[发明专利]基于对偶变量特征技术的期货市场行情预测方法及装置

权利要求书

1.一种基于对偶变量特征技术的期货市场行情预测方法，其特征在于，所述方法包括：

利用对偶变量法获取低频交易参数对应的对偶特征，其中，所述低频交易参数包括：涨跌停板率、手续费、保证金率中的一种或组合；所述对偶特征包括：涨跌停概率、与获利空间、安全资金线中的一种或组合；所述低频交易参数为在预设时间段内出现的次数低于预设阈值的交易参数；

获取与所述低频交易参数对应的行情标签，将所述行情标签与对应于所述低频交易参数的对偶特征的组合作为样本；

将由若干个所述样本组成的样本集合拆分成训练集和测试集；使用所述训练集训练预先构建的预测模型，并是要能够所述测试集测试训练后的预测模型，直至所述预测模型收敛，得到目标预测模型，进而使用所述目标预测模型进行未来期货行情的预测，其中，所述预测模型包括：GBRT模型以及神经网络模型中的一种。

2.根据权利要求1所述的一种基于对偶变量特征技术的期货市场行情预测方法，其特征在于，所述获取低频交易参数转对应的对偶特征，包括：

利用公式，

计算与涨跌停板对应的涨跌停概率，并将所述涨跌停概率作为与涨跌停板对应的对偶特征。

3.根据权利要求1所述的一种基于对偶变量特征技术的期货市场行情预测方法，其特征在于，所述获取低频交易参数转对应的对偶特征，包括：

利用公式，

计算与保证金率对应的安全资金线，并将所述安全资金线作为与保证金率对应的对偶特征。

4.根据权利要求1所述的一种基于对偶变量特征技术的期货市场行情预测方法，其特征在于，所述获取低频交易参数转对应的对偶特征，包括：

利用公式，

计算与手续费对应的当日获利空间，并将所述当日获利空间作为与手续费对应的对偶特征。

5.根据权利要求1所述的一种基于对偶变量特征技术的期货市场行情预测方法，其特征在于，所述获取低频交易参数转对应的对偶特征，包括：

利用公式，计算与手续费对应的n日获利空间，并将所述n日获利空间作为与手续费对应的对偶特征。

6.根据权利要求1所述的一种基于对偶变量特征技术的期货市场行情预测方法，其特征在于，所述获取低频交易参数转对应的对偶特征，包括：

利用公式，

计算与手续费对应的n日获利空间，并将所述n日获利空间作为与手续费对应的对偶特征。

7.根据权利要求1所述的一种基于对偶变量特征技术的期货市场行情预测方法，其特征在于，所述样本集合还包括：高频交易参数以及对应的行情标签组成的样本，其中，所述高频交易参数为在预设时间段内出现的次数高于预设阈值的交易参数。

8.一种基于对偶变量特征技术的期货市场行情预测装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于利用对偶变量法获取低频交易参数对应的对偶特征，其中，所述低频交易参数包括：涨跌停板率、手续费、保证金率中的一种或组合；所述对偶特征包括：涨跌停概率、与获利空间、安全资金线中的一种或组合；所述低频交易参数为在预设时间段内出现的次数低于预设阈值的交易参数；

第二获取模块，用于获取与所述低频交易参数对应的行情标签，将所述行情标签与对应于所述低频交易参数的对偶特征的组合作为样本；

训练模块，用于将由若干个所述样本组成的样本集合拆分成训练集和测试集；使用所述训练集训练预先构建的预测模型，并是要能够所述测试集测试训练后的预测模型，直至所述预测模型收敛，得到目标预测模型，进而使用所述目标预测模型进行未来期货行情的预测，其中，所述预测模型包括：GBRT模型以及神经网络模型中的一种。

9.根据权利要求8所述的一种基于对偶变量特征技术的期货市场行情预测装置，其特征在于，所述第一获取模块，用于：

利用公式，

计算与涨跌停板对应的涨跌停概率，并将所述涨跌停概率作为与涨跌停板对应的对偶特征。

10.根据权利要求8所述的一种基于对偶变量特征技术的期货市场行情预测装置，其特征在于，所述第一获取模块，用于：

利用公式，

计算与保证金率对应的安全资金线，并将所述安全资金线作为与保证金率对应的对偶特征。