统结构框图；

图3为本发明的k线组合图分类编码系统示意图；

图中：1、交易数据采集模块，2、64位k线组合分类编码模块，3、分时k线组合图码分析模块，4、分时交易模型确定模块，5、信息资讯收集模块，6、64位k线组合图码分类分步式记账式数据存储模块，7、多周期k线组合图码指数模块，8、多周期k线组合图码分析模块，9、多周期交易模型确定模块，10、交易模型筛选股票模块，11、平台服务器，12、交易平台子机。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。

实施例1

如图1、2、3所示的多周期决策ai炒股机器人全自动交易平台，包括平台服务器，交易平台子机，若干交易平台子机连接一个平台服务器，设置在交易平台子机中的交易数据采集模块1、64位k线组合分类编码模块2、分时k线组合图码分析模块3、分时交易模型确定模块4、信息资讯收集模块5、64位k线组合图码分类分步式记账式数据存储模块6、多周期k线组合图码指数模块7、多周期k线组合图码分析模块8、多周期交易模型确定模块9、交易模型筛选股票模块10；

所述交易数据采集模块1的输出端与64位k线组合分类编码模块2的输入端相连接，采集异动股票的交易数据，为记账式存储提供摘要数据，为交易模型的选择提供正确的数据支持；

所述64位k线组合分类编码模块2的输出端与分时k线组合图码分析模块3的输入端相连接，64位k线组合分类编码模块2按编码规则，将6根k线组合图按涨跌特征编制成64个k线组合代码，定义64种走势类型；按每根k线涨跌幅度特征，编制四彩k线图，将64位k线组合代码扩展为4096个k线组合代码，定义4096种走势类型，从而实现对股价走势类型的细致分类，为直观化、可识别和可解释的大数据技术分析系统提供支持；

所述64位k线组合分类编码模块，实际上是用对股价走势进行完全分类的方法，对每只股票一交易时段的股价走势全部进行细致分类和编码，定义其走势类型，见图3所示，以日内分时64位k线组合分类编码为例：一个交易日为240分钟，分解为40分钟级别的六根k线，确定为y；每根k线再分解为三根13分钟（即：13*3≈40）次级别k线，确定为x；y对内分三个x进行合计计算涨跌幅，用涨为正值和跌为负值进行编码，（当y﹥0时用红色k线表示，可编字母单码为a；当y≦0时用绿色k线表示，可编字母单码为b），这样用ab两个字母，对6个y组合可以生成64组编码，定义64种走势类型；y对内分三个x进行合计计算涨跌幅，用涨为正值和跌为负值进行编码，并对涨跌幅度加以区分，（当1%﹥y﹥0时，用红色k线表示，可编字母单码为a；y≧1%时，用紫色k线表示，可编字母单码为c；当0≧y﹥-1%时，用绿色k线表示，可编字母单码为b；当-1%≧y时，用蓝色k线表示，可编字母单码为d），这样用abcd四个字母，对6个y组合可以生成4096组编码，定义4096种走势类型；在一个交易日里，13分钟级别的k线组合共计262144种，（即18个x，用阴阳两种k线表示，其组合为2的18次方=2*2*2*2*2*2*2*2*2*2*2*2*2*2*2*2*2*2*2=262144种），64位分类器实际上是对日内13分钟的262144种组合进行分类和编码，归类为64种走势类型；64*64位分类器实际上是对日内13分钟的262144种组合进行分类和编码，归类为4096种走势类型。

用此种64位图码编码技术，扩展定义4096种复杂的股价走势类型，以此对股价变化进行精细化分析。取6根k线，便于进行分段分析和组合分析，以单根k线分析一交易时段股价走势的技术特征，以6根k线分析一交易周期股价走势的套路特征。用四彩组合图，便于使用者进行观察分析和区别判断各种走势类型细微的变化和不同。用字母编码，便于计算机进行存储和识别，也便于使用者搜索调阅。也可以用汉字进行命名，便于使用者进行感性记忆和判断识别，以便预测各种走势类型的未来趋势。也可以用汉语拼音，对走势类型的名称编成拼音简码，以利于使用者进行搜索、调阅、选定交易模型，快捷编制各种策略方案。

所述分时k线组合图码分析模块3的输出端与分时交易模型筛选股票模块4输入端相连接，分时交易模型确定模块4的输出端与交易模型筛选股票模块10的输入端相连接；分时k线组合图码分析模块3从64位k线组合分类编码模块2的输出数据中挑选出下一交易日上涨和下跌概率大的本日分时k线组合的走势类型，分时交易模型确定模块4将下一交易日上涨和下跌概率大的本日分时k线组合的走势类型确定为实时交易模型；

