[發明專利]一種預測期貨市場交易參數調整影響的方法及裝置

在審

• 申請號: 201911422793.5
• 申請日: 2019-12-31
• 公開（公告）號: CN111127121A
• 公開（公告）日: 2020-05-08
• 發明（設計）人: 鮑紅飛;王道廣;袁燦;于政
• 申請（專利權）人: 北京明略軟件系統有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02
• 代理公司: 北京安信方達知識產權代理有限公司 11262
• 代理人: 胡艷華;栗若木

1.一種預測期貨市場調整影響的方法，包括：

從交易所的歷史交易數據中獲取客戶粒度的交易信息以及調整合約的信息，構建樣本數據；

建立用于預測單個客戶在交易參數調整日當日在一個調整合約上的交易指標的第一預測模型以及用于預測調整合約在交易參數調整日當日交易指標的第二預測模型，基于所述樣本數據對所述第一預測模型和第二預測模型進行訓練；

獲取待預測調整合約的客戶群體在交易參數調整日前統計周期內的交易數據以及待預測調整合約的信息，構建測試數據；

將所述客戶群體中每一個客戶的測試數據分別輸入所述第一預測模型進行運算得到所述客戶在交易參數調整日當日在所述待預測調整合約上的交易指標，將預測得到的所有客戶的交易指標進行累加得到累加和，將所述累加和輸入所述第二預測模型進行運算得到所述待預測調整合約在交易參數調整日當日的交易指標。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于：

用于構建樣本數據的調整合約的信息包括：調整合約的ID、調整合約在交易參數調整日當日的交易指標，交易參數調整日的日期信息以及交易參數的變化信息；

用于構建樣本數據的客戶粒度的交易信息包括任意一個客戶在任意一個調整合約上針對任意一次交易參數調整過程的以下信息：客戶在交易參數調整日前統計周期內在持有的所有合約上的交易數據，以及客戶在交易參數調整日當日在所述調整合約上的交易指標；

所述待預測調整合約的信息包括：待預測調整合約的ID、交易參數調整日的日期信息以及交易參數的變化信息。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于：

所述基于所述樣本數據對所述第一預測模型進行訓練，包括：

根據任意一個客戶在任意一個調整合約上針對任意一次交易參數調整過程的樣本數據生成第一單位數據集；其中，所述第一單位數據集中包括第一輸入信息和第一輸出信息；所述第一輸入信息包括所述客戶在交易參數調整日前統計周期內針對所述調整合約的交易數據、客戶屬性信息、調整合約的ID、交易參數調整日的日期信息以及交易參數的變化信息；所述第一輸出信息包括所述客戶在交易參數調整日當日在所述調整合約上的交易指標；

由多個客戶在多個調整合約上針對多次交易參數調整過程的多個第一單位數據集生成第一訓練集；

利用所述第一訓練集中的每一個第一單位數據集分別對所述第一預測模型進行多次訓練。

4.如權利要求2所述的方法，其特征在于：

所述基于所述樣本數據對所述第二預測模型進行訓練，包括：

根據任意一個調整合約的任意一次交易參數調整過程的樣本數據生成第二單位數據集；其中，所述第二單位數據集中包括第二輸入信息和第二輸出信息；所述第二輸入信息包括：所述調整合約的客戶群體中的所有客戶在交易參數調整日當日在所述調整合約上的交易指標的累加和，調整合約的ID、交易參數調整日的日期信息以及交易參數的變化信息；所述第二輸出信息包括所述調整合約在交易參數調整日當日的實際交易指標；

由多個調整合約上針對多次交易參數調整過程的多個第二單位數據集生成第二訓練集；

利用所述第二訓練集中的每一個第二單位數據集分別對所述第二預測模型進行多次訓練。

5.如權利要求2所述的方法，其特征在于：

所述測試數據包括以下信息的至少一種：所述客戶在交易參數調整日前統計周期內針對所述調整合約的交易數據、客戶屬性信息、調整合約的ID、交易參數調整日的日期信息以及交易參數的變化信息。

6.如權利要求3或5所述的方法，其特征在于：

所述客戶在交易參數調整日前統計周期內針對所述調整合約的交易數據包括以下至少一種：客戶在統計周期內的每一天在所述調整合約上的交易指標，客戶在統計周期內在所述調整合約上的交易指標統計值，截止到交易參數調整日客戶在所述調整合約上的持倉天數，交易參數調整日距離客戶在所述調整合約上的交割日的天數，客戶在所述調整合約上的開倉價格。