技术原理：
从时序(时间序列简称)数据本身内在关系中提取出对应的系数，生成新的时序数据，这种时序数据比原始序列更易预测，提高它的预测精度就可以大大提高原始数据的预测准确度。
预测对应系数时序方法之一是借用AI技术，现在已经到达一定精度，整个系统处于可用状态，唯效率欠佳，再提高其精度实用性就比较好，但须做较深入的数据驱动预测研究，尤其需要精通用AI作时间序列预测的人士做应用开发，故需要投资。
目前全世界范围公开信息没有类似的算法，应用领域很广，可以是金融市场如股票、期货、汇率预测等，也可以用于工商业时序数据预测等。

总之，“通用时序数据挖掘预测独创基础算法”是经20多年极其艰辛的研究，形成的在时间序列数据挖掘预测领域独特的理论技术体系，完全原创，全世界独一无二，效率高，应用范围广，投资回报前景不可估量。

只有构想或技术，暂未组建团队。