价格预估方法及装置、存储介质和电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种价格预估方法及装置、存储介质和电子设备，涉及计算机技术领域。该价格预估方法包括：获取历史价格数据的时间序列；获取所述时间序列的当前时间窗口的应用时间区间内历史价格数据的统计特征，并根据所述当前时间窗口的统计特征获取所述当前时间窗口的价格预估值；根据所述当前时间窗口的统计特征确定所述时间序列的下一时间窗口的应用时间区间；获取所述下一时间窗口的应用时间区间内历史价格数据的统计特征，并根据所述下一时间窗口的统计特征获取所述下一时间窗口的价格预估值。本公开可以通过动态调整时间窗口应用时间区间的方式，更准确地对价格进行连续预估。

【技术实现步骤摘要】
价格预估方法及装置、存储介质和电子设备
本公开涉及计算机
，具体而言，涉及一种价格预估方法、价格预估装置、存储介质和电子设备。
技术介绍
随着计算机技术的快速发展，人工智能可以被应用到各行业中，例如，人工智能的处理思想可以应用到金融市场的交易场景中，其中，如何较好地在时间序列动态预测金融市场产品价格波动已成为亟待解决的技术问题之一。目前，通常采用人工经验及一些固定的公式模型(例如，布莱克-斯克尔斯-默顿期权定价模型)来预测金融市场产品价格的情况。一方面，人工经验带有人为主观因素，主观的判断失误往往会增加例如投资经理团队的成本；另一方面，固定的公式模型一般过于单一，无法较好地应对多样的数据变化。鉴于此，需要一种价格预估方法、价格预估装置、存储介质和电子设备。需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
本公开的目的在于提供一种价格预估方法、价格预估装置、存储介质和电子设备，进而至少在一定程度上克服由于人工因素及公式模型单一的问题而造成价格预估不准确的问题。根据本公开的一个方面，提供一种价格预估方法，包括：获取历史价格数据的时间序列；获取所述时间序列的当前时间窗口的应用时间区间内历史价格数据的统计特征，并根据所述当前时间窗口的统计特征获取所述当前时间窗口的价格预估值；根据所述当前时间窗口的统计特征确定所述时间序列的下一时间窗口的应用时间区间；获取所述下一时间窗口的应用时间区间内历史价格数据的统计特征，并根据所述下一时间窗口的统计特征获取所述下一时间窗口的价格预估值。可选地，根据所述当前时间窗口的统计特征获取所述当前时间窗口的价格预估值包括：根据概率模型和模型参数随机产生预定数量的样本；其中，所述模型参数包括所述当前时间窗口的统计特征；根据所述预定数量的样本的统计特征获取所述当前时间窗口的价格预估值。可选地，概率模型为正态分布模型。可选地，根据预定数量的样本的统计特征获取当前时间窗口的价格预估值包括：计算预定数量的样本的平均值；获取计算出的平均值作为当前时间窗口的价格预估值。可选地，根据所述当前时间窗口的统计特征确定所述时间序列的下一时间窗口的应用时间区间包括：如果所述当前时间窗口的统计特征满足预定要求，则将所述下一时间窗口的应用时间区间确定为第一预定区间；如果所述当前时间窗口的统计特征未满足预定要求，则将所述下一时间窗口的应用时间区间确定为第二预定区间。可选地，获取历史价格数据的时间序列包括：根据价格变化程度确定采集时间周期；按所述采集时间周期获取历史价格数据；按生成时间先后对所述历史价格数据进行排序，以形成所述历史价格数据的时间序列。可选地，所述价格预估方法还包括：根据以下公式对所述时间序列进行去噪处理：Pi＝(1-a)*Ppre+a*Picur其中，Pi为当前时间窗口内i时刻的预处理价格值，Ppre为前一时间窗口内历史价格数据的平均值，Picur为所述当前时间窗口内历史价格数据的平均值，a为预设权重值。根据本公开的一个方面，提供一种价格预估装置，包括：时间序列获取模块，用于获取历史价格数据的时间序列；当前预估值获取模块，用于获取所述时间序列的当前时间窗口的应用时间区间内历史价格数据的统计特征，并根据所述当前时间窗口的统计特征获取所述当前时间窗口的价格预估值；下一时间区间确定模块，用于根据所述当前时间窗口的统计特征确定所述时间序列的下一时间窗口的应用时间区间；下一预估值获取模块，用于获取所述下一时间窗口的应用时间区间内历史价格数据的统计特征，并根据所述下一时间窗口的统计特征获取所述下一时间窗口的价格预估值。可选地，所述当前预估值获取模块包括：样本产生单元，用于根据概率模型和模型参数随机产生预定数量的样本；其中，所述模型参数包括所述当前时间窗口的统计特征；当前预估值获取单元，用于根据所述预定数量的样本的统计特征获取所述当前时间窗口的价格预估值。可选地，概率模型为正态分布模型。可选地，当前预估值获取单元根据预定数量的样本的统计特征获取当前时间窗口的价格预估值包括：当前预估值获取单元计算预定数量的样本的平均值，并获取计算出的平均值作为当前时间窗口的价格预估值。可选地，所述下一时间区间确定模块包括：第一时间区间确定单元，用于如果所述当前时间窗口的统计特征满足预定要求，则将所述下一时间窗口的应用时间区间确定为第一预定区间；第二时间区间确定单元，用于如果所述当前时间窗口的统计特征未满足预定要求，则将所述下一时间窗口的应用时间区间确定为第二预定区间。可选地，所述时间序列获取模块包括：采集时间周期确定单元，用于根据价格变化程度确定采集时间周期；历史价格数据获取单元，用于按所述采集时间周期获取历史价格数据；时间序列形成单元，用于按生成时间先后对所述历史价格数据进行排序，以形成所述历史价格数据的时间序列。可选地，所述价格预估装置还包括：时间序列去噪模块，用于根据以下公式对所述时间序列进行去噪处理：Pi＝(1-a)*Ppre+a*Picur其中，Pi为当前时间窗口内i时刻的预处理价格值，Ppre为前一时间窗口内历史价格数据的平均值，Picur为所述当前时间窗口内历史价格数据的平均值，a为预设权重值。根据本公开的一个方面，提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的价格预估方法。根据本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的价格预估方法。在本公开的一些实施例所提供的技术方案中，根据时间序列中当前时间窗口的统计特征获取当前时间窗口的价格预估值，并根据当前时间窗口的统计特征确定下一时间窗口的应用时间区间，根据下一时间窗口的统计特征获取下一时间窗口的价格预估值，一方面，基于当前时间窗口的统计特征确定下一时间窗口的应用时间区间，通过这种动态调整时间窗口应用时间区间的方式，可以更准确地对价格进行连续预估；另一方面，相比于一些技术中依赖人工经验和固定公式模型的方案，本公开在可以应对数据多样变化的同时，可以减少由于人为的主观因素造成的经济损失。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：图1示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的价格预估方法的流程图；图2示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的价格预估的整个过程的流程图；图3示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的价格预估装置的方框图；图4示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的当前预估值获取模块的方框图；图5示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的下一时间区间确定模块的方框图；图6示意性示出了根据本公开的示例性实施方式的时间序列获取模块的方框图；图7示意性示出了根据本公开的另一示例性实施方式的价格预估本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种价格预估方法，其特征在于，包括：获取历史价格数据的时间序列；获取所述时间序列的当前时间窗口的应用时间区间内历史价格数据的统计特征，并根据所述当前时间窗口的统计特征获取所述当前时间窗口的价格预估值；根据所述当前时间窗口的统计特征确定所述时间序列的下一时间窗口的应用时间区间；获取所述下一时间窗口的应用时间区间内历史价格数据的统计特征，并根据所述下一时间窗口的统计特征获取所述下一时间窗口的价格预估值。

