[發明專利]個人保證金交易量預測方法、系統、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110482355.9
• 申請日: 2021-04-30
• 公開（公告）號: CN113052403A
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發明（設計）人: 徐雪梅;方夢佳
• 申請（專利權）人: 中國銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q40/04;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 藏斌

1.一種個人保證金交易量預測方法，其特征在于，所述方法包括：

接收業務人員發送的個人保證金交易量預測請求，所述個人保證金交易量預估請求包括待預測未來時間點；

將所述待預測未來時間點輸入預訓練的線性回歸模型，使所述預訓練的線性回歸模型利用所述待預測未來時間點進行個人保證金交易量預測，輸出所述待預測未來時間點的個人保證金交易量，其中，所述預訓練的線性回歸模型是利用歷史個人保證金交易數據對一元線性回歸模型進行訓練得到的。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

從預先設置的各個時間段中確定所述待預測未來時間點所屬的目標時間段，并確定與所述目標時間段對應的預設個人保證金交易量；

若所述待預測未來時間點的個人保證金交易量大于所述預設個人保證金交易量時，輸出報警信息。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用歷史個人保證金交易數據對一元線性回歸模型進行訓練得到預訓練的線性回歸模型的過程，包括：

從數據庫中獲取多個歷史個人保證金交易數據，歷史個人保證金交易數據包括歷史交易時間點和所述歷史交易時間點的個人保證金交易量；

將每個所述歷史個人保證金交易數據中的所述歷史交易時間點作為自變量，所述歷史交易時間點的個人保證金交易量作為應變量，根據所述自變量和所述應變量計算待訓練的一元線性回歸模型的誤差函數；

根據所述誤差函數計算所述待訓練的一元線性回歸模型的回歸系數a和回歸系數b的估計值，得到初始線性回歸模型；

利用所述多個歷史個人保證金交易數據計算所述初始線性歸回模型的相關系數R；

若所述相關系數R大于所述預設相關系數，確定所述初始線性回歸模型為預訓練的線性回歸模型；

若所述相關系數R不大于所述預設相關系數，重新從所述數據庫中獲取多個所述歷史個人保證金交易數據，返回執行“每個所述歷史個人保證金交易數據中的所述歷史交易時間點作為自變量，所述歷史交易時間點的個人保證金交易量作為應變量，根據所述自變量和所述應變量構建待訓練的一元線性回歸模型的誤差函數”。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據所述待預測未來時間點和所述待預測未來時間點的個人保證金交易量構建個人保證金交易數據；

將所述個人保證金交易數據保存至數據庫中。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

周期性從所述數據庫中獲取多個所述個人保證金交易數據；

利用所述多個人保證金交易數據對所述預訓練的線性回歸模型進行訓練，直至所述預訓練的線性回歸模型達到收斂，以實現所述預訓練的線性回歸模型的優化。

6.一種個人保證金交易量預測系統，其特征在于，所述系統，包括：

接收單元，用于接收業務人員發送的個人保證金交易量預測請求，所述個人保證金交易量預測請求包括待預測未來時間點；

預測單元，用于將所述待預測未來時間點輸入預訓練的線性回歸模型，使所述預訓練的線性回歸模型利用所述待預測未來時間點進行個人保證金交易量預測，輸出所述待預測未來時間點的個人保證金交易量，其中，所述預訓練的線性回歸模型是利用歷史個人保證金交易量對一元線性回歸模型進行訓練得到的。

7.根據權利要求所述的系統，其特征在于，所述系統還包括：

第一確定單元，用于從預先設置的各個時間段中確定所述待預測未來時間點所屬的目標時間段，并確定與所述目標時間段對應的預設個人保證金交易量；

輸出單元，用于若所述待預測未來時間點的個人保證金交易量大于所述預設個人保證金交易量時，輸出報警信息。