CN105976114A - 一种交易监控方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种交易监控方法及系统，该方法包括：获取一周期内的交易指标值；生成交易烛线图，和/或，指标量线图；基于所述交易烛线图进行交易监控分析，和/或，基于所述指标量线图进行交易监控预警。本发明实施例能够提升交易监控的效果。

Description

一种交易监控方法及系统

技术领域

本发明涉及数据监控技术领域，更具体地说，涉及一种交易监控方法及系统。

背景技术

业务交易系统是金融机构中为客户办理各类业务服务的IT系统，金融机构中无论从简单的存取款业务到辅助的投资类业务，均都不同程度的依赖着业务交易系统的支持；因此业务交易系统是否运行正常关系到金融机构是否能够正常的开展业务。

业务交易系统是否正常工作主要反映在该业务交易系统的交易响应时间和交易成功率是否处于正常的数值内；然而，由于业务交易系统所依赖的软硬件资源通常是有限的，因此业务交易系统的交易响应时间和交易成功率可能会受到交易处理请求的数量等因素的影响；

例如，当业务交易系统接收到大量的交易处理请求时，业务交易系统可能会减少每一个交易处理请求的处理时间片，使得平均交易响应时间增加，业务交易系统也有可能会抛弃掉等待时间过长的交易处理请求，使得交易成功率下降；而对于客户而言，交易响应时间的增加或者交易成功率的下降都是一种不友好体验；另外，在极端情形下，过快增长的交易处理请求量会将业务交易系统全部的软硬件资源消耗掉，导致业务交易系统服务的中断，从而造成不可预计的损失。

基于此，为了有效的监控业务交易系统的运行情况，目前金融机构一般都通过建立自动或者半自动化的交易监控系统，实现对业务交易系统运行情况的监控；图1示出了交易监控系统的功能框架图，结合图1，交易监控系统大致分为监控数据采集模块、监控规则引擎、故障定位模块和故障处理模块；

其中，监控数据采集模块负责从业务交易系统中获取某一时间段内的交易响应时间、交易量、交易成功率等指标数据；监控规则引擎根据故障发现规则和预警规则，基于交易响应时间、交易量、交易成功率等指标数据计算各类指标，并且监控这些指标，如果某一时点触发了预警规则，则以声音、短信等方式向监控人员和故障定位模块发送告警信息；从而由故障定位模块分析和定位故障原因，最后由故障处理模块对故障进行自动处理或者转人工处理。

基于交易监控系统的工作流程，如何能准确有效的发现业务交易系统运行的异常，或者在异常尚未转化成故障之前就进行预警，做到防范于未然，在整个IT系统中是很具有现实价值的，也是衡量监控规则引擎是否可用的主要因素，是建设一套完善的交易监控系统的重点之一。

目前监控规则引擎一般是通过人工提前设定指标阈值的方式，来监控业务交易系统是否正常运行；例如交易量的设定指标阈值为每秒500笔，则当业务交易系统的交易量达到每秒500笔时，认为业务交易系统的压力过大，需要进行报警；

通过人工设定指标阈值的方式，监控业务交易系统是否正常运行主要存在指标阈值设置不准确、指标阈值变更缺乏依据的问题，这导致交易监控的效果并不理想。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种交易监控方法及系统，以提升交易监控的效果。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

一种交易监控方法，包括：

获取一周期内的交易指标值；

生成交易烛线图，和/或，指标量线图；

基于所述交易烛线图进行交易监控分析，和/或，基于所述指标量线图进行交易监控预警。

本发明实施例还提供一种交易监控系统，包括：

交易指标值获取模块，用于获取一周期内的交易指标值；

生成模块，用于生成交易烛线图，和/或，指标量线图；

监控执行模块，用于基于所述交易烛线图进行交易监控分析，和/或，基于所述指标量线图进行交易监控预警。

基于上述技术方案，本发明实施例提供的交易监控方法包括：获取一周期内的交易指标值；生成交易烛线图，和/或，指标量线图；基于所述交易烛线图进行交易监控分析，和/或，基于所述指标量线图进行交易监控预警。本发明实施例可基于交易烛线图和/或，指标量线图实现交易监控，因此相比现有技术通过人工设定指标阈值进行交易监控方式，能够较好的提升交易监控的效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为现有交易监控系统的功能框架图；

图2为本发明实施例提供的交易监控方法的流程图；

图3为本发明实施例提供的生成交易烛线图的方法流程图；

图4为交易烛线图的示意图；

图5为典型的交易烛线图的示意图；

图6为本发明实施例基于交易烛线图进行交易监控分析的方法流程图；

图7为一组连续的交易烛线第一颜色图的示意图；

图8为一组连续的交易烛线第一颜色图的另一示意图；

图9为指标量线图和交易烛线图集中展示的示意图；

图10为移动平均线的示意图；

图11为移动平均线的另一示意图；

图12为移动平均线的再一示意图；

图13为交易烛线图、指标量线图、移动平均线集中展示的示意图；

图14为本发明实施例提供的交易监控系统的结构框图。

具体实施方式

本发明的发明人发现，通过人工设定指标阈值的方式，监控业务交易系统是否正常运行存在指标阈值设置不准确的问题，主要体现在：人为设定指标阈值往往缺乏合理性；

很多业务交易系统采用人为经验设定指标阈值，例如监控人员考虑以往一段时间交易量大体保持在每日5万笔左右，那么设定每日交易量大于10万笔则报警，这样看似合理的设定但其实存在一定的问题；第一、如果某一日的交易量是9万笔，而业务交易系统运行的稳定性已经出现了问题，但交易监控系统由于没有达到预先设定的指标阈值则不会报警，这就意味着因为指标阈值设定过高，业务交易系统运行风险被遗漏了；第二、如果连续几日交易量在10万笔上下波动，但业务交易系统运行稳定正常，而交易监控系统会因为指标阈值设定偏低而频繁报警，从而产生误报。

