一种基于AI及数据挖掘的全球量化交易智能平台制造技术

本发明专利技术公开的属于量化交易平台技术领域，具体为一种基于AI及数据挖掘的全球量化交易智能平台，使用者通过所述客户端进入服务器，所述服务器中构建有交易平台，所述交易平台收集实时交易数据和历史数据，通过所述交易平台对实时交易数据进行趋势分析，所述历史数据包括历史交易方案、方案盈利数据和历史市场状态，所述交易平台将历史市场状态进行整合分析，将历史市场状态进行分类，通过支持向量机预测模型提取每个类的历史交易方案以及方案盈利数据之间的关联，生成交易策略模型，所述交易平台基于对实时交易数据趋势分析的结果及策略模型生成交易策略，通过爬虫装置抓取实时交易数据并将实时交易数据发送至交易平台，便于对数据进行收集。

【技术实现步骤摘要】
一种基于AI及数据挖掘的全球量化交易智能平台
本专利技术涉及量化交易平台
，具体为一种基于AI及数据挖掘的全球量化交易智能平台。
技术介绍
量化交易区别于定性投资(过去的投资方法)的鲜明特征，就是充分利用各种各样的数理模型。它是借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术，从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件，然后制定策略，并用数量模型验证及固化这些规律和策略，继而再严格执行这些已固化的策略来指导投资，以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报。通俗来说，量化就是寻求大概率事件，而交易就是根据概率数据进行的投资行为。制定了交易策略之后，利用数理统计的方法，筛选出一些对交易决策有效的分析指标(因子)，然后利用这些因子构建这个交易策略的数学模型，用历史交易数据进行回归测试，验证模型的有效性并确定各量化因子的权重，最终利用量化模型把握交易机会，进行投资交易。现有的量化交易的准确率比较低，易导致投资者负收益，从而使用不便。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于AI及数据挖掘的全球量化交易智能平台，以解决上述
技术介绍
中提出的现有的量化交易的准确率比较低，易导致投资者负收益，从而使用不便的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于AI及数据挖掘的全球量化交易智能平台，包括服务器和客户端，使用者通过所述客户端进入服务器，所述服务器中构建有交易平台，所述交易平台收集实时交易数据和历史数据，通过所述交易平台对实时交易数据进行趋势分析，所述历史数据包括历史交易方案、方案盈利数据和历史市场状态，所述交易平台将历史市场状态进行整合分析，将历史市场状态进行分类，通过支持向量机预测模型提取每个类的历史交易方案以及方案盈利数据之间的关联，生成交易策略模型，所述交易平台基于对实时交易数据趋势分析的结果及策略模型生成交易策略，产生量化交易方案，所述交易平台将量化交易方案发送至客户端。优选的，所述服务器设置有爬虫装置，所述爬虫装置用于抓取实时交易数据并将实时交易数据发送至交易平台，所述实时交易数据包括实时交易方案数据、实时方案盈利数据和实时市场信息数据。优选的，所述实时市场信息数据包括财经评论信息、投资机构市场研报、上市公司公告中的一种或多种。优选的，所述历史数据采用分区的方式储存于时间序列数据库中。优选的，所述交易平台基于对实时交易数据趋势分析的结果及策略模型生成交易策略，产生量化交易方案的步骤为：通过趋势分析结果搜索当前市场状态所属类别，基于场状态所属类别，寻找相似的历史交易方案以及方案盈利数据之间的关联关系，将符合预期获利数值的方案盈利数据进行筛选，去除低于预期获利数值的历史交易方案，将符合预期获利数值的历史交易方案关联，生成当前交易策略，产生量化交易方案。优选的，所述交易平台接收到使用者客户端发送的终止交易指令或取消交易指令，则向交易所发送终止交易或取消交易要求，交易所终止或取消对应的交易。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：1)通过趋势分析结果搜索当前市场状态所属类别，基于场状态所属类别，寻找相似的历史交易方案以及方案盈利数据之间的关联关系，将符合预期获利数值的方案盈利数据进行筛选，去除低于预期获利数值的历史交易方案，将符合预期获利数值的历史交易方案关联，生成当前交易策略，产生量化交易方案，提高量化交易的准确率，便于投资者使用；2)通过爬虫装置抓取实时交易数据并将实时交易数据发送至交易平台，便于对数据进行收集；3)通过将历史数据采用分区的方式储存于时间序列数据库中，便于提取使用。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例，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。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动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。