CN109685655A - 一种证券交易建议的生成方法、装置、系统及区块链节点 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及证券交易技术领域，公开了一种证券交易建议的生成方法、装置、系统及区块链节点，其中，所述的证券交易建议的生成方法，应用于交易服务器，所述交易服务器连接交易客户端，所述方法包括：获取用户的历史操作指令及其对应的行情数据；根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征；根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。通过上述方式，本发明实施例能够解决目前的交易建议大众化，缺乏针对性的技术问题，实现提供针对性更强的交易建议，提高交易胜率。

Description

一种证券交易建议的生成方法、装置、系统及区块链节点

技术领域

本发明涉及证券交易技术领域，特别是涉及一种证券交易建议的生成方法、装置、系统及区块链节点。

背景技术

证券交易，是指证券持有人依照交易规则，将证券转让给其他投资者的行为。证券交易是一种已经依法发行并经投资者认购的证券的买卖,是一种具有财产价值的特定权利的买卖,也是一种标准化合同的买卖。

在证券交易领域，用户能够获取到各种各样的信息，例如：上市企业的年报、证券分析师的报告、证券分析师对特定股票的看法等等。而大量的信息往往容易形成信息过载，导致用户选择困难，而交易建议成为用户急需的参考条件。

目前，交易建议都是针对上市企业的情况分析，给出未来走向的大体看法，供用户自行判断。而针对上市企业的情况分析的交易建议只具有信息分享价值，无法达到交易建议的深度。股评师的交易建议更为直接，就是对特定股票给出买入或者卖出建议。但是这些建议是股评师根据自己的判断给出的建议，对不同的用户没有差异性观点，实际上不一定适合有不同交易偏好的用户。而智能投顾，让用户答题，根据用户的答题情况确定用户的风险偏好的方式，其缺点在于通过答题判断用户的偏好不准。

发明人在实现本发明的过程中，发现目前的交易建议缺乏个性化的差异，无法根据不同用户的交易偏好给出合理的交易建议，基于此，本发明提出一种证券交易建议的生成方法、装置、系统及区块链节点。

发明内容

本发明实施例旨在提供一种证券交易建议的生成方法、装置、系统及区块链节点，其解决了目前的交易建议大众化，缺乏针对性的技术问题，实现基于用户的交易偏好提供交易建议，满足用户的个性化需求。

本发明实施例提供以下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供一种证券交易建议的生成方法，应用于交易服务器，所述交易服务器连接交易客户端，所述方法包括：

获取用户的历史操作指令及其对应的行情数据；

根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征；

根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。

在本发明实施例中，所述根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征，包括：

根据所述历史操作指令，获取所述用户的历史交易记录；

对所述用户的历史交易记录进行统计分析，结合所述历史交易记录对应的行情数据，生成所述交易特征。

在本发明实施例中，所述方法还包括：

获取所述用户的操作指令，并判断是否为请求实时行情数据；

若是，则向所述交易客户端发送当前行情数据，以使所述交易客户端展示当前行情；

若否，则启动行情模拟，并向所述交易客户端发送历史行情数据，以使所述交易客户端展示历史行情。

在本发明实施例中，所述方法还包括：

预设调查问卷，根据所述调查问卷，获取所述用户的答题记录；

根据所述答题记录，结合所述用户的历史操作指令，生成所述交易特征。

在本发明实施例中，所述方法还包括：

预设备选投资产品库，所述备选投资产品库包括多个备选投资产品；

基于所述备选投资产品库，结合所述交易特征，生成交易建议。

在本发明实施例中，所述交易特征包括以下一项或者多项：胜率、最大回撤率、波动率、夏普比率、交易时长，所述方法还包括：

向所述客户端发送当前和/或历史行情数据，以使所述客户端显示所述当前和/或历史行情；

向所述客户端发送所述交易建议，以使所述客户端展示所述交易建议。

第二方面，本发明实施例提供一种证券交易建议的生成方法，应用于交易客户端，所述交易客户端连接交易服务器，所述方法包括：

获取用户的历史操作指令及其对应的行情数据；

根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征；

根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。

第三方面，本发明实施例提供一种证券交易建议的生成方法，应用于区块链节点，所述方法包括：

区块链节点获取用户的历史操作指令及其对应的行情数据；

区块链节点根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征，并通过区块链网络将所述交易特征同步到全部区块链节点；

区块链节点根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。

第四方面，本发明实施例提供一种证券交易建议的生成装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取用户的历史操作指令及其对应的行情数据；

交易特征模块，用于根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征；

交易建议模块，用于根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。

第五方面，本发明实施例提供一种交易服务器，包括：

至少一个第一处理器；以及，

与所述至少一个第一处理器通信连接的第一存储器；其中，

所述第一存储器存储有可被所述至少一个第一处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个第一处理器执行，以使所述至少一个第一处理器能够执行上述的证券交易建议的生成方法。

第六方面，本发明实施例提供一种交易客户端，其特征在于，包括：

至少一个第二处理器；以及，

与所述至少一个第二处理器通信连接的第二存储器；其中，

所述第二存储器存储有可被所述至少一个第二处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个第二处理器执行，以使所述至少一个第二处理器能够执行上述的证券交易建议的生成方法。

第七方面，本发明实施例提供一种区块链节点，包括：

至少一个第三处理器；以及，

与所述至少一个第三处理器通信连接的第三存储器；其中，

所述第三存储器存储有可被所述至少一个第三处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个第三处理器执行，以使所述至少一个第三处理器能够执行上述的证券交易建议的生成方法。

第八方面，本发明实施例提供一种证券交易建议的生成系统，所述系统包括：上述的交易服务器和交易客户端；

所述交易客户端，连接所述交易服务器，用于向所述交易服务器发送用户的操作指令；

所述交易服务器，连接所述交易客户端，用于生成交易特征以及交易建议，并向所述交易客户端发送所述交易特征以及交易建议。

第九方面，本发明实施例还提供一种非易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使交易服务器能够执行如上所述的证券交易建议的生成方法。

本发明实施例的有益效果是：区别于现有技术的情况下，本发明实施例公开了一种证券交易建议的生成方法，应用于交易服务器，所述交易服务器连接交易客户端，所述方法包括：获取用户的历史操作指令及其对应的行情数据；根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征；根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。通过上述方式，本发明实施例能够解决目前的交易建议大众化，缺乏针对性的技术问题，实现提供针对性更强的交易建议，提高交易胜率。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。