【技术特征摘要】
1.一种价格预估方法，其特征在于，包括：获取历史价格数据的时间序列；获取所述时间序列的当前时间窗口的应用时间区间内历史价格数据的统计特征，并根据所述当前时间窗口的统计特征获取所述当前时间窗口的价格预估值；根据所述当前时间窗口的统计特征确定所述时间序列的下一时间窗口的应用时间区间；获取所述下一时间窗口的应用时间区间内历史价格数据的统计特征，并根据所述下一时间窗口的统计特征获取所述下一时间窗口的价格预估值。2.根据权利要求1所述的价格预估方法，其特征在于，根据所述当前时间窗口的统计特征获取所述当前时间窗口的价格预估值包括：根据概率模型和模型参数随机产生预定数量的样本；其中，所述模型参数包括所述当前时间窗口的统计特征；根据所述预定数量的样本的统计特征获取所述当前时间窗口的价格预估值。3.根据权利要求2所述的价格预估方法，其特征在于，所述概率模型为正态分布模型。4.根据权利要求2或3所述的价格预估方法，其特征在于，根据所述预定数量的样本的统计特征获取所述当前时间窗口的价格预估值包括：计算所述预定数量的样本的平均值；获取计算出的平均值作为所述当前时间窗口的价格预估值。5.根据权利要求1所述的价格预估方法，其特征在于，根据所述当前时间窗口的统计特征确定所述时间序列的下一时间窗口的应用时间区间包括：如果所述当前时间窗口的统计特征满足预定要求，则将所述下一时间窗口的应用时间区间确定为第一预定区间；如果所述当前时间窗口的统计特征未满足预定要求，则将所述下一时间窗口的应用时间区间确定为第二预定区间。6.根据权利要求1所述的价格...

【专利技术属性】
技术研发人员：李夫路，杨超，王垚，张燕，
申请(专利权)人：泰康保险集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11