所述信息资讯收集模块5的输出端与64位k线组合图码分类分步式记账式数据存储模块6的输入端相连接，64位k线组合分类编码模块2的输出端与64位k线组合图码分类分步式记账式数据存储模块6的输入端相连接，64位k线组合图码分类分步式记账式数据存储模块6的输出端与多周期k线组合图码指数模块7的输入端相连接，信息资讯采集模块5实时采集对股价变化有影响的基本面信息，包括新闻、公告、资讯、研报等，定义利空和利好的性质，按照其对股价影响的因果性和相关性，分别置入大盘信息、行业信息、地域信息、个股信息，用红色和绿色的标记符号对利好和利空性质进行区分，标注栏中注明其内容，用以反映消息面因素对股价变化的内在联系，增加分析预测的客观性，为交易模型的选择提供正确的信息支持。

所述64位k线组合图码分类分步记账账簿数据存储模块6，按64位k线组合编码原则，设置64个分类日记账和4096个明细分类日记账，并对应设置每只股票的交易日记账，每一交易日结束后，将基本面信息和交易金额、涨跌值、涨跌幅记入相应的日记账中；每一周末交易日结束后，其交易金额、涨跌值、涨跌幅结转记入相应的周分类账中；每一月末交易日结束后，其交易金额、涨跌值、涨跌幅结转记入相应的月分类账中。日记账摘要栏为两栏式，分别记录重要的基本面信息和异动交易数据信息，用分类分步记账数据存储的方式，为人工智能进行大数据分析提供支持。

所述多周期k线组合图码指数模块7的输出端与多周期k线组合图码分析模块8的输入端相连接，多周期k线组合图码指数模块7用k线组合图码编制股价类型跟踪指数，将前月k、前周k、前日k线组合图码相邻的后一月、后一周、后一日上涨频率和收益率从高向低排列，使细分走势类型的涨跌频率和收益率趋势更加直观，为用户进行分析决策提供可量化的涨跌概率和收益率数据；多周期k线组合图码分析模块8通过指数跟踪数据和基本面信息数据，选出后一交易周期最易上涨或下跌股价走势类型的月、周、日k线组合图码的交易模型；

所述多周期k线组合图码分析模块8的输出端与多周期交易模型确定模块9的输入端相连接，所述多周期交易模型确定模块的输出端9与交易模型筛选股票模块10的输入端相连接；多周期交易模型确定模块9根据走势类型的跟踪指数和回测分析，从中选出后一周期上涨概率大且收益率高或下一周期下跌概率大且亏损率高的月、周、日k线组合图码定义的走势类型，确定为买入或卖出量化交易模型，交易模型筛选股票模块10将多周期交易模型确定模块和分时交易模块输入的交易模型分步过滤、实时筛选为交易标的股票。

作为一种具体设计，所述编制四彩k线图，即：用红色表示小涨的k线、紫色表示大涨的k线、绿色表示小跌的k线、蓝色表示大跌的k线，将64位k线组合代码扩展为4096个（64*64）k线组合代码，定义4096种走势类型，从而实现对股价走势类型的细致分类，为直观化、可识别和可解释的大数据技术分析系统提供支持。

作为一种具体设计，所述交易数据采集模块采集异动股票的交易数据，包括：股票异动的时段、时间长度、涨跌幅，换手率、大单成交金额、涨跌停板、龙虎榜公布的机构交易数据和各种指标数据。

作为一种具体设计，所述日记账的摘要栏为两栏式，分别记录基本面信息和异动交易数据信息，用分类分步记账数据存储为人工智能进行大数据分析提供支持。

作为一种具体设计，所述交易平台子机12包括交易模型筛选股票选择模块、基本面因子筛选股票选择模块、交易标的股票池模块、交易指令设定模块、交易指令报单模块、交易指令激活模块和确认完成交易模块，平台服务器11控制买卖交易的交易平台子机12，为用户提供的人机交互平台，用户通过交易平台子机12对交易模型、技术指标、信息因子、基本面因子进行设定，形成交易策略方案，交易平台子机12自动执行，对股票进行筛选，进行全自动交易。

