[發(fā)明專利]交易數(shù)據(jù)智能分析方法、電子裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910067140.3
• 申請日: 2019-01-24
• 公開（公告）號: CN109886809A
• 公開（公告）日: 2019-06-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 尹小亮;王輝;何斌
• 申請（專利權(quán)）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q40/04
• 分類號: G06Q40/04;G06N20/00
• 代理公司: 深圳市沃德知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44347
• 代理人: 于志光;劉正

本發(fā)明涉及一種機器學(xué)習(xí)技術(shù)，揭露了一種交易數(shù)據(jù)智能分析方法，該方法包括：通過業(yè)務(wù)調(diào)研獲取原始交易數(shù)據(jù)并分析交易特征；根據(jù)原始交易數(shù)據(jù)和交易特征創(chuàng)建異常交易因子體系；根據(jù)所述異常交易因子體系進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取、清洗和分析；通過機器學(xué)習(xí)算法對所獲取的數(shù)據(jù)建立無監(jiān)督模型；根據(jù)所述模型進(jìn)行交易數(shù)據(jù)的異常分析。本發(fā)明還提供一種電子裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)。本發(fā)明提供的交易數(shù)據(jù)智能分析方法、電子裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)能夠根據(jù)異常交易因子體系建立模型，實現(xiàn)交易數(shù)據(jù)的智能分析。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種交易數(shù)據(jù)智能分析方法、電子裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

現(xiàn)有的對債券交易或股票交易的分析過程，一般包括業(yè)務(wù)調(diào)研，邏輯梳理，數(shù)據(jù)獲取、清洗和分析，規(guī)則類模型或統(tǒng)計建模，模型驗證等步驟。但是，該過程需要依賴業(yè)務(wù)經(jīng)驗做大量數(shù)據(jù)處理和模型閥值設(shè)定，受業(yè)務(wù)經(jīng)驗影響很大，模型建立的難度比較高，且分析結(jié)果可能不準(zhǔn)確。另外，在后續(xù)模型運營過程中，模型優(yōu)化方向不明確，優(yōu)化難度大。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明提出一種交易數(shù)據(jù)智能分析方法、電子裝置及計算機可讀存儲介質(zhì)，以解決至少一個上述技術(shù)問題。

首先，為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提出一種交易數(shù)據(jù)智能分析方法，該方法包括步驟：

通過業(yè)務(wù)調(diào)研獲取原始交易數(shù)據(jù)并分析交易特征；

根據(jù)原始交易數(shù)據(jù)和交易特征創(chuàng)建異常交易因子體系；

根據(jù)所述異常交易因子體系進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取、清洗和分析；

通過機器學(xué)習(xí)算法對所獲取的數(shù)據(jù)建立無監(jiān)督模型；及

根據(jù)所述模型進(jìn)行交易數(shù)據(jù)的異常分析。

可選地，該方法在根據(jù)所述模型進(jìn)行交易數(shù)據(jù)的異常分析之前還包括步驟：

根據(jù)所建立的模型對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，針對分析結(jié)果進(jìn)行模型驗證；

當(dāng)驗證通過時，執(zhí)行根據(jù)所述模型進(jìn)行交易數(shù)據(jù)的異常分析的步驟；

當(dāng)驗證不通過時，根據(jù)所述異常交易因子體系對所述模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

可選地，所述交易包括債券交易和股票交易。

可選地，所述異常交易因子體系包括根據(jù)所述原始交易數(shù)據(jù)和交易特征進(jìn)行梳理和提煉得到的多個衍生變量，其中：

當(dāng)所述交易為債券交易時，所述衍生變量包括價格偏離、反向交易、債項評級變化；

當(dāng)所述交易為股票交易時，所述衍生變量包括反向交易、同向交易、快進(jìn)快出。

可選地，所述模型通過Python語言調(diào)用XGboost算法建立。

此外，為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種電子裝置，包括存儲器、處理器，所述存儲器上存儲有可在所述處理器上運行的交易數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)，所述交易數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如下步驟：

通過業(yè)務(wù)調(diào)研獲取原始交易數(shù)據(jù)并分析交易特征；

根據(jù)原始交易數(shù)據(jù)和交易特征創(chuàng)建異常交易因子體系；

根據(jù)所述異常交易因子體系進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取、清洗和分析；

通過機器學(xué)習(xí)算法對所獲取的數(shù)據(jù)建立無監(jiān)督模型；及

根據(jù)所述模型進(jìn)行交易數(shù)據(jù)的異常分析。

可選地，所述交易數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)被所述處理器執(zhí)行時還實現(xiàn)步驟：

根據(jù)所建立的模型對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，針對分析結(jié)果進(jìn)行模型驗證；