[发明专利]一种交易数据的管理方法以及相关装置

权利要求书

1.一种数据的管理方法，其特征在于，包括：

获取目标对象对应的交易数据；

基于预设交易类别对所述交易数据进行聚类，以得到类别数据；

根据所述类别数据中各个聚类项目所对应的数据规模进行加权统计，以将各个所述聚类项目的数据进行整合得到用于指示所述类别数据的参数变化情况的类别特征参数；

基于所述类别特征参数生成对应类别下的统计曲线，并基于所述统计曲线解析得到所述目标对象对应的交易特征指标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

检测所述统计曲线的数据连续性，以得到连续标识；

若所述连续标识指示所述统计曲线存在中断，则调用预设公式对所述类别数据进行线性回归，以得到用于指示风险程度的第一参数和用于指示收益程度的第二参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述调用预设公式对所述类别数据进行线性回归，以得到用于指示风险程度的第一参数和用于指示收益程度的第二参数，包括：

获取所述类别数据对应的数据时长跨度；

若所述数据时长跨度满足预设跨度，则调用所述预设公式对所述类别数据进行线性回归，以得到用于指示风险程度的所述第一参数和用于指示收益程度的所述第二参数；

或；

若所述数据时长跨度不满足所述预设跨度，则调用所述预设公式对所述数据时长跨度内对应的类别数据进行线性回归，以得到用于指示风险程度的所述第一参数和用于指示收益程度的所述第二参数。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述连续标识确定所述统计曲线中的缺失项；

根据所述第一参数和所述第二参数在基准曲线中进行参数匹配，以得到填充项；

提取所述填充项，并对所述缺失项进行填充。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述类别数据中各个聚类项目所对应的数据规模进行加权统计，以将各个所述聚类项目的数据进行整合得到用于指示所述类别数据的参数变化情况的类别特征参数，包括：

确定所述类别数据中各个所述聚类项目所对应的数据规模；

基于所述数据规模相对于所述类别数据的占比对各个所述聚类项目对应的日涨跌幅进行加权统计，以得到类别日涨跌幅；

确定各个所述聚类项目对应的日净值，以进行复利累乘得到类别日净值；

提取所述日涨跌幅和所述类别日净值，以得到用于指示所述类别数据的参数变化情况的所述类别特征参数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于所述统计曲线确定所述目标对象针对于所述类别数据的波动参数；

调用所述类别数据相较于基准曲线的波动阈值；

根据所述波动参数与所述波动阈值的大小关系确定所述目标对象针对于所述类别数据的风险等级。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述类别数据对应的预设风格划分信息；

将所述波动参数与所述预设风格划分信息进行匹配，以得到所述目标对象的风格标识；

将所述风格标识与所述目标对象进行关联，并基于所述风格标识将所述目标对象划分如对应的推荐池。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述波动参数对应的波动特征时段；

基于所述波动特征时段检索对应的特征链接，以得到检索信息；

根据所述检索信息中匹配得到特征链接的数量对所述目标对象进行标记。