图1是本发明实施例提供的第一种应用环境的结构示意图；

图2是本发明实施例提供的第一种生成交易特征的模块示意图；

图3是本发明实施例提供的一种证券交易建议的生成方法的流程示意图；

图4是本发明实施例提供的一种生成交易特征的细化流程示意图；

图5是本发明实施例提供的一种生成交易建议的细化流程示意图；

图6是本发明实施例提供的第二种生成交易特征的模块示意图；

图7是本发明实施例提供的第二种应用环境的结构示意图；

图8是本发明实施例提供的第三种应用环境的结构示意图；

图9是本发明实施例提供的另一种证券交易建议的生成方法的流程示意图；

图10是本发明实施例提供的一种证券交易建议的生成装置的结构示意图；

图11是本发明实施例提供的一种交易服务器的结构示意图；

图12是本发明实施例提供的一种交易客户端的结构示意图；

图13是本发明实施例提供的一种区块链节点的结构示意图；

图14是本发明实施例提供的一种证券交易建议的生成系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。

此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

本发明主要应用于有价的、可交易的虚拟或者实际物品的相关场合，例如：证券、衍生品、数字货币等的交易。在本发明实施例中，主要以证券交易为例进行说明，其中，证券交易的方式包括现货交易、期货交易、期权交易、信用交易和回购。在实际交易中，不同用户有不同的风险偏好，在长期实践中形成了自己的交易习惯。相同的外部信息对不同的用户可能产生不同的决策行为，如果交易服务能够提供与用户强相关的推荐建议，则对于用户能够形成更加直接的帮助。

在本发明实施例中，用户通过交易客户端的形式进行证券交易，交易客户端连接交易服务器，每一用户通过其交易客户端向所述交易服务器发送操作指令完成交易。请参阅图1，图1是本发明实施例提供的第一种应用环境的结构示意图；如图1所示，该应用环境基于交易服务器，所述交易服务器连接多个交易客户端，别为交易客户端1、交易客户端2、交易客户端3，…，交易客户端N。其中，每一交易客户端均与所述交易服务器通信连接。交易客户端分别对应多个用户，用户通过交易客户端向所述交易服务器发送操作指令，所述交易服务器接收所述交易客户端发送的操作指令，其中，所述交易服务器与所述交易客户端可以通过互联网、无线网等方式进行通信连接。其中，所述交易客户端包括：智能手机、智能平板等移动通信设备，所述交易服务器包括：企业级服务器、云服务器等。

实施例一

请参阅图2，图2是本发明实施例提供的第一种生成交易特征的模块示意图；

如图2所示，交易客户端连接交易服务器，其中，所述交易客户端用于生成用户的操作指令，并将所述操作指令发送到所述交易服务器，所述交易服务器还通过互联网获取行情数据，所述行情数据包括历史行情数据以及当前行情数据，所述交易服务器根据获取到的操作指令以及行情数据，计算交易特征。可以理解的是，不同用户对应不同的交易特征，而每一用户对应一交易客户端，或者，每一用户对应唯一的账号，所述交易服务器将根据每一交易客户端生成与所述交易客户端对应的交易特征，并将所述行情数据以及交易特征发送到所述用户的交易客户端，以使所述交易客户端接收所述交易特征并显示所述交易特征。

请参阅图3，图3是本发明实施例提供的一种证券交易建议的生成方法的流程示意图；

如图3所示，该证券交易建议的生成方法，应用于交易服务器，所述交易服务器连接交易客户端，所述方法包括：

步骤S10：获取用户的历史操作指令及其对应的行情数据；

其中，由于客户在不同时期会对其证券进行一定的操作，例如：在买入某支股票后，会针对市场情况对该股票进行一定的买卖操作，而通过交易客户端进行相应的操作之后，所述交易客户端会将用户的操作指令发送到所述交易服务器，所述交易服务器将接收所述用户的操作指令，并采集在所述用户的操作指令对应的时间下的行情数据，并将所述用户的操作指令关联所述操作指令对应的行情数据，并将所述用户的操作指令与所述行情数据进行对应保存。

可以理解的是，在所述用户进行相应的操作，并且所述操作成功完成后，所述操作指令将成为历史操作指令，所述历史操作指令包括多个操作指令，通过获取用户的历史操作指令，所述历史操作指令对应多个操作指令，分别获取所述多个操作指令对应的行情数据，有利于分析所述用户的风险偏好以及交易习惯，从而根据所述用户的风险偏好以及交易习惯，给出相应的交易建议。

步骤S20：根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征；

其中，所述交易特征包括以下一项或者多项：胜率、最大回撤率、波动率、夏普比率、交易时长，以及等等。其中，所述用户的历史操作指令反映所述用户的历史交易记录，每一历史操作指令对应一历史交易记录，所述交易记录包括：证券类型、证券代码、交易时间、交易量，以及等等。通过获取所述用户的历史交易记录，对所述用户的历史交易记录进行统计分析，结合所述历史交易记录对应的行情数据，生成所述交易特征。

具体的，所述对所述用户的历史交易记录进行统计分析，结合所述历史交易记录对应的行情数据，生成所述交易特征，包括：获取所述用户的全部历史交易记录，根据历史交易记录对应的证券价值的变化，统计用户的盈亏数据，生成多个交易记录对应的盈亏图，所述盈亏图反映用户在历史期间的交易盈亏趋势。例如：股价，根据所述历史交易记录对应的交易时间，记录交易时长，计算平均交易时长，根据所述历史交易记录以及买入或卖出的股价，对每一次交易进行胜负统计，并根据全部的历史交易记录计算胜率，所述胜率反映取得正收益的交易次数占总交易次数的比例。还通过历史交易记录，结合行情数据，计算最大回撤率，所述最大回撤率反映在选定周期内任一历史时点往后推，到最低点时的收益率回撤幅度的最大值。同理，还通过历史交易记录，结合行情数据，计算波动率，所述波动率反映金融资产价格的波动程度以及金融资产的风险水平。同理，还通过历史交易记录，结合行情数据，计算夏普比率，所述夏普比率反映风险与收益的综合考虑。通过获取用户的历史操作指令及其对应的行情数据，有利于分析并保存所述用户的交易特征。

具体的，请参阅图4，图4是本发明实施例提供的一种生成交易特征的细化流程示意图；

如图4所示，所述生成交易特征，包括：

步骤S201：获取用户的操作指令；

具体的，所述操作指令为买/卖指令，所述用户的操作指令包括：实时操作指令以及历史操作指令，所述实时操作指令对应实时行情数据，也即实盘，所述实盘指的是发盘人对接受人所提出的一项内容完整、明确、肯定的交易条件。所述用户通过交易客户端生成操作指令，并将所述操作指令发送到所述交易服务器，所述交易服务器获取所述用户的操作指令。

