交易模型

摘要： 区块链技术可以有效实现涉及多方且缺乏权威中心节点场景下的交易互信与数据共享,被称为互联社会信任的基础设施。基于区块链可以构建多方共治、公平可信、智能运作的金融服务新模式,可以为再保险业务高效协同和创新管理提供新的解决思路,帮助各再保交易方打破“数据孤岛”,促进跨机构间数据的流动、共享及定价,形成一个自由开放的再保数据市场,从而赋能行业发展,推动行业提升科技水平和整体效率。

摘要： 当前电力市场的电力交易过程存在风险高、耗时长、效率低等问题,为了解决此类问题,文中提出基于区块链的改进智能合约电力交易模型。区块链本质上是一个去中心化的数据库,具有不可篡改、加密安全等优势。文中模型利用区块链的去中心化和高安全性等特点,与智能合约相结合,提高了电力交易过程的效率和安全性。文中首先分析当前电力交易模型存在的问题,进而开展风险评估并构建去中心化的电力交易场景;其次将可靠性系数与智能合约相结合,建立基于区块链的改进智能合约电力交易模型;最后仿真模拟电力交易,对模型的可行性进行验证。结果表明,文中所提改进智能合约电力交易模型相较现有交易模型效率更高,且能有效降低被攻击的风险,维护电力市场交易秩序,为电力市场交易模式提供了新思路。

摘要： 为营造良好的市场交易氛围,在交易过程中可引入智能合约。基于智能合约自动执行、不可篡改的特点建立信用抵押交易,既不造成资产占用,又具有较强的执行力,用新兴技术解决传统制度难以解决的信用难题。一是基于Fabric联盟链,搭建智能合约信用抵押交易体系,并制定交易规则。二是针对信用交易失灵问题,设置强激励的交易信用函数,构建刚性约束的信用抵押智能交易模型,以“廉价”的信用资产抵押降低交易成本,以“昂贵”的信用丧失代价吓阻违约行为,促使交易双方自觉、自动执行合约。该智能交易模型具有强激励性,随着交易次数的不断累积增加,信用抵押占比亦随之逐渐增加,并最终趋于完全信用抵押的理想状况。

摘要： 介绍了电力市场中长期合约转让交易机制的相关概念,在现有合约转让交易机制研究的基础上,制定了储能在中长期合约转让交易中的参与原则.从技术、经济、政策3个方面分析了储能参与合约转让交易的可行性,并以抽水蓄能为例,建立了合约转让过程中储能的交易模型,提出了基于讨价还价博弈模型的储能方报价策略.最后,以某省水火电合约转让交易计算结果作为对比,验证了储能参与合约转让的可行性与经济性.研究结果可为中长期市场合约转让交易机制的灵活性改造提供借鉴.

摘要： 三角合并是企业为了实现特定的目的 而设计的一种交易模型,起初这些并购都是以企业间相互协商的方式出现,但这种方式存在交易成本、对特殊主体保护不周的问题,也会存在交易风险,因此需要通过立法或借助司法实践确立相应的规则.法律制度的确立必须是理性选择的产物,我国司法实践中虽然不断借鉴三角并购的交易模型,但是存在法律依据不清晰、可操作性不足的问题.特别是像三角合并这样涉及多方主体的商事制度更应该是利益的协调与博弈的结果,而在这一过程中需要围绕三角合并制度的功能与意义,考量该制度本身适用过程中的相关利益各方的不同博弈,进行适度的立法与司法干预.通过比较法的分析对三角合并过程中的实体和程序设计进行透视分析,以期能够进一步完善我国公司法的相关规定.

摘要： "数据是有价值的,并将成为一种经济商品"的理念已成为共识,然而数据的非竞争性使数据价值有别于有形资产的价值.正确理解数据资产价值是实现数据共享与交换、发展数字经济的前提与保障.首先分析数据价值评价方法及数据资产的商品属性,然后讨论数据资产交易的市场模型,最后在综合数据资产属性及市场模型的基础上提出参与者利润建模方法.提出模型化数据市场参与者利润的相关特性,为参与者进入市场提供理论参考依据.

摘要： "数据是有价值的,并将成为一种经济商品"的理念已成为共识,然而数据的非竞争性使数据价值有别于有形资产的价值。正确理解数据资产价值是实现数据共享与交换、发展数字经济的前提与保障。首先分析数据价值评价方法及数据资产的商品属性,然后讨论数据资产交易的市场模型,最后在综合数据资产属性及市场模型的基础上提出参与者利润建模方法。提出模型化数据市场参与者利润的相关特性,为参与者进入市场提供理论参考依据。

摘要： 针对风电出力波动性和电动汽车无序充电随机性对电力市场正常运行造成影响,提出综合考虑"源-网-荷-储"的日前市场与实时市场联动交易模型.日前市场中建立风力发电商和火力发电商与三类用户之间考虑电动汽车可调度能力的主从博弈模型,使发电商与用户之间形成预测电量交易组合.实时市场兼顾风电与用户双侧实际电量波动,以最小化社会成本为目标,建立考虑供需双侧实际电量波动的需求响应模型.为缓解双侧电量波动对电网的不利影响,避免投机行为,提出一种新型计及供需双侧电量波动的预测误差惩罚机制.最后,仿真验证了所构模型的可行性与有效性.