通过人工设定指标阈值的方式，监控业务交易系统是否正常运行存在指标阈值变更缺乏依据的问题如：在业务交易系统的运行过程中，可能会出现硬件资源变更、软件系统更新的情况；这些都意味着业务交易系统运行的环境发生了动态的变化，这些变化要求对指标阈值进行重新设定，而业务交易系统运行环境的变化对指标阈值的影响往往是非线性的，所以以人为估算的方式给出新的指标阈值难度较大，即使可以进行压力测试，要完全模拟实际生产的环境也存在一定困难，导致指标阈值变更缺乏依据，变更后的指标阈值的准确性也难以保障。

另外，在多个指标联合使用时指标阈值就更加难以设定：依靠人为经验设定的指标阈值在面对多个指标联合运用时，可能会面临着指标阈值失效甚至互相冲突的情况；例如，假定设定1小时内平均交易响应时间超过5秒，且交易笔数大于1万笔时报警的话，如果有其中任何一个指标阈值设置的不合理，则整个交易监控系统、报警系统都会失效。

可以看出，现有通过人工设定指标阈值，监控业务交易系统是否正常运行的方式存在诸多的问题；本发明的发明人通过大量真实数据发现，在大型的业务交易系统正常运转过程中，多数交易指标的变化过程都是按照某种趋势平稳变化的过程，而且这种趋势往往会保持一段时间；例如一段时期内每日交易量逐渐增大，那么会存在较大的概率在随后的几天内交易量仍然会保持增大的趋势，那么假设当前交易量已经接近系统的最大处理能力，则可以预见未来几天系统存在满负荷或者超负荷运行的风险；

再例如，在一个正常运行的业务交易系统中，交易成功率往往会稳定在一个较小变化范围内，但如果交易成功率在过去的几天中连续下滑，虽然下降的幅度可能较小，但仍然存在一定概率，系统某个环节出现了故障，因而未来交易成功率可能会继续下降，甚至影响到整个系统的运行；

因此本发明实施例以交易监控和预警为目标，定义了交易烛线图和指标量线图，将一个周期内交易的响应时间信息通过图形的方式描绘出来，同时针对各类指标量引入移动平均值和移动平均线的概念，用来刻画交易指标变化的趋势；

通过对交易烛线图组合的分析和对移动平均线的运用，可以监控到趋势的变化并且在趋势发生消极背离时做出预警。同时本发明实施例将趋势预警，和传统的依靠单阈值和多阈值进行交易监控报警的方法进行了结合，当指标数据与移动平均值偏离到一定程度时发出告警，从而满足了监控人员多方面的需求。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图2为本发明实施例提供的交易监控方法的流程图，参照图2，该方法可以包括：

步骤S100、获取一周期内的交易指标值；

交易指标值如交易量，交易成功率，交易响应时间等；一个周期可以具有多个时间点，一个时间点可以对应相应的交易量，交易成功率，交易响应时间等交易指标值。

步骤S110、生成交易烛线图，和/或，指标量线图；

本发明实施例可基于一周期内的交易指标值，生成交易烛线图，和/或，指标量线图。

步骤S120、基于所述交易烛线图进行交易监控分析，和/或，基于所述指标量线图进行交易监控预警。

交易烛线图是将一周期内所有交易的最长交易响应时间值，成功交易的最长交易响应时间值，成功交易的平均交易响应时间值，和成功交易的最短交易响应时间值绘制在一个柱状的图形上形成的；图3示出了本发明实施例提供的生成交易烛线图的方法流程图，参照图3，该方法可以包括：

步骤S200、获取一周期内所有交易的最长交易响应时间值，成功交易的最长交易响应时间值，成功交易的平均交易响应时间值，和成功交易的最短交易响应时间值；

一个周期可以包括多个时间点，各时间点可以对应一交易响应时间值。

步骤S210、在图上标注所有交易的最长交易响应时间值，和成功交易的最短交易响应时间值，并将所述所有交易的最长交易响应时间值，和成功交易的最短交易响应时间值垂直地连成一条直线；

步骤S220、在所述图上，标注成功交易的最长交易响应时间值和成功交易的平均交易响应时间值，基于所标注的成功交易的最长交易响应时间值和成功交易的平均交易响应时间值连接形成长方柱体；

步骤S230、如果所述周期内交易成功率高于设定成功率阈值，则以第一颜色涂满所述长方柱体，如果所述周期内交易成功率低于设定成功率阈值，则以第二颜色涂满所述长方柱体；

可选的，第一颜色可以是绿色，第二颜色可以为红色，显然第一颜色和第二颜色可以任意的不同颜色。

步骤S240、定义所述长方柱体为实体，所述长方柱体的顶端至所有交易的最长交易响应时间值的标注点的连接线为上影线，所述长方柱体的底端至成功交易的最短交易响应时间值的标注点的连接线为下影线，由所述实体、上影线、下影线形成所述交易烛线图。

基于图3所示方法，图4示出了交易烛线图的可选示意图，参照图4，图中线段a称为上影线、矩形c称为实体、线段b称为下影线。

在本发明实施例中，周期的长短可以根据实际需要设定，如一分钟、一日、一周、一月等，相应的，交易烛线图可以分为分钟线图、日线图、周线图、月线图等，分钟线图在一分钟内只有一根烛线图，日线图在一个交易日内只有一根烛线图，以此类推；而对于交易量巨大且要求预警时间短的系统来说，还可以制定30秒线图，甚至10秒线图等；基于不同周期长度的数据形成的交易烛线图可以分别用以记录交易短期的情况和中长期情况；

按照交易烛线图的颜色划分，可以分为第一颜色(如绿色)和第二颜色(红色)，第一颜色表示交易成功率在正常范围内，第二颜色表示交易成功率异常，通过颜色的直观显示可以使得交易监控人员快速的发现业务交易系统的故障情况；在本发明实施例的图示中，本发明实施例以具有黑色的实心矩形的交易烛线图表示第一颜色线图，以具有白色的空心矩形的交易烛线图表示第二颜色线图；

可选的，交易烛线图的实体的大小划分，可以分为大实体线图和小实体线图，实体大小代表交易响应时间的波动大小，能较好的刻画交易运行的稳定性。

在本发明实施例提供的交易烛线图可以剔除大量对交易监控而言低价值的数据，使图形具有直观、携带信息量大的特点，能充分显示出在一段周期内交易完成的情况，为预警提供了一个重要的参考。

