基于数据分析的期货推荐方法和过程

本发明属于金融数据分析技术领域，具体涉及一种基于数据分析的期货推荐方法.

背景技术:

最近，由于信息产业的发展，使用数据通信网络的电子商务交易变得越来越活跃. 所有与贵金属，自然资源和农产品有关的诸如期货，外汇和商品期货之类资产中的交易，都基于数据通信网络交易而毫无例外地进行，即使是在家中的个人计算机上也是如此.

这种使用交易的现有资产操作系统由交易中介和其他数据管理，并以曲线或表格的形式提供给用户终端. 用户参考提供的数据并做出自己的判断，然后进行买卖操作，因此系统只是提供判断数据的简单数据提示手段. 随着个人计算机和数据通信的普及，设想即使是缺乏知识的业余爱好者也可以在家中轻松地进行期货，投资和其他资产交易，但是过去直接使用简单的数据提示方法，业余爱好者也不能轻易地进行资产交易. 操作.

技术实现要素:

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明旨在提供一种基于数据分析的期货推荐方法.

本发明采用的技术方案是: 一种基于数据分析的期货推荐方法. 该方法包括: S1，通过历史价格和期货市场实时价格变化，将技术分析理论转化为数学模型； S2，根据数学模型，结合统计和数学算法，从大量的历史数据和实时价格中，海选可带来超额收益的高概率事件； S3，通过被动类型计算高概率事件的三个​​数据该算法距离处理这三个数据并将其呈现给客户很远，最大程度地避免了投资者因市场波动而产生的情绪波动，并避免在市场的极端狂热或悲观情绪下做出不合理的投资决定.

图纸说明

图. 图1是根据本发明实施例的基于数据分析的期货推荐方法的示意性流程图.

图. 图2是本发明实施例的结构.

具体实现

下面将参考附图和具体实施例进一步解释本发明.

图. 图1是根据本发明实施例的基于数据分析的期货推荐方法的示意性流程图. 如图1所示，该方法包括:

S1，通过期货市场的历史价格和实时价格变化，将技术分析理论转化为数学模型；

S2，根据数学模型，结合统计和数学算法，从海量的历史数据和实时价格中，海选可带来超额收益的大概率；

S3，计算具有高概率事件的三项数据，将被动算法传递给三项数据的处理，然后将其呈现给客户，以避免由于市场波动给投资者带来的情绪波动. 最大程度. 在市场极端狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策.

具体来说，S1中的数学模型是通过独立操作获得的算法模型，并且是根据市场上不同合约类型的价格，涨跌幅，历史数据，主动和被动算法结合了主动和被动算法的驱动程序. 和高概率事件. 深入的统计数据为每个品种提供了独立的计算方法，以确保算法的独立性和及时性，从而最大程度地避免了市场带来的系统性风险.

其中，被动算法理论是驱动程序的主要框架. 通过计算不同的技术理论获得的三个数值给出了特定的交易概念，形成了无缝的旋转思维逻辑驱动罗盘，以确保系统程序的Rigor.

将权重分配给计算值，然后根据权重比返回不同的字符串，以对应于罗盘中的震荡区，缓冲区和风险区的三个区域，允许投资者查看当前市场更理性地情感，合理规避风险.

其中，为了应对市场的不同市场周期，模型计算系统和驱动程序使用单独的计算以确保计算系统具有广泛的可伸缩性，并且驱动程序易于理解防止人类情感的因素. 逻辑思维因此被完全封装.

其中，指南针系统被视为信号指令发布程序. 为了触发交易，有两种不同的输入方法，自动和手动. 通过交易系统的连接，B2C方法用于直接连接到订单系统，从而最大程度地避免了原因. 时间错误和错过的交易机会.

其中，对于自动交易，与当前云服务器存储终端用户的条件表格转发不同，我们使用本地客户端与信号系统保持长连接作为触发交易的原理期货数据分析，而触发条件是条件表一系列条件设置和修改也存储在本地客户端中，信号系统发布指令以寻找满足设置条件的最终用户，从而在触发并进入市场后生成订单. 触发条件，即条件表的设置包括: 品种合约，头寸匹配和浮动点差控制. 这样，可以有效防止转发服务器造成的延迟问题. 如果本地网络断开或网络环境较差，将尽快激活通信系统以提醒最终用户，以便用户可以实时控制当前交易情况.

