[发明专利]交易价格预测的数据处理方法、系统、设备及存储介质在审
申请号: | 202310538107.0 | 申请日: | 2023-05-12 |
公开(公告)号: | CN116562911A | 公开(公告)日: | 2023-08-08 |
发明(设计)人: | 佟凯强 | 申请(专利权)人: | 北京值元数字科技有限公司 |
主分类号: | G06Q30/0201 | 分类号: | G06Q30/0201;G06Q30/0202 |
代理公司: | 北京汇鑫君达知识产权代理有限公司 11769 | 代理人: | 刘湘菲 |
地址: | 100071 北京市丰台区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 交易价格 预测 数据处理 方法 系统 设备 存储 介质 | ||
1.一种交易价格预测的数据处理方法,其特征在于,包括:
从数据库获取当前商品数据,分析所述当前商品数据,输出当前价格信息、未来价格信息及公允价系数;
从所述数据库获取历史价格信息,对所述历史价格信息、所述当前价格信息及所述未来价格信息采用第一算法进行计算处理,生成初步交易价格数据;
根据所述公允价系数,对所述初步交易价格数据采用第二算法进行计算处理,生成预测交易价格数据,以供商品交易参考。
2.根据权利要求1所述的交易价格预测的数据处理方法,其特征在于,从所述数据库获取历史价格信息,对所述历史价格信息、所述当前价格信息及所述未来价格信息采用第一算法进行计算处理,生成初步交易价格数据,包括:
提取所述未来价格信息中的最值,根据所述最值计算生成幅度调整指数;
对所述幅度调整指数及预设幅度值进行分析,生成预测价格;
根据所述历史价格信息以及所述当前价格信息计算所述预测价格的折扣率,将所述折扣率与预设折扣率进行分析,输出所述初步交易价格数据。
3.根据权利要求1所述的交易价格预测的数据处理方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取所述未来价格信息中的价格元素,对所述价格元素进行计算,生成保障价格;
所述根据所述公允价系数,对所述初步交易价格数据采用第二算法进行计算处理,生成幅度调整指数,包括:
将所述保障价格与所述初步交易价格数据进行分析处理,输出预测成本;
将所述预测成本与所述公允价系数相乘,生成所述预测交易价格数据。
4.根据权利要求3所述的交易价格预测的数据处理方法,其特征在于,所述将所述保障价格与所述初步交易价格数据进行分析处理,输出预测成本;将所述预测成本与所述公允价系数相乘,生成所述预测交易价格数据,包括:
判断所述初步交易价格数据是否大于所述保障价格,若是,则将所述初步交易价格数据与所述当前价格信息进行计算,生成第一待测折扣值;
判断所述第一待测折扣值是否大于第一预设值,若是,则将所述保障价格与所述当前价格信息进行计算,生成第二待测折扣值;
判断所述第二待测折扣值是否大于第二预设值,若是,则将所述保障价格作为所述预测成本,并输出所述预测成本;
将所述预测成本与所述当前价格信息进行计算,生成第三待测折扣值,判断所述第三待测折扣值是否大于第三预设值,若是,则将所述预测成本与所述公允价系数相乘,生成所述预测交易价格数据。
5.一种交易价格预测的数据处理系统,其特征在于,包括:
采集模块,用于从数据库获取当前商品数据,分析所述当前商品数据,输出当前价格信息、未来价格信息及公允价系数;
第一分析模块,用于从所述数据库获取历史价格信息,对所述历史价格信息、所述当前价格信息及所述未来价格信息采用第一算法进行计算处理,生成初步交易价格数据;
第二分析模块,用于根据所述公允价系数,对所述初步交易价格数据采用第二算法进行计算处理,生成预测交易价格数据,以供商品交易参考。
6.根据权利要求5所述的交易价格预测的数据处理系统,其特征在于,所述第一分析模块包括:
第一计算单元,用于提取所述未来价格信息中的最值,根据所述最值计算生成幅度调整指数;
第一解析单元,用于对所述幅度调整指数及预设幅度值进行分析,生成预测价格;
第二解析单元,用于根据所述历史价格信息以及所述当前价格信息计算所述预测价格的折扣率,将所述折扣率与预设折扣率进行分析,输出所述初步交易价格数据。
7.根据权利要求6所述的交易价格预测的数据处理系统,其特征在于,所述第一分析模块包括第二计算单元,用于获取所述未来价格信息中的价格元素,对所述价格元素进行计算,生成保障价格;
所述第二分析模块用于将所述保障价格与所述初步交易价格数据进行分析处理,输出预测成本;
将所述预测成本与所述公允价系数相乘,生成所述预测交易价格数据。
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