基于生成的交易烛线图，下面对本发明实施例进行交易监控分析的过程进行介绍；基于交易烛线图进行交易监控分析的过程可分为基于单根烛线图进行分析的情况，和基于连续的多根烛线图进行分析的情况，下面分别进行介绍。

基于单根烛线图进行分析的情况如下：

单根交易烛线图的形态有多种，本发明实施例采用交易烛线图的目的是为了发现业务交易系统运行的异常情况，因此出于这个目标，基于图5示出的九种典型的交易烛线图，本发明实施例的分析过程可以如下；

对于图5所示第一根交易烛线图，可以认为是长上影线的第二颜色线图(如长上影线的红线图)，此交易烛线图中，由于所有交易的最长交易响应时间值分别与成功交易的最长交易响应时间值，和成功交易的平均交易响应时间值的差值大于预定远距离值，且是第二颜色线图，因此可以认为第一根交易烛线图对应的业务交易系统，可能存在一定比例的交易因超时而失败的情况；

即第一根交易烛线图中，所有交易的最长交易响应时间值远大于成功交易的最长交易响应时间值，和成功交易的平均交易响应时间值，又由于是第二颜色线图(交易成功率低于设定成功率阈值)，因此可以认为第一根交易烛线图对应的业务交易系统，可能存在一定比例的交易因超时而失败的情况。

对于第二根交易烛线图，可以认为是长上影线的第一颜色线图(如长上影线的绿线图)，此交易烛线图中，由于所有交易的最长交易响应时间值分别与成功交易的最长交易响应时间值，和成功交易的平均交易响应时间值的差值大于预定远距离值，且是第一颜色线图，因此可以认为第二根交易烛线图对应的业务交易系统，可能存在少量交易因超时而失败的情况；

即第一根交易烛线图中，所有交易的最长交易响应时间值远大于成功交易的最长交易响应时间值，和成功交易的平均交易响应时间值，又由于是第一颜色线图(交易成功率高于设定成功率阈值)，并没有过多影响交易的成功率，因此可以认为第二根交易烛线图对应的业务交易系统，可能存在少量交易因超时而失败的情况。

对于第三根交易烛线图，可以认为是长下影线的第二颜色线图(如长下影线的红线图)，此交易烛线图中，由于成功交易的平均交易响应时间值与成功交易的最短交易响应时间值的差值大于预定远距离值，且成功交易的平均交易响应时间值与成功交易的最长交易响应时间值的差值在预定接近距离值内，又是第二颜色线图，因此可以认为第三根交易烛线图对应的业务交易系统，可能存在较大比例的交易拥堵或者交易超时的情况；

即第三根交易烛线图中，成功交易的平均交易响应时间值远大于成功交易的最短交易响应时间值，且成功交易的平均交易响应时间值接近成功交易的最长交易响应时间值，但由于是第二颜色线图(交易成功率低于设定成功率阈值)，因此可以认为第三根交易烛线图对应的业务交易系统，可能存在较大比例的交易拥堵或者交易超时的情况。

对于第四根交易烛线图，可以认为是长下影线的第一颜色线图(如长下影线的绿线图)，此交易烛线图中，由于成功交易的平均交易响应时间值与成功交易的最短交易响应时间值的差值大于预定远距离值，且成功交易的平均交易响应时间值与成功交易的最长交易响应时间值的差值在预定接近距离值内，又是第一颜色线图，因此可以认为第四根交易烛线图对应的业务交易系统，可能存在一定比例的交易缓慢的情况；

即第四根交易烛线图中，成功交易的平均交易响应时间值远大于成功交易的最短交易响应时间值，且成功交易的平均交易响应时间值接近成功交易的最长交易响应时间值，又由于是第一颜色线图(交易成功率高于设定成功率阈值)，因此可以认为第四根交易烛线图对应的业务交易系统，可能存在一定比例的交易缓慢的情况。

对于第五根交易烛线图，可以认为是大实体的第二颜色线图(如大实体的红线图)，此交易烛线图中，由于成功交易的平均交易响应时间值分别与所有交易的最长交易响应时间值，和成功交易的最长交易响应时间值的差值大于预定远距离值，且是第二颜色线图，因此可以认为第五根交易烛线图对应的业务交易系统，可能存在大量交易失败的情况；

即第五根交易烛线图中，成功交易的平均交易响应时间值远小于所有交易的最长交易响应时间值，和成功交易的最长交易响应时间值，且是第二颜色线图(交易成功率低于设定成功率阈值)，因此可以认为第五根交易烛线图对应的业务交易系统，可能存在大量交易失败的情况。

对于第六根交易烛线图，可以认为是大实体的第一颜色线图(如大实体的绿线图)，此交易烛线图中，由于成功交易的平均交易响应时间值与成功交易的最短交易响应时间值的差值在预定接近距离值内，且成功交易的平均交易响应时间值分别与所有交易的最长交易响应时间值，和成功交易的最长交易响应时间值的差值大于预定远距离值，又是第一颜色线图，因此可以认为第六根交易烛线图对应的业务交易系统，可能存在个别交易超时或者阻塞的情况；

即在第六根交易烛线图中，成功交易的平均交易响应时间值接近成功交易的最短交易响应时间值，且成功交易的平均交易响应时间值远小于所有交易的最长交易响应时间值，和成功交易的最长交易响应时间值，且是第一颜色线图(交易成功率高于设定成功率阈值)，交易成功率未受较大影响，因此可以认为第六根交易烛线图对应的业务交易系统，可能存在个别交易超时或者阻塞的情况。

对于第七根交易烛线图，可以认为是小实体线图，此交易烛线图中，所有交易的最长交易响应时间值，成功交易的最长交易响应时间值，成功交易的平均交易响应时间值，和成功交易的最短交易响应时间值之间的差值均在预定接近距离值内，如果是第二颜色线图，则说明交易成功率异常，对应的业务交易系统可能存在网络时断时续，或者交易系统错误应答等情况，如果是第一颜色线图，则说明业务交易系统正常稳定运行；

