一种虚拟物品交易预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种虚拟物品交易预测方法及装置，涉及虚拟物品信息处理技术领域。本发明专利技术通过对大量历史交易行为的数据进行收集和分析，建立数据模型以及获取交易走势预测图，通过交易走势预测图与一段时间的实际交易走势图训练该模型得到最优预测参数，能够获得合理的资金流分区参数，使得预测收益与实际收益差值的绝对值大于收益预设偏移，且预测最大回撤与实际最大回撤差值的绝对值小于最大回撤预设偏移进而固化模型，根据该最优预测参数预测其后续一天的走势，能够更好的跟踪主力资金动向，提高预测精度。

A Prediction Method and Device for Virtual Goods Trading

【技术实现步骤摘要】
一种虚拟物品交易预测方法及装置
本专利技术涉及虚拟物品信息处理
，尤其涉及一种虚拟物品教育预测方法及装置及一种计算机可读存储介质。
技术介绍
随着中国居民的人均可支配收入越来越多，投资理财成为了人们对自己财富保值增值的重要手段，其中股票投资的居民统计在中国已经有1.2亿，是一个庞大的投资群体，但是股票的投资的风险相对来说比较大。很多股民甚至没有任何分析就随便购买了一只股票。而随着大数据时代的到来，基于大数据的预测分析越来越多的深入到金融领域，建立一套能够分析股票趋势的数据模型，在具有不确定性的股票市场中寻找一点相对的确定性，将能够对投资决策形成重要的帮助。目前，基于股票基于供需关系波动，当前市场上针对股票资金的研究主要是基于绝对固化的资金分层，例如以50万一笔为大单，100万一笔为超大单来区分资金流以识别主力交易，然而这种方式的弊端是：如果一个机构或者主力为了不暴露自己的意图，把100万的单子改成99万，或者说50万的单子改成49万，类似这种思路，那么这种固定的绝对值来划分资金的方式则可能认为没有超大单或者大单在交易，这显然是有问题的。并且，采用这样的方法在应对大量的历史数据时本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种虚拟物品交易预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取一段时间的虚拟物品历史数据，其中，所述虚拟物品历史数据包括成交价格、成交方向和成交数量；根据所述虚拟物品历史数据获取交易走势预测图；根据所述交易走势预测图与所述一段时间的实际交易走势图，确定预测参数Pfinal％；根据所述预测参数进行虚拟物品交易预测。

【技术特征摘要】
1.一种虚拟物品交易预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取一段时间的虚拟物品历史数据，其中，所述虚拟物品历史数据包括成交价格、成交方向和成交数量；根据所述虚拟物品历史数据获取交易走势预测图；根据所述交易走势预测图与所述一段时间的实际交易走势图，确定预测参数Pfinal％；根据所述预测参数进行虚拟物品交易预测。2.根据权利要求1所述的虚拟物品交易预测方法，其特征在于，所述根据所述虚拟物品历史数据获取交易走势预测图，包括：按照成交数量对每一天的所述虚拟物品历史数据进行降序排序；确定预测参数P％，所述预测参数为降序排序的所述虚拟物品历史数据的前P％；根据所述预测参数P％确定每一天的资金净流入；根据所述每一天的资金净流入确定每一天的若干个算术移动平均A2，A3，……AN+1，其中，所述算术移动平均AN+1为从当前天向前推算N天的资金净流入的平均值；根据所述每一天的若干个算术移动平均确定每一天的预测交易信号，所述预测交易信号包括买入和卖出；根据所述每一天的预测交易信号生成交易走势预测图。3.根据权利要求2所述的虚拟物品交易预测方法，其特征在于，所述成交方向包括：主动买入和主动卖出；所述根据所述初始化预测参数P％确定每一天的资金净流入，包括：分别计算每一天所述降序排序的所述虚拟物品历史数据的前P％的主动买入总金额和主动卖出总金额；分别计算每一天所述主动买入总金额和主动卖出总金额的差值，获取每一天的资金净流入。4.根据权利要求3所述的虚拟物品交易预测方法，其特征在于，所述根据所述交易走势预测图与所述一段时间的实际交易走势图，确定预测参数Pfinal％，包括：根据所述交易走势预测图与所述一段时间的实际交易走势图的对比结果，调整所述预测参数；根据调整后的所述预测参数循环迭代所述降序排序的所述虚拟物品历史数据，训练所述交易走势预测图；根据训练后的所述交易走势预测图与所述一段时间的实际交易走势图的对比结果，确定预测参数Pfinal％。5.根据权利要求4所述的虚拟物品交易预测方法，其特征在于，所述根据所述交易走势预测图与所述一段时间的实际交易走势图的对比结果，调整所述预测参数，包括：确定所述一段时间的实际收益和实际最大回撤；确定所述一段时间的预测收益和预测最大回撤；若所述预测收益与所述实际收益差值的绝对值小于收益预设偏移，或所述预测最大回撤与所述实际最大回撤差值的绝对值大于最大回撤预设偏移，调整所述预测参数。6.根据权利要求5所述的虚拟物品交易预测方法，其特征在于，所述根据训练后的所述交易走势预测图与所述一段时间的实际交易走势图的对比结果，确定预测参数Pfinal％，包括：确定调整所述预测参数后所述一段时间的预测收益和预测最大回撤；若所述预测收益与所述实际收益差值的绝对值大于收益预设偏移，且所述预测最大回撤与所述实际最大回撤差值的绝对值小于最大回撤预设偏移，确定所述预测收益与所述预测最大回撤对应的预测参数为Pfinal％。7.根据权利要求6所述的虚拟物品交易预测方法，其特征在于，所述方法还包括：收集根据虚拟物品交易预测结果进行虚拟物品交易后的交易数据；根据收集的所述虚拟物品交易预测结果进行虚拟物品交易后的交易数据更新所述虚拟物品历史数据和所述实际交易走势图；根据更新后的所述虚拟物品历史数据、更新后的实际交易走势图和所述预测参数Pfinal％循环迭代更新所述预测参数。8.一种虚拟物品交易预测装置，其特征在于，所述装置包括：数据收集模块，用于获取一段时间的虚拟物品历史数据，其中，所述虚拟物品历史数据包括成交价格、成交方向和成交数量；参数训练模块，用于根据所述虚拟物品历史数据获取交易走...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭小清，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，联通支付有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11