交易归集方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种交易归集方法及装置，应用于分布式技术领域，其中该方法包括：获取历史交易的相关信息；将历史交易的相关信息输入到交易量预测模型，获得预测的每单位时间内的交易量；并输入到归集参数预判模型中，根据归集参数及预测的每单位时间内的交易量，确定当前的决定性归集参数，根据归集参数的波动因子判断是否需要调整当前的决定性归集参数；若需要调整，对当前的决定性归集参数进行调整，根据调整后的当前的决定性归集参数，将多笔交易归集为一笔头寸交易；若不需要调整，根据当前的决定性归集参数，将多笔交易归集为一笔头寸交易。本发明专利技术可以将多笔交易归集为一笔头寸交易，减少交易报文笔数，提高处理效率。提高处理效率。提高处理效率。

【技术实现步骤摘要】
交易归集方法及装置


[0001]本专利技术涉及分布式
，尤其涉及交易归集方法及装置。

技术介绍

[0002]本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
[0003]外汇交易市场是24小时的金融交易市场，具有交易体量大、参与门槛低的特点。商业银行作为普通客户购售汇的唯一渠道，而且众多客户对外汇有投资需求，每日会在商业银行达成大量普通客户外汇交易。这些交易在银行前台销售系统达成，由银行中台对实时汇总的外汇头寸进行风险管控对外平盘，因此对交易的实时性要求高。但是外汇交易量大，交易由前端销售系统逐笔送入头寸管理系统会存在性能问题，头寸无法实时更新，影响中台头寸监控。外汇头寸管理针对头寸进行管理，除头寸与成本价外，不关心其他交易要素。
[0004]目前，亟需一种交易归集方法，减少交易报文数量，提高交易处理的效率。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种交易归集方法，用以减少交易报文笔数，提高处理效率，该方法包括：
[0006]获取历史交易的相关信息；
[0007]将历史交易的相关信息输入到交易量预测模型，获得预测的每单位时间内的交易量；
[0008]将预测的每单位时间内的交易量输入到归集参数预判模型中，其中，在所述的归集参数预判模型中已预设归集参数和归集参数的波动因子，根据归集参数及预测的每单位时间内的交易量，确定当前的决定性归集参数，根据归集参数的波动因子判断是否需要调整当前的决定性归集参数；
[0009]若需要调整，对当前的决定性归集参数进行调整，根据调整后的当前的决定性归集参数，将相应的多笔交易归集为一笔头寸交易；
[0010]若不需要调整，根据当前的决定性归集参数，将相应的多笔交易归集为一笔头寸交易。
[0011]本专利技术实施例还提供一种交易归集装置，用以减少交易报文笔数，提高处理效率，该装置包括：
[0012]信息获取模块，用于获取历史交易的相关信息；
[0013]交易量预测模块，用于将历史交易的相关信息输入到交易量预测模型，获得预测的每单位时间内的交易量；
[0014]归集参数预判模块，用于将预测的每单位时间内的交易量输入到归集参数预判模型中，其中，在所述的归集参数预判模型中已预设归集参数和归集参数的波动因子，根据归集参数及预测的每单位时间内的交易量，确定当前的决定性归集参数，根据归集参数的波
动因子判断是否需要调整当前的决定性归集参数；
[0015]归集参数调整模块，用于若需要调整，对当前的决定性归集参数进行调整，根据调整后的当前的决定性归集参数，将相应的多笔交易归集为一笔头寸交易；
[0016]交易归集模块，用于若不需要调整，根据当前的决定性归集参数，将相应的多笔交易归集为一笔头寸交易。
[0017]本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述交易归集方法。
[0018]本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述交易归集方法。
[0019]本专利技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述交易归集方法。
[0020]本专利技术实施例中，与现有技术中忽略历史交易的相关信息相比，本专利技术实施例通过获取历史交易的相关信息；将历史交易的相关信息输入到交易量预测模型，获得预测的每单位时间内的交易量；将预测的每单位时间内的交易量输入到归集参数预判模型中，其中，在所述的归集参数预判模型中已预设归集参数和归集参数的波动因子，根据归集参数及预测的每单位时间内的交易量，确定当前的决定性归集参数，根据归集参数的波动因子判断是否需要调整当前的决定性归集参数；若需要调整，对当前的决定性归集参数进行调整，根据调整后的当前的决定性归集参数，将相应的多笔交易归集为一笔头寸交易；若不需要调整，根据当前的决定性归集参数，将相应的多笔交易归集为一笔头寸交易。在上述过程中，本专利技术实施例基于历史交易的相关信息，调整归集策略，将多笔交易归集成一笔头寸交易，再发送到头寸管理系统，从而减少交易报文笔数，提高处理效率。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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的附图。在附图中：
[0022]图1为本专利技术实施例中交易归集方法的流程图；
[0023]图2为本专利技术实施例中获得预测的每单位时间内的交易量的流程图；
[0024]图3为本专利技术实施例中交易归集装置的示意图；
[0025]图4为本专利技术实施例中交易归集装置的原理图；
[0026]图5为本专利技术实施例中计算机设备的示意图。
具体实施方式
[0027]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本专利技术实施例做进一步详细说明。在此，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。