即第七根交易烛线图中，所有交易的最长交易响应时间值，成功交易的最长交易响应时间值，成功交易的平均交易响应时间值，和成功交易的最短交易响应时间值均较为接近，如果是第二颜色线图，则说明交易成功率异常，对应的业务交易系统可能存在网络时断时续，或者交易系统错误应答等情况，如果是第一颜色线图，则说明业务交易系统正常稳定运行。

对于第八根交易烛线图，可以认为是竖线图，此交易烛线图中，由于所有交易都失败了，所以对应的业务交易系统可能存在数据库、网络或者其他系统类错误发生；

对于第九根交易烛线图，可以认为是没有上下影线的一字线图，此交易烛线图中，由于所有交易的最长交易响应时间值，成功交易的最长交易响应时间值，成功交易的平均交易响应时间值，和成功交易的最短交易响应时间值相等，说明对应的业务交易系统正常稳定运行；另外，如果一周前内没有交易量的情况，也可采用没有上下影线的一字线表示。

基于上述描述，本发明实施例基于交易烛线图进行交易监控分析的方法可以如图6所示，参照图6，该方法可以包括：

步骤S300、确定交易烛线图的类型；

步骤S310、如果所述交易烛线图中所有交易的最长交易响应时间值分别与成功交易的最长交易响应时间值，和成功交易的平均交易响应时间值的差值大于预定远距离值，且是第二颜色线图，则确定交易烛线图的类型为长上影线的第二颜色线图，确定对应的业务交易系统存在一定比例的交易因超时而失败的情况；

步骤S320、如果所述交易烛线图中所有交易的最长交易响应时间值分别与成功交易的最长交易响应时间值，和成功交易的平均交易响应时间值的差值大于预定远距离值，且是第一颜色线图，则确定交易烛线图的类型为长上影线的第一颜色线图，确定对应的业务交易系统存在少量交易因超时而失败的情况；

步骤S330、如果所述交易烛线图中成功交易的平均交易响应时间值与成功交易的最短交易响应时间值的差值大于预定远距离值，且成功交易的平均交易响应时间值与成功交易的最长交易响应时间值的差值在预定接近距离值内，所述交易烛线图又是第二颜色线图，则确定交易烛线图的类型为长下影线的第二颜色线图，确定对应的业务交易系统存在大比例的交易拥堵或者交易超时的情况；

步骤S340、如果所述交易烛线图中成功交易的平均交易响应时间值与成功交易的最短交易响应时间值的差值大于预定远距离值，且成功交易的平均交易响应时间值与成功交易的最长交易响应时间值的差值在预定接近距离值内，所述交易烛线图又是第一颜色线图，则确定交易烛线图的类型为长下影线的第一颜色线图，确定对应的业务交易系统存在一定比例的交易缓慢的情况；

步骤S350、如果所述交易烛线图中成功交易的平均交易响应时间值分别与所有交易的最长交易响应时间值，和成功交易的最长交易响应时间值的差值大于预定远距离值，且是第二颜色线图，则确定交易烛线图的类型为大实体的第二颜色线图，确定对应的业务交易系统存在大量交易失败的情况；

步骤S360、如果所述交易烛线图中成功交易的平均交易响应时间值与成功交易的最短交易响应时间值的差值在预定接近距离值内，且成功交易的平均交易响应时间值分别与所有交易的最长交易响应时间值，和成功交易的最长交易响应时间值的差值大于预定远距离值，所述交易烛线图又是第一颜色线图，则确定交易烛线图的类型为大实体的第一颜色线图，确定对应的业务交易系统存在个别交易超时或者阻塞的情况；

步骤S370、如果所述交易烛线图中所有交易的最长交易响应时间值，成功交易的最长交易响应时间值，成功交易的平均交易响应时间值，和成功交易的最短交易响应时间值之间的差值均在预定接近距离值内，若所述交易烛线图是第二颜色线图，则确定所述交易烛线图的类型为小实体第二颜色线图，确定对应的业务交易系统存在网络时断时续，或者交易系统错误应答的情况，若所述交易烛线图是第一颜色线图，则确定所述交易烛线图的类型为小实体第一颜色线图，确定对应的业务交易系统正常稳定运行；

步骤S380、如果所述交易烛线图中所有交易都失败，则确定所述交易烛线图的类型为竖线图，确定对应的业务交易系统存在数据库、网络或者其他系统类错误发生；

步骤S390、如果所述交易烛线图中所有交易的最长交易响应时间值，成功交易的最长交易响应时间值，成功交易的平均交易响应时间值，和成功交易的最短交易响应时间值相等，则确定所述交易烛线图的类型为没有上下影线的一字线图，确定对应的业务交易系统正常稳定运行。

可选的，步骤S310～步骤S390所示为9种不同类型的交易烛线图的分析情况，步骤S310～步骤S390可以并列步骤。

基于连续的多根烛线图进行分析的情况如下：

可选的，连续的多根烛线图可以认为是三根及以上的且时间连续的烛线图；连续的多根烛线图有非常多种可能出现的组合，但最重要的两个组合可如图7和图8所示；

图7描述的是一组连续的交易烛线第一颜色图，他们的最大交易响应时间、成功交易最大响应时间和成功交易最短响应时间均相等，但成功交易平均响应时间却随着时间不断增大，由于成功交易平均响应时间是四个响应时间中最重要的一个，当成功交易平均响应时间存在逐渐增大的趋势时要引起足够的重视；

图8描述的是一组连续的交易烛线第一颜色图，他们的最大交易响应时间、成功交易最大响应时间和成功交易平均响应时间均相等，但成功交易最短响应时间却随着时间不断增大，由于成功交易最短响应时间体现了一个业务交易系统能提供的最优服务的能力，所以当成功交易最短响应时间存在逐渐增大的趋势时也要引起重视。