步骤S202：判断是否为请求实时行情数据；

具体的，通过判断当前数据是实时数据还是历史数据，若当前数据是实时数据，则确定所述用户的操作指令为请求实时行情数据，进入步骤S203，若当前数据为历史数据，则确定所述用户的操作指令为模拟交易，进入步骤S204；

步骤S203：展示当前行情；

具体的，所述展示当前行情，包括：通过交易客户端呈现当前行情，所述呈现方式包括：K线图、统计表等方式，所述K线图还可以根据时间先后以动态的形式呈现，有利于用户直观地了解行情数据的变化，所述用户可以通过所述交易客户端观看当前行情的变化。

步骤S204：启动行情模拟；

具体的，若当前数据为历史数据，则确定当前为模拟交易，此时启动行情模拟。其中，所述启动行情模拟，可以通过用户手动发出启动指令，例如：按一个按钮，也可以在用户打开行情显示的界面时，通过用户的交易客户端的应用程序APP自动启动，所述应用程序APP通过历史交易数据驱动行情的显示。

步骤S205：展示历史行情；

具体的，所述展示历史行情，包括：根据用户选择的历史时间段，确定所述历史时间段对应的历史行情数据，并将所述历史行情数据进行展示。或者，所述交易客户端自动选择对应的历史时间段，并展示所述历史时间段对应的历史行情数据。

步骤S206：根据所述用户的操作指令，确定与所述操作指令对应的行情数据；

具体的，所述操作指令包括实时操作指令以及历史操作指令，所述交易服务器连接交易客户端，所述交易服务器保存有所述用户的操作指令以及行情数据，所述行情数据包括历史行情数据以及当前行情数据，所述服务器将根据所述用户的操作指令，确定所述操作指令对应的时间，根据所述操作指令对应的时间，确定所述操作指令对应的行情数据。

步骤S207：生成交易特征；

具体的，根据所述用户的操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征。由于所述用户的操作指令包括：实时操作指令以及历史操作指令，而实时操作指令对应当前行情数据，历史操作指令对应历史行情数据，为了更好地更新交易特征，所述交易服务器在接收到用户的实时操作指令后，将根据所述用户的实时操作指令及其对应的当前行情数据，综合所述历史操作指令及其对应的历史行情数据，实时更新所述用户的交易特征。在本发明实施例中，所述生成交易特征还包括：获取所述用户的仓位信息，所述仓位信息包括当前仓位信息以及历史仓位信息，根据所述用户的操作指令及其对应的行情数据，结合所述用户的仓位信息，生成所述用户的交易特征。例如：获取所述用户的历史仓位信息，根据所述用户的历史操作指令及其对应的历史行情数据，结合所述用户的历史仓位信息，确定所述用户的交易特征；或者，获取所述用户的当前仓位信息，根据所述用户的实时操作指令及其对应的当前行情数据，结合所述用户的当前仓位信息，确定所述用户的交易特征，例如：胜率、最大回撤率、波动率、平均交易时长，以及等等。可以理解的是，为了实时更新所述用户的交易特征，所述交易服务器在获取到所述用户的实时操作指令后，将根据所述用户的实时操作指令及其对应的当前行情数据，结合所述用户的当前仓位信息，更新所述用户的交易特征。随着用户持续地操作，所述用户的交易特征被不断地更新，长期积累而形成的交易特征将更加接近用户真实的交易能力。在本发明实施例中，所述方法还包括：基于当前行情数据的变化，实时更新所述用户的交易特征。

在本发明实施例中，所述方法还包括：根据历史行情的模拟交易，获取用户的模拟交易习惯，根据所述模拟交易习惯以及历史行情数据，生成交易特征。具体的，所述模拟交易对应模拟操作指令，可以理解的是，用户在实际交易之前可能会进行模拟交易，而模拟交易可以用于提取用户的模拟交易习惯，根据所述用户的模拟交易习惯，可以进一步获取所述用户的风险偏好，根据所述用户的风险偏好，结合所述模拟交易对应的行情数据，生成交易特征。其中，所述获取用户的模拟交易习惯，包括：获取用户的模拟操作指令，基于所述模拟操作指令及其对应的行情数据，生成所述用户的模拟交易习惯。根据所述用户的模拟交易习惯，确定所述用户的风险偏好，并确定所述用户的交易特征，根据所述用户的风险偏好及交易特征，生成交易建议。

步骤S30：根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。

其中，所述交易服务器获取用户的操作指令及其对应的行情数据，计算所述用户的交易特征，并根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。

具体的，请参阅图5，图5是本发明实施例提供的一种生成交易建议的细化流程示意图；

如图5所示，该生成交易建议，包括：

步骤S201：获取用户的操作指令；

具体的，所述用户的操作指令包括：实时操作指令以及历史操作指令，所述交易服务器通过交易客户端获取所述用户的操作指令。

步骤S202：判断是否为请求实时行情数据；

具体的，通过判断当前数据是实时数据还是历史数据，若当前数据是实时数据，则确定所述用户的操作指令为请求实时行情数据，进入步骤S203，若当前数据为历史数据，则确定所述用户的操作指令为模拟交易，进入步骤S204；

步骤S203：展示当前行情；

具体的，所述展示当前行情，包括：通过交易客户端呈现当前行情，所述呈现方式包括：K线图、统计表等方式，所述K线图还可以根据时间先后以动态的形式呈现，有利于用户直观地了解行情数据的变化，所述用户可以通过所述交易客户端观看当前行情的变化。

步骤S204：启动行情模拟；

具体的，若当前数据为历史数据，则确定当前为模拟交易，此时启动行情模拟。其中，所述启动行情模拟，可以通过用户手动发出启动指令，例如：按一个按钮，也可以在用户打开行情显示的界面时，通过用户的交易客户端的应用程序APP自动启动，所述应用程序APP通过历史交易数据驱动行情的显示。

其中，所述模拟交易，包括：获取历史操作指令，结合所述历史操作指令对应的历史行情数据，启动行情模拟，获取交易特征，获取用户的操作指令，所述操作指令为模拟操作指令，根据所述模拟操作指令，获取用户的风险偏好，并根据所述模拟操作指令及当前行情数据，生成所述交易特征。其中，所述交易特征反映所述用户的风险偏好。

