[发明专利]一种外汇报价异常数据的检测方法、装置及系统在审
| 申请号: | 201811061270.8 | 申请日: | 2018-09-12 |
| 公开(公告)号: | CN109461067A | 公开(公告)日: | 2019-03-12 |
| 发明(设计)人: | 徐佳东;高澜 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号: | G06Q40/02 | 分类号: | G06Q40/02;G06Q50/18 |
| 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: | |||
| 搜索关键词: | 报价数据 报价 装置及系统 数据平台 异常数据 检测 预测 发送 进出口业务 基础数据 金融机构 异常检测 银行 | ||
1.一种外汇报价异常数据的检测方法,包括:
接收报价数据;
将所述报价数据与数据库中的基准报价数据进行对比,确定所述报价数据是否异常,所述基准报价数据包括:历史报价数据、预测报价数据。
2.如权利要求1所述的方法,所述确定所述报价数据是否异常,包括:
判断所述报价数据与所述历史报价数据中指定的报价数据之间的偏离度是否在第一预设波动范围内,若不在,则确定所述报价数据为异常报价数据,所述指定的报价数据对应的报价时间与所述报价数据对应的报价时间间隔小于预设时间阈值。
3.如权利要求1所述的方法,所述预测报价数据包括:利用自回归条件异方差模型确定的报价数据波动范围;
相应地,所述确定所述报价数据是否异常,包括:
判断所述报价数据与指定时间对应的收盘价之间的差值是否在所述报价数据波动范围内,若不在,则确定所述报价数据为异常报价数据。
4.如权利要求1所述的方法,所述预测报价数据包括:利用长短期记忆网络模型确定的实时预测报价;
相应地,所述确定所述报价数据是否异常,包括:
判断所述报价数据与所述实时预测报价之间的差值是否在第二预设波动范围,若不在,则确定所述报价数据为异常报价数据。
5.如权利要求1所述的方法,所述预测报价数据包括:利用拉依达准则确定的报价范围;
相应地,所述确定所述报价数据是否异常,包括:
判断所述报价数据是否在所述报价范围内,若不在,则确定所述报价数据为异常报价数据。
6.如权利要求1所述的方法,所述方法还包括:
发送查询报价数据的请求信息,所述请求信息中包括:请求报价参数;
接收所述报价数据后,将所述报价数据与所述报价参数进行匹配,确定所述报价数据是否符合所述请求信息。
7.如权利要求1所述的方法,所述方法还包括:
若确定所述报价数据正常,则将所述报价数据持久化到所述数据库中;
若确定所述报价数据为异常报价数据,则进行异常警示。
8.一种外汇报价异常数据的检测方法,包括:
获取历史报价数据;
根据所述历史报价数据,确定出预测报价数据;
将所述预测报价数据发送至报价中心平台,以供所述报价中心平台基于所述预测报价数据对接收到的报价数据进行异常检测。
9.如权利要求8所述的方法,所述根据所述历史报价数据,确定出预测报价数据,包括:
根据所述历史报价数据,利用自回归条件异方差模型,确定出报价数据波动范围,将所述报价数据波动范围作为所述预测报价数据。
10.如权利要求8所述的方法,所述根据所述历史报价数据,确定出预测报价数据,包括:
根据所述历史报价数据,利用拉依达准则,确定出不同纬度下各币种的报价范围,将所述报价范围作为所述预测报价数据。
11.如权利要求8所述的方法,所述根据所述历史报价数据,确定出预测报价数据,包括:
获取实时报价数据,更新所述历史报价数据,基于所述更新后的历史报价数据,利用长短期记忆网络模型,预测出实时预测报价,将所述实时预测报价作为所述预测报价数据。
12.如权利要求8所述的方法,所述方法还包括:
接收所述报价中心平台发送的异常报价数据,统计不同报价渠道的异常报价信息,并进行展示。
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