指标量线图是指一段时间的周期内(与交易烛线图所对应的周期一致)各指标量的变化统计数值的柱状图表示，如一分钟的交易总量的柱状图表示等；本发明实施例可基于一周期内各时间点的交易响应时间、交易量、交易成功率等指标数据，分别形成各指标对应的指标量线图，其中，一个指标在该一周期内的一时间点的指标值对应其指标量线图中的一柱状图；如基于一周期内各时间点的交易量形成交易量对应的指标量线图(交易量线图)，且一时间点的交易量对应其交易量线图中的一个柱状图；

在实际交易监控中，本实施例可将交易量指标数据绘制在一张图上，将交易成功率指标数据绘制在另一张图上，形成各指标对应的以柱状图表示的指标量线图；指标量线图和交易烛线图所对应的周期一致，如图9所示，从图9中可看成一周期内有10个时间点；

获取各指标的指标量线图后，本发明实施例通过各指标的指标量线图，基于指标量线图中随时间变动的指标值，可计算各指标一周期内各时间点的移动平均数；对于各指标，将所计算的一周期内各时间点的这些移动平均数在图上进行标注，并通过连接线连接起来，则得到各指标对应的移动平均线；

本发明实施例中所指的移动平均数是一种算术平均数，如1到10的10个数字，其平均数为5.5，而移动则意味着这10个数字的变动；假如第一组是1到10，第二组变动成2到11，第三组变动成3到12，那么这三组平均数各不相同，因此这三组平均数为移动平均数，这些不同的平均数的集合，便统称为移动平均数；将这些移动平均数用连接线进行连接，则得到移动平均线；

举例来说，假设某业务交易系统第1到第20分钟内，每分钟的交易总量如下所示：1.5、1.7、1.8、2.0、2.3、2.1、3.0、2.5、1.4、3.2、1.9、2.7、1.8、2.4、2.3、2.1、3.0、2.5、1.4、3.2；

以5分钟移动平均数为例：

第5分钟均值＝(1.5+1.7+1.8+2.0+2.3)/5＝1.86

第6分钟均值＝(1.7+1.8+2.0+2.3+2.1)/5＝1.98

第7分钟均值＝(1.8+2.0+2.3+2.1+3.0)/5＝2.24

第8分钟均值＝(2.0+2.3+2.1+3.0+2.5)/5＝2.38

第9分钟均值＝(2.3+2.1+3.0+2.5+1.4)/5＝2.26

第10分钟均值＝(2.1+3.0+2.5+1.4+3.2)/5＝2.44

第11分钟均值＝(3+2.5+1.4+3.2+1.9)/5＝2.4

第12分钟均值＝(2.5+1.4+3.2+1.9+2.7)/5＝2.34

第13分钟均值＝(1.4+3.2+1.9+2.7+1.8)/5＝2.2

第14分钟均值＝(3.2+1.9+2.7+1.8+2.4)/5＝2.4

第15分钟均值＝(1.9+2.7+1.8+2.4+2.3)/5＝2.22。

以10分钟移动平均数为例：

第10分钟均值＝(1.5+1.7+1.8+2.0+2.3+2.1+3.0+2.5+1.4+3.2)/10＝2.15

第11分钟均值＝(1.7+1.8+2.0+2.3+2.1+3.0+2.5+1.4+3.2+1.9)/10＝2.19

第12分钟均值＝(1.8+2.0+2.3+2.1+3.0+2.5+1.4+3.2+1.9+2.7)/10＝2.29

第13分钟均值＝(2.0+2.3+2.1+3.0+2.5+1.4+3.2+1.9+2.7+1.8)/10＝2.29

第14分钟均值＝(2.3+2.1+3.0+2.5+1.4+3.2+1.9+2.7+1.8+2.4)/10＝2.33

则本发明实施例可得到移动平均线如图10所示。

本发明实施例在得到移动平均线后，可基于移动平均线进行交易监控预警，具体介绍如下：

移动平均线最重要的应用是其描述了指标数值变化的趋势，一个指标数值的变化可能是延续以往的趋势也可能是背离以往的趋势；对于趋势延续的情况，由于业务交易系统的软硬件资源通常是有限的，因此当资源的使用率呈上升趋势并接近业务交易系统的承载容量的时候，往往存在较大的隐患；对于趋势背离的情况，可能是由于外部客观因素导致的，例如交易量的迅速增大，也可能是由于系统故障导致的，例如交易响应时间的迅速增大，因此对于不同情况往往需要结合多个指标数值趋势的变化来综合判断是否应该报警；

在一些业务交易系统实际运行过程中，会出现某一周期内交易量为零的情况，传统交易监控系统通过设定指标阈值的办法很难判断该周期内是确定没有交易请求，还是出现了网络故障而导致交易中断，所以传统交易监控系统会将这两种情况以相同报警级别发出报警信息；

而本发明实施例通过运用交易量等指标的移动平均线，可以将上述两种情况较好的区分出来；如图11所示，从第11分钟开始出现交易量为0的情况，如图12所示同样在第11分钟开始出现交易量为0的情况；而如果通过阈值来判断，交易监控系统会发出相同级别的报警信息，但本发明实施例中，对于图11中所示的情况，在第11分钟以前，5分钟移动平均线位于10分钟移动平均线的上方，且方向向上延伸，这说明在交易量变为0之前，交易量是呈现逐渐增大的趋势，而在第11分钟的时候交易量发生了一个有悖于发展趋势的突变，因此图11所示的情形更可能是由于网络中断等原因造成的，因此监控系统可以做出较高级别的报警；

对于图12中所出现的情况，在第11分钟以前，5分钟移动平均线位于10分钟移动平均线的下方，且方向向下延伸，说明在前10分钟内交易量呈现逐渐缩小的趋势，而在第11分钟的时候，交易量缩减为0；交易缩减为0延续了之前的趋势，如果实际数据表明，交易量在第11分钟的时候下降速度过快，或者经验认为交易量为0是一种很可疑的情况，则也可以根据实际情况让监控系统做出相对较低级别的报警。

本发明实施例可以针对任何一个指标计算其在某一个周期内的移动平均线，并且根据移动平均线来监控指标数据的变化趋势，从而在指标数据出现有悖于所述变化趋势的情况时进行预警，或者在指标数据符合所述变化趋势，但瞬时变化较大(如超过设定变化值)时进行预警；并且本发明实施例还可以组合观察多个指标数据的变化趋势；