步骤S205：展示历史行情；

具体的，所述展示历史行情，包括：根据用户选择的历史时间段，确定所述历史时间段对应的历史行情数据，并将所述历史行情数据进行展示。或者，所述交易客户端自动选择对应的历史时间段，并展示所述历史时间段对应的历史行情数据。

步骤S301：根据操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征；

具体的，所述操作指令包括：历史操作指令、实时操作指令以及模拟操作指令，所述历史操作指令对应历史行情数据，所述实时操作指令对应当前行情数据，所述模拟操作指令也对应当前行情数据，所述实时操作指令与所述模拟操作指令的不同之处在于，所述实时操作指令对应的是用户的实盘操作，而所述模拟操作指令对应的是用户的模拟操作，所述实时操作指令产生实际上的交易，而所述模拟操作并不产生实际上的交易。

其中，所述根据操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征，包括：获取所述用户的历史操作指令和/或实时操作指令和/或模拟操作指令，获取所述用户的历史操作指令对应的历史行情数据和/或当前行情数据，生成交易特征。

步骤S302：根据交易特征及当前行情数据，生成交易建议；

其中，所述根据交易特征及当前行情数据，生成交易建议，包括：根据所述交易特征，获取所述用户的风险偏好，根据所述用户的风险偏好，结合当前行情数据，生成交易建议。具体的，所述风险偏好通过风险指数表征，通过所述交易特征，计算所述风险指数，例如：所述风险系数包括十个，分别为1，2，3，…，10十个风险指数，所述风险指数越高，则代表所述用户的风险偏好越大。所述通过交易特征，计算所述风险指数，包括：获取所述用户的胜率以及波动率，基于公式：风险指数＝∣胜率*3+波动率*7∣，即计算所述胜率的三倍与所述波动率的7倍的计算值，并对所述计算值进行取整，所述得到的值记为所述风险系数，例如：所述胜率为20％，所述波动率为35％，则所述风险指数为∣20％*3+35％*7∣＝3。根据所述风险指数，确定某一证券的买/卖以及买/卖数量或仓位，生成所述交易建议，例如：所述交易建议为：(某股票，买，2000股)。其中，所述交易建议还可以包括进行组合投资的比例，例如：用户当前买入两支股票，所述交易建议可以提供所述两支股票的投资比例，或者，包括新购入股票以及之前股票的投资比例，仓位等建议。

请参阅图6，图6是本发明实施例提供的第二种生成交易特征的模块示意图；

如图6所示，所述交易服务器还用于获取备选投资产品库，所述备选投资产品库为外部提供的投资资源，所述备选投资产品库包括多个备选投资产品，例如:股票、基金等证券产品。

在本发明实施例中，所述方法还包括：预设调查问卷，根据所述调查问卷，获取所述用户的答题记录；根据所述答题记录，结合所述用户的历史操作指令，生成所述交易特征。其中，所述调查问卷可以为网页、手机应用程序APP上的问卷，所述调查问卷为预先设置的，通过服务器推送到所述用户的客户端，例如：电脑端、手机端，具体的，所述调查问卷包括：多个问题选项，例如：用户的年龄选项、性别选项、资产选项、投资类型选项、投资期限选项、某支股票的预期选项、大盘的涨跌趋势选项、风险承受能力选项等，通过让用户答题，例如：在电脑网页答题或者在移动终端上答题，获取所述用户对所述多个问题选项的答案，进而获取所述用户的答题记录，根据所述用户的答题记录，获取所述用户的风险偏好，结合所述用户的历史操作指令，生成所述交易特征。并根据所述交易特征以及当前行情数据，向用户推荐相应的投资组合产品。其中，所述风险偏好包括：预期收益以及风险指数，所述预期收益反映所述用户的期望，所述风险指数反映所述用户愿意承担的风险，所述预期收益通过预期年化收益率表征，所述方法还包括：预设调查问卷，根据所述调查问卷，获取所述用户的答题记录，根据所述用户的答题记录，获取所述用户的风险偏好，所述风险偏好包括：预期收益以及风险指数，结合所述用户的历史操作指令以及模拟操作指令，生成所述交易特征。基于所述备选投资产品库，结合所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议，所述交易建议包括：备选投资产品以及组合投资的比例。

具体的，请参阅表1，表1是本发明实施例提供的一种投资产品的示意表；如表1所示：

表1

投资品名称	类型	预期年化收益率
			投资产品一	货币基金	1％
投资产品二	股票基金	2％
			投资产品三	指数基金	3％
投资产品四	股票	5％

由表1可知，不同的投资产品对应不同的投资类型，例如：货币基金、股票基金、指数基金、股票，而不同的投资产品对应相同或不同的预期年化收益率，所述预期年化收益率表征预期收益，所述投资产品保存在备选投资产品库中，所述备选投资产品库中包括多种投资产品。

具体的，请参阅表2，表2是本发明实施例提供的一种投资产品的交易建议的示意表；如表2所示：

表2

投资品名称	类型	预期年化收益率	交易建议(占比)
				投资产品一	货币基金	1％	10％
投资产品二	股票基金	2％	30％
				投资产品三	指数基金	3％	50％
投资产品四	股票	5％	10％

由表2可知，不同投资产品对应的预期年化收益率不同，根据所述预期年化收益率，结合用户的交易特征，生成交易建议，所述交易建议包括投资产品的比例，即仓位。

在本发明实施例中，所述方法还包括：获取所述用户的历史操作指令，根据所述历史操作指令，确定所述用户的历史操作指令对应的证券，计算所述证券的涨跌趋势，根据所述证券的涨跌趋势，结合所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。具体的，所述证券的涨跌趋势包括：涨势或跌势，所述计算所述证券的涨跌趋势，包括：在预设时间段内，计算所述证券的日平均值，基于所述预设时间段内的日平均值的升降趋势，确定所述证券的涨跌趋势，并根据所述证券的涨跌趋势，结合所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议，例如：所述证券为股票，所述预设时间段为一个月，计算所述股票的日均股价，在一个月时间内，确定所述股票的日均股价的升降趋势，将所述股票的日均股价的升降趋势作为所述股票的涨跌趋势，若所述股票的涨跌趋势为跌势，则生成的交易建议可以为(某股票，卖，2000股，跌势)，若所述股票的涨跌趋势为涨势，则生成的交易建议可以为(某股票，买，10000，涨势)。

