[發明專利]一種基于ARCH模型的高頻股票交易數據方法

在審

• 申請號: 202111068547.1
• 申請日: 2021-09-13
• 公開（公告）號: CN113781225A
• 公開（公告）日: 2021-12-10
• 發明（設計）人: 孫瑤
• 申請（專利權）人: 上海卡方信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q40/04
• 分類號: G06Q40/04
• 代理公司: 北京盛凡佳華專利代理事務所(普通合伙) 11947
• 代理人: 張曉東

1.一種基于ARCH模型的高頻股票交易數據方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟S1：獲取股票歷史數據，并獲取K線圖中高頻部分進行打包；

步驟S2：對打包后的K線圖數據包進行解析預處理，獲取預處理數據信息；

步驟S3：將預處理后的數據信息導入ARCH模型；

步驟S4：ARCH模型輸出的數據采用Portmanteau Q方法進行檢驗；

步驟S5：將檢驗的股票數據結果進行擬合；

步驟S6：排列出當日內高頻收益率序列。

2.根據權利要求1所述的一種基于ARCH模型的高頻股票交易數據方法，其特征在于，所述步驟S1中，獲取K線圖中的高頻部分的步驟如下：

步驟S11：獲取股票時間序列數據信息，收集股票異常波動公告信息，標記股票K線圖上的反轉點，即股票價格峰值點和股票價格谷值點；

步驟S12：以股票價格峰值點和股票價格谷值點作為矩形對角兩頂點確定滑動窗口的大小；

步驟S13：滑動窗口將股票的K線圖劃分成數多個子片段；

步驟S14：確定相鄰兩個子片段是否留有間隙；

若留有間隙，則執行步驟S15；

若沒有間隙，則執行步驟S16；

步驟S15：獲取其中滑動窗口面積最大的子片段；

步驟S16：將兩個子片段合并成一個子片段；

步驟S17：合成的子片段與下一相鄰的子片段進行比較，直至所有片段比較完成。

3.根據權利要求2所述的一種基于ARCH模型的高頻股票交易數據方法，其特征在于，所述步驟S41中，當前子片段的股票價格峰值點和股票價格谷值點所處的區間與下一子片段的股票價格峰值點和股票價格谷值點所處的區間存在重合，則相鄰兩個子片段不存在間隙；反之，則相鄰兩個子片段存在有間隙。

4.根據權利要求3所述的一種基于ARCH模型的高頻股票交易數據方法，其特征在于，所述步驟S2中，對K線圖數據包進行解析預處理，獲取預處理數據信息，具體包括：

根據提取到的高頻K線圖對檢索到的數據報進行預處理，若解析的數據包是測試數據，則根據測試數據的信息域中包含的測試數據和數據發送時間獲取包括數據長度、數據內容和數據發送時間的預處理數據信息；否則，獲取包括數據長度和數據內容的預處理數據信息。

5.根據權利要求4所述的一種基于ARCH模型的高頻股票交易數據方法，其特征在于，所述高頻K線圖的預處理數信息進行統計處理，獲取該高頻K線圖的性能數據，包括：

根據所述數據長度，統計數據波動總量，計算高頻股票交易過程中每秒的數據波動速率，統計平均數據波動速率；

根據所述數據長度，統計數據波總量，若預處理數據信息來自測試數據，則將數據內容與測試數據進行比較，統計數據正確波動總量，計算股票交易下的數據傳輸正確率；否則，效驗數據內容傳輸是否正確，根據效驗結果累積計算股票交易下的數據傳輸正確率；

若預處理數據信息來自測試數據，則根據數據發送時間和數據接收時間，計算股票交易過程中數據傳遞的延遲，統計數據的平均傳輸延遲。

6.根據權利要求1所述的一種基于ARCH模型的高頻股票交易數據方法，其特征在于，所述步驟S3中，ARCH模型的公式如下：

式中，y_t表示標準化的股票高頻日內交易收益率是時變的條件方差，{ε_t}是獨立同分布的標準正態分布白噪聲序列。

7.根據權利要求1所述的一種基于ARCH模型的高頻股票交易數據方法，其特征在于，所述步驟S4中，ARCH模型輸出的數據采用Portmanteau Q方法，檢測的統計量為：

式中，n為樣本量，q表示自相關函數的最大延遲階數，ρ_i為殘差序列的i階自相關函數。

8.根據權利要求1所述的一種基于ARCH模型的高頻股票交易數據方法，其特征在于，所述步驟S5中，股票數據結果進行擬合，獲取日內高頻收益率序列y_i：

9.根據權利要求1所述的一種基于ARCH模型的高頻股票交易數據方法，其特征在于，所述步驟S6中，日內高頻收益率序列y_i按照從大到小依次排列。