对期货市场客户异常的识别方法技术

对期货市场客户异常的识别方法，属于信息技术领域。它解决了期货公司对客户的信用风险依据人力进行分析，效率低并且误判度高的问题。它包括以下步骤：获取G个客户的注册信息和交易数据；根据G个客户的注册信息和交易数据，提取每个客户的特征量Fk(l)；根据客户的特征量Fk(l)建立全局距离矩阵DG×G；建立有效性矩阵AG×G和反馈矩阵RG×G，同时根据客户PFb和客户PFg之间的相似距离Dist(PFb，PFg)获得每个客户PFk所归属的聚类中心样本fck；将具有相同聚类中心样本fck的客户PFk归为一类聚类客户，将含有客户数量最少的聚类客户，判定为异常。本发明专利技术适用于对期货市场客户的识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种对期货市场客户异常的识别方法，属于信息

技术介绍
股指期货的推出，是我国资本市场发展到一定阶段的客观要求，它使股票持有者可以通过股指期货转嫁手中股票的风险，从而增加市场平衡力量，有利于整个市场的稳定。同时，股指期货也蕴含着巨大的风险，一旦对股指期货运用或管理不当，就可能给投资者带来巨大损失，甚至扰乱国家的金融秩序。因此如何有效防范与管理股指期货风险显得尤为重要。由于我国市场制度的不完善，使得我国股指期货存在交易主体结构所带来的风险。投资者的信用风险是期货业面临的主要风险，交易主体的信用风险对市场的影响极大，当前多数投资及管理机构都简单地把风险通过高利率转嫁给风险指数不确定的散户。而对于守信的客户来说，其参与程度将受到利率变化的影响，高利率对良性用户的需求有“挤出”效应，因此，此种方式下的资产风险系数偏高。目前越来越多的机构专注于客户资料的分析和管理，以提高风险控制的能力和技巧，有效规避风险。期货公司对客户的信用风险进行分类和控制是期货公司面临的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对期货市场客户异常的识别方法，其特征在于：它包括以下步骤：
步骤一：获取G个客户的注册信息和交易数据，PFk表示第k个客户，G为大于600
的整数，k＝1，2，3……G；
步骤二：根据G个客户的注册信息和交易数据，提取每个客户的特征量Fk(l)，其中l为
整数，l＝1，2，3……24；
步骤三：根据客户的特征量Fk(l)，用p范数距离来度量客户PFb和客户PFg之间的相
似距离Dist(PFb，PFg)：
Dist(PFb,PFg)=(Σl=1...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘金福，贺惠新，俞福福，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：