[发明专利]交易数据智能分析方法、电子装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种交易数据智能分析方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

通过业务调研获取原始交易数据并分析交易特征；

根据原始交易数据和交易特征创建异常交易因子体系；

根据所述异常交易因子体系进行数据获取、清洗和分析；

通过机器学习算法对所获取的数据建立无监督模型；及

根据所述模型进行交易数据的异常分析。

2.如权利要求1所述的交易数据智能分析方法，其特征在于，该方法在根据所述模型进行交易数据的异常分析之前还包括步骤：

根据所建立的模型对样本数据进行分析，针对分析结果进行模型验证；

当验证通过时，执行根据所述模型进行交易数据的异常分析的步骤；

当验证不通过时，根据所述异常交易因子体系对所述模型进行调整和优化。

3.如权利要求1或2所述的交易数据智能分析方法，其特征在于，所述交易包括债券交易和股票交易。

4.如权利要求3所述的交易数据智能分析方法，其特征在于，所述异常交易因子体系包括根据所述原始交易数据和交易特征进行梳理和提炼得到的多个衍生变量，其中：

当所述交易为债券交易时，所述衍生变量包括价格偏离、反向交易、债项评级变化；

当所述交易为股票交易时，所述衍生变量包括反向交易、同向交易、快进快出。

5.如权利要求1或2所述的交易数据智能分析方法，其特征在于，所述模型通过Python语言调用XGboost算法建立。

6.一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的交易数据智能分析系统，所述交易数据智能分析系统被所述处理器执行时实现如下步骤：

通过业务调研获取原始交易数据并分析交易特征；

根据原始交易数据和交易特征创建异常交易因子体系；

根据所述异常交易因子体系进行数据获取、清洗和分析；

通过机器学习算法对所获取的数据建立无监督模型；及

根据所述模型进行交易数据的异常分析。

7.如权利要求6所述的电子装置，其特征在于，所述交易数据智能分析系统被所述处理器执行时还实现步骤：

根据所建立的模型对样本数据进行分析，针对分析结果进行模型验证；

当验证通过时，执行根据所述模型进行交易数据的异常分析的步骤；

当验证不通过时，根据所述异常交易因子体系对所述模型进行调整和优化。

8.如权利要求6或7所述的电子装置，其特征在于，所述交易包括债券交易和股票交易，所述异常交易因子体系包括根据所述原始交易数据和交易特征进行梳理和提炼得到的多个衍生变量。

9.如权利要求6或7所述的电子装置，其特征在于，所述模型通过Python语言调用XGboost算法建立。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有交易数据智能分析系统，所述交易数据智能分析系统可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-5中任一项所述的交易数据智能分析方法的步骤。