[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

本文公開了預測期貨市場調整影響的方法及裝置。所述方法包括：獲取客戶粒度的交易信息和調整合約的信息，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，進行模型訓練；獲取待預測調整合約的客群在交易參數調整日前統計周期內的交易數據以及調整合約的信息，構建測試數據；將所有客戶的測試數據分別輸入第一預測模型得到所有客戶在交易參數調整日當日在待預測調整合約上的交易指標并累加，將累加和輸入第二預測模型得到調整合約在交易參數調整日當日的交易指標。本文的技術方案能夠通過機器學習手段來預測期貨市場的調整影響。

技術領域

本發明涉及計算機技術領域，尤其涉及的是一種預測期貨市場交易參數調整影響的方法及裝置。

背景技術

手續費和保證金的設定，是調節期貨市場交易行為、控制市場風險的重要手段。理論上，當出現單邊市、節假日等特殊情況時交易所會通過調高保證金或手續費率增加交易成本，達到減少投機、降低市場過熱和期貨價格的波動情況。

但交易所往往無法預先判斷交易參數調整對成交量、持倉量的影響，因此交易參數的調整缺乏調整依據。

發明內容

本文提供一種預測期貨市場調整影響的方法及裝置，能夠通過機器學習手段來預測期貨市場的調整影響。

根據本申請的第一方面，本發明實施例提供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。

根據本申請的第二方面，本發明實施例提供一種預測期貨市場調整影響的裝置，包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的預測期貨市場調整影響的程序，所述預測期貨市場調整影響的程序被所述處理器執行時實現上述預測期貨市場調整影響的方法的步驟。

根據本申請的第三方面，本發明實施例提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有預測期貨市場調整影響的程序，所述預測期貨市場調整影響的程序被處理器執行時實現上述預測期貨市場調整影響的方法的步驟。

與相關技術相比，本發明實施例提供的一種預測期貨市場調整影響的方法及裝置，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。本發明實施例的技術方案能夠通過機器學習手段來預測期貨市場的調整影響。

附圖說明