CN111080446A - 一种数据处理方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种数据处理方法及装置，其中，方法包括：收集交易行情数据；利用预设的评估函数，对所述交易行情数据进行切分处理得到多个分块，其中，所述预设的评估函数为所述交易行情数据的累积函数；对每一分块内的交易行情数据，计算交易行情数据指标值；根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成并显示第一行情走势图。本发明通过预设的评估函数对交易行情数据进行切分，使得得到的分块序列符合现实市场对信息的接受，可缓解现有时间序列分析过程中遇到的异方差、序列相关等统计学特征对后续预测带来的困扰。

Description

一种数据处理方法及装置
技术领域
本发明涉及金融交易产品行情数据分析领域，尤其涉及一种数据处理方法及装置。
背景技术
现有对股票、债券等金融产品交易行情的数据处理和展示方法如下：收集交易行情数据；指定时间间隔单位，延时间序列顺序抽取指定时间间隔单位区间的行情数据计算常见指标，例如最高买单报价/卖单报价/成交价、最低买单报价/卖单报价/成交价、各区间起点(开盘)和终点(收盘)的买单报价/卖单报价/成交价、交易量、交易额等；基于计算得到的常见指标值绘制K线图、分时图等图表。
现有的该种交易行情数据处理方法存在如下缺陷：1)现实世界中，市场对信息的接受与处理并非按照指定时间间隔进行的(以股票市场每日交易为例，其交易的活跃程度存在明显的分时特征)，按照指定时间间隔进行信息处理和响应，是人的能力所限，是在受到算法、算力及数据的限制条件下，人为地对数据分析进行的抽象和简化；2)在统计属性上，时间序列存在序列相关、异方差、非正态等常见的现实问题，需要进行一系列复杂的统计学检验和调优才能得到相对可靠分析结论和预测。
发明内容
为了解决现有技术中存在的按指定时间间隔对交易行情数据进行切分与现实市场对信息的接受与处理不同，且会导致后续统计分析存在序列相关、异方差、非正态等的问题，本发明的第一方面提供一种数据处理方法，包括：
收集交易行情数据；
利用预设的评估函数，对所述交易行情数据进行切分处理得到多个分块，其中，所述预设的评估函数为所述交易行情数据的累积函数；
对每一分块内的交易行情数据，计算交易行情数据指标值；
根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成并显示行情走势图。
进一步实施例中，所述收集交易行情数据，包括：
将收集的交易行情数据以二维表形式记录，所述二维表包括时间序列对应的交易行情数据数值。
进一步实施例中，利用预设的评估函数，对所述交易行情数据进行切分处理得到多个分块，包括：
将所述交易行情数据输入所述预设的评估函数进行累积，若累积值达到预定阈值，则对所述交易行情数据进行切分处理。
进一步实施例中，所述交易行情数据包括多个数据项，所述数据项包括交易笔数、交易金额、交易市值、交易分值变动次数、交易成本、交易价格变动、交易市值变动、交易实时舆情分值变动、交易买单量、交易买单量、交易成交量中的一个或多个。
进一步实施例中，所述预设的评估函数包括：交易行情数据在时间序列上的累加函数及交易行情数据统计值的累加函数。
进一步实施例中，所述交易行情数据统计值包括：某一时间点的交易行情数据与其前一时间点的交易行情数据变化幅度的概率。
进一步实施例中，根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成并显示行情走势图，包括：
根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成第一类二维表，所述第一类二维表包括分块序号对应的交易行情数据指标值；
根据所述第一类二维表，构建并显示行情走势图。
进一步实施例中，根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成并显示行情走势图，还包括：
根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成第二类二维表，所述第二类二维表包括分块所占时间区间对应的交易行情数据指标值；
根据所述第二类二维表，构建并显示行情走势图。
本发明的第二方面提供一种数据处理装置，包括：
收集模块，用于收集交易行情数据；
分块模块，用于利用预设的评估函数，对所述交易行情数据进行切分处理得到多个分块，其中，所述预设的评估函数为所述交易行情数据的累积函数；
计算模块，用于对每一分块内的交易行情数据，计算交易行情数据指标值；
构图模块，用于根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成并显示行情走势图。
进一步实施例中，所述收集模块收集交易行情数据，包括：
将收集的交易行情数据以二维表形式记录，所述二维表包括时间序列对应的交易行情数据数值。
进一步实施例中，所述分块模块利用预设的评估函数，对所述交易行情数据进行切分处理得到多个分块，包括：
将所述交易行情数据输入所述预设的评估函数进行累积，若累积值达到预定阈值，则对所述交易行情数据进行切分处理。
进一步实施例中，所述构图模块根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成并显示行情走势图，包括：
根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成第一类二维表，所述第一类二维表包括分块序号对应的交易行情数据指标值；
根据所述第一类二维表，构建并显示行情走势图。