由于每一个指标都有其实际含义，指标值的变化通常会表明是否正向着系统风险增大的方向变化，本发明实施例中将正向着系统风险增大的方向变化称之为消极变化，否则称之为非消极变化；对指标由非消极方向向着消极的方向变化的情况，称之为消极趋势背离，例如交易响应时间的增大、交易成功率的下降都属于消极趋势背离，而在一定范围内，交易量的变化属于非消极趋势背离；当存在某个指标发生消极趋势背离，或者多个指标发生了趋势背离的时候发出预警信息，这样可以大大提高预警的准确程度。

可选的，本发明实施例还可结合交易烛线图和移动平均线进行交易监控；下面对此进行介绍。

本发明实施例可将交易烛线图、交易量线图(交易量的指标量线图)和交易成功率线图(交易成功率的指标量线图)作为预警的主要因素，并结合移动平均线来发现指标量值变化的趋势；当一个或多个指标发送较大变化(如变化超过设定变化阈值)或者出现趋势的消极背离时，将其作为预警的指标，向交易监控人员(或者监控系统)发出预警信号；

如图13所示，上图为交易烛线图及成功交易平均响应时间的移动平均线；中图是交易量线图及移动平均线，下图是交易成功率线图；

在图13中，前四个周期交易平稳运行；在第五个周期，成功交易平均响应时间迅速增大，从图上表现为短周期移动均线向上穿过长周期移动均线，改变了前四个周期的平稳趋势；交易量线图在第五个周期，交易量明显下降，表现为短周期移动均线向下穿过长周期移动均线。交易成功率没有显著变化；按照本发明实施例提供的交易监控方法，在第五个周期，成功交易平均响应时间和交易量两个指标均改变了以往的趋势；由于成功交易平均响应时间上升(属于消极趋势背离)且交易量下降，可以初步判定交易请求发生了拥堵，因此将发出报警信号；在第九个周期，交易量明显上升改变了之前的趋势，而且交易成功率明显下降(属于消极趋势背离)，可以初步判定之前拥堵的交易大量重复提交导致系统处理能力下降，因此将发出报警信号。

可选的，本发明实施例也可与传统的指标阈值方法相结合使用。

虽然本实施例是以指标的变化趋势作为主要的预警手段，但本实施例也能够很好的结合传统的阈值报警的方法，从而满足使用者多方面的需求并且提高报警的合理性；本发明实施例同阈值方法相结合通过以下两种方法进行：

方法一：将系统理论上所支持的指标数据的最大值作为阈值设定的参考值；例如：通过对交易业务系统进行模拟的压力测试，测定某业务交易系统每日所支持的最大交易量为M笔；则可以将监控规则设置为：监控规则＝{每日移动平均值呈上升趋势}且{交易量大于M笔}；

当满足条件时监控系统报警；这样相比于单纯靠阈值的方法好在当系统交易量由大于M笔下降到M笔时不再会报警，更加符合实际情况。

方法二：将绝对阈值修改为相对阈值；例如传统方法的使用者可能会采用每日交易量超过M笔这样一个绝对数作为阈值，这样的描述其实是以每分钟交易量零作为一个相对值；本发明实施例引入乖离率的概念，用来描述当前指标数相对于某一移动平均值的偏离程度，如乖离率＝(当前指标数-周期A内指标平均数)/周期A内指标平均数*100；

同样乖离率也可以被描述为两个不同周期的同一指标平均值之间的偏离程度，如乖离率＝(周期B内指标平均数-周期A内指标平均数)/周期A内指标平均数*100；周期A为任意的一周期，周期B为周期A不同的周期。

则本发明实施例设定每日交易量乖离率等于m％，即当交易量在某一时刻大于日均值的m％时发出预警信号；乖离率同样表达了指标值偏离某一数值的程度，而相对于绝对阈值来说，乖离率设置起来更加简单形象。

本发明实施例中，监控规则引擎可将采集的交易数据，按照不同的周期计算指标值和对应的移动平均值；可选的，对于某些交易系统来说1分钟内可能发生上万次交易，那么可以将半分钟或者1分钟作为一个短周期，将10分钟或者30分钟作为一个中长周期来进行监控；对于普通交易系统来讲可以选择5分钟作为短周期，1小时做为中长周期，30日作为长周期来进行监控；周期的确定需要根据交易系统自身的情况和监控需求来进行制定；较短的周期对交易指标的变化比较敏感，但会增加报警的频率，较长的周期能更好的反应交易变化的趋势，但可能出现报警不及时的情况；

然后，本发明实施例可通过交易指标量变化的趋势来判断是否告警；对于指标消极趋势背离规则引擎会发出告警信号；对于一组交易烛线图的异常，可以在更短的时间内发现系统可能存在的运行风险，这样的判断在要求较高的监控需求下可以发出告警信号，也可以作为后续观察的主要目标；

如果某个指标的当前值相对于该指标某个周期的平均值偏离较大，则意味着该指标此时拥有较大的乖离率；例如，某时刻交易量相对于30日均线的乖离率达到100％，说明此时交易量已经达到最近一个月平均交易量的2倍，这个可能对于系统造成一些潜在压力，规则引擎会发出一个级别较低的告警信号；如果监控系统设置了该系统能够承受的最大交易量或者最低交易成功率，那么规则引擎会在指标值达到这些“理论”阈值时发出警告信号；

如果规则引擎在某一个周期内没有发现以上情况，则开始下一个周期的监控。

本发明实施例的优点主要如下：

通常情况下要通过人工经验给一个监控指标设定一个合理的阈值，不仅要求监控人员对该系统方方面面都极为熟悉，也要求此系统已经运行了一定的时间，而这两个条件在实际中都较难满足。而如果一个系统的软硬件资源发生了变化，通过人工设定的阈值就更加缺乏合理的依据了。

在使用多指标对系统进行监控时，人工设置阈值的难度大大增加。如果寻找指标值和系统运行状况之间的因果关系，则需要尽可能的找到影响系统运行的所有指标值，而往往有些指标值是无法取得的。

