[发明专利]一种半自动算法交易方法

摘要

本发明是一种半自动算法交易方法，包括如下步骤，（1）信息采集；（2）建模；（3）回测；（4）反馈和定模。本发明通过使用主动学习对原交易算法不确信的市场波动使用可视化效果向专业用户进行呈现，以获取专业人员的快速反馈，从而降低直接利用算法进行预测的风险，同时利用可视化界面也降低专业用户的反馈时间，克服了原有算法交易策略容易带来高风险的问题，并且保持了自动化算法交易低延时的优点，保证了最终能够取得最佳的半自动交易性能。

主权项

一种半自动算法交易方法，其特征在于：包括如下步骤，（1）信息采集：将市场交易信息以滑动窗口的形式使其表达为特征向量v=[v1,v2,‥，vt，‥,vn]，其中vt表示第t时刻上述市场交易信息的数值，对t时刻之前收集的市场交易信息数据设为训练样本，对t+1时刻的交易信息设为测试样本；（2）建模：在获取训练样本后，通过预测置信度设备对训练样本进行训练，获取初步模型的数据参数进而得到模型M，模型M用以对测试样本进行预测，若预测置信度设备返回的置信度数值高，则说明测试样本处于市场起伏的正常的状态，无需人工干预，若预测置信度设备返回的置信度数值低，则此时模型M对测试样本的预测不准，需要人工指出模型M的分类错误，给测试样本人工标记正确的标签；（3）回测：通过交叉验证的方法获取阈值，并且将测试样本中模型M预测置信度小于阈值的样本显示在屏幕的可视化界面上；（4）反馈和定模：使用者对市场的走向进行标注，并通过屏幕的可视化界面将信息反馈给预测置信度设备，用以更新模型M，得到模型M’，模型M’能够对t+1时刻的市场交易信息作出更为准确的预测。