摘要： 当前能源互联网遇到了所需投资资金缺口增大、交易定价机制发展滞后等一系列阻碍其发展的问题,而区块链技术的发展使得解决能源互联网这些难题成为可能.根据能源互联网的现实状况和未来的发展需要,论述了以区块链技术解决能源互联网发展中所遇到的上述问题的可行性,提出将区块链技术应用于能源互联网定价交易模型中,实现能源电力由产品向资产的转换.通过建立基于区块链技术的智能合约机制,赋予电力产品以金融属性,并提出相应的定价和交易模型,以期为能源互联网的发展提供有益参考.

摘要： 本文对电力市场中两种主要的交易模式-电力库与双边交易模式-对市场力及市场结构的影响，利用微观均衡分析的方法对相应的电力市场均衡效率从理论上做了比较分析，并以英国电力市场改革的经验做了例证。分析表明，不同电力交易模式对市场力的分配存在直接的影响，市场力分配对应的不同市场结构对电价的形成存在影响，强制电力库制度安排相对于双边协议更容易造成市场力对均衡价格的扭曲。

摘要： 发电竞价交易中存在电量约束是不可避免的,电量约束使得竞价交易变得更加复杂.如何处理电量约束直接影响着发电竞价交易的合理性和经济性,而且有效的电量约束处理方法可以大幅度提高交易计算的速度.本文给出了快速、有效处理电量约束的理论和方法,并通过实例验证了理论的正确性、处理方法的有效性.

摘要： 发电竞价交易中存在电量约束是不可避免的,电量约束使得竞价交易变得更加复杂.如何处理电量约束直接影响着发电竞价交易的合理性和经济性,而且有效的电量约束处理方法可以大幅度提高交易计算的速度.本文给出了快速、有效处理电量约束的理论和方法,并通过实例验证了理论的正确性、处理方法的有效性.

摘要： 发电竞价交易中存在电量约束是不可避免的,电量约束使得竞价交易变得更加复杂.如何处理电量约束直接影响着发电竞价交易的合理性和经济性,而且有效的电量约束处理方法可以大幅度提高交易计算的速度.本文给出了快速、有效处理电量约束的理论和方法,并通过实例验证了理论的正确性、处理方法的有效性.

摘要： 发电竞价交易中存在电量约束是不可避免的,电量约束使得竞价交易变得更加复杂.如何处理电量约束直接影响着发电竞价交易的合理性和经济性,而且有效的电量约束处理方法可以大幅度提高交易计算的速度.本文给出了快速、有效处理电量约束的理论和方法,并通过实例验证了理论的正确性、处理方法的有效性.

摘要： 本说明书实施例描述了风险交易识别模型的训练方法、风险交易识别方法和装置。根据实施例的方法，在对风险交易识别模型进行训练时，获取到的黑数据样本和白数据样本的分类标签是已知的。通过利用当前训练的风险交易识别模型对各数据样本进行识别能够得到各自的识别结果，进而可以确定出损失函数，并利用该损失函数继续进行模型训练。由于确定的损失函数是能够提高黑数据样本的学习权重的，从而当用于模型学习的黑数据样本少于白数据样本时，能够减弱学习任务向白数据样本的分类标签倾斜的问题，进而提高模型对风险交易进行识别的准确性。

摘要： 本申请提供了一种工业模型综合交易方法及工业模型综合交易平台，该工业模型综合交易方法包括：依据用户的使用需求，在预设的工业模型综合交易平台中，获取与所述使用需求相匹配的目标工业模型；触发模型市场展示获取的所述目标工业模型的使用权信息，依据所述用户选取的使用权信息，确定所述用户完成对所述目标工业模型的使用权交易；展示所述目标工业模型的数据输入界面，依据用户从展示的所述输入界面中输入的目标数据，调用所述目标工业模型运行所述目标数据，得到所述使用需求。可以有效提升数字化资产的使用价值。

摘要： 本发明提供一种异常交易检测模型的训练以及异常交易检测的方法和装置。其中，一种异常交易检测模型的训练方法包括：接收所获取的第一交易样本数据集，其中，第一交易样本数据集中的各第一交易样本数据是正常交易样本数据；对第一交易样本数据集进行特征提取处理，得到第一交易样本特征集；基于所述第一交易样本特征集，采用无监督机器学习算法训练得到异常交易检测模型，记录基于无监督机器学习算法获得的每个簇的核心位置和半径。