进一步实施例中，所述构图模块根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成并显示行情走势图，还包括：
根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成第二类二维表，所述第二类二维表包括分块所占时间区间对应的交易行情数据指标值；
根据所述第二类二维表，构建并显示行情走势图。
本发明的第三方面提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前述任一实施例所述的数据处理方法。
本发明的第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有执行计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述任一实施例所述的数据处理方法。
本发明提供的数据处理方法及装置，通过预设的评估函数对交易行情数据进行切分处理得到分块，使得得到的分块序列符合现实市场对信息的接受，可缓解现有时间序列分析过程中遇到的异方差、序列相关等统计学特征对后续预测带来的困扰。在多个预设的评估函数时，可形成多维度行情走势图，获得更丰富的监测信号源，进而提高后续数据分析与建模效率。
为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例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一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本发明一实施例的交易行情数据处理方法的流程图；
图2示出了本发明另一实施例的交易行情数据处理方法的流程图；
图3示出了本发明再一实施例的交易行情数据处理方法的流程图；
图4示出了本发明一实施例的交易行情数据处理装置的结构图。
具体实施方式
为了使本发明的技术特点及效果更加明显，下面结合附图对本发明的技术方案做进一步说明，本发明也可有其他不同的具体实例来加以说明或实施，任何本领域技术人员在权利要求范围内做的等同变换均属于本发明的保护范畴。
在本说明书的描述中，参考术语“一实施例”、“一具体实施例”、“一些实施例”、“例如”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。各实施例中涉及的步骤顺序用于示意性说明本发明的实施，其中的步骤顺序不作限定，可根据需要作适当调整。所使用的“第一”、“第二”等，并非特别指称次序或顺位的意思，也非用以限定本发明，其仅为了区别以相同技术用语描述的名词、元件或操作。
现有交易行情数据处理方法是根据指定时间间隔内的行情数据计算指标的，存在如下缺陷：1)现实世界中，市场对信息的接受与处理并非按照指定时间间隔进行的(以股票市场每日交易为例，其交易的活跃程度存在明显的分时特征)，按照指定时间间隔进行信息处理和响应，是人的能力所限，是在受到算法、算力及数据的限制条件下，人为地对数据分析进行的抽象和简化；2)在统计属性上，时间序列存在序列相关、异方差、非正态等常见的现实问题，需要进行一系列复杂的统计学检验和调优才能得到相对可靠分析结论和预测。
基于此，本发明提供一种数据处理方法，如图1所示，包括：
步骤110，收集交易行情数据。
详细的说，本发明所述的交易行情数据指股票、债券等金融产品的交易行情数据，包括多个数据项，数据项例如为交易笔数、交易金额、交易市值、交易分值变动次数、交易成本、交易价格变动、交易市值变动、交易实时舆情分值变动、交易买单量、交易买单量、交易成交量中的多个。一具体实施例中，步骤110收集交易行情数据，包括：将收集的交易行情数据以二维表形式记录，二维表包括时间序列对应的交易行情数据数值，如下表一所示：
表一：
Figure BDA0002298557680000051
步骤120，利用预设的评估函数，对所述交易行情数据进行切分处理得到多个分块，其中，所述预设的评估函数为所述交易行情数据的累积函数。
一些实施方式中，预设的评估函数为交易行情数据在时间序列上的累加函数，具体为一个或多个数据项在时间序列上的累加函数，例如每交易n笔、每交易m金额、每交易j股、每交易标的移动平均市值的1/k，其中，n、m、j、k为常数。其它实施方式中，预设的评估函数为交易行情数据统计值的累加函数，具体为一个或多个数据项统计值的累加函数，统计值例如为某一时间点的交易行情数据与其前一时间点的交易行情数据变化幅度的概率。本发明所述的累积包括累加及其它统计学上对数据的分析算法，本发明对预设的评估函数不做具体限定，只要与一段时间内交易行情数据相关的函数均属于本发明所述的预设的评估函数。
详细的说，利用预设的评估函数，对所述交易行情数据进行切分处理得到多个分块，包括：将所述交易行情数据输入所述预设的评估函数进行累积，若累积值达到预定阈值，则对所述交易行情数据进行切分得到分块。
步骤130，对每一分块内的交易行情数据，计算交易行情数据指标值。
一些实施例方式中，所述交易行情数据指标包括常见指标及衍生指标，本发明对交易行情数据指标具体为何不做限定。具体的，常见指标例如为：最高买单报价/卖单报价/成交价、最低买单报价/卖单报价/成交价，各分块起点(开盘)和终点(收盘)的买单报价/卖单报价/成交价等。衍生指标例如为：延分块计算最高/最低/起点(开盘)/终点(收盘)的买单报价/卖单报价/成交价按周期计的移动平均值(MA)、平滑异同移动平均(MACD)、相对强弱指标(RSI)等。
步骤140，根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成并显示行情走势图。
详细的说，若有多个预设的评估函数，则会构建多维行情走势图。行情走势图包括K线图、分时图等图表，本发明对行情走势图具体为何图不做限定。具体实施时，可根据用户的指令，显示哪几维行情走势图。
