基于深度学习模型的成交持仓比预测方法和系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202010500155.7
IPC分类号：G06Q40/04;G06Q30/02;G06N20/00
申请日期：
2020-06-04
申请人：
上海金融期货信息技术有限公司

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著录项信息

专利名称	基于深度学习模型的成交持仓比预测方法和系统
申请号	CN202010500155.7	申请日期	2020-06-04
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-12-22	公开/公告号	CN112116465A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q40/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q40/00 金融；保险；税务策略；公司或所得税的处理〔8，2012.01〕 G06Q40/04 交易，例如，股票、商品、金融衍生工具或货币兑换〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;4;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;3;0;/;0;2;;;G;0;6;N;2;0;/;0;0查看分类表>
申请人	上海金融期货信息技术有限公司	申请人地址	上海市浦东新区世纪大道1600号17楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	上海金融期货信息技术有限公司	当前权利人	上海金融期货信息技术有限公司
发明人	王晨宇;苗仲辰;林越峰;江航;高剑;史光伟;鲁继东
代理机构	上海专利商标事务所有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于深度学习模型的成交持仓比预测方法和系统，通过深度学习模型对成交持仓比进行预测，从而辅助金融监管的决策。其技术方案为对市场内数据进行采集和加工；对市场外数据进行采集和加工；对市场外数据进行数值化处理；对加工后的市场内数据和市场外数据进行数据预处理；将预处理后的数据分为训练集和测试集，基于训练集的数据对深度学习模型进行训练；基于测试集对训练完成的深度学习模型进行评估；基于评估效果对深度学习模型进行优化；使用优化后的深度学习模型对成交持仓比进行预测。

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该专利没有引用任何外部专利数据！

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