步骤S303：展示交易建议；具体的，所述展示交易建议，包括：所述交易服务器计算所述交易建议后，向所述交易客户端发送交易建议，以使所述交易客户端将所述交易建议展示在所述交易客户端上，例如：通过所述交易客户端的应用程序APP展示所述交易建议。其中，所述交易服务器将所述交易建议发送到所述交易客户端，通过所述交易客户端的应用程序APP展示所述交易建议，所述应用程序APP展示所述交易建议的时机包括：当前行情数据满足触发条件或用户在发出操作指令时，例如：买/卖指令，所述触发条件包括：所述证券的涨幅或跌幅大于预设阈值，例如：所述预设阈值为5％，若所述证券的涨幅或跌幅大于5％，则当前行情数据满足所述触发条件，此时所述交易客户端的应用程序APP展示所述交易建议，展示建议建议的方式包括：在行情图的特定点上给予提示或在用户打开所述交易客户端的应用程序APP后推送信息。

在本发明实施例中，通过公开一种证券交易建议的生成方法，所述的证券交易建议的生成方法，应用于交易服务器，所述交易服务器连接交易客户端，所述方法包括：获取用户的历史操作指令及其对应的行情数据；根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征；根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。通过上述方式，本发明实施例能够解决目前的交易建议大众化，缺乏针对性的技术问题，实现提供针对性更强的交易建议，提高交易胜率。

实施例二

请参阅图7，图7是本发明实施例提供的第二种应用环境的结构示意图；

如图7所示，交易客户端连接交易服务器，其中，所述交易服务器用于获取行情数据，并将所述行情数据发送到所述交易客户端，由所述交易客户端根据操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征，并根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议，并保存所述交易建议。

与上述实施例一不同的是，本发明实施例的交易特征的生成和保存均通过交易客户端完成，所述交易建议的生成和保存均通过交易客户端完成，所述交易服务器仅用于提供行情数据，所述行情数据包括历史行情数据以及当前行情数据。

请再参阅图3，图3是本发明实施例提供的一种证券交易建议的生成方法的流程示意图；

如图3所示，该证券交易建议的生成方法，应用于交易客户端，所述交易客户端连接交易服务器，所述交易服务器用于获取行情数据，并将所述行情数据发送到所述交易客户端，所述方法包括：

步骤S10：获取用户的历史操作指令及其对应的行情数据；

具体的，所述用户的操作指令保存在所述交易客户端，所述行情数据通过所述交易客户端向所述交易服务器发送数据请求获取，所述交易客户端向所述交易服务器发送数据请求，以使所述交易服务器发送所述操作指令对应的行情数据，所述交易客户端保存所述操作指令对应的行情数据，通过获取所述用户的历史操作指令及其对应的行情数据，有利于生成所述用户的交易特征。

可以理解的是，在所述用户进行相应的操作，并且所述操作成功完成后，所述操作指令将成为历史操作指令，所述历史操作指令包括多个操作指令，通过获取用户的历史操作指令，所述历史操作指令对应多个操作指令，分别获取所述多个操作指令对应的行情数据，有利于分析所述用户的风险偏好以及交易习惯，从而根据所述用户的风险偏好以及交易习惯，给出相应的交易建议。

步骤S20：根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征；

其中，所述交易特征包括以下一项或者多项：胜率、最大回撤率、波动率、夏普比率、交易时长，以及等等。其中，所述用户的历史操作指令反映所述用户的历史交易记录，每一历史操作指令对应一历史交易记录，所述交易记录包括：证券类型、证券代码、交易时间、交易量，以及等等。所述交易客户端通过获取所述用户的历史交易记录，对所述用户的历史交易记录进行统计分析，结合所述历史交易记录对应的行情数据，生成所述交易特征。

具体的，所述对所述用户的历史交易记录进行统计分析，结合所述历史交易记录对应的行情数据，生成所述交易特征，包括：交易客户端获取所述用户的全部历史交易记录，根据历史交易记录对应的证券价值的变化，统计用户的盈亏数据，生成多个交易记录对应的盈亏图，所述盈亏图反映用户在历史期间的交易盈亏趋势。例如：股价，根据所述历史交易记录对应的交易时间，记录交易时长，计算平均交易时长，根据所述历史交易记录以及买入或卖出的股价，对每一次交易进行胜负统计，并根据全部的历史交易记录计算胜率，所述胜率反映取得正收益的交易次数占总交易次数的比例。还通过历史交易记录，结合行情数据，计算最大回撤率，所述最大回撤率反映在选定周期内任一历史时点往后推，到最低点时的收益率回撤幅度的最大值。同理，还通过历史交易记录，结合行情数据，计算波动率，所述波动率反映金融资产价格的波动程度以及金融资产的风险水平。同理，还通过历史交易记录，结合行情数据，计算夏普比率，所述夏普比率反映风险与收益的综合考虑。通过获取用户的历史操作指令及其对应的行情数据，有利于分析并保存所述用户的交易特征。

步骤S30：根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。

其中，所述交易客户端获取用户的操作指令及其对应的行情数据，计算所述用户的交易特征，并根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。

具体的，所述操作指令包括：历史操作指令、实时操作指令以及模拟操作指令，所述历史操作指令对应历史行情数据，所述实时操作指令对应当前行情数据，所述模拟操作指令也对应当前行情数据，所述实时操作指令与所述模拟操作指令的不同之处在于，所述实时操作指令对应的是用户的实盘操作，而所述模拟操作指令对应的是用户的模拟操作，所述实时操作指令产生实际上的交易，而所述模拟操作并不产生实际上的交易。

其中，所述根据操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征，包括：获取所述用户的历史操作指令和/或实时操作指令和/或模拟操作指令，获取所述用户的历史操作指令对应的历史行情数据和/或当前行情数据，生成交易特征。

其中，所述根据交易特征及当前行情数据，生成交易建议，包括：根据所述交易特征，获取所述用户的风险偏好，根据所述用户的风险偏好，结合当前行情数据，生成交易建议。具体的，所述风险偏好通过风险指数表征，通过所述交易特征，计算所述风险指数，例如：所述风险系数包括十个，分别为1，2，3，…，10十个风险指数，所述风险指数越高，则代表所述用户的风险偏好越大。所述通过交易特征，计算所述风险指数，包括：获取所述用户的胜率以及波动率，基于公式：风险指数＝∣胜率*3+波动率*7∣，即计算所述胜率的三倍与所述波动率的7倍的计算值，并对所述计算值进行取整，所述得到的值记为所述风险系数，例如：所述胜率为20％，所述波动率为35％，则所述风险指数为∣20％*3+35％*7∣＝3。根据所述风险指数，确定某一证券的买/卖以及买/卖数量或仓位，生成所述交易建议，例如：所述交易建议为：(某股票，买，2000股)。其中，所述交易建议还可以包括进行组合投资的比例，例如：用户当前买入两支股票，所述交易建议可以提供所述两支股票的投资比例，或者，包括新购入股票以及之前股票的投资比例，仓位等建议。

