股票异常交易的识别方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种股票异常交易的识别方法及系统，该包括步骤：构建用于识别股票异常交易的特征集；基于特征集中的特征，构建可比股票池；计算出目标股票的交易行为与可比股票池的偏离程度，并基于该偏离程度识别出目标股票是否存在异常交易行为。本发明专利技术方法或系统，通过构建可比股票池，将目标股票与可比股票池中的股票进行比较分析，可以较为准确地分析出目标股票是否存在异常交易行为，相比于人工监管，极大地提高了效率，且准确度高。

Identification method and system of stock abnormal trading

【技术实现步骤摘要】
股票异常交易的识别方法及系统
本专利技术涉及数据分析
，特别涉及一种股票异常交易的识别方法及系统。
技术介绍
随着我国资本市场的不断发展，加强对异常股票和异常交易行为的监管，保证健康有序的市场环境，维护广大投资者尤其是中小投资者的合法利益，维护市场稳定健康发展，已经成为监管领域的重要工作任务。在当前证券市场中，存在少数投资者为追逐投机利润，采用涉嫌违法违规的交易方式影响证券正常交易，导致股价出现大幅异常波动，股票出现异常交易。因此，需要对股票交易行为进行监管，及时有效地发现问题，获取监管线索。目前我国监管主要采取人工筛查，例如通过以下特征：连续3个交易日内日收盘价格涨跌幅偏离值累计达到±20％的；连续3个交易日内日均换手率与前5个交易日的日均换手率的比值达到30倍，并且该股票、封闭式基金连续3个交易日内的累计换手率达到20％的；或证监会认定属于异常波动的其他情形。监管方通过人工筛查上述特征信息来识别异常明显的股票，工作量十分巨大，效率低，能识别到的股票数量有限。而想要有效预测与识别股票异常交易需要对序列异常点进行有效检测，目前还没有成熟的模型可供使用来监测与预警股票异常波动。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种股票异常交易的识别方法及系统，以实现有效地监控股票异常交易行为。为了实现上述专利技术目的，本专利技术实施例提供了以下技术方案：一种股票异常交易的识别方法，包括以下步骤：构建用于识别股票异常交易的特征集；基于特征集中的特征，构建可比股票池；计算出目标股票的交易行为与可比股票池的偏离程度，并基于该偏离程度识别出目标股票是否存在异常交易行为。上述方法中，通过构建可比股票池，将目标股票与可比股票池中的股票进行比较分析，可以较为准确地分析出目标股票是否存在异常交易行为，相比于人工监管，极大地提高了效率，且识别准确度高。根据本专利技术实施例，上述方法可通过聚类分析算法和/或协整核验算法构建可比股票池。另一方面，本专利技术实施例同时提供了一种股票异常交易的识别系统，包括：特征集构建模块，用于构建用于识别股票异常交易的特征集；可比股票池构建模块，用于基于特征集中的特征，构建可比股票池；异常交易识别模块，用于计算出目标股票的交易行为与可比股票池的偏离程度，并基于该偏离程度识别出目标股票是否存在异常交易行为。再一方面，本专利技术实施例同时提供了一种包括计算机可读指令的计算机可读存储介质，所述计算机可读指令在被执行时使处理器执行本专利技术实施例中所述方法中的操作。再一方面，本专利技术实施例同时提供了一种电子设备，包括：存储器，存储程序指令；处理器，与所述存储器相连接，执行存储器中的程序指令，实现本专利技术实施例中所述方法中的步骤。与现有技术相比，本专利技术方法及系统，通过构建可比股票池，将目标股票与可比股票池中的股票进行比较分析，可以较为准确地分析出目标股票是否存在异常交易行为，识别准确度高。可替代人工筛查来监测股票异常波动情况，节约人力资源，极大地提高了监管效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。图1a为实施例1中股票异常交易的识别方法的流程图。图1b为实施例1中构建可比股票池步骤的流程图。图2为实施例1中分析得到的目标股票异常交易的展示图。图3a为实施例2中股票异常交易的识别方法的流程图。图3b为实施例2中构建可比股票池步骤的流程图。图4为实施例3中股票异常交易的识别方法的流程图。图5为实施例中股票异常交易的识别系统的组成框图。