当系统在实际运行过程中出现潜在压力或者故障时，交易响应时间、交易量和交易成功率等指标的往往出现异常变化。本发明实施例目标在于捕捉这些异常的变化，综合判断是否需要发出告警信号。由于本发明实施例的监控对象是指标的变化趋势而并非是指标的在某一时刻的绝对数值，所以不是必须要找到一个阈值作为预警的标准。而且本发明实施例只需要找到若干能够体现系统运行情况的指标即可，不需要一套完整的从指标集到交易运行影响程度的对应关系。因为只需要捕捉到足以证明系统存在潜在风险或者故障的指标即可，这大大的降低了方法实现的复杂程度。

由于本发明实施例并不依赖事先设定的阈值来进行报警，所以在系统的软硬件环境变化以后，不需要调节系统参数。本发明实施例相比阈值的方法有更好的预警能力，由于指标是以线图和均线的形式出现，所以易于人工和系统对其进行分析。例如，相比于交易平均响应时间达到100毫秒，当监控人员或者监控系统发现在一个较长周期中的交易平均响应时间成逐步上升趋势，尽管可能并未超过所设计的阈值，但仍有可能对其潜在风险产生高度的警惕。

交易烛线图和交易量线图以图形的形式出现，包含了较大的信息量而且十分清晰直观，容易被监控人员所接受，移动平均线的相比于聚类和数据挖掘算法，计算速度快、占用资源量小、系统复杂度低。降低了监控系统的开发和维护成本。

下面对本发明实施例提供的交易监控系统进行介绍，下文描述的交易监控系统可与上文描述的交易监控方法相互对应参照。

图14为本发明实施例提供的交易监控系统的结构框图，参照图14，该交易监控系统可以包括：

交易指标值获取模块100，用于获取一周期内的交易指标值；

生成模块200，用于生成交易烛线图，和/或，指标量线图；

监控执行模块300，用于基于所述交易烛线图进行交易监控分析，和/或，基于所述指标量线图进行交易监控预警。

可选的，生成模块200在生成交易烛线图时，具体可用于：

获取一周期内所有交易的最长交易响应时间值，成功交易的最长交易响应时间值，成功交易的平均交易响应时间值，和成功交易的最短交易响应时间值；

在图上标注所有交易的最长交易响应时间值，和成功交易的最短交易响应时间值，并将所述所有交易的最长交易响应时间值，和成功交易的最短交易响应时间值垂直地连成一条直线；

在所述图上，标注成功交易的最长交易响应时间值和成功交易的平均交易响应时间值，基于所标注的成功交易的最长交易响应时间值和成功交易的平均交易响应时间值连接形成长方柱体；

如果所述周期内交易成功率高于设定成功率阈值，则以第一颜色涂满所述长方柱体，如果所述周期内交易成功率低于设定成功率阈值，则以第二颜色涂满所述长方柱体；

定义所述长方柱体为实体，所述长方柱体的顶端至所有交易的最长交易响应时间值的标注点的连接线为上影线，所述长方柱体的底端至成功交易的最短交易响应时间值的标注点的连接线为下影线，由所述实体、上影线、下影线形成所述交易烛线图。

可选的，监控执行模块300基于所述交易烛线图进行交易监控分析的过程可如上文相应部分所示。

可选的，生成模块200生成指标量线图时，具体可用于：

基于一周期内各时间点的指标数据，分别形成各指标对应的指标量线图，一个指标在该一周期内的一时间点的指标值对应其指标量线图中的一柱状图。

可选的，在生成各指标的指标量线图后，交易监控系统还可通过各指标的指标量线图，基于指标量线图中随时间变动的指标值，计算各指标一周期内各时间点的移动平均数；对于各指标，将所计算的一周期内各时间点的移动平均数在图上进行标注，并通过连接线连接起来，则得到各指标对应的移动平均线。

相应的，监控执行模块在基于所述指标量线图进行交易监控预警时，具体可用于：

根据各指标对应的移动平均线，确定各指标的变化趋势，在指标数据出现有悖于所述变化趋势的情况时进行预警，或者在指标数据符合所述变化趋势，但瞬时变化较大时进行预警；

或，根据各指标对应的移动平均线，确定各指标的变化趋势，在指标发生消极趋势背离，或者多个指标发生了趋势背离时进行预警。

可选的，监控执行模块基于所述交易烛线图进行交易监控分析，和，基于所述指标量线图进行交易监控预警时，具体可用于：

将交易烛线图、交易量线图和交易成功率线图作为预警的主要因素，并结合移动平均线发现指标量值变化的趋势；当一个或多个指标的变化超过设定变化阈值或者出现趋势的消极背离时，将其作为预警的因素，发出预警信号。

可选的，交易监控系统还可设置监控规则为每日交易量的移动平均值呈上升趋势，且每日交易量大于M笔，M笔为所测定的业务交易系统每日所支持的最大交易量。

可选的，交易监控系统还可当每日交易量的乖离率超过设定的每日交易量乖离率m％时，进行预警。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种交易监控方法，其特征在于，包括：

获取一周期内的交易指标值；

生成交易烛线图，和/或，指标量线图；

基于所述交易烛线图进行交易监控分析，和/或，基于所述指标量线图进行交易监控预警。

2.根据权利要求1所述的交易监控方法，其特征在于，所述生成交易烛线图包括：

获取一周期内所有交易的最长交易响应时间值，成功交易的最长交易响应时间值，成功交易的平均交易响应时间值，和成功交易的最短交易响应时间值；

在图上标注所有交易的最长交易响应时间值，和成功交易的最短交易响应时间值，并将所述所有交易的最长交易响应时间值，和成功交易的最短交易响应时间值垂直地连成一条直线；

在所述图上，标注成功交易的最长交易响应时间值和成功交易的平均交易响应时间值，基于所标注的成功交易的最长交易响应时间值和成功交易的平均交易响应时间值连接形成长方柱体；