在本发明实施例中，通过提供一种证券交易建议的生成方法，应用于交易客户端，所述交易客户端连接交易服务器，所述方法包括：获取用户的历史操作指令及其对应的行情数据；根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征；根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。通过上述方式，本发明实施例能够解决目前的交易建议大众化，缺乏针对性的技术问题，实现提供针对性更强的交易建议，提高交易胜率。

实施例三

请参阅图8，图8是本发明实施例提供的第三种应用环境的结构示意图；

如图8所示，多个区块链节点通过区块链网络进行连接，其中，各个区块链节点通过所述区块链网络将交易特征同步到全部区块链节点，并且，各个区块链节点还通过所述区块链网络将交易建议同步到全部区块链节点。

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链技术可以以去中心化方式存储和处理信息，以及根据参与者的贡献程度分配不同的通证。

本发明实施例提供的区块链包括诸如公有区块链(Public Block Chains)、联合区块链(Consortium Block Chains)及私有区块链(Private Block Chains)。

本发明实施例的证券交易建议的生成方法，可以在任何合适类型、具有运算能力的区块链节点中执行，例如服务器、台式计算机、智能手机、平板电脑以及其他电子产品中。其中，此处的服务器可以是一个物理服务器或者多个物理服务器虚拟而成的一个逻辑服务器。服务器也可以是多个可互联通信的服务器组成的服务器群，且各个功能模块可分别分布在服务器群中的各个服务器上。

请再参阅图9，图9是本发明实施例提供的另一种证券交易建议的生成方法的流程示意图；

如图9所示，该证券交易建议的生成方法，应用于区块链节点，所述方法包括：

步骤S91：区块链节点获取用户的历史操作指令及其对应的行情数据；

具体的，所述区块链节点为所述用户的交易客户端，所述区块链节点获取所述用户的操作指令，所述操作指令为买/卖指令，所述操作指令包括历史操作指令、实时操作指令以及模拟操作指令，所述历史操作指令对应历史行情数据，所述实时操作指令对应当前行情数据，所述模拟操作指令也对应当前行情数据，所述实时操作指令与所述模拟操作指令的不同之处在于，所述实时操作指令对应的是用户的实盘操作，而所述模拟操作指令对应的是用户的模拟操作，所述实时操作指令产生实际上的交易，而所述模拟操作并不产生实际上的交易。

步骤S92：区块链节点根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征，并通过区块链网络将所述交易特征同步到全部区块链节点；

具体的，所述区块链节点支持点对点通讯方式(Point to point communication，P2P)，通过P2P方式互相广播区块链数据。其中，所述根据操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征，包括：获取所述用户的历史操作指令和/或实时操作指令和/或模拟操作指令，获取所述用户的历史操作指令对应的历史行情数据和/或当前行情数据，生成交易特征，并将所述交易特征通过P2P方式广播到所述区块链网络的其余区块链节点。可以理解的是，部分区块链节点可以获取行情数据，并将所述行情数据通过P2P方式广播到所述区块链网络的其余区块链节点，以使所述区块链网络的全部区块链节点能够共享所述行情数据。

步骤S93：区块链节点根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。

具体的，所述区块链节点根据交易特征及当前行情数据，生成交易建议，包括：所述区块链节点根据所述交易特征，获取所述用户的风险偏好，根据所述用户的风险偏好，结合当前行情数据，生成交易建议，并将所述交易建议通过P2P方式广播到所述区块链网络的其余区块链节点。具体的，所述风险偏好通过风险指数表征，通过所述交易特征，计算所述风险指数，例如：所述风险系数包括十个，分别为1，2，3，…，10十个风险指数，所述风险指数越高，则代表所述用户的风险偏好越大。所述通过交易特征，计算所述风险指数，包括：获取所述用户的胜率以及波动率，基于公式：风险指数＝∣胜率*3+波动率*7∣，即计算所述胜率的三倍与所述波动率的7倍的计算值，并对所述计算值进行取整，所述得到的值记为所述风险系数，例如：所述胜率为20％，所述波动率为35％，则所述风险指数为∣20％*3+35％*7∣＝3。根据所述风险指数，确定某一证券的买/卖以及买/卖数量或仓位，生成所述交易建议，例如：所述交易建议为：(某股票，买，2000股)。其中，所述交易建议还可以包括进行组合投资的比例，例如：用户当前买入两支股票，所述交易建议可以提供所述两支股票的投资比例，或者，包括新购入股票以及之前股票的投资比例，仓位等建议。

在本发明实施例中，通过提供一种证券交易建议的生成方法，应用于区块链节点，所述方法包括：区块链节点获取用户的历史操作指令及其对应的行情数据；区块链节点根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征，并通过区块链网络将所述交易特征同步到全部区块链节点；区块链节点根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。通过上述方式，本发明实施例能够解决目前的交易建议大众化，缺乏针对性的技术问题，实现提供针对性更强的交易建议，提高交易胜率。

实施例四

请参阅图10，图10是本发明实施例提供的一种证券交易建议的生成装置的结构示意图；

如图10所示，该证券交易建议的生成装置100，包括：

获取模块101，用于获取用户的历史操作指令及其对应的行情数据；

交易特征模块102，用于根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征；

交易建议模块103，用于根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。

在本发明实施例中，通过提供一种证券交易建议的生成装置，所述装置包括：获取模块101、交易特征模块102以及交易建议模块103，所述获取模块101用于获取用户的历史操作指令及其对应的行情数据；所述交易特征模块102用于根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征；所述交易建议模块103用于根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。通过上述方式，本发明实施例能够解决目前的交易建议大众化，缺乏针对性的技术问题，实现提供针对性更强的交易建议，提高交易胜率。

实施例五

请再参阅图11，图11是本发明实施例提供的一种交易服务器的结构示意图；

本发明实施例的交易服务器110以多种形式存在，所述服务器可以是文件服务器、数据库服务器、应用程序服务器、WEB服务器、云服务器、企业级服务器等能实现生成证券交易建议的电子设备。

