[发明专利]基于自适应滤波的报价确定方法及其装置、电子设备

说明书

本发明公开了一种基于自适应滤波的报价确定方法及其装置、电子设备，涉及金融科技领域，其中，该分析方法包括：获取上一时刻的滤波系数矩阵和当前时刻的业务行情数据，基于上一时刻的滤波系数矩阵和当前时刻的业务行情数据，计算下一时刻的滤波系数矩阵，将下一时刻的滤波系数矩阵输入至数据模型，以通过数据模型分析得到下一时刻的业务行情数据，基于下一时刻的业务行情数据确定对目标金融业务的报价参数。本发明解决了相关技术中在无法获取信号和噪声统计的先验特性下，容易导致在对金融业务进行做市报价时存在较大误差的技术问题。

技术领域

本发明涉及金融科技领域，具体而言，涉及一种基于自适应滤波的报价确定方法及其装置、电子设备。

背景技术

金融市场业务涉及外汇、结售汇、贵金属、做市商等多种业务，其中，金融市场业务涉及对外汇交易中心进行频繁做市报价，做市报价可以基于多路数据源接入，然而，不同数据源受多种客观因素影响，如网络延时、网络瞬断等，会导致接入数据存在空业务行情数据和异常业务行情数据，而有效的数据接入是支撑金融市场业务进行做市报价的唯一标准。

相关技术中，金融市场交易做市商现有的做市报价常常基于固定配比额度，做市报价是按照一定时间周期对外进行报价，多路数据源业务行情数据接入频率存在差异性，因此，在特定的时间周期内会存在空业务行情数据和异常业务行情数据，计算引擎在结合多路数据源数据计算基准做市报价存在较大偏差，并且，卡尔曼滤波和维纳滤波需在信号和噪声统计特性先验已知的情况下才能获得最优滤波，而实时行情随时间变化无法获取先验特性，因而无法达到最优预测，从而使得对金融业务进行做市报价时存在较大误差。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于自适应滤波的报价确定方法及其装置、电子设备，以至少解决相关技术中在无法获取信号和噪声统计的先验特性下，容易导致在对金融业务进行做市报价时存在较大误差的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基于自适应滤波的报价确定方法，应用于服务器节点，包括：获取上一时刻的滤波系数矩阵和当前时刻的业务行情数据；基于上一时刻的滤波系数矩阵和当前时刻的业务行情数据，计算下一时刻的滤波系数矩阵；将所述下一时刻的滤波系数矩阵输入至数据模型，以通过所述数据模型分析得到下一时刻的业务行情数据；基于所述下一时刻的业务行情数据确定对目标金融业务的报价参数。

可选地，基于上一时刻的滤波系数矩阵和当前时刻的业务行情数据，计算下一时刻的滤波系数矩阵的步骤，包括：计算上一时刻的业务行情数据与所述当前时刻的业务行情数据的相关矩阵；基于所述相关矩阵确定步长条件；在随机梯度步长满足所述步长条件的情况下，基于上一时刻的滤波系数矩阵和当前时刻的业务行情数据，计算下一时刻的滤波系数矩阵。

可选地，基于所述相关矩阵确定步长条件的步骤，包括：确定与所述相关矩阵对应的自相关特征矩阵；采用所述自相关特征矩阵计算最大特征值；采用所述最大特征值确定所述步长条件。

可选地，基于上一时刻的滤波系数矩阵和当前时刻的业务行情数据，计算下一时刻的滤波系数矩阵的步骤，还包括：获取分布式缓存空间中存储的迭代误差值和随机步长常量；基于所述迭代误差值、所述随机步长常量、所述上一时刻的滤波系数矩阵和当前时刻的业务行情数据，计算下一时刻的滤波系数矩阵。

可选地，在获取分布式缓存空间中存储的迭代误差值之前，还包括：基于上一时刻的业务行情数据、上一时刻的滤波系数矩阵和当前时刻的业务行情数据，确定迭代误差值；将所述迭代误差值加载至分布式缓存空间中。

可选地，通过所述数据模型分析得到下一时刻的业务行情数据的步骤，包括：获取当前时刻的业务行情数据以及提供所述当前时刻的业务行情数据的数据源的数量；将所述下一时刻的滤波系数矩阵、当前时刻的业务行情数据以及所述数据源的数量输入至所述数据模型，以通过所述数据模型分析得到下一时刻的业务行情数据。