[发明专利]一种由数据驱动的高维度交易员评估方法和系统在审
| 申请号： | 201710709808.0 | 申请日： | 2017-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN109410041A | 公开（公告）日： | 2019-03-01 |
| 发明（设计）人： | 柳崎峰;周家杰;曹琛 | 申请（专利权）人： | 香港智能金融科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06Q40/06;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 深圳市精英专利事务所 44242 | 代理人： | 冯筠 |
| 地址： | 中国香港*** | 国省代码： | 中国香港;81 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种由数据驱动的高维度交易员评估方法，所述方法包括：建立交易员分析基础特征库；基于所述基础特征库，对所述基础特征库的特征进行组合，以得到一全面特征库；基于一特定的评估维度目标，对交易员的交易记录进行处理，为每个交易员样本生成学习目标；根据对所述交易处理得到的训练、目标数据集，采用非线性模型进行训练得到评价模型M；获取该交易员的特征值，结合所述特征值和评价模型M，得到所述交易员的预测目标值。该方法和系统可以通过交易员的交易记录，对多个维度进行综合分析，并且在不同的分析角度上，给出对应的交易员能力、风险评估。 | ||
| 搜索关键词： | 基础特征 交易记录 评价模型 数据驱动 高维 维度 评估 非线性模型 风险评估 交易处理 目标数据 学习目标 样本生成 特征库 综合分析 分析 预测 | ||
【主权项】：
1.一种由数据驱动的高维度交易员评估方法，其特征在于，所述方法包括：建立交易员分析基础特征库；基于所述基础特征库，对所述基础特征库的特征进行组合，以得到一全面特征库；基于一特定的评估维度目标，对交易员的交易记录进行处理，为每个交易员样本生成学习目标；根据对所述交易处理得到的训练、目标数据集，采用非线性模型进行训练得到评价模型M；获取该交易员的特征值，结合所述特征值和评价模型M，得到所述交易员的预测目标值。
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