[发明专利]连续博弈数据流中非随机信息概率的实时计算方法及系统

摘要

本发明公开了连续博弈数据流中非随机信息概率的实时计算方法及系统，通过输入的一系列的时间序列数据维护一个当前成交量数据桶，同时维护一个长为取样数据桶个数n的队列，每当当前成交量数据桶满了的时候，会将当前成交量数据桶中计算得到的VτB和VτS加入到当前的队列头中，这里采用滑动窗口类似的方法，取最近的n个VτB和VτS计算非随机信息概率。本发明不但可以实现在线滚动实时计算，而且还具有更好的稳定性和自适应性，并且消除了对不可观测参数进行估计的障碍，克服了时间维度算法在即时交易尤其是高频交易的不准确的缺陷。

主权项

一种连续博弈数据流中非随机信息概率的实时计算方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)对连续博弈所形成的数据流按等时间间隔进行采样，得到采样时间间隔为T0的时间序列数据流，记为：{T1,P1,V1}、{T2,P2,V2}…{Ti,Pi,Vi}…，其中，Ti为第i个采样时刻，Pi为第i个采样时刻的最终成交价格，Vi为在第i个采样时刻与第i‑1个采样时刻之间的T0时间间隔内的总成交量；(2)从所述时间序列数据流中提取出成交量数据流，记为：{V1,V2,…,Vi,…}，其中，在第i个采样时刻与第i‑1个采样时刻之间的T0时间间隔内的总成交量Vi被视作为能够拆分的Vi份单位成交量；(3)将所述成交量数据流按照等成交量间隔进行聚合和拆分，并依次填充到n个数据桶中，每个数据桶所容纳的最大成交量总和均为V；(4)实时检测所述数据桶是否已满，即，所述数据桶中成交量数据的总和是否已经达到V，如果是，则进行步骤(5)；如果否，则回到步骤(1)；(5)分别按照下式(I)和(II)计算每个所述数据桶中买的成交量VτB和卖的成交量VτS的值，并将(VτB,VτS)作为一个成对采样值填充到采样缓存区；VτB=Σi=t(τ-1)+1t(τ)Vi·S(Pi-Pi-1ATR)---(I)]]>VτS=Σi=t(τ-1)+1t(τ)Vi·[1-S(Pi-Pi-1ATR)]=V-VτB---(II)]]>其中，t(τ)为第τ个所述数据桶中最后采样时刻，Vi为在第i个采样时刻与第i‑1个采样时刻之间的T0时间间隔内的总成交量；Pi、Pi‑1分别为第i个采样时刻和第i‑1个采样时刻的最终成交价格，ATR为所述时间序列数据流的平均真实波幅，V为每个所述数据桶中所容纳的最大成交量总和；S为Sigmoid函数，其定义如下：b为控制函数平滑程度的参数；(6)实时检测所述采样缓存区是否已满，即检测所述采样缓存区中的成对采样值的个数m的值，若m＜n，回到步骤(1)或(5)；若m＝n，则进行步骤(7)；(7)按照下式(III)计算当前所述连续博弈所形成的数据流中非随机信息概率ρ并实时输出：ρ≈Στ=1n|VτS-VτB|nV---(III).]]>