本实施例通过预设的评估函数对交易行情数据进行切分得到分块，使得得到的分块序列符合现实市场对信息的接受，可缓解现有时间序列分析过程中遇到的异方差、序列相关等统计学特征对后续预测带来的困扰。在多个预设的评估函数时，可形成多维度行情走势图，获得更丰富的监测信号源，进而提高后续数据分析与建模效率。
本发明的进一步实施例中，如图2所示，上述步骤140根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成并显示行情走势图，包括：
步骤210，根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成第一类二维表，所述第一类二维表包括分块序号对应的交易行情数据指标值，如下表二所示。
步骤220，根据所述第一类二维表，构建并显示行情走势图。
表二：
Figure BDA0002298557680000061
Figure BDA0002298557680000071
进一步的，为了丰富行情走势图的表现形式，以便给用户提供更多选择，上述步骤140根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成并显示行情走势图，还包括：
步骤230，根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成第二类二维表，所述第二类二维表包括分块所占时间区间对应的交易行情数据指标值，所谓分块所占时间指的是分块中的数据对应的采集时间间隔，如下表三所示。
步骤240，根据所述第二类二维表，构建并显示行情走势图。
表三：
分块所占时间区间 最高价 最低价
09:30-09:31 9.5658 6.4156
09:31-09:35 7.4814 6.2818
09:35-09:39 6.6469 6.0229
09:39-09:41 8.9253 5.7456
09:41-09:45 7.7279 7.4128
09:45-09:35 7.649 5.1171
具体实施时，可先执行步骤210及步骤220，再执行步骤230及步骤240，或先执行步骤230及步骤240，再执行步骤210及步骤220，本发明对此不作限定。
本发明的一实施例中，为了进一步增加交易行情数据的分析维度，为后续数据分析提供更丰富的信号源，如图3所示，交易行情数据处理方法除了包括上述步骤110至步骤140外，还包括：
步骤150，对每固定时间间隔内收集的行情数据，计算交易行情数据指标值，生成第三类二维表，第三类二维表例如表四所示，包括时间序列对应的交易行情数据指标值。
步骤160，根据第三类二维表，生成并显示行情走势图。
表四：
Figure BDA0002298557680000072
Figure BDA0002298557680000081
为了更清楚说明本发明技术方案，下面以一具体实施例进行详细说明：
步骤1：收集实时交易行情数据。具体的，交易行情数据以二维表形式记录指定标的在时间序列上t＝{t}的成交价p＝{Pt}、累计成交量v＝{Vt}数据。
步骤2：设预设的评估函数为累计成交量v延时序增加m，计算累计成交量v延时序每增加m单位所对应的时间间隔{Ti *}，计算公式如下：
Figure BDA0002298557680000082
在时间序列上按照{Ti *}为间隔抽取标的成交价p的样本分块
Figure BDA0002298557680000083
以{Ti *}，
Figure BDA0002298557680000084
构建二维表，其中，Pli为时间区间Ti *对应的样本分块
Figure BDA0002298557680000085
中最低价，Pmi为时间区间Ti *对应的样本分块
Figure BDA0002298557680000086
中最高价，Poi为时间区间Ti *对应的样本分块
Figure BDA0002298557680000087
中开始价，Pci为时间区间Ti *对应的样本分块
Figure BDA0002298557680000088
中最终价。
步骤3：基于步骤2中构建的二维表，构建行情走势图。
以时间为横轴，{Ti *}为宽，根据{Ti *}各区间内的Pli、Pmi、Poi、Pci，绘制行情走势图。
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种交易行情数据处理装置，如下面的实施例所述。由于该装置解决问题的原理与交易行情数据处理方法相似，因此该装置的实施可以参见交易行情数据处理方法的实施，重复之处不再赘述。如图4所示，一种交易行情数据处理装置包括：
收集模块410，用于收集交易行情数据。
分块模块420，用于利用预设的评估函数，对所述交易行情数据进行切分处理得到多个分块，其中，所述预设的评估函数为所述交易行情数据的累积函数。
计算模块430，用于对每一分块内的交易行情数据，计算交易行情数据指标值。
构图模块440，用于根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成并显示行情走势图。
详细的说，收集模块410收集交易行情数据，包括：
将收集的交易行情数据以二维表形式记录，所述二维表包括时间序列对应的交易行情数据数值。
分块模块420利用预设的评估函数，对所述交易行情数据进行切分处理得到多个分块，包括：
将所述交易行情数据输入所述预设的评估函数进行累积，若累积值达到预定阈值，则对所述交易行情数据进行切分得到分块。
计算模块430可参见现有方法计算交易行情数据指标值，本发明对计算交易行情数据指标值的具体算法不作限定。
