[发明专利]一种智能双渔网风险控制方法及装置

权利要求书

1.一种智能双渔网风险控制装置，其特征在于，包括：

初始化模块，用于获取历史数据，对所述历史数据进行初始化，生成初始化数据，通过风险双向转换策略分别训练风险模型1与风险模型2，当实时数据出现所述初始化数据中触发点时，若为负，则进入所述风险模型1，若为正，则进入所述风险模型2；

判断模块，用于根据风险判断装置1与风险判断装置2，判断是否需要再次进入所述风险双向转换策略，根据风险判断装置3调整输出值，使得收益风险比越高越好。

2.如权利要求1所述的智能双渔网风险控制装置，其特征在于，所述风险模型1的公式为：

Dvalue1=Σn=1k(αnlots*βnstep+···+αklots*βkstep)]]>

其中Dvalue₁为最小化策略的值，n为总次数，α为手数的系数，lots为每次做的手数，β为步长的系数，step为每次做的间隔点位，计算α的公式为：

α=log((Σn=1m((CloseTime-OpenTime)1+···+(CloseTime-OpenTime)k)Σn=1=m(k1+···+kM)*1/mΣ1m(xi-x‾)2))/log(1.618k)]]>

计算β的公式为：

β=log((Σn=1m((Closeprice-Openprice)1+···+(Closeprice-Openprice)k)Σn=1m(k1+···+km)*1/mΣ1m(si-s‾)2))/log(ek)]]>

其中m为涨或跌的总次数，CloseTime为最后持仓时间，OpenTime为开始持仓时间，Closeprice为最后的价格，Openprice为开始的价格，k为加仓次数，x_i是每次负值的持仓时间，是平均负值持仓时间，s_i为每次行情的振幅，为振幅的均值，e^k为自然数e的k次方；

计算k的公式为：

k＝L*log(D)/log(((R+1)*P-1)/R)

其中L为杠杆比例，D为用户自定义可承受的最大负值比率，R为风险回报率，P为获利准确率的百分比。