[发明专利]一种外汇交易量预测方法、装置及系统在审
| 申请号： | 201910303564.5 | 申请日： | 2019-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN110163752A | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | 翟毅腾;杨永晟;黄馨誉 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06Q10/04;G06Q20/40 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 李辉 |
| 地址： | 英属开曼*** | 国省代码： | 开曼群岛;KY |
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| 摘要： | 本说明书提供一种外汇交易量预测方法、装置及系统。所述方法通过获取到的交易数据对预测模型进行训练更新，根据更新后的预测模型预测出交易量预测值。本实施例可以通过时间递归神经网络训练得到的预测模型来进行交易量预测，时间递归神经网络能够学习时间较长的观察值序列并能有效地预测时间序列。本方案借助其能够维持良好内部状态的关键特性，在国际汇兑业务中能够实现有效、可靠的交易量预测。本说明书实施例，利用实时获得的数据，自动捕捉当前交易趋势调节预测值，提高了交易量预测的准确性，为国际外汇交易业务提供了准确的数据基础，降低了平盘风险。 | ||
| 搜索关键词： | 预测 预测模型 递归神经网络 装置及系统 关键特性 交易数据 内部状态 趋势调节 时间序列 实时获得 数据基础 外汇交易 业务提供 自动捕捉 有效地 更新 汇兑 平盘 观察 交易 学习 | ||
【主权项】：
1.一种外汇交易量预测方法，包括：获取预测窗口期内的预测数据，所述预测数据至少包括舆情信息、用户交易量、业务数据中的一种；将所述预测数据进行预处理并转换成符合预测模型入参要求的数据格式，得到预测输入数据；利用构建的交易量预测模型对所述预测输入数据进行处理，得到交易量预测值，所述交易量预测模型包括：基于时间递归神经网络进行构建，以及，基于最新交易日的产出数据更新所述交易量预测模型的训练集合，并利用更新后的训练集合中的训练数据对所述交易量预测模型进行训练。
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