[发明专利]一种基于云计算和人工智能深度学习算法的期货主力合约量化择时决策系统

权利要求书

1.一种基于云计算和人工智能深度学习算法的期货主力合约量化择时决策系统，其特征在于，数据模块采用大数据技术，将所需的基础数据进行清洗、提取和特征统计，采集到数据库里，数据采集程序需要设置三个参数，获取行情的初始日期、终止日期和相关品种的交易数据。数据清洗首先要对原始期货合约做失真值的检测，并将相应的失真值用前1分钟的价格数据填补，如果前1分钟价格数据也失真，则再向前递延，以此类推，其他维度的数据（如：成交量）不做修改。

2.一种基于云计算和人工智能深度学习算法的期货主力合约量化择时决策系统，其特征在于，算法生成模块主要应用人工智能深度学习算法和云计算技术，采用AI学习算法，通过云计算对算法参数进行参数交叉验证与算法调用。步骤如下：

第1步初始化，设结点的状态用表示，表示与结点相连的结点的状态，随机初始化各个结点的状态作为权重矩阵；

第2步随机选择一个训练样本输入到网络中，更新第一个隐藏层中各个结点的状态；

第3步根据第2步求出的隐藏结点状态更新可视结点的状态：

；

第4步根据步骤3计算得到可视结点的状态，再次更新隐藏层状态，记为：

；

第5步随机选择下一个训练样本，转到步骤2，若本轮中训练集的样本都被输入过，则根据式分别计算权重的改变量、噪声控制参数的改变量，更新权重矩阵和噪声控制数：

；

第6步转到步骤2，进入下一轮训练，直到达到预先设定的次数或者权重矩阵的变化足够小（即）时，第一个训练结束；

第7步将第一个CRBM得到的输出作为第二个CRBM的输入，重复上面的步骤1－步骤6，训练二个CRBM，直到构成DBN的所有CRBM都训练完毕时，DBN的训练结束。

3.一种基于云计算和人工智能深度学习算法的期货主力合约量化择时决策系统，其特征在于，交易模块根据算法和模型计算出来的值与真实价格比较，如果真实价格在值范围内，则根据交易模块在云端发送指令，进行交易；如果真实价格在值范围外，则根据交易模块在云端发送指令，对真实价格进行实时监控，直达达到值范围内，进行交易。