如果所述周期内交易成功率高于设定成功率阈值，则以第一颜色涂满所述长方柱体，如果所述周期内交易成功率低于设定成功率阈值，则以第二颜色涂满所述长方柱体；

定义所述长方柱体为实体，所述长方柱体的顶端至所有交易的最长交易响应时间值的标注点的连接线为上影线，所述长方柱体的底端至成功交易的最短交易响应时间值的标注点的连接线为下影线，由所述实体、上影线、下影线形成所述交易烛线图。

3.根据权利要求2所述的交易监控方法，其特征在于，所述基于所述交易烛线图进行交易监控分析包括：

确定交易烛线图的类型；

如果所述交易烛线图中所有交易的最长交易响应时间值分别与成功交易的最长交易响应时间值，和成功交易的平均交易响应时间值的差值大于预定远距离值，且是第二颜色线图，则确定交易烛线图的类型为长上影线的第二颜色线图，确定对应的业务交易系统存在一定比例的交易因超时而失败的情况；

如果所述交易烛线图中所有交易的最长交易响应时间值分别与成功交易的最长交易响应时间值，和成功交易的平均交易响应时间值的差值大于预定远距离值，且是第一颜色线图，则确定交易烛线图的类型为长上影线的第一颜色线图，确定对应的业务交易系统存在少量交易因超时而失败的情况；

如果所述交易烛线图中成功交易的平均交易响应时间值与成功交易的最短交易响应时间值的差值大于预定远距离值，且成功交易的平均交易响应时间值与成功交易的最长交易响应时间值的差值在预定接近距离值内，所述交易烛线图又是第二颜色线图，则确定交易烛线图的类型为长下影线的第二颜色线图，确定对应的业务交易系统存在大比例的交易拥堵或者交易超时的情况；

如果所述交易烛线图中成功交易的平均交易响应时间值与成功交易的最短交易响应时间值的差值大于预定远距离值，且成功交易的平均交易响应时间值与成功交易的最长交易响应时间值的差值在预定接近距离值内，所述交易烛线图又是第一颜色线图，则确定交易烛线图的类型为长下影线的第一颜色线图，确定对应的业务交易系统存在一定比例的交易缓慢的情况；

如果所述交易烛线图中成功交易的平均交易响应时间值分别与所有交易的最长交易响应时间值，和成功交易的最长交易响应时间值的差值大于预定远距离值，且是第二颜色线图，则确定交易烛线图的类型为大实体的第二颜色线图，确定对应的业务交易系统存在大量交易失败的情况；

如果所述交易烛线图中成功交易的平均交易响应时间值与成功交易的最短交易响应时间值的差值在预定接近距离值内，且成功交易的平均交易响应时间值分别与所有交易的最长交易响应时间值，和成功交易的最长交易响应时间值的差值大于预定远距离值，所述交易烛线图又是第一颜色线图，则确定交易烛线图的类型为大实体的第一颜色线图，确定对应的业务交易系统存在个别交易超时或者阻塞的情况；

如果所述交易烛线图中所有交易的最长交易响应时间值，成功交易的最长交易响应时间值，成功交易的平均交易响应时间值，和成功交易的最短交易响应时间值之间的差值均在预定接近距离值内，若所述交易烛线图是第二颜色线图，则确定所述交易烛线图的类型为小实体第二颜色线图，确定对应的业务交易系统存在网络时断时续，或者交易系统错误应答的情况，若所述交易烛线图是第一颜色线图，则确定所述交易烛线图的类型为小实体第一颜色线图，确定对应的业务交易系统正常稳定运行；

如果所述交易烛线图中所有交易都失败，则确定所述交易烛线图的类型为竖线图，确定对应的业务交易系统存在数据库、网络或者其他系统类错误发生；

如果所述交易烛线图中所有交易的最长交易响应时间值，成功交易的最长交易响应时间值，成功交易的平均交易响应时间值，和成功交易的最短交易响应时间值相等，则确定所述交易烛线图的类型为没有上下影线的一字线图，确定对应的业务交易系统正常稳定运行。

4.根据权利要求1所述的交易监控方法，其特征在于，所述生成指标量线图包括：

基于一周期内各时间点的指标数据，分别形成各指标对应的指标量线图，一个指标在该一周期内的一时间点的指标值对应其指标量线图中的一柱状图。

5.根据权利要求4所述的交易监控方法，其特征在于，还包括：

通过各指标的指标量线图，基于指标量线图中随时间变动的指标值，计算各指标一周期内各时间点的移动平均数；

对于各指标，将所计算的一周期内各时间点的移动平均数在图上进行标注，并通过连接线连接起来，则得到各指标对应的移动平均线。

6.根据权利要求5所述的交易监控方法，其特征在于，所述基于所述指标量线图进行交易监控预警包括：

根据各指标对应的移动平均线，确定各指标的变化趋势，在指标数据出现有悖于所述变化趋势的情况时进行预警，或者在指标数据符合所述变化趋势，但瞬时变化较大时进行预警；

或，根据各指标对应的移动平均线，确定各指标的变化趋势，在指标发生消极趋势背离，或者多个指标发生了趋势背离时进行预警。

7.根据权利要求1所述的交易监控方法，其特征在于，所述基于所述交易烛线图进行交易监控分析，和，基于所述指标量线图进行交易监控预警包括：

将交易烛线图、交易量线图和交易成功率线图作为预警的主要因素，并结合移动平均线发现指标量值变化的趋势；当一个或多个指标的变化超过设定变化阈值或者出现趋势的消极背离时，将其作为预警的因素，发出预警信号。

8.根据权利要求1所述的交易监控方法，其特征在于，还包括：

设置监控规则为每日交易量的移动平均值呈上升趋势，且每日交易量大于M笔，M笔为所测定的业务交易系统每日所支持的最大交易量。

9.根据权利要求1所述的交易监控方法，其特征在于，还包括：

当每日交易量的乖离率超过设定的每日交易量乖离率m％时，进行预警。

10.一种交易监控系统，其特征在于，包括：

交易指标值获取模块，用于获取一周期内的交易指标值；

生成模块，用于生成交易烛线图，和/或，指标量线图；

监控执行模块，用于基于所述交易烛线图进行交易监控分析，和/或，基于所述指标量线图进行交易监控预警。