[发明专利]一种外汇交易量预测方法、装置及系统

说明书

本说明书提供一种外汇交易量预测方法、装置及系统。所述方法通过获取到的交易数据对预测模型进行训练更新，根据更新后的预测模型预测出交易量预测值。本实施例可以通过时间递归神经网络训练得到的预测模型来进行交易量预测，时间递归神经网络能够学习时间较长的观察值序列并能有效地预测时间序列。本方案借助其能够维持良好内部状态的关键特性，在国际汇兑业务中能够实现有效、可靠的交易量预测。本说明书实施例，利用实时获得的数据，自动捕捉当前交易趋势调节预测值，提高了交易量预测的准确性，为国际外汇交易业务提供了准确的数据基础，降低了平盘风险。

技术领域

本说明书实施例属于风险评估的计算机数据处理技术领域，尤其涉及一种外汇交易量预测方法、装置及系统。

背景技术

随着人们生活水平的提高，出国旅游进行海外购物消费的人数增多，在国外进行购物时，可以使用现金支付，也可以使用支付宝等支持不同货币支付的支付平台支付。在使用支付平台进行支付时，由于买家和卖家可能处于不同的国家，使用不同国家的货币存在汇率转换的问题，不同时期的汇率差会直接影响资金损益，因此国际汇兑业务对支付平台起着非常重要的作业。在支付平台的国际汇兑业务中，通常需要提前购买下一个购汇结算周期的各外汇交易量，以减少潜在的汇率敞口波动风险，进行损益控制。

因此，为了进行损益控制，需要对每个购汇结算周期的外汇交易量进行准确的预测。但实际汇兑业务中交易量的预测容易受到突发事件等不定因素的影响，数据采集难度比较大，交易量预测结果波动性较大，可靠性不高。因此，业内亟需一种能够更加准确、可靠的对国际汇兑业务交易量进行预测的技术方案。

发明内容

本说明书目的在于提供一种外汇交易量预测方法、装置及系统，实现了外汇交易量的准确、可靠的预测，减少潜在的汇率敞口波动风险，提供更加高效、可靠的进行损益控制服务。

一方面本说明书实施例提供了一种外汇交易量预测方法，包括：

一种外汇交易量预测方法，包括：

获取预测窗口期内的预测数据，所述预测数据至少包括舆情信息、用户交易量、业务数据中的一种；

将所述预测数据进行预处理并转换成符合预测模型入参要求的数据格式，得到预测输入数据；

利用构建的交易量预测模型对所述预测输入数据进行处理，得到交易量预测值，所述交易量预测模型包括：基于时间递归神经网络进行构建，以及，基于最新交易日的产出数据更新所述交易量预测模型的训练集合，并利用更新后的训练集合中的训练数据对所述交易量预测模型进行训练。

本说明书还提供一种外汇交易量预测装置，包括：

数据获取模块，用于获取预测窗口期内的预测数据，所述预测数据至少包括舆情信息、用户交易量、业务数据中的一种；

预处理模块，用于将所述预测数据进行预处理并转换成符合预测模型入参要求的数据格式，得到预测输入数据；

预测模块，用于利用构建的交易量预测模型对所述预测输入数据进行处理，得到交易量预测值，所述交易量预测模型包括：基于时间递归神经网络进行构建，以及，基于最新交易日的产出数据更新所述交易量预测模型的训练集合，并利用更新后的训练集合中的训练数据对所述交易量预测模型进行训练。

本说明书还提供一种外汇交易量预测处理设备，包括：至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现本说明书中任一项方法实施例所述的方法步骤。

本说明书还提供一种外汇交易量预测系统，包括至少一个处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，其中，

所述处理器执行所述指令时实现本说明书中任一项方法实施例所述的方法步骤；

或者，