摘要： 本申请公开了一种交易信息预测模型的训练方法和交易信息预测方法。该交易信息预测模型的训练方法包括根据目标区域范围内N个商户之间的距离，生成商户关联关系图；获取N个商户分别在第一历史时间段内的第一交易特征，以及N个商户分别在第二历史时间段内的实际交易信息，生成N个训练样本；利用基于商户关联关系图的图神经网络，根据第一交易特征获取与目标训练样本对应的第二交易特征；利用循环神经网络根据第二交易特征获取与目标训练样本对应的预测交易信息；基于预测交易信息和实际交易信息，训练得到交易信息预测模型。根据本申请实施例，可以提高模型对商户交易信息的预测结果的准确性，提升模型收敛效果，避免出现过拟合的问题。

摘要： 本申请涉及一种异常交易识别模型训练方法和装置、异常交易识别方法和装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：获取第一类型分类单元对应的训练样本集；通过训练样本集对第一类型分类单元中的第一个决策树进行训练；针对除第一个决策树以外的每个决策树，根据上一个决策树分类错误的异常交易类型的样本和训练样本集得到第二样本集，对决策树进行训练；根据训练后的第一类型分类单元对训练样本集的分类结果和训练样本集，确定新的训练样本集，返回执行对第一类型分类单元中的第一个决策树进行训练，直到达到预设训练结束条件。采用本方法得到的异常交易识别模型，可以提高识别异常交易的准确性。

摘要： 本说明书实施例提供了训练风险交易识别模型的方法和装置，以及识别风险交易的方法和装置，其中，训练风险交易识别模型的方法的一具体实施方式包括：获取历史交易记录，上述历史交易记录中包括：标注有风险标签的风险交易，标注有无风险标签的正常交易，以及无标签的其他交易；判断上述历史交易记录中各交易对应的端侧行为序列是否具有预设的高危子序列，得到第一判断结果；判断上述历史交易记录中各交易对应的链路特征是否符合预设的高风险模式，得到第二判断结果；基于各交易对应的第一判断结果、第二判断结果、以及交易基本信息，构建各交易样本；基于各交易样本及其标签标注情况，训练风险交易识别模型。

摘要： 本说明书实施例描述了风险交易识别模型的训练方法、风险交易识别方法和装置。根据实施例的方法，在对风险交易识别模型进行训练时，获取到的黑数据样本和白数据样本的分类标签是已知的。通过利用当前训练的风险交易识别模型对各数据样本进行识别能够得到各自的识别结果，进而可以确定出损失函数，并利用该损失函数继续进行模型训练。由于确定的损失函数是能够提高黑数据样本的学习权重的，从而当用于模型学习的黑数据样本少于白数据样本时，能够减弱学习任务向白数据样本的分类标签倾斜的问题，进而提高模型对风险交易进行识别的准确性。

摘要： 本发明提供一种基于交易额预测模型的交易额预测系统，涉及数据挖掘领域，包括：交易数据获取模块，用于获取历史业务交易额数据；第一交易处理模块，用于对历史业务交易额数据进行处理得到交易日期对应的一预设时段的第一汇总交易额以及全天交易额作为训练集；预测模型训练模块，用于根据训练集训练得到以交易日期和第一汇总交易额为输入，以全天交易额为输出的交易额预测模型；交易额预测模块，用于将预测日期和对应的当日汇总交易额输入交易额预测模型得到预测全天交易额，并根据预测日期之前的一预设时期的历史业务交易额数据和预测全天交易额处理得到预测日期的业务交易额预测结果。有益效果是有效提升业务交易额预测结果的准确性。

摘要： 本发明提供了一种隐私交易方法、装置、零知识证明系统和隐私交易架构模型，涉及区块链技术领域，应用于客户端的隐私交易方法，包括：生成零知识交易证明信息；零知识交易证明信息包括通过监管方的公钥加密后的用户账户的证明参数；证明参数包括用户账户的当前隐私票据、待交易隐私票据和更新后隐私票据；将零知识交易证明信息上传至区块链系统的区块链节点，以便区块链节点对零知识交易证明信息进行有效性验证；如果验证通过，则与预先建立的隐私票据池进行隐私交易；隐私票据池用于存储待交易隐私票据。本发明降低了管理票据的成本，并且可以保证在交易时提供更高的安全保障，保障了交易的合法性和合规性。

摘要： 本发明提供一种基于数字凭证的稳定币交易模型，包括三类参与角色，三类参与角色为：稳定币发行方、虚拟资产服务商以及客户方，其中客户方包括企业或个人，稳定币发行方已通过全文单位获得授权发行稳定币，稳定币发行方获得授权发行数字凭证，持有人获得相应的数字凭证表明对于数字凭证的所有权，所有稳定币的交易通过区块链上数字凭证的验证、生成与失效实现，区块链上节点完成数字凭证的生成、验证与失效，区块链上的节点维护一个失效凭证ID列表，用于记录因为丢失或已花费而失效的数字凭证，同时用于验证数字凭证的有效性；稳定币发行方也可以同时为虚拟资产服务商。还公开了对应的交易算法。