用户在平台服务器可对交易平台子机的功能进行设定，以进行高效投资。所述交易模型筛选股票选择模块，用户在其功能栏，按照自己的交易理念和风格对所选择交易模型进行设定，对月、周、日、分时周期k线组合图码进行编排和选择，平台自动进行实时筛选，为全自动交易提供交易标的股票。所述基本面因子筛选模块，用户在其功能栏，按照自己的交易理念和风格对所选择基本面因子进行设定，对信息因子、市盈率、动态市盈率、市净率、总股本、总市值、流通市值进行选定之后，平台自动进行实时筛选，为全自动交易提供交易标的股票。所述交易标的股票池模块，用户在其股票池中，可以观察交易标的股票的实时动态，可以使用手工风控功能对其中的股票进行添加和剔除，最终进入交易标的股票池的股票，成为全自动交易标的股票。所述交易指令设定模块，用户在其功能栏，对交易资金与股票的个数、金额和激活买卖指令的规则模式进行设定，为全自动交易提供预设指令。所述交易指令报单模块，平台根据预设的交易规则按买卖方向自动对股票个数、数量、金额进行匹配报单，并等待激活完成交易。所述交易指令激活模块，平台根据预设的交易规则模式按买卖方向自动执行交易指令，如指标买卖信号激活指令、大单买卖激活指令等，标的股票在满足预设算法条件的时候，平台自动激活交易指令，确认交易。标的股票如果没有遇到满足预设算法条件，平台则不激活交易指令。所述确认完成交易模块，是指在交易完成之后，交易结果被输送到平台服务器，在交易收盘之后，对已经完成买入交易的股票，交易平台子机会将其存入交易标的股票池的卖出栏，等待进行全自动卖出交易。

用户在交易平台子机上，用月k组合图码对所有股票进行筛选，筛选出符合设定要求的长期走势类型的股票；用周k组合图码对已选的长期走势类型的股票进行筛选，筛选出符合设定要求的中期走势类型的股票；用日k组合图码对已选的中期走势类型的股票进行筛选，筛选出符合设定要求的短期走势类型的股票；用分时k组合图码对已选的短期走势类型的股票进行筛选，筛选出符合设定要求的超短期走势类型的股票；经过k组合图码的交易模型层层筛选和基本面因子精细过滤的高胜算交易标的股，最后用设定的交易指令激活交易，只对“交易标的股票池”中的有大单成交额的股票进行交易，提高捕捉个股交易机会的精确度和可靠度。

验证例

根据上述的全自动交易流程，多周期决策ai炒股机器人平台的平台服务器，以多周期数理模型矩阵构建神经网络算法，采用64位k线组合图分类编码和分步记账式数据存储技术，使用大数据对股价走势特征的细微差别进行分解和分类，编写出代码名称，用跟踪指数的方式，反应各种类型股价走势的趋势形态，从中提取最优量化交易模型用于筛选股票，形成股票行情的走势类型识别系统。

在2019年1月31日，交易平台子机的交易模型筛选股票选择模块设定买入交易策略的筛选模型：月k组合编码的六个月为“阴、阴、阴、阴、阴、阴”的走势类型，为“持续大幅下跌”走势；周k组合编码的六周k线为“阴、阳、阳、阴、阳、阴”的走势类型为“反弹下跌”走势；日k组合编码的六日k线为“阳、阴、阴、阴、阳、阴”的走势类型为“抵抗下跌”走势；选定分时k组合编码的六个分时k线为“阴、阳、阴、阴、阴、阳”的走势类型为“下跌反弹”走势，再选买入规则为分时阴k跌幅超过-2%的大买单激活买入。

基本面因子筛选股票选择模块设定买入交易的基本面因子：信息因子为6个月内超3个利好因子、市盈率小于12倍、市净率小于2倍、流通市值小于100亿元。这样设置以后，符合条件的股票就很少了，凡是满足上述条件的股票，都可以自动进入交易标的股票池，执行全自动交易。

该股票池中，筛选出000636风华高科，当日大盘走势是大幅下跌后企稳反弹，此日000636风华高科的走势类型：

长期策略的月k组合涨跌幅合计为-60.84%，分月依次为跌-16.18%、跌-8.12%、跌-8.51%、跌-14.83%、跌-18.36%、跌-4.84%，形态走势类型为“持续下跌”；

中期策略的周k组合涨跌幅合计为-4.85%，分周依次为跌-3.07%、涨5.21%、涨5.22%、跌-3.62%、涨2.09%、跌-10.68%，形态走势类型为“反弹下跌”；

