[发明专利]预测方法和装置、计算设备及存储介质

权利要求书

1.一种预测方法，包括：

通过交易平台获取标的物在第一时间段内的第一相关交易数据，从所述第一相关交易数据中提取标的物的第一价格属性特征；

基于预设的价格预测模型根据所述第一价格属性特征得到标的物在未来设定时间点的期货价格数值或在未来设定时间段内的期货价格走势类型，其中所述价格预测模型基于标的物的历史价格属性特征与标的物的历史期货价格数值或历史期货价格走势类型的关联关系得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述价格预测模型通过如下步骤获得：

通过交易平台获取标的物在第二时间段内的第二相关交易数据，从所述第二相关交易数据提取标的物的第二价格属性特征；

获取标的物在第二时间段内的期货价格数据，从所述期货价格数据中提取期货价格标签，所述期货价格标签为期货价格数值或期货价格走势类型；

基于机器学习算法训练价格预测模型，所述价格预测模型使得所述第二价格属性特征与所述期货价格标签相关联。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一相关交易数据包括标的物和/或标的物原材料的交易数据、支付数据、物流数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一价格属性特征和所述第二价格属性特征分别包括：热销商品的相同原材料、标的物的商品销量、标的物的商品口碑、标的物的商品历史价格走势、标的物的商品销量与竞品的占比。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述通过交易平台获取标的物在第一时间段内的第一相关交易数据包括：

对交易平台上售卖的商品按照生产所需的原材料进行分类，得到标的物及其原材料；

通过交易平台获取根据所述标的物及其原材料在第一时间段内的交易数据得到所述标的物在第一时间段内的第一相关交易数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述交易平台包括线上电商平台和/或线下实体平台。

7.根据权利要求2所述的方法，其中在所述基于机器学习算法训练价格预测模型，所述价格预测模型使得所述第二价格属性特征与所述期货价格标签相关联之后还包括：

对所述第二时间段进行更新，并跳转执行所述通过交易平台获取标的物在第二时间段内的第二相关交易数据，从所述第二相关交易数据提取标的物的第二价格属性特征步骤以对所述价格预测模型进行更新。

8.一种预测装置，包括：

第一获取器，被配置为通过交易平台获取标的物在第一时间段内的第一相关交易数据，从所述第一相关交易数据中提取标的物的第一价格属性特征；

预测器，被配置为基于预设的价格预测模型根据所述第一价格属性特征得到标的物在未来设定时间点的期货价格数值或在未来设定时间段内的期货价格走势类型，其中所述价格预测模型基于标的物的历史价格属性特征与标的物的历史期货价格数值或历史期货价格走势类型的关联关系得到。

9.根据权利要求8所述的装置，其中还包括：

第二获取器，被配置为通过交易平台获取标的物在第二时间段内的第二相关交易数据，从所述第二相关交易数据提取标的物的第二价格属性特征；

第三获取器，被配置为获取标的物在第二时间段内的期货价格数据，从所述期货价格数据中提取期货价格标签，所述期货价格标签为期货价格数值或期货价格走势类型；

训练器，被配置为基于机器学习算法训练价格预测模型，所述价格预测模型使得所述第二价格属性特征与所述期货价格标签相关联。

10.根据权利要求8所述的装置，其中所述第一相关交易数据包括标的物和/或标的物原材料的交易数据、支付数据、物流数据。

11.根据权利要求10所述的装置，其中所述第一价格属性特征和所述第二价格属性特征分别包括：热销商品的相同原材料、标的物的商品销量、标的物的商品口碑、标的物的商品历史价格走势、标的物的商品销量与竞品的占比。