[发明专利]一种基于数据分析的期货推荐方法

说明书

本发明属于金融数据分析技术领域，公开了一种基于数据分析的期货推荐方法，该方法包括：S1，通过期货市场的历史价格以及实时价格变动，将技术分析理论转化为数学模型；S2，根据所述数学模型，结合统计学、数学算法，从历史数据以及实时价格中，选择超额收益的大概率事件；S3，计算获得大概率事件的概率数据，通过被动型算法远离对该概率数据进行处理，将概率计算结果通过终端进行显示。该方法最大程度上规避投资者因市场波动而导致的情绪波动，避免在市场中极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。

技术领域

本发明属于金融数据分析技术领域，具体涉及一种基于数据分析的期货推荐方法。

背景技术

近来，由于信息产业的发展，利用数据通信网的电子商务交易日益活跃。以期货外汇及与贵金属、天然资源、农产品有关的商品期货等资产交易无一例外地均是基于数据通信的网络交易进行的，即使从家中的个人计算机也可进行交易。

这种使用网络交易的已有的资产运作系统，由交易中介业者管理总成交额等数据，并以曲线或表格等形式向用户终端提供，用户参考所提供的数据，由自己加以判断，然后进行买卖操作，因此该系统仅是提供判断资料的单纯数据提示手段。随着个人计算机及数据通信的普及，设想让即使缺少专业知识的业余人员也可在家中简便地进行期货、投资等资产交易，但直接用以往那种单纯数据提示手段，业余人员不能轻松地进行资产运作。

发明内容

为了解决现有技术存在的上述问题，本发明目的在于提供一种基于数据分析的期货推荐方法。

本发明所采用的技术方案为：一种基于数据分析的期货推荐方法，该方法包括：S1，通过期货市场的历史价格以及实时价格变动，将技术分析理论转化为数学模型；S2，根据所述数学模型，结合统计学、数学算法，从海量的历史数据以及实时价格中，海选能带来超额收益的大概率事件；S3，计算获得大概率事件的三项数据，通过被动型算法远离对该三项数据进行处理，呈现到客户端，最大程度上规避投资者因市场波动而导致的情绪波动，避免在市场中极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。

附图说明

图1为本发明一实施例的基于数据分析的期货推荐方法流程示意图。

图2为本发明一实施例的架构示意图。

具体实施方式

下面结合附图及具体实施例对本发明做进一步阐释。

图1为本发明一实施例的基于数据分析的期货推荐方法流程示意图。如图1所示，该方法包括：

S1，通过期货市场的历史价格以及实时价格变动，将技术分析理论转化为数学模型；

S2，根据所述数学模型，结合统计学、数学算法，从海量的历史数据以及实时价格中，海选能带来超额收益的大概率事件；

S3，计算获得大概率事件的三项数据，通过被动型算法远离对该三项数据进行处理，呈现到客户端，最大程度上规避投资者因市场波动而导致的情绪波动，避免在市场中极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。

具体的，S1中数学模型是通过独立运算获得的算法模型，以及主动型算法与被动型算法结合的驱动程序，根据市场不同品种合约的价格，涨跌幅度、历史数据大概率事件做深度统计，赋予每个品种独立的运算方法，保证算法的独立性、及时有效性、从而最大程度上规避市场带来的系统性风险。

其中，所述被动型算法理论作为驱动程序的主要架构，通过不同技术理论运算得出的三项数值，赋予特定的交易理念，形成无缝隙轮转式思维逻辑驱动罗盘，保障系统程序的严谨性。

其中，针对运算得出的数值进行权重分配，根据权重配比返回不同字符串，来对应罗盘中的震荡区、缓冲区、风险区三个区域，让投资者更理性的看待当下市场情绪，合理规避风险。