(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211154822.6 (22)申请日 2022.09.21 (71)申请人 招商银行股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区深南大 道7088招商银行 大厦 (72)发明人 李林　李金龙　 (74)专利代理 机构 深圳市世纪恒程知识产权代 理事务所 4 4287 专利代理师 胥巧莉 (51)Int.Cl. G06Q 40/04(2012.01) G06Q 10/04(2012.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 量化选股方法、 装置、 终端设备以及存储介 质 (57)摘要 本申请公开了一种量化选股方法、 装置、 终 端设备以及存储介质， 其量化选股方法包括： 获 取待预测股 票当前的基本面指标因子； 将所述当 前的基本面指标因子输入至预先训练好的市净 率模型中进行预测， 得到市净率预测值； 根据所 述市净率预测值进行量化选股。 本申请解决了多 因子选股存在的因子失效且无法合理估值的问 题， 提升选股预测准确率。 权利要求书2页 说明书13页 附图5页 CN 115526720 A 2022.12.27 CN 115526720 A 1.一种量 化选股方法， 其特 征在于， 所述 量化选股方法包括： 获取待预测股票当前的基本面指标因子； 将所述当前的基本面指标因子输入至预先训练好的市净率模型中进行预测， 得到市净 率预测值； 根据所述市净率预测值进行量 化选股。 2.根据权利要求1所述的量化选股方法， 其特征在于， 所述获取待预测股票当前的基本 面指标因子的步骤之前， 还 包括： 训练得到所述市净率模型， 其中， 所述市净率模型采用卷积神经网络 ‑长短期记忆CNN ‑ LSTM深度学习网络来构建。 3.根据权利要求2所述的量化选股方法， 其特征在于， 所述训练得到所述市净率模型的 步骤包括： 获取预先构建的股票池和 因子池， 其中， 所述因子池包括所述股票池中每个股票对应 的历史的基本面指标因子； 将所述历史 的基本面指标因子输入至待训练 的市净率模型中进行模型训练， 得到训练 用的市净率预测值； 将所述训练用的市净率预测值与对应的模型标签之间的误差值回传至所述待训练的 市净率模 型中， 对模 型的参数进 行更新， 其中， 所述模型标签为股票的下一个月真实的市净 率值； 并返回执行步骤： 将所述历史的基本面指标因子输入至待训练的市净率模型中进行 模型训练， 得到训练用的市净率预测值； 以此循环， 进行参数迭代， 直到所述待训练的市净率模型收敛， 终止训练， 并得到训练 好的市净率模型。 4.根据权利要求3所述的量化选股方法， 其特征在于， 所述获取预先构建的股票池和因 子池的步骤之前， 还 包括： 获取企业的股票名称和对应的所述历史的基本面指标因子； 根据所述股票名称构建所述股票池； 根据所述历史的基本面指标因子构建所述因子池。 5.根据权利要求4所述的量化选股方法， 其特征在于， 所述将所述历史的基本面指标因 子输入至待训练的市净率模型中进行模型训练， 得到训练用的市净率预测值的步骤之前， 还包括： 对所述历史的基本面指标因子进行 数据预处 理， 具体包括： 采用均值 填补操作对所述历史的基本面指标因子进行缺失值处 理； 对所述历史的基本面指标因子进行归一 化处理。 6.根据权利要求5所述的量化选股方法， 其特征在于， 所述根据 所述市净率预测值进行 量化选股的步骤 包括： 将所述市净率预测值与当前的市净率 值进行求差， 得到公 允价值； 若所述公 允价值大于零， 则买入所述待预测股票； 若所述公 允价值小于零， 则检测所述待预测股票是否为持有状态； 若所述待预测股票 为持有状态， 则卖出 所述待预测股票。 7.根据权利要求6所述的量化选股方法， 其特征在于， 所述若所述公允价值大于零， 则权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115526720 A 2买入所述待预测股票的步骤 包括： 若所述公 允价值大于零， 则计算得到所述待预测股票的企业盈利指标； 根据所述企业盈利指标对所述待预测股票进行排序， 得到排序列表； 买入所述 排序列表中满足预设条件的待预测股票。 8.一种量 化选股装置， 其特 征在于， 所述 量化选股装置包括： 输入模块， 用于获取待预测股票当前的基本面指标因子； 预测模块， 用于将所述当前的基本面指标因子输入至预先训练好的市净率模型中进行 预测， 得到市净率预测值； 选股模块， 用于根据所述市净率预测值进行量 化选股。 9.一种终端设备， 其特征在于， 所述终端设备包括存储器、 处理器及存储在所述存储器 上并可在所述处理器上运行的量化选股程序， 所述量化选股程序被所述处理器执行时实现 如权利要求1 ‑7中任一项所述的量 化选股方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有量化选 股程序， 所述量化选股程序被处理器执行时实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的量化选股 方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115526720 A 3