[发明专利]对期货市场客户异常的识别方法

摘要

对期货市场客户异常的识别方法，属于信息技术领域。它解决了期货公司对客户的信用风险依据人力进行分析，效率低并且误判度高的问题。它包括以下步骤：获取G个客户的注册信息和交易数据；根据G个客户的注册信息和交易数据，提取每个客户的特征量Fk(l)；根据客户的特征量Fk(l)建立全局距离矩阵DG×G；建立有效性矩阵AG×G和反馈矩阵RG×G，同时根据客户PFb和客户PFg之间的相似距离Dist(PFb，PFg)获得每个客户PFk所归属的聚类中心样本fck；将具有相同聚类中心样本fck的客户PFk归为一类聚类客户，将含有客户数量最少的聚类客户，判定为异常。本发明适用于对期货市场客户的识别。

主权项

1.一种对期货市场客户异常的识别方法，其特征在于：它包括以下步骤：步骤一：获取G个客户的注册信息和交易数据，PF_k表示第k个客户，G为大于600的整数，k＝1，2，3……G；步骤二：根据G个客户的注册信息和交易数据，提取每个客户的特征量F_k(l)，其中l为整数，l＝1，2，3……24；步骤三：根据客户的特征量F_k(l)，用p范数距离来度量客户PF_b和客户PF_g之间的相似距离Dist(PF_b，PF_g)：Dist(PFb,PFg)=(Σl=124al||Fb(l)-Fg(l)||p)1p,]]>式中a_l为所述客户PF_b和客户PF_g的第l个特征量的距离计算权值，取a_l为预置向量的第l个维度量，预置向量为24维度的特征权向量；b＝1，2...，G，g＝1，2...，G，建立全局距离矩阵D_G×G：步骤四：建立有效性矩阵A_G×G和反馈矩阵R_G×G，同时根据客户PF_b和客户PF_g之间的相似距离Dist(PF_b，PF_g)获得每个客户PF_k所归属的聚类中心样本fc_k：fck=argfmax{a(k,f)+r(k,f)},]]>式中a(k，f)为有效性矩阵A_G×G中的第k行元素，r(k，f)为反馈矩阵R_G×G中的第k行元素；步骤五：将具有相同聚类中心样本fc_k的客户PF_k归为一类聚类客户，将含有客户数量最少的聚类客户，判定为异常。