在本专利技术的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”、“顶/底端”等指示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本专利技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置有”、“套设/接”、“连接”等，应做广义理解，例如“连接”，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。实施例：本专利技术提供一种技术方案：一种基于AI及数据挖掘的全球量化交易智能平台，包括服务器和客户端，使用者通过所述客户端进入服务器，所述服务器中构建有交易平台，所述交易平台收集实时交易数据和历史数据，通过所述交易平台对实时交易数据进行趋势分析，所述历史数据包括历史交易方案、方案盈利数据和历史市场状态，所述交易平台将历史市场状态进行整合分析，将历史市场状态进行分类，通过支持向量机预测模型提取每个类的历史交易方案以及方案盈利数据之间的关联，生成交易策略模型，支持向量机预测模型在解决小样本、非线性和高维度模式识别中表现出许多特有的优势，并且能够推广到函数逼近和概率密度估计等领域，支持向量机结构简单，并且具有全局最优性和较好的泛化能力，在处理非线性问题时，支持向量机首先将非线性问题转化为高维空间的线性问题，再用一个核函数代替高维空间的内积运算，克服了维数灾难，巧妙解决了复杂计算问题，比神经网络模型更具有优势，所述交易平台基于对实时交易数据趋势分析的结果及策略模型生成交易策略，产生量化交易方案，所述交易平台将量化交易方案发送至客户端。所述服务器设置有爬虫装置，所述爬虫装置用于抓取实时交易数据并将实时交易数据发送至交易平台，所述实时交易数据包括实时交易方案数据、实时方案盈利数据和实时市场信息数据。所述实时市场信息数据包括财经评论信息、投资机构市场研报、上市公司公告中的一种或多种。所述历史数据采用分区的方式储存于时间序列数据库中。所述交易平台基于对实时交易数据趋势分析的结果及策略模型生成交易策略，产生量化交易方案的步骤为：通过趋势分析结果搜索当前市场状态所属类别，基于场状态所属类别，寻找相似的历史交易方案以及方案盈利数据之间的关联关系，将符合预期获利数值的方案盈利数据进行筛选，去除低于预期获利数值的历史交易方案，将符合预期获利数值的历史交易方案关联，生成当前交易策略，产生量化交易方案。所述交易平台接收到使用者客户端发送的终止交易指令或取消交易指令，则向交易所发送终止交易或取消交易要求，交易所终止或取消对应的交易。以上显示和描述了本专利技术的基本原理和主要特征和本专利技术的优点,对于本领域技术人员而言，显然本专利技术不限于上述示范性实施例的细节，而且本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于AI及数据挖掘的全球量化交易智能平台，其特征在于：包括服务器和客户端，使用者通过所述客户端进入服务器，所述服务器中构建有交易平台，所述交易平台收集实时交易数据和历史数据，通过所述交易平台对实时交易数据进行趋势分析，所述历史数据包括历史交易方案、方案盈利数据和历史市场状态，所述交易平台将历史市场状态进行整合分析，将历史市场状态进行分类，通过支持向量机预测模型提取每个类的历史交易方案以及方案盈利数据之间的关联，生成交易策略模型，所述交易平台基于对实时交易数据趋势分析的结果及策略模型生成交易策略，产生量化交易方案，所述交易平台将量化交易方案发送至客户端。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于AI及数据挖掘的全球量化交易智能平台，其特征在于：包括服务器和客户端，使用者通过所述客户端进入服务器，所述服务器中构建有交易平台，所述交易平台收集实时交易数据和历史数据，通过所述交易平台对实时交易数据进行趋势分析，所述历史数据包括历史交易方案、方案盈利数据和历史市场状态，所述交易平台将历史市场状态进行整合分析，将历史市场状态进行分类，通过支持向量机预测模型提取每个类的历史交易方案以及方案盈利数据之间的关联，生成交易策略模型，所述交易平台基于对实时交易数据趋势分析的结果及策略模型生成交易策略，产生量化交易方案，所述交易平台将量化交易方案发送至客户端。


2.根据权利要求1所述的一种基于AI及数据挖掘的全球量化交易智能平台，其特征在于：所述服务器设置有爬虫装置，所述爬虫装置用于抓取实时交易数据并将实时交易数据发送至交易平台，所述实时交易数据包括实时交易方案数据、实时方案盈利数据和实时市场信息数据。


3.根据权利要求2所述的一种基于AI及数据挖掘的全球量化交易智能平台，其特征在于：...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈泠希，
申请(专利权)人：傲创杭州资产管理有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33