一种基于机器学习的报盘机最优交易前置选择方法技术

本发明专利技术公开了一种基于机器学习的报盘机最优交易前置选择方法，该方法能够分析各种期货合约的交易信息，包括交易者的交易时间及相应交易前置，并通过数据分析和机器学习算法选择后续交易中最优的交易前置，有效提高交易指令的执行速度和整体交易效率。方法通过对前置响应时间和交易顺序位号的分析，实时选取最优前置进行交易操作，从而为交易者提供更快速、更高效的交易体验。该方法的主要优点包括：1）提高交易指令执行的速度和准确性；2）优化交易前置选择，减少延迟；3）利用机器学习技术自动调整交易前置选择策略，适应市场变化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及金融科技及期货交易，特别涉及一种基于机器学习技术的报盘机最优交易前置选择方法。该方法旨在选择出期货交易中的最优前置，通过数据监控和分析，结合机器学习算法，给出最优的交易前置排序，从而显著提高交易指令的执行速度和整体交易效率。

技术介绍

1、期货交易所是专门用于买卖期货合约的市场平台，其中报盘机扮演着至关重要的核心角色。传统报盘机在处理交易指令时主要依靠预设的固定交易前置进行数据传输和指令执行。然而，随着交易量的增加和市场竞争的加剧，传统报盘机在交易前置选择方面显示出一定的局限性。其前置选择往往基于交易员的经验判断，缺乏科学的评估机制，这可能导致交易执行过程中速度和优先级无法达到最优状态，影响交易的效率和可靠性。

2、类似于银行的业务排号系统，选择更快的交易前置意味着能拿到号码更靠前的排号凭证，业务也会优先被处理。因此，如何快速、准确地选择最优前置成为关键。传统方法难以满足实时性和高效性的需求，这不仅限制了交易执行速度，还可能导致错失最佳交易机会，增加交易风险。

3、此外，随着金融科技的发展，机器学习技术在金融市场中的应本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器学习的报盘机最优交易前置选择方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的报盘机最优交易前置选择方法，其特征在于，步骤3所述构建基于自注意力机制的增强线性回归模型，包括以下具体过程：首先，将各项输入特征X经过线性变换生成嵌入向量H：

3.根据权利要求1所述的基于机器学习的报盘机最优交易前置选择方法，其特征在于，步骤4所述构建基于图神经网络的最优交易前置选择模型，具体过程如下：首先，对输入特征进行图结构的构建，将交易前置作为节点，在延迟差异较小的前置之间构建边；设输入特征为X，将其映射为图G＝(V,E)，其中V为节点集...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习的报盘机最优交易前置选择方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的报盘机最优交易前置选择方法，其特征在于，步骤3所述构建基于自注意力机制的增强线性回归模型，包括以下具体过程：首先，将各项输入特征x经过线性变换生成嵌入向量h：

3.根据权利要求1所述的基于机器学习的报盘机最优交易前置选择方法，其特征在于，步骤4所述构建基于图神经网络的最优交易前置选择模型，具体过程如下：首先，对输入特征进行图结构的构建，将交易前置作为节点，在延迟差异较小的前置之间构建边；设输入特征为x，将其...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢源，徐鲁，陈忠，张志忠，吴欣瑶，李超阳，
申请(专利权)人：华东师范大学，
类型：发明
国别省市：