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基于半监督学习的交易成本预测方法

摘要

本发明公开了一种上述基于半监督学习的交易成本预测方法,对通过实盘交易获得的真实交易订单数据、由证券交易模拟器输出的模拟交易订单数据、以及待执行交易订单数据分别进行预处理,将预处理后的模拟交易订单数据和待执行交易订单数据合并为无交易成本标记的无标记订单数据,将预处理后的真实交易订单数据确定为有交易成本标记的有标记订单数据,根据有标记订单数据和无标记订单数据建立带权无向完全图,在带权无向完全图中,从有标记订单数据向无标记订单数据传播,以实现无标记订单数据的交易成本预测,其可以降低证券交易订单交易成本预测的成本开销,提高证券交易订单的交易成本预测准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN111461422A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 河海大学;

    申请/专利号CN202010235246.2

  • 发明设计人 李晓东;吴庞敬;

    申请日2020-03-30

  • 分类号

  • 代理机构南京经纬专利商标代理有限公司;

  • 代理人汤金燕

  • 地址 210000 江苏省南京市江宁区佛城西路8号

  • 入库时间 2023-12-17 11:32:46

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20200330

    实质审查的生效

  • 2020-07-28

    公开

    公开

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