【技术实现步骤摘要】
交易风险预警方法、装置、设备及存储介质
本申请属于计算机
，尤其涉及一种交易风险预警方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
金融交易风险预警在企业资源的优化配置中起着重要的作用。金融交易风险预警不到位不仅会给企业带来很大的经济损失，还严重影响企业的国际市场竞争力，更严重的会影响国家的整体形象和经济实力。金融交易风险预警是指在当前交易信号下，对交易策略被决策者采纳实施后可能出现的风险提出预警。不同的交易策略都有其适用情况；目前，金融交易风险预警，主要基于静态的金融交易市场下采用的特定的交易策略，并未考虑交易策略的适用性问题；由于金融市场变化无常，同一套预警规则无法应对不同的金融市场状况，导致风险预警可信度较低。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例提供了一种交易风险预警方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中交易风险预警可信度低的技术问题。第一方面，本申请实施例提供了一种交易风险预警方法，包括：获取多种交易信号的时间序列数据；时间序列数据包括每一种交易信号在多个连续时间窗口
【技术保护点】
1.一种交易风险预警方法，其特征在于，包括：/n获取多种交易信号的时间序列数据；所述时间序列数据包括每一种交易信号在多个连续时间窗口上的变化特征；/n将所述时间序列数据输入交易策略特征预测模型，获得对应各时间窗口的交易策略适用特征；所述交易策略特征预测模型基于长短时记忆神经网络训练获得；/n将每个时间窗口的交易策略适用特征输入训练好的贝叶斯分类器，获得对应各时间窗口的交易策略基准线和预警指标值。/n
【技术特征摘要】
1.一种交易风险预警方法，其特征在于，包括：
获取多种交易信号的时间序列数据；所述时间序列数据包括每一种交易信号在多个连续时间窗口上的变化特征；
将所述时间序列数据输入交易策略特征预测模型，获得对应各时间窗口的交易策略适用特征；所述交易策略特征预测模型基于长短时记忆神经网络训练获得；
将每个时间窗口的交易策略适用特征输入训练好的贝叶斯分类器，获得对应各时间窗口的交易策略基准线和预警指标值。
2.如权利要求1所述的交易风险预警方法，其特征在于，所述获取多种交易信号的时间序列数据，包括：
获取所述多个连续时间窗口中每个时间窗口的交易信号集；每个交易信号集中包括所述多种交易信号的特征向量，每种交易信号的特征向量包括与该交易信号相关的多个分析因子的特征值；
将所述多个连续时间窗口中相邻两个时间窗口的交易信号集进行比较，获得所述相邻两个时间窗口之间的多组关联向量；所述关联向量为相邻两个时间窗口中特征值最相似的两个特征向量；
针对每一特征向量，将该特征向量在所述多个连续时间窗口中的所有关联向量按照时间顺序依次进行连接，生成所述特征向量对应的交易信号的特征曲线，并基于迁移模型获得所述特征曲线对应的交易信号变化特征。
3.如权利要求1所述的交易风险预警方法，其特征在于，所述将所述时间序列数据输入交易策略特征预测模型，获得对应各时间窗口的交易策略适用特征，包括：
将多种交易信号的时间序列数据按照所述多个连续时间窗口的时间顺序依次输入所述交易策略特征预测模型，获得每一个时间窗口的交易策略适用特征，保存并输出各时间窗口的交易策略适用特征。
4.如权利要求1-3任一项所述的交易风险预警方法，其特征在于，所述将所述时间序列数据输入交易策略特征预测模型，获得对应各时间窗口的交易策略适用特征之前，所述方法还包括：
获取与所述多种交易信号相关的多个分析因子以及目标决策人的多个交易策略；
基于完全解释结构建模法，分别获取所述多种交易信号与所述多个分析因子之间的第一结构模型以及所述多个交易策略与所述多个分析因子之间的第二结构模型；
获取目标决策人对所述多个交易策略的使用意愿，并根据所述第二结构模型和所述使用意愿生成所述多个交易策略的期望确认模型；
根据所述第一结构模型和所述期望确认模型，生成所述长短时记忆神经网络；
获取多个训练样本；每个训练样本包括所述多种交易信号的样本时间序列数据以及该样本时间序列数据对应的交易策略的适用特征；
根据所述多个训练样本，对所述长短时记忆神经网络进行训练，得到所述交易策略特征预测模型。
5.如权利要求4所述的交易风险预警方法，其特征在于，所述基于完全解释结构建模法，获取所述多种交易信号与所述多个...
【专利技术属性】
技术研发人员：骆宗伟，何睿智，李文龙，
申请(专利权)人：南方科技大学，
类型：发明
国别省市：广东;44
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