如图11所示，该交易服务器110包括：第一处理器111以及第一存储器112。其中，图11中以一个第一处理器111为例。

第一处理器111、第一存储器112可以通过总线或者其他方式连接，图11中以通过总线连接为例。

第一存储器112作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的一种证券交易建议的生成方法对应的单元或模块(例如，图10所述的各个模块)。第一处理器111通过运行存储在第一存储器112中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行证券交易建议的生成方法的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例证券交易建议的生成方法以及上述装置实施例的各个模块和单元的功能。

第一存储器112可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，第一存储器112可选包括相对于第一处理器111远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至第一处理器111。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

所述模块存储在所述第一存储器112中，当被所述一个或者多个第一处理器111执行时，执行上述任意方法实施例中的证券交易建议的生成方法，例如，执行以上描述的图3-5所示的各个步骤；也可实现图10所述的各个模块或单元的功能。

本发明实施例的交易服务器110以多种形式存在，在执行以上描述的图3-5所示的各个步骤；也可实现图10所述的各个单元或模块的功能时，上述交易服务器110包括但不限于：

(1)塔式服务器

一般的塔式服务器机箱和我们常用的PC机箱差不多，而大型的塔式机箱就要粗大很多，总的来说外形尺寸没有固定标准。

(2)机架式服务器

机架式服务器是由于满足企业的密集部署，形成的以19英寸机架作为标准宽度的服务器类型，高度则从1U到数U。将服务器放置到机架上，并不仅仅有利于日常的维护及管理，也可能避免意想不到的故障。首先，放置服务器不占用过多空间。机架服务器整齐地排放在机架中，不会浪费空间。其次，连接线等也能够整齐地收放到机架里。电源线和LAN线等全都能在机柜中布好线，可以减少堆积在地面上的连接线，从而防止脚踢掉电线等事故的发生。规定的尺寸是服务器的宽(48.26cm＝19英寸)与高(4.445cm的倍数)。由于宽为19英寸，所以有时也将满足这一规定的机架称为“19英寸机架”。

(3)刀片式服务器

刀片服务器是一种HAHD(High Availability High Density，高可用高密度)的低成本服务器平台，是专门为特殊应用行业和高密度计算机环境设计的，其中每一块“刀片”实际上就是一块系统母板，类似于一个个独立的服务器。在这种模式下，每一个母板运行自己的系统，服务于指定的不同用户群，相互之间没有关联。不过可以使用系统软件将这些母板集合成一个服务器集群。在集群模式下，所有的母板可以连接起来提供高速的网络环境，可以共享资源，为相同的用户群服务。

(4)云服务器

云服务器(Elastic Compute Service,ECS)是一种简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的计算服务。其管理方式比物理服务器更简单高效，用户无需提前购买硬件，即可迅速创建或释放任意多台云服务器。云服务器的分布式存储用于将大量服务器整合为一台超级计算机，提供大量的数据存储和处理服务。分布式文件系统、分布式数据库允许访问共同存储资源，实现应用数据文件的IO共享。虚拟机可以突破单个物理机的限制，动态的资源调整与分配消除服务器及存储设备的单点故障,实现高可用性。

在本发明实施例中，通过提供一种交易服务器，所述交易服务器包括：至少一个第一处理器；以及，与所述至少一个第一处理器通信连接的第一存储器；其中，所述第一存储器存储有可被所述至少一个第一处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个第一处理器执行，以使所述至少一个第一处理器能够执行上述的证券交易建议的生成方法。通过上述方式，本发明实施例能够解决目前的交易建议大众化，缺乏针对性的技术问题，实现提供针对性更强的交易建议，提高交易胜率。

实施例六

请参阅图12，图12是本发明实施例提供的一种交易客户端的结构示意图；

该交易服务器120包括：第二处理器121以及第二存储器122。其中，图12中以一个第二处理器121为例。

第二处理器121、第二存储器122可以通过总线或者其他方式连接，图12中以通过总线连接为例。

第二存储器122作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的一种证券交易建议的生成方法对应的单元或模块(例如，图10所述的各个模块)。第二处理器121通过运行存储在第二存储器122中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行证券交易建议的生成方法的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例证券交易建议的生成方法以及上述装置实施例的各个模块和单元的功能。

第二存储器122可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，第二存储器122可选包括相对于第二处理器121远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至第二处理器121。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

所述模块存储在所述第二存储器122中，当被所述一个或者多个第二处理器121执行时，执行上述任意方法实施例中的证券交易建议的生成方法，例如，执行以上描述的图3-5所示的各个步骤；也可实现图10所述的各个模块或单元的功能。

本发明实施例的交易客户端以多种形式存在，在执行以上描述的图3-5所示的各个步骤；也可实现图10所述的各个单元或模块的功能时，上述交易客户端包括但不限于：

(1)移动通信设备：这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类电子设备包括:智能手机(例如iPhone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。

(2)移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类电子设备包括：PDA、MID和UMPC设备等，例如iPad。

(3)便携式娱乐设备：这类设备可以显示和播放视频内容，一般也具备移动上网特性。该类设备包括：视频播放器，掌上游戏机，以及智能玩具和便携式车载导航设备。

(4)其他具有视频播放功能和上网功能的电子设备。

本发明实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个或多个处理器执行，例如图12中的一个第二处理器121，可使得上述一个或多个第二处理器121可执行上述任意方法实施例中的证券交易建议的生成方法，例如，执行上述任意方法实施例中的证券交易建议的生成方法，例如，执行以上描述的图3、4、5、9所示的各个步骤；也可实现图10所述的各个单元或模块的功能。

在本发明实施例中，通过提供一种交易服务器，所述交易服务器包括：至少一个第二处理器；以及，与所述至少一个第二处理器通信连接的第二存储器；其中，所述第二存储器存储有可被所述至少一个第二处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个第二处理器执行，以使所述至少一个第二处理器能够执行上述的证券交易建议的生成方法。通过上述方式，本发明实施例能够解决目前的交易建议大众化，缺乏针对性的技术问题，实现提供针对性更强的交易建议，提高交易胜率。

实施例七

请参阅图13，图13是本发明实施例提供的一种区块链节点的结构示意图；

如图13所示，该区块链节点130包括：一个或多个第三处理器131以及第三存储器132。其中，图13中以一个第三处理器131为例。

第三处理器131和第三存储器132可以通过总线或者其他方式连接，图13中以通过总线连接为例。

第三存储器132作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的证券交易建议的生成方法对应的程序指令/模块。第三处理器131通过运行存储在第三存储器132中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行上述各个实施例的证券交易建议的生成方法，或者上述各个实施例的证券交易建议的生成装置的各种功能应用以及数据处理。