[0028]图1为本专利技术实施例中交易归集方法的流程图，包括：
[0029]步骤101，获取历史交易的相关信息；
[0030]步骤102，将历史交易的相关信息输入到交易量预测模型，获得预测的每单位时间内的交易量；
[0031]步骤103，将预测的每单位时间内的交易量输入到归集参数预判模型中，其中，在所述的归集参数预判模型中已预设归集参数和归集参数的波动因子，根据归集参数及预测的每单位时间内的交易量，确定当前的决定性归集参数，根据归集参数的波动因子判断是否需要调整当前的决定性归集参数；
[0032]步骤104，若需要调整，对当前的决定性归集参数进行调整，根据调整后的当前的决定性归集参数，将相应的多笔交易归集为一笔头寸交易；
[0033]步骤105，若不需要调整，根据当前的决定性归集参数，将相应的多笔交易归集为一笔头寸交易。
[0034]在步骤101中，获取历史交易的相关信息。
[0035]在一实施例中，历史交易的相关信息包括：历史交易达成时间和外部政策、事件、风险信息。
[0036]具体实施例中，从各个公开信息渠道获取的可能造成外汇波动的外部政策、事件、风险信息。
[0037]在步骤102中，将历史交易的相关信息输入到交易量预测模型，获得预测的每单位时间内的交易量。
[0038]如图2所示，为本专利技术实施例中获得预测的每单位时间内的交易量的流程图，在一实施例中，获得预测的每单位时间内的交易量，包括：
[0039]步骤201，根据历史交易达成时间，可以得到历史交易中每单位时间内交易量的一组数据，对该组本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交易归集方法，其特征在于，包括：获取历史交易的相关信息；将历史交易的相关信息输入到交易量预测模型，获得预测的每单位时间内的交易量；将预测的每单位时间内的交易量输入到归集参数预判模型中，其中，在所述的归集参数预判模型中已预设归集参数和归集参数的波动因子，根据归集参数及预测的每单位时间内的交易量，确定当前的决定性归集参数，根据归集参数的波动因子判断是否需要调整当前的决定性归集参数；若需要调整，对当前的决定性归集参数进行调整，根据调整后的当前的决定性归集参数，将相应的多笔交易归集为一笔头寸交易；若不需要调整，根据当前的决定性归集参数，将相应的多笔交易归集为一笔头寸交易。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，历史交易的相关信息包括：历史交易达成时间和外部政策、事件、风险信息。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，获得预测的每单位时间内的交易量，包括：根据历史交易达成时间，可以得到历史交易中每单位时间内交易量的一组数据，对数据进行抽样，得到每单位时间内平均交易量q；根据当前外部政策、事件、风险信息，预测出影响每单位时间内平均交易量的波动因子w；将所述的每单位时间内平均交易量q和所述的波动因子w输入到交易量预测模型x＝F(q,w)，获得预测的每单位时间内的交易量x。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述归集参数包括：最小归集周期t和最小归集交易数m。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据归集参数及预测的每单位时间内的交易量，确定当前的决定性归集参数，包括：计算最小归集周期t个单位时间内的预测交易量xt，判断最小归集周期t个单位时间内的预测交易量与最小归集交易数的大小关系，其中，x为预测的每单位时间内的交易量；当xt≤m时，优先触发最小归集周期t进行交易归集，所述的最小归集周期为当前的决定性归集参数；当xt＞m时，优先触发最小归集交易数m进行交易归集，所述的最小归集交易数为当前的决定性归集参数。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据归集参数的波动因子判断是否需要调整当前的决定性归集参数，包括：获取前一个单位时间内的交易量n；在当前的决定性归集参数为最小归集周期t时，若t个单位时间内的预测交易量xt在[nt(1
‑
α),nt(1+α)]区间内，则不调整当前的决定性归集参数，若xt在[nt(1
‑
α),nt(1+α)]区间外，则调整当前的决定性归集参数；其中，α为归集参数的波动因子；在当前的决定性归集参数为最小归集交易数m时，若最小归集交易数m在[nt(1
‑
α),nt(1+α)]区间内，则不调整当前的决定性归集参数，若最小归集交易数m在[nt(1
‑
α),nt(1+α)]区间外，则调整当前的决定性归集参数。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，若需要调整，对当前的决定性归集参数进行调整，包括：在当前的决定性归集参数为最小归集周期t，且xt＞nt(1+α)时，计算调整比例根据调整比例降低最小归集周期t，得到调整后的最小归集周期在当前的决定性归集参数为最小归集周期t，且xt＜nt(1
‑
α)时，计算调整比例根据调整比例提高最小归集周期t，得到调整后的最小归集周期在当前的决定性归集参数为最小归集交易数m，且m＞nt(1+α)时，计算调整比例根据调整比例降低最小归集交易数m，得到调整后的最小归集交易数在当前的决定性归集参数为最小归集交易数m，且m＜nt(1
‑
α)时，计算调整比例根据调整比例提高最小归集交易数m，得到调整后的最小归集交易数8.一种交易归集装置，其特征在于，包括：信息获取模块，用于获取历史交易的相关信息；交易量预测模块，用于将历史交易的相关信息输入到交易量预测模型，获得预测的每单位时间内的交易量；归集参数预判模块，用于将预测的每单位时间内的交...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄琦，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：