【技术实现步骤摘要】
对冲交易产品的推荐方法、装置、终端设备及介质
[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于人工智能的健康预测方法、装置、终端设备及介质。
技术介绍
[0002]现有的对冲交易是将持仓产品整体对冲值与固定阈值比较，并在整体对冲值达到阈值时推荐对冲产品，再由交易员或计算机根据推荐的对冲产品执行对冲交易。
[0003]但是市场行情较为复杂，以固定阈值为参考依据来推荐对冲产品，不能够准确地推荐对冲产品，导致产生额外的对冲交易成本，影响对冲交易的效率。因此，如何降低市场行情对推荐对冲产品的影响，以提高推荐的准确率成为亟待解决的问题。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种对冲交易产品的推荐方法、装置、终端设备及介质，以解决降低市场行情对推荐对冲产品的影响，以提高推荐的准确率的问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种对冲交易产品的推荐方法，所述推荐方法包括：
[0006]获取当前每个持仓产品的持仓明细、第一价格走势和第一交易量走势，以及每个待推荐产...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种对冲交易产品的推荐方法，其特征在于，包括：获取当前每个持仓产品的持仓明细、第一价格走势和第一交易量走势，以及每个待推荐产品的第二价格走势和第二交易量走势；将所述每个持仓产品的持仓明细、第一价格走势和第一交易量走势，分别与所述每个待推荐产品的第二价格走势和第二交易量走势输入训练好的阈值预测网络，输出对冲值阈值；获取每个持仓产品的对冲值，并计算每个持仓产品的持仓数与对应的对冲值的乘积，确定所有乘积的和为整体对冲值；将所述整体对冲值和所述对冲值阈值输入预设的推荐指标值评价模型，输出推荐指标值；获取待推荐产品的对冲值，根据所述待推荐产品的对冲值，确定待推荐产品的涨跌类型，并检测所述待推荐产品的涨跌类型是否满足推荐指标值对应的需求类型，确定满足所述需求类型的待推荐产品为目标推荐产品。2.根据权利要求1所述推荐方法，其特征在于，所述阈值预测网络的训练过程包括：构建阈值预测网络，所述阈值预测网络为表征输入量和输出量的映射关系网络，其中，所述输入量为任一持仓产品的持仓明细、第一价格走势和第一交易量走势，以及任一待推荐产品的第二价格走势和第二交易量走势，所述输出量为第一对冲值阈值，所述阈值预测网络还包括，在输出多个第一对冲值阈值后，计算所有第一对冲值阈值的和与待推荐产品数量之比，确定该比值为对冲值阈值，所述阈值预测网络在训练时损失函数采用均方误差损失函数；所述阈值预测网络的训练样本为：在训练时以任意时刻获取的单个持仓产品的持仓明细、第一价格走势和第一交易量走势，以及单个待推荐产品的第二价格走势和第二交易量走势作为训练样本；所述阈值预测网络在训练时以交易员依经验设置的第一对冲值阈值为标签数据。3.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，所述预设的推荐指标值评价模型包括推荐指标值映射函数，所述推荐指标值映射函数为：其中，x为所述整体对冲值，y为所述对冲值阈值，所述推荐指标值映射函数与(x
‑
y)呈负相关，所述推荐指标值值域为(
‑
1,1)，所述推荐指标值用于表征对冲交易对于看涨类型产品的需求程度，推荐指标值大于零时对产品的需求类型为看涨类型，推荐指标值小于或者等于零时对产品的需求类型为看跌类型。4.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，在获取当前每个持仓产品的持仓明细、第一价格走势和第一交易量走势，以及每个待推荐产品的第二价格走势和第二交易量走势之后，还包括：将每个持仓产品的所述第一价格走势和所述第一交易量走势，与待推荐产品的所述第二价格走势和所述第二交易量走势进行方差计算，确定所有方差的均值为整体波动程度值；获取待推荐产品的对冲值，根据所述待推荐产品的对冲值，确定待推荐产品的涨跌类
型包括：若所述推荐指标值的绝对值大于所述整体波动程度值，则获取待推荐产品的对冲值，根据所述待推荐产品的对冲值，确定待推荐产品的涨跌类型。5.根据权利要求4所述的推荐方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆申博，
申请(专利权)人：平安证券股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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