第三存储器132可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，第三存储器132可选包括相对于第三处理器131远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至第三处理器131。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

所述程序指令/模块存储在所述第三存储器132中，当被所述一个或者多个第三处理器131执行时，执行上述任意方法实施例中的证券交易建议的生成方法，例如，从而执行上述各个实施例的证券交易建议的生成方法，或者上述各个实施例的证券交易建议的生成装置的各种功能应用以及数据处理。

本发明实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使区块链节点执行如上述的证券交易建议的生成方法。

本发明实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被区块链节点执行时，使所述区块链节点执行任一项所述的证券交易建议的生成方法。

在本发明实施例中，通过提供一种区块链节点，包括：至少一个第三处理器；以及，与所述至少一个第三处理器通信连接的第三存储器；其中，所述第三存储器存储有可被所述至少一个第三处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个第三处理器执行，以使所述至少一个第三处理器能够执行上述的证券交易建议的生成方法。由于区块链节点可以生成交易特征，并且区块链节点之间可以同步交易特征以及交易建议，本发明能够在保持区块链的去中心化，并提供针对性更强的交易建议，提高交易胜率。

实施例八

请参阅图14，图14是本发明实施例提供的一种证券交易建议的生成系统的结构示意图；

如图14所示，该证券交易建议的生成系统10包括：交易服务器110以及交易客户端120，其中，所述交易服务器110连接所述交易客户端120，所述交易服务器110通信连接所述交易客户端120，连接方式为通过无线网、蓝牙、局域网或广域网连接。

其中，所述交易服务器110为上述实施例五所述的交易服务器，所述交易服务器用于接收所述交易客户端发送的操作指令，所述操作指令包括历史操作指令和实时操作指令，并获取行情数据，所述行情数据包括历史行情数据以及当前行情数据，并根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征，并根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议，并向所述交易客户端发送交易特征和交易建议。

其中，所述交易客户端120，用于向所述交易服务器110发送用户的操作指令，并接收所述交易服务器110发送的交易特征以及交易建议，并且将所述交易特征和交易建议进行显示。具体的，所述交易客户端120包括一应用程序APP，所述应用程序APP用于显示所述交易特征和交易建议。可以理解的是，所述应用程序APP还用于显示行情数据。

在本发明实施例中，通过提供一种证券交易建议的生成系统，所述系统包括：上述的交易服务器和交易客户端；所述交易客户端，连接所述交易服务器，用于向所述交易服务器发送用户的操作指令；所述交易服务器，连接所述交易客户端，用于生成交易特征以及交易建议，并向所述交易客户端发送所述交易特征以及交易建议。通过上述方式，本发明实施例能够解决目前的交易建议大众化，缺乏针对性的技术问题，实现提供针对性更强的交易建议，提高交易胜率。

以上所描述的装置或设备实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用直至得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明，它们没有在细节中提供；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的范围。

Claims (13)

1.一种证券交易建议的生成方法，应用于交易服务器，所述交易服务器连接交易客户端，其特征在于，所述方法包括：

获取用户的历史操作指令及其对应的行情数据；

根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征；

根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征，包括：

根据所述历史操作指令，获取所述用户的历史交易记录；

对所述用户的历史交易记录进行统计分析，结合所述历史交易记录对应的行情数据，生成所述交易特征。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述用户的操作指令，并判断是否为请求实时行情数据；

若是，则向所述交易客户端发送当前行情数据，以使所述交易客户端展示当前行情；

若否，则启动行情模拟，并向所述交易客户端发送历史行情数据，以使所述交易客户端展示历史行情。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

预设调查问卷，根据所述调查问卷，获取所述用户的答题记录；

根据所述答题记录，结合所述用户的历史操作指令，生成所述交易特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

预设备选投资产品库，所述备选投资产品库包括多个备选投资产品；

基于所述备选投资产品库，结合所述交易特征，生成交易建议。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述交易特征包括以下一项或者多项：胜率、最大回撤率、波动率、夏普比率、交易时长，所述方法还包括：

向所述客户端发送当前和/或历史行情数据，以使所述客户端显示所述当前和/或历史行情；

向所述客户端发送所述交易建议，以使所述客户端展示所述交易建议。

7.一种证券交易建议的生成方法，应用于交易客户端，所述交易客户端连接交易服务器，其特征在于，所述方法包括：

获取用户的历史操作指令及其对应的行情数据；

根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征；

根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。

8.一种证券交易建议的生成方法，应用于区块链节点，其特征在于，所述方法包括：

区块链节点获取用户的历史操作指令及其对应的行情数据；

区块链节点根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征，并通过区块链网络将所述交易特征同步到全部区块链节点；

区块链节点根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。

9.一种证券交易建议的生成装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取用户的历史操作指令及其对应的行情数据；

交易特征模块，用于根据所述历史操作指令及其对应的行情数据，生成交易特征；

交易建议模块，用于根据所述交易特征以及当前行情数据，生成交易建议。

10.一种交易服务器，其特征在于，包括：

至少一个第一处理器；以及，

与所述至少一个第一处理器通信连接的第一存储器；其中，

所述第一存储器存储有可被所述至少一个第一处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个第一处理器执行，以使所述至少一个第一处理器能够执行权利要求1-6任一项所述的方法。

11.一种交易客户端，其特征在于，包括：

至少一个第二处理器；以及，

与所述至少一个第二处理器通信连接的第二存储器；其中，

所述第二存储器存储有可被所述至少一个第二处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个第二处理器执行，以使所述至少一个第二处理器能够执行权利要求7所述的方法。

12.一种区块链节点，其特征在于，包括：

至少一个第三处理器；以及，

与所述至少一个第三处理器通信连接的第三存储器；其中，

所述第三存储器存储有可被所述至少一个第三处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个第三处理器执行，以使所述至少一个第三处理器能够执行权利要求8所述的方法。

13.一种证券交易建议的生成系统，其特征在于，所述系统包括：如权利要求10所述的交易服务器和交易客户端；

所述交易客户端，连接所述交易服务器，用于向所述交易服务器发送用户的操作指令；

所述交易服务器，连接所述交易客户端，用于生成交易特征以及交易建议，并向所述交易客户端发送所述交易特征以及交易建议。