构图模块440根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成并显示行情走势图，包括：
根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成第一类二维表，所述第一类二维表包括分块序号对应的交易行情数据指标值；
根据所述第一类二维表，构建并显示行情走势图。
进一步实施例中，构图模块440根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成并显示行情走势图，还包括：
根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成第二类二维表，所述第二类二维表包括分块所占时间区间对应的交易行情数据指标值；
根据所述第二类二维表，构建并显示行情走势图。
本发明的一些实施例中，还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述计算机程序时实现前述任一实施例所述的交易行情数据处理方法。
本发明的一些实施例中，还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有执行计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述任一实施例所述的交易行情数据处理方法。
本发明提供的交易行情数据处理方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，通过预设的评估函数对交易行情数据进行分块，使得得到的切分序列符合现实市场对信息的接受，可缓解现有时间序列分析过程中遇到的异方差、序列相关等统计学特征对后续预测带来的困扰。在多个预设的评估函数时，可形成多维度第一行情走势图，获得更丰富的监测信号源，进而提高后续数据分析与建模效率。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅用于说明本发明的技术方案，任何本领域普通技术人员均可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰与改变。因此，本发明的权利保护范围应视权利要求范围为准。

Claims (10)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
收集交易行情数据；
利用预设的评估函数，对所述交易行情数据进行切分处理得到多个分块，其中，所述预设的评估函数为所述交易行情数据的累积函数；
对每一分块内的交易行情数据，计算交易行情数据指标值；
根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成并显示行情走势图。
2.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述收集交易行情数据，包括：
将收集的交易行情数据以二维表形式记录，所述二维表包括时间序列以及其对应的交易行情数据数值。
3.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述利用预设的评估函数，对所述交易行情数据进行切分处理得到多个分块，包括：
将所述交易行情数据输入所述预设的评估函数进行累积，若累积值达到预定阈值，则对所述交易行情数据进行切分处理。
4.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述预设的评估函数包括：交易行情数据在时间序列上的累加函数及交易行情数据统计值的累加函数。
5.如权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，所述交易行情数据统计值包括：某一时间点的交易行情数据与其前一时间点的交易行情数据变化幅度的概率。
6.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成并显示行情走势图，包括：
根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成第一类二维表，所述第一类二维表包括分块序号以及其对应的交易行情数据指标值；
根据所述第一类二维表，构建并显示行情走势图。
7.如权利要求6所述的数据处理方法，其特征在于，所述根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成并显示行情走势图，还包括：
根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成第二类二维表，所述第二类二维表包括各分块所占时间区间以及其对应的交易行情数据指标值；
根据所述第二类二维表，构建并显示行情走势图。
8.一种数据处理装置，其特征在于，包括：
收集模块，用于收集交易行情数据；
切分模块，用于利用预设的评估函数，对所述交易行情数据进行切分处理得到多个分块，其中，所述预设的评估函数为所述交易行情数据的累积函数；
计算模块，用于对每一分块内的交易行情数据，计算交易行情数据指标值；
构图模块，用于根据各分块对应的交易行情数据指标值，生成并显示行情走势图。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的数据处理方法。
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执行计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的数据处理方法。
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