其中，对于手动交易，在指南针系统中出现交易信号后，指南针中间会出现一个快速交易按钮. 如果当前客户交易系统已登录，系统将根据信号自动识别品种合同和切入点. ，与仓位匹配，实现一键开仓，避免手动选择多个品种和点数调整，使交易更加便捷.

图. 图2示出了配置示例，其中，安装在诸如投资顾问之类的资产交易代理处的服务器（主机）被用作资产操作推荐系统的数据处理装置来执行工作.

用户拥有的个人计算机（和移动电话），即用户终端，可以通过Internet通过拨号适配器和LAN适配器与资产交易代理的主机（例如投资顾问）进行通信和其他通讯网络. 期货市场，金融市场和商品市场的也连接到通信网络，以便可以检索必要的信息. 尽管未显示，但它也可以连接到新闻社，报纸和杂志的，并且可以访问各种数据，例如市场趋势和其他市场行为.

资产交易代理（例如投资咨询公司）的托管人拥有一个，用于存储交易信息（信号），其中包括价格期货数据分析，发行量/现有量以及营业额/与销量，发行人有关的定量和定性数据/供应商等，还包括位置和交易区域的定量和定性宏信息数据，以及根据规定的计算公式进行处理和优化的数据. 原则上，主机是基于一天，每个工作日至少一次访问各种来收集信息，并自动更新. 由于数据每天都会更新，因此每周，每月和每年的数据也会更新和管理. 另一方面，需要快速更新的实时数据会实时进行一次一次的实时更新（当然，由于技术和机构方面的限制，这些数据会滞后）.

用户操作自己的终端，首先输入属性信息. 属性信息是用户的资产运营偏好和资本约束，包括初始运营资产金额，定期的流量流入（例如每月有多少新储蓄等），拥有率（通常是拥有的资金总额）. 比的百分之几），多元化投资的程度（例如期货的情况，投资最多的期货类型）等等. 一旦用户输入了属性信息，该信息就会从用户终端发送出去通过通信装置将其发送给服务器（主机），并且服务器（主机）接收该信息，从而为相应的属性信息生成适当的投资计划. 即，由服务器（主机）启动适合用户的投资判断程序.

在该实施例中，产生了各种投资方案，每种方案具有其自身的特征. 例如，某些投资程序的特点是注重期货的高质量和低价表现. 如果在完全低价的全面期货中有满足基本条件的期货，则将其购买. 投资计划的另一个特点是，它关注企业的发展，如果满足收益要素的期货出现在收益快速增长的期货中，那就买入. 此内更改参数. 例如，在各自的投资计划中，便宜的重要性或开发和普及的重要性允许进行一些更改.

一旦生成具有上述不同特征的各种投资计划，服务器（主机）就会以字符集的形式提示用户终端每个投资计划. 例如，某些投资方案是绅士风格的字符，另一种投资方案是非人类的字符，另一种投资方案是的女性风格的字符等，它们被区分并显示在用户终端显示器上. 同时，例如，还将过去十年中每个角色（计划）的运营绩效记录发送到用户终端，这有助于客观地判断每个计划的特征.

用户从终端上显示的角色中选择适合自己的角色，并向服务器（主机）发出指令. 选择投资计划后，服务器（上位机）参考的买卖信息，并根据选择的投资计划，返回用户终端适合交易对象的当前操作建议数据，出售或购买. 此时，如果需要，还向用户终端提供交易信息作为操作建议数据的基础以及该数据作为计算交易信息的基础.

在用户终端中，所选的投资计划角色将根据操作推荐数据进行对话并采取行动，以提醒推荐贸易伙戏那样产生实际的损益.

本发明不限于上述可选实施例，任何人都可以在本发明的启发下得到其他各种形式的产品. 上述特定实施例不应解释为限制本发明的保护范围. 本发明的保护范围应该由权利要求书所限定，并且该说明书可以用来解释权利要求书.

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