一种基于异常跳跃行为分析的股票预测和交易方法

本发明涉及一种基于异常跳跃行为分析的股票预测和交易方法，属于数据处理技术领域。该方法包括以下步骤：步骤一，信号识别：通过统计分析方法识别有异常跳跃行为的股票，筛选出异常信号，用来定位异常跳跃行为的股票数据；步骤二，构建数据集：基于异常信号提取相关数据，构建包含标签与训练特征的数据集，分析异常跳跃行为前后资金的关系；步骤三，选择深度学习预测模型：基于给定的交易数据，选择合适的深度学习模型，并设置批次、网络层数、输入输出维度等参数；步骤四，预测模型评估：通过准确率对模型进行评估，检验拟合模型的预测效果与有效性；步骤五，构建交易方法：基于预测模型的分类结果，构建择时交易策略，设置控制仓位，设计止盈止损机制，测试收益率。本发明能够更好地揭示股票市场中资金与异常跳跃行为的潜在关系，从而为投资者提供更具参考价值的决策支持。