短期策略的日k组合涨跌幅合计为-12.33%，分日依次为涨1.72%、跌-1.1%、跌-0.85%、跌-9.91%、涨0.48%、跌-2.67%，形态走势类型为“抵抗下跌”；

超短期策略的日内分时k（40分钟）组合涨跌幅合计为-2.67%，分时依次为跌-2%、涨0.57%、跌-1.05%、跌-0.37%、跌-0.2%、涨0.38%，形态走势类型为“下跌反弹”。

此日000636风华高科的基本面信息数据是：自2018年7月18日的最高价24.81元至2019年1月31日的最低价9.86元，累计跌幅为-60%，连续大跌近六个半月；6个月内，该公司产品供不应求、产品持续涨价、业绩大幅预增、行业产量不足等，利好因子超过3个；市盈率约为11倍，小于12倍；市净率约为1.7倍，小于2倍；流通市值约为92亿元，小于100亿元。

至此，000636风华高科的技术面数据和基本面信息数据全面符合已经设定的多周期筛选的走势类型和基本面因子筛选的估值标准，被平台自动筛选进入了交易标的股票池，成为了交易标的股，并且在第一个分时（9：30——10：10）时段，自动执行买入指令。

该股2019年1月31日开盘后就大幅下跌，在第一个分时时段，跳水5分钟内跌幅达-6%，跌到9.86元之后止跌，此时触发买入指令进行动态报单，在9点35分时，出现了超级大买单承接和主动性大买单，价格从9.86元涨到9.99元，1分钟的成交量达到2.17万手，成交金额达到2166万元，激发炒股机器人激活买入交易指令，确认买入，买入成交价为9.99元。该股当日开盘价10.40元，最高价10.40元，最低价9.86元，收盘价10.22元，下跌-2.67%。总成交量为37.27万手，总成交金额为38036万元，换手率为4.26%，底部放量。其后，该股展开了大幅反弹，底部形态确立。该股在买入成交之后，自动进入标的股票池的卖出栏等待交易平台子机给出卖出交易指令。

由于股市交易操作买入股票是最重要的环节，重点考虑买入股价的安全边际和统计概率，达到资金运转的高效和收益的最大化，选择条件要求苛刻，需要用基本面因子和多周期交易模型共同筛选，更加重视股价波动的统计规律的长期因素和中期因素。但是，在卖出股票的环节，重点考虑股价波动的统计规律短期和超短期因素，股价波动的随机和不确定性则是操作的重中之重。因此在卖出交易模型的选定上以中、短和超短为主，把交易周期的设定为1个月和2个星期，故此在2019年1月31日收盘后，交易平台子机的交易模型筛选股票选择模块设定卖出交易策略的筛选模型：月k组合编码为六个月为“阴、阴、阴、阴、阴、阳”的走势类型，为“下跌止跌”走势的形态走势类型；周k组合编码为六周k线为“阳、阴、阳、阴、阳、阳”的走势类型为“震荡上涨”走势的形态走势类型；日k组合编码为六日k线为“阳、阳、阴、阳、阳、阳”的走势类型，为“中继上涨”的形态走势类型；选定分时k组合编码为六个分时k线为“阳、阳、阴、阴、阳、阳”的的走势类型，为“震荡上涨”的形态走势类型，再选买入规则为分时阳k涨幅超过2%的大卖单激活卖出。如此选定交易模型和交易规则之后，到了2019年2月19日，在交易标的股票池的卖出栏等待交易的000636风华高科，全面符合已设定的多周期筛选的走势类型，成为了交易标的股，并且在第六分时（14：20——15：00）时段，自动执行卖出指令。

当日大盘走势是探底成功之后的持续反弹走势，此日000636风华高科的走势类型：

长期策略的月k组合，分月依次为跌-8.12%、跌-8.51%、跌-14.83%、跌-18.36%、跌-4.84%、涨44.32%，形态走势类型为“止跌反弹”；

中期策略的周k组合，分周依次为涨5.22%、跌-3.62%、涨2.09%、跌-10.68%、涨20.10%、涨17.29%，形态走势类型为“震荡上涨”；

短期策略的日k组合，分日依次为涨9.10%、涨7.73%、涨2.53%、跌-0.65%、涨10%、涨4.48%，形态走势类型为“中继上涨”；

超短期策略的日内分时k（40分钟）组合，分时依次为涨1.33%、涨3.50%、跌-1.83%、跌-0.21%、涨0.14%、涨6.04%，走势类型为“震荡上涨”。

