[發明專利]一種預購外匯的方法及裝置

在審

• 申請號: 201811010207.1
• 申請日: 2018-08-31
• 公開（公告）號: CN108876625A
• 公開（公告）日: 2018-11-23
• 發明（設計）人: 徐佳東;高瀾
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06Q40/04
• 分類號: G06Q40/04
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 林祥

1.一種預購外匯的方法，包括：

在目標交易日內的指定時刻，根據在所述目標交易日內，所述指定時刻之前產生的外匯支付量，預測在所述目標交易日內產生的外匯支付總量，作為第一預測量；所述指定時刻是可購時間段內的時刻；

在所述目標交易日內的指定時刻，基于所述第一預測量，購買外匯；

在所述目標交易日的可購時間段內，所述指定時刻之后，每當監測到再預測條件被觸發，則再次預測在所述目標交易日內產生的外匯支付總量，重新作為第一預測量；

若最近一次預測得到的第一預測量大于最大第一預測量，則在所述目標交易日的可購時間段內，基于最近一次預測得到的第一預測量與所述最大第一預測量的差，購買外匯；所述最大第一預測量為，最近一次預測之前的至少一次預測所得到的第一預測量中，最大的第一預測量。

2.如權利要求1所述的方法，根據在所述目標交易日內，所述指定時刻之前產生的外匯支付量，預測在所述目標交易日內產生的外匯支付總量，具體包括：

將所述目標交易日內截至所述指定時刻所經過的時間段，劃分成若干目標時間段，每個目標時間段的時長為預設時長；

統計出分別在各目標時間段內產生的外匯支付量；

按各目標時間段的時間先后順序，由先到后對分別在各目標時間段內產生的外匯支付量進行排序，得到目標序列；

將所述目標序列輸入到預先訓練的外匯支付總量預測模型，以對在所述目標交易日內產生的外匯支付總量進行預測。

3.如權利要求2所述的方法，訓練外匯支付總量預測模型，具體包括：

指定多個歷史交易日；

針對指定的每個歷史交易日，統計出在該歷史交易日內產生的外匯支付總量，以及將該歷史交易日內截至所述指定時刻所經過的時間段劃分成若干時長為所述預設時長的歷史時間段；

統計出分別在各歷史時間段內產生的外匯支付量；

按各歷史時間段的時間先后順序，由先到后對分別在各歷史時間段內產生的外匯支付量進行排序，得到歷史序列；

以所述歷史序列為模型輸入，以在該歷史交易日內產生的外匯支付總量為模型輸出，進行模型訓練，得到外匯支付總量預測模型。

4.如權利要求2所述的方法，訓練外匯支付總量預測模型，具體包括：

指定多個歷史交易日；

針對指定的每個歷史交易日，統計出在該歷史交易日內產生的外匯支付總量，以及將該歷史交易日劃分成N個時長為所述預設時長的歷史時間段；N為正整數；

統計出分別在所述N個歷史時間段內產生的外匯支付量；

按所述N個歷史時間段的時間先后順序，由先到后對分別在所述N個歷史時間段內產生的外匯支付量進行排序；

以前M個外匯支付量依次排列成的序列為模型輸入，以在該歷史交易日內產生的外匯支付總量為模型輸出，進行模型訓練，得到外匯支付總量預測模型；

其中，M依次取1～N中的所有正整數。

5.如權利要求1所述的方法，預設若干再預測時刻；

監測到再預測條件被觸發，具體包括：

監測到當前的時刻為任一再預測時刻。

6.如權利要求2所述的方法，在所述目標交易日的可購時間段內，所述指定時刻之后，所述方法還包括：

將所述目標交易日的可購時間段內，所述指定時刻之后的時間段劃分成若干監測時間段；每個監測時間段的時長為所述預設時長；

監測在每個監測時間段內產生的外匯支付量；

監測到再預測條件被觸發，具體包括：

針對連續S個監測時間段中的每個監測時間段，監測到在該監測時間段內產生的外匯支付量與已購外匯量的比值大于第一指定比值；S為正整數，所述已購外匯量為，在所述目標交易日的可購時間段內已購買的外匯量。