【技术实现步骤摘要】
一种电子金融产品价格区间预测方法及装置
本申请涉及金融数据挖掘
，具体而言，涉及一种电子金融产品价格区间预测方法及装置。
技术介绍
电子金融产品市场是一个风险和利益共存的市场，电子金融产品市场的建模和预测研究对经济发展和金融建设具有重要意义，不仅可以为政府、企业和投资者制定相关决策提供依据，还可以规避金融风险，促进电子金融产品市场稳定健康发展。然而，电子金融产品市场受到多方面因素的影响，如企业内部因素、经济因素、制度因素、心理因素等，这导致电子金融产品(如股票、债券、保险等)的准确预测难度较大。相关技术中提供了一种针对电子金融产品涨跌两种趋势状态进行预测的方法，具体的，该方法将电子金融产品价格转换为二分类变量，该二分类变量分别对应涨势和跌势，以通过建立的趋势预测模型来预测电子金融产品价格的涨跌。但是，在实际电子金融产品交易中，考虑到电子金融产品交易成本和资金时间成本，可能出现利差交易无法覆盖这些成本的情况，因此单纯的涨跌预测将无法满足实际需求。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种电子金融产品价格区间预测方法及装置，以对电子金融产品进行价格区间...
【技术保护点】
1.一种电子金融产品价格区间预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取多支电子金融产品的历史交易信息，以及分别对应的历史涨跌幅信息；构建电子金融产品价格区间预测模型，并基于所述历史交易信息和所述历史涨跌幅信息，对构建的电子金融产品价格区间预测模型进行训练；将目标电子金融产品的当前交易信息输入至训练好的电子金融产品价格区间预测模型，得到对应于所述目标电子金融产品的价格区间预测结果。
【技术特征摘要】
1.一种电子金融产品价格区间预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取多支电子金融产品的历史交易信息，以及分别对应的历史涨跌幅信息；构建电子金融产品价格区间预测模型，并基于所述历史交易信息和所述历史涨跌幅信息，对构建的电子金融产品价格区间预测模型进行训练；将目标电子金融产品的当前交易信息输入至训练好的电子金融产品价格区间预测模型，得到对应于所述目标电子金融产品的价格区间预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电子金融产品价格区间预测模型包括多分类模型；采用如下方式构建所述电子金融产品价格区间预测模型：从电子金融产品的历史交易信息中提取交易特征；并将提取的交易特征确定为自变量；将所述电子金融产品的涨跌价格范围，划分为多个连续涨跌价格区间；并将多个涨跌价格区间确定为多分类模型对应的多个分类，构建所述电子金融产品价格区间预测模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电子金融产品价格区间预测模型包括二分类模型；采用如下方式构建所述电子金融产品价格区间预测模型：从电子金融产品的历史交易信息中提取交易特征；并将提取的交易特征确定为自变量；将所述电子金融产品的涨跌价格范围，划分为多个连续涨跌价格区间；并针对所述多个连续涨跌价格区间中的每个涨跌价格区间，将该涨跌价格区间确定为二分类模型中的一个分类，将该涨跌价格区间之外的其他涨跌价格区间确定为二分类模型中的另一个分类，构建针对该涨跌价格区间的电子金融产品价格区间预测模型。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，构建的电子金融产品价格区间预测模型为多个；所述将目标电子金融产品的当前交易信息输入至训练好的电子金融产品价格区间预测模型，得到对应于所述目标电子金融产品的价格区间预测结果，包括：将目标电子金融产品的当前交易信息输入至训练好的各电子金融产品价格区间预测模型，得到所述目标电子金融产品的多个价格区间预测结果；采用预设算法对所述多个价格区间预测结果进行融合，得到最终的价格区间预测结果。5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述基于所述历史交易信息和所述历史涨跌幅信息，对构建的电子金融产品价格区间预测模型进行训练，包括：从所述多支电子金融产品的历史交易信息中确定每支电子金融产品对应交易特征的特征值；确定所述多支电子金融产品的历史涨幅信息分别对应的涨跌价格区间；针对每支电子金融产品，将该电子金融产品对应的特征值作为自变量的值，将该电子金融产品对应的涨跌价格区间所属分类作为因变量的值输入对应的电子金融产品价格区间预测模型进行训练；其中，所述历史交易信息对应的交易时间与所述历史涨幅信息对应的交易时间之间的时间间隔，和所述目标电子金融产品...
【专利技术属性】
技术研发人员：王甲樑，李燕伟，夏耘海，王亚松，
申请(专利权)人：国信优易数据有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11
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