该股在2019年2月19日开盘后：在第一个分时(9:30——10：10)时段，涨幅小于2%，没有触发卖出指令；在第二个分时（10：10——10：50）时段，涨幅虽然大于2%，触发卖出指令进行动态报单，但没有出现超级大卖单抛盘和主动性大卖单，故没有激活交易；在第三个分时（10：50——11：30）时段为下跌、第四个分时（13：00——13：40）时段为微跌、第五个分时（13：40——14：20）时段为微涨，均没有触发卖出指令；在第六个分时（14：20——15：00）时段的14点45分钟时突然拉升至14.22元，分时涨幅为2.22%，触发卖出指令进行动态报单，在14点48分钟时冲击涨停板，1分钟成交量为6.69万手，成交金额为9899万元，在涨停板14.87元时出现超级大卖单抛盘和主动性大卖单，激活卖出交易指令确认成交，卖出成交价为14.87元。该股当日开盘价13.59元，最高价14.87元，最低价13.39元，收盘价14.75元，涨幅9.10%。总成交量为139.25万手，总成交金额为195583万元，换手率15.56%。其后，该股结束了大幅强劲上涨形态，开始了震荡上涨形态。该轮操作，从9.99元买入至14.87元卖出，共9个交易日，获利48.85%。

000636风华高科的走势情况：自2018年7月18日的最高价24.81元至2019年1月31日的最低价9.86元，累计跌幅为-60%，连续大跌近六个半月，探底成功后展开反弹，至此长期熊市的下跌行情结束。自2019年1月31日至2月25日，从最低价的9.86元到最高价的15.60元，用13个交易日完成58.21%的涨幅；2月25日回调至3月1日的最低价13.59元，调整了5日之后，震荡上涨至4月3日，最高价17.69元，用24个交易日涨30.17%；从最低价的9.86元到最高价的17.69元，共计用了40个交易日，累计涨幅为79.41%，至此一轮中级反弹的上涨行情结束。

本发明所提供的ai炒股机器人全自动交易平台，是以6根k线组合为编码，形成分类走势类型，使用方面。用户只需进行手工勾选，对交易模型、基本面因子和交易指令进行设定之后，即可以形成高胜算的量化交易模型决策方案，炒股机器人就可以自动执行了。具体的作法：用户对筛选模型中的长期的月k组合图码、中期的周k组合图码、短期的日k组合图码、超短期的日内分时k组合图码，参照“分类跟踪指数”的趋势方向和所统计的后一月、后一周、后一日上涨概率和收益率，进行选择和组合，就可以生成满足自己投资要求的技术面投资策略；再通过对基本面因子进行取舍和设定，以生成满足自己投资要求的基本面投资策略。

通过这些设置，就能够生成很多的高胜算综合交易策略的量化模型，确定之后，炒股机器人自动执行，进行全市场检索和筛选，把符合设定条件的股票放入交易标的股票池，最后平台按照所设定的交易指令自动激活交易。交易平台子机可以在个股的起涨点极速捕捉上涨机会，从而获得人工分析所无法取得的交易优势，实现超高的投资收益。

从实施例所述的方法特征和技术特征可以看出，本发明所提供的炒股机器人，是通过对各个功能模块的连接形成流程严密的逻辑推导系统，通过应用人工智能的机器编码技术，对多种周期的k线组合图进行编码，形成细致繁多的走势类型，通过计算机的识别和分析，生成后一交易周期上涨概率大和收益率高的本周期走势类型，用户手工进行勾选后，形成高胜算的综合投资策略，最终实现以自动识别、自动感应、自动激发为特征的ai炒股机器人交易平台子机。

使用者用几分钟、几小时进行选择和组合的高胜算策略模型，系统将在全市场进行实时检索和筛选符合条件的标的股票，能够在几秒的时间内生成高胜算的标的股票池，这是人工分析数天、数周、甚至数月也无法完成的工作量，极大地提高了交易效率。机器人随机选股等候交易和随机激活并确认交易，是符合博弈理论的决策工具，利用人工智能的算法优势，取代个人的主观决策，并减少了因个人情绪波动和认知偏差所造成的投资失误，从而获取人工分析和手动操作所无法获得的投资优势。

尽管上文对本发明的具体实施方式给予了详细描述和说明，但是应该指明的是，我们可以依据本发明的构想对上述实施方式进行各种等效改变和修改，其所产生的功能作用仍未超出说明书所涵盖的精神时，均应在本发明的保护范围之内。