[发明专利]金融衍生品价格的预测方法、预测装置、存储介质和设备

权利要求书

1.一种金融衍生品价格的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：

将获取到的金融衍生品交易历史数据集按照时间顺序和灾难类型分割成无灾难交易数据集和若干类有灾难交易数据集，其中所述无灾难交易数据集包括金融衍生品特征数据和价格数据，每类所述有灾难数据集包括灾难特征数据、金融衍生品特征数据和价格数据；

将无灾难交易数据集作为训练样本对预先构建的LSTM神经网络模型进行训练得到无灾难预测子模型，依次将每一类所述有灾难交易数据集分别作为训练样本对每一个预先构建的LSTM神经网络模型进行训练得到有灾难预测子模型，将所述无灾难预测子模型和若干个有灾难预测模型共同构成总预测模型；

将实时获取到的待预测数据输入到所述总预测模型中，得到金融衍生品的价格预测序列结果。

2.根据权利要求1所述的金融衍生品价格的预测方法，其特征在于，所述金融衍生品交易历史数据集包括金融市场行情历史数据和灾难历史数据，将获取到的金融衍生品交易历史数据集按照时间顺序和灾难类型分割成无灾难交易数据集和若干类有灾难交易数据集的方法包括：

将各条金融市场行情历史数据和灾难历史数据都加上时间戳并按时间顺序进行排序；

按照时间先后顺序，筛选出非空集的金融市场行情历史数据和灾难历史数据；

将非空集的金融市场行情历史数据和灾难历史数据按照灾难类型组合成无灾难交易数据集、地震灾难交易数据集、洪水灾难交易数据集、热带风暴灾难交易数据集。

3.根据权利要求2所述的金融衍生品价格的预测方法，其特征在于，若干个有灾难预测子模型分别是地震灾难预测子模型、洪水灾难预测子模型、热带风暴灾难预测子模型。

4.根据权利要求3所述的金融衍生品价格的预测方法，其特征在于，所述实时获取到的待预测数据包括金融衍生品特征数据和灾难特征数据，所述将实时获取到待预测数据输入到所述总预测模型中，得到金融衍生品的价格预测序列结果的方法包括：

按照时间先后顺序，依次判断在同一时间上金融衍生品特征数据是否附带有灾难特征数据；

若有，则将所述金融衍生品特征数据和灾难特征数据同时输入到与灾难特征数据的灾难类型相同的有灾难预测子模型中，得到预测值；

若无，则将所述金融衍生品特征数据输入到无灾难预测子模型中，得到预测值；

将得到的各个预测值按照时间先后顺序进行排序得到价格预测序列结果。

5.一种金融衍生品价格的预测装置，其特征在于，所述预测装置包括：

数据分割模块，用于将获取到的金融衍生品交易历史数据集按照时间顺序和灾难类型分割成无灾难交易数据集和若干类有灾难交易数据集，其中所述无灾难交易数据集包括金融衍生品特征数据和价格数据，每类所述有灾难数据集包括灾难特征数据、金融衍生品特征数据和价格数据；

模型训练模块，用于将无灾难交易数据集作为训练样本对预先构建的LSTM神经网络模型进行训练得到无灾难预测子模型，依次将每一类所述有灾难交易数据集分别作为训练样本对每一个预先构建的LSTM神经网络模型进行训练得到有灾难预测子模型，将所述无灾难预测子模型和若干个有灾难预测模型共同构成总预测模型；

价格预测模块，用于将实时获取到的待预测数据输入到所述总预测模型中，得到金融衍生品的价格预测序列结果。

6.根据权利要求5所述的金融衍生品价格的预测装置，其特征在于，所述金融衍生品交易历史数据集包括金融市场行情历史数据和灾难历史数据，所述数据分割模块包括：

排序单元，用于将各条金融市场行情历史数据和灾难历史数据都加上时间戳并按时间顺序进行排序；

筛选单元，用于按照时间先后顺序，筛选出非空集的金融市场行情历史数据和灾难历史数据；

组合单元，用于将非空集的金融市场行情历史数据和灾难历史数据按照灾难类型组合成无灾难交易数据集、地震灾难交易数据集、洪水灾难交易数据集、热带风暴灾难交易数据集。