[發明專利]交易機器人的深度學習方法、電子設備和計算機存儲介質在審
| 申請號： | 201810573990.6 | 申請日： | 2018-06-06 |
| 公開（公告）號： | CN108876613A | 公開（公告）日： | 2018-11-23 |
| 發明（設計）人： | 周海籌;韋柯軍;賴錫胤;周云川 | 申請（專利權）人： | 東莞市波動贏機器人科技有限公司 |
| 主分類號： | G06Q40/04 | 分類號： | G06Q40/04;G06Q40/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京易捷勝知識產權代理事務所(普通合伙) 11613 | 代理人： | 齊勝杰 |
| 地址： | 523000 廣東省佛山市順德*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 機器人 預設時間段 調整參數 開盤價格 收盤價格 成交量 交易 計算機存儲介質 電子設備 算法 學習 股票 反饋信息 推薦信息 | ||
1.一種交易機器人的深度學習方法，其特征在于，所述方法，包括：
S101，交易機器人獲取第一預設時間段內的推薦信息以及對應的反饋信息；
S102，交易機器人根據所述推薦信息以及對應的反饋信息確定推薦調整參數；
S103，交易機器人獲取第二預設時間段內各股票每日的成交量、開盤價格、收盤價格、最高價格、最低價格；
S104，交易機器人通過k-means算法對第二預設時間段內各股票每日的成交量、開盤價格、收盤價格、最高價格、最低價格和推薦調整參數進行深度學習，得到推薦模型。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一預設時間段與第二預設時間段相同，所述第一預設時間段為一年。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述推薦信息包括：股票標識，股票當前價格，股票推薦購買量，股票推薦持股時間，股票預期價格；
所述推薦信息對應的反饋信息包括：股票標識，股票實際購買量，股票實際買入價格，股票實際持股時間，股票實際賣出價格。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述S102包括：
S102-1，分別計算每一股票的價格調整參數Ci，成交量調整參數Vi，持股時間調整參數Ti；
S102-2，計算
S102-3，將△C，△V和△T作為推薦調整參數；
其中，m為推薦信息中涉及的不同股票標識的數量。
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述S102-1包括：
Ci＝(股票標識為i的股票實際賣出價格/股票標識為i的股票預期價格)*(股票標識為i的股票實際買入價格/股票標識為i的股票當前價格)；
Vi＝股票標識為i的股票實際購買量/股票標識為i的股票推薦購買量；
Ti＝股票標識為i的股票實際持股時間/股票標識為i的股票推薦持股時間。
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述S104包括：
S104-1，對于任一股票，計算每日的價格指數和推薦指數；
S104-2，根據所述推薦調整參數對各股票各日的價格指數和推薦指數進行調整；
S104-3，通過k-means算法對各股票各日調整后的價格指數和推薦指數進行聚類，形成推薦模型。
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述S104-1包括：
任一股票j的第u日的價格指數Aju為(任一股票j的第u日的收盤價格-任一股票j的第u日的開盤價格)/(任一股票j的第u日的最高價格-任一股票j的第u日的最低價格)；
任一股票j的第u日的推薦指數Rju為任一股票j的第u日的成交量
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述S104-2包括：
任一股票j的第u日調整后價格指數A’ju為Aju+△C*△T/第二預設時間段時長；
任一股票j的第u日調整后推薦指數R’ju為Rju+△V*△T/第二預設時間段時長。
9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備與交易機器人有線連接或者無線連接，所述電子設備包括存儲器、處理器、總線以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器控制交易機器人執行所述程序時實現如權利要求1-8任意一項的步驟。
10.一種計算機存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機存儲介質與交易機器人有線連接或者無線連接，所述程序被處理器控制交易機器人執行時實現如權利要求1-8任意一項的步驟。
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