[发明专利]一种多评价指标下的策略子集选择方法及装置

权利要求书

1.一种多评价指标下的策略子集选择方法，用于从包含多条策略的策略总集中选择策略子集，所述策略子集用于对交易的风险性进行判别；所述方法包括：

将所述策略总集中的多条策略分别作为初始的待选子集；

采用迭代过程从待选子集中确定优选子集，任意一次迭代过程包括：针对任意一个第一待选子集，使用所述第一待选子集对交易样本集中的交易进行判别，得到风险判别结果，计算所述风险判别结果在多种评价指标方面的指标值，得到所述第一待选子集的多种指标值；基于多个待选子集的多种指标值之间的比较，从多个待选子集中选择指标值更优的优选子集；基于所述策略总集中的策略和所述优选子集，确定更新后的待选子集；其中，不存在某一个优选子集的多种指标值都优于另一个优选子集；

当所述迭代过程满足预设条件时，将得到的优选子集确定为从所述策略总集中选出的策略子集。

2.根据权利要求1所述的方法，所述从多个待选子集中选择指标值更优的优选子集的步骤，包括：

采用帕累托优化算法，基于多个待选子集的多种指标值进行多目标优化，得到多个待选子集中属于帕累托前沿的待选子集，作为优选子集。

3.根据权利要求1所述的方法，所述从多个待选子集中选择指标值更优的优选子集的步骤，包括：

按照以下方式对多个待选子集进行两两比较：针对比较池中任意的第一待选子集和第二待选子集，将两者的多种指标值进行同指标比较，当所述第一待选子集的多种指标值均优于所述第二待选子集的对应指标值时，将所述第二待选子集从所述比较池中去除；

当所述比较池中的待选子集不再变化时，将所述比较池中的待选子集确定为优选子集。

4.根据权利要求1所述的方法，所述确定更新后的待选子集的步骤，包括：

对多个优选子集进行采样，将采样得到的优选子集作为采样子集；

基于将所述策略总集中的策略添加至所述采样子集，确定更新后的待选子集。

5.根据权利要求4所述的方法，所述对多个优选子集进行采样的步骤，包括：

基于多种指标值，计算当前迭代过程的多个优选子集相对于上一迭代过程中的优选子集的超体积贡献值，并从当前迭代过程的多个优选子集中确定超体积贡献最大的k个采样子集。

6.根据权利要求5所述的方法，所述确定超体积贡献最大的k个采样子集的步骤，包括：

使用贪心算法，逐步地计算当前迭代过程的多个优选子集中的组合相对于上一迭代过程中的优选子集的超体积贡献值的最大值，直至组合中的优选子集达到k个。

7.根据权利要求4所述的方法，所述对多个优选子集进行采样的步骤，包括：

确定多个优选子集之间的相似度距离；

基于所述相似度距离对多个优选子集进行采样。

8.根据权利要求7所述的方法，所述确定多个优选子集之间的相似度距离的步骤，包括：

基于多个优选子集的多种指标值，确定多个优选子集之间的相似度距离；

或者，基于多个优选子集的风险判别结果中重叠的风险交易数量，确定多个优选子集之间的相似度距离。

9.根据权利要求1所述的方法，所述确定更新后的待选子集的步骤，包括：

将所述策略总集中的策略添加至当前迭代过程的优选子集中，得到第一待选子集；

将所述第一待选子集和当前迭代过程的优选子集确定为更新后的待选子集，用于下一迭代过程。

10.根据权利要求1所述的方法，所述从多个待选子集中选择指标值更优的优选子集的步骤，包括：

获取上一迭代过程的优选子集，基于多种指标值之间的比较，从当前迭代过程的多个待选子集和上一迭代过程的优选子集中选择指标值更优的优选子集。

11.根据权利要求1所述的方法，所述预设条件包括：当前迭代过程中的优选子集相对于上一迭代过程中的优选子集未发生变化。