图6为实施例中所述的电子设备的组成框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例1请参阅图1a，本实施例中提供的股票异常交易的识别方法，包括以下步骤：S11，构建用于识别股票异常交易的特征集。特征集是由若干个特征组成，对于股票异常交易行为的监管，交易所会给出一定的特征，这些特征组合在一起就构成了特征集。当然地，在交易所提供的特征的基础上，也可以根据专家经验增加一些特征(主要参考交易所交易规则规定)。本实施例中仅作为举例，列举了部分特征，如下表1所示。表1特征特征解释可比价(Adjprcwd)日频率特征，考虑现金红利再投资的收盘价的可比价收益率(Dretwd))日频率特征，考虑现金红利再投资的日个股回报率最新成交价(CP)高频分时特征成交量(CQ)高频分时特征成交金额(CM)高频分时特征成交笔数(CT)高频分时特征S12，基于特征集中的特征，采用聚类算法构建可比股票池。为了便于理解，以“AAAAbbbbbb.SZ”作为目标股票为例，对步本骤进行阐述。请参阅图1b，本步骤包括以下步骤：S121，确定分析时间区间，统计出交易日总数。此处选取的时间区间为2011年12月1日至2013年2月28日，总计326个交易日。S122，确定目标企业所在行业，提取同行业中各公司的股票数据。本举例中的目标企业属于特种设备制造业，因此只提取特种设备制造业的股票数据。S123，以交易日总数作为维度数，以特征集中的特征作为聚类分析的特征，进行聚类分析，得到所述可比股票池。本举例中，仅选取收益率特征和可比价格特征进行说明，即同时使用326维收益率特征以及326维可比价格特征进行聚类分析。聚类方法采用K-means，聚类分析最终得到的可比股票池如表2所示。表2(表2中展示的是股票代码)6CCCC5.SH3CCCC8.SZ3CCCC1.SZ3CCCC6.SZ3CCCC7.SZ3CCCC9.SZ3CCCC5.SZ3CCCC2.SZ3CCCC3.SZ6CCCC7.SH3CCCC4.SZS13，计算出目标股票的交易行为与可比股票池的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种股票异常交易的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n构建用于识别股票异常交易的特征集；/n基于特征集中的特征，构建可比股票池；/n计算出目标股票的交易行为与可比股票池的偏离程度，并基于该偏离程度识别出目标股票是否存在异常交易行为。/n

【技术特征摘要】
1.一种股票异常交易的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
构建用于识别股票异常交易的特征集；
基于特征集中的特征，构建可比股票池；
计算出目标股票的交易行为与可比股票池的偏离程度，并基于该偏离程度识别出目标股票是否存在异常交易行为。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建可比股票池的步骤，是基于聚类算法构建可比股票池。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于聚类算法构建可比股票池的步骤，包括：
确定分析时间区间，统计出交易日总数；
确定目标企业所在行业，提取同行业中各公司的股票数据；
以交易日总数作为维度数，以特征集中的特征作为聚类分析的特征，进行聚类分析，得到所述可比股票池。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建可比股票池的步骤，是基于协整核验算法构建可比股票池。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于协整核验算法构建可比股票池的步骤，包括：
确定分析时间区间，统计出交易日总数；
以特征集中的特征作为协整核验分析的特征，采用遍历的方式，将目标股票与市场上所有的股票逐个进行协整检验，协整检验通过的股票进入可比股票池。

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【专利技术属性】
技术研发人员：陈文，翟聪，史晓春，周凡吟，曾途，吴桐，
申请(专利权)人：成都数联铭品科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51