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股票量化交易方法、装置、终端设备及可读存储介质制造方法及图纸

技术编号:33770982 阅读:33 留言:0更新日期:2022-06-12 14:23
本发明专利技术实施例提供了一种股票量化交易方法及装置,所述方法包括:获取目标交易账户中的输入数据,其中,输入数据至少包括初始资金、交易标的和交易手续费;在每个交易日股票收盘后,获取所选交易标的的历史基本面数据,并计算所选交易标的的因子数据;将输入数据和因子数据输入到预先训练好的量化交易算法模型中,确定下一个交易日的交易选项及交易规模;根据交易选项及交易规模,生成交易指令,并执行交易指令,获取交易收益,能够充分获取股票的信息,选择合适的交易选项及交易规模,极大提高了模型的拟合能力和泛化能力,提高了量化交易效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
股票量化交易方法、装置、终端设备及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
,特别是涉及一种股票量化交易方法、装置、终端设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]近年来,随着经济全球化和全球财富的快速增长,金融领域蓬勃发展。传统投资分析方法在面对日益增长的金融交易数据面前,越来越无能为力。大数据技术、人工智能和计算机领域相关的软硬件技术的高速发展,为金融领域的人工智能技术的发展奠定了坚实基础,量化交易由于其高效和稳定的性能吸引了众多投资者。
[0003]量化交易的核心思想是基于数学模型和人工智能模型来分析金融时序数据,通过计算机程序完成交易订单,以获取最大的收益。相比投资者自身有限的知识结构和精力,量化交易克服了信息处理能力的制约,借助于对大量数据进行快速处理的技术、人工智能技术和计算机信息处理技术等,从海量数据中捕获信息,建立数学模型,设计交易策略,极大克服了投资者主观情绪的影响。得益于快速跟踪市场变化的功能,量化交易系统能够短时间自动下单,把握住细小和敏感的盈利机会,极大地提高交易频率,捕捉到更多的交易机会,便于获取更本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种股票量化交易方法,其特征在于,所述方法包括:获取目标交易账户中的输入数据,其中,所述输入数据至少包括初始资金、交易标的和交易手续费;在每个交易日股票收盘后,获取所选交易标的的历史基本面数据,并计算所选交易标的的因子数据;将所述输入数据和所述因子数据输入到预先训练好的量化交易算法模型中,确定下一个交易日的交易选项及交易规模;根据所述交易选项及交易规模,生成交易指令,并执行所述交易指令,获取交易收益。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述量化交易算法模型通过如下方式获得:获取股票的历史数据,并对所述历史数据进行预处理,得到样本数据;计算股票的技术指标,并进行因子有效性的筛选,得到因子参数;构建智能体的网络结构体主网络模型和目标网络模型,定义动作网络和状态动作值网络,并根据所述股票的历史数据、技术指标和所述因子参数对网络结构体主网络模型和目标网络模型进行训练;基于训练好的深度确定性策略梯度模型进行回测,验证网络结构体主网络模型和目标网络模型的有效性,确定所述量化交易算法模型。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取股票的历史数据,并对所述历史数据进行预处理,得到样本数据,包括:采用Tushare大数据开放社区提供的API接口获取股票的历史数据,得到原始数据;根据预设条件对所述原始数据进行筛选,得到筛选后的股票数据,其中,所述预设条件至少包括股票类型或交易停牌时间;对所述筛选后的股票数据进行缺失值处理,得到处理后的股票数据;对所述处理后的股票数据进行规范化处理,并按照一定比例进行缩放,确定符合标准正态分布的样本数据。4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述计算股票的技术指标,并进行因子有效性的筛选,得到因子参数,包括:基于股票的历史数据,计算趋势类指标、动量类指标、波动类指标和量价类指标,使用因子与股票收益率的相关系数作为度量因子有效性的标准,进行因子的有效性筛选,得到因子参数。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述构建智能体的网络结构体主网络模型和目标网络模型,每个模型中都包含了动作网络和状态

动作值网络,所述动作网络和状态

动作值网络至少包括时间嵌入模块、多头注意力机制模块和多层感知器,所述时间嵌入模块包括时间嵌入层,所述多头注意力机制至少包括自注意力层、多头注意力层、全连接层、批标准化层,所述多层感知器至少包括全连接层、激活层、全连接层、激活层、全连接层和批标准化层;所述主网络模型中的动作网络用于根据当前状态计算智能体所应采取的动作,状态

动作值网络用于根据当前状态对所采取的动作进行价值评估;目标网络模型用于根据主网络模型中与环境交互所得的状态、动作、奖励、下一状态的
转换序列,构建损失函数,更新模型参数,不断迭代训练;将得到的目标网络模型确定为所述量化交易算法模型。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述股票的历史数据、技术指标和所述因子参数对网络结构...

【专利技术属性】
技术研发人员:龙雄伟
申请(专利权)人:龙雄伟
类型:发明
国别省市:

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