虚拟资源的数据处理方法、服务器及存储介质与流程

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种虚拟资源的数据处理方法、服务器及存储介质。

背景技术

基于智能终端的飞速发展，用户可以安装各类应用程序方便的操作各种虚拟资源。例如，用户在移动终端上安装互联网金融证券产品，在该产品的平台上操作股票、基金、外汇等虚拟资源。

目前，在统计这些由用户产生的针对虚拟资源的数据时，仅局限在用户持有阶段，以买入到清空为一个统计周期。若用户清空或卖出了股票，则不能获取该股的盈亏信息，因此，统计的时效性有限。此外，由于只能获取用户当前持有的股票的盈亏，无法给出用户整个证券投资生涯的个股投资盈亏以及累计盈亏情况。因此，影响了用户的使用体验，并且降低了客户端的资源利用率。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了一种虚拟资源的数据处理方法、服务器及存储介质，能够向用户提供历史虚拟资源的全面统计分析，提高了客户端的资源利用率。

本发明的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供了一种虚拟资源的数据处理方法，包括：

从客户端接收用户针对虚拟资源的历史数据处理请求，根据所述历史数据处理请求获取所述用户的至少一个虚拟资源的历史交易数据，所述至少一个虚拟资源包括所述用户当前并未持有的虚拟资源；

根据所述历史交易数据是否包括历史上每个交易日的交易数据，从所述历史交易数据中确定出待处理数据；

根据所述待处理数据统计出针对所述用户的至少一个历史交易统计指标；及，

将所述至少一个历史交易统计指标发送给所述客户端进行显示。

本发明实施例还提供了一种服务器，包括：

接收模块，用于从客户端接收用户针对虚拟资源的历史数据处理请求，根据所述历史数据处理请求获取所述用户的至少一个虚拟资源的历史交易数据，所述至少一个虚拟资源包括所述用户当前并未持有的虚拟资源；

确定模块，用于根据所述接收模块获取到的历史交易数据是否包括历史上每个交易日的交易数据，从所述历史交易数据中确定出待处理数据；

统计模块，用于根据所述确定模块确定出的待处理数据统计出针对所述用户的至少一个历史交易统计指标；及，

发送模块，用于将所述统计模块得到的至少一个历史交易统计指标发送给所述客户端进行显示。

本发明实施例又提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机可读指令，可以使至少一个处理器执行上述的方法。

与现有技术相比，本发明实施例提供的方法，使得用户可以查看到自身账户自开立至今的所有历史虚拟资源的统计结果，这些统计结果不依赖于当前是否为虚拟资源的交易时间，不依赖于该虚拟资源当前是否已被清空，给用户提供了个性化的数据分析；同时，使用这些历史交易数据，不需要依赖第三方(如券商)提供的接口，不受券商系统维护等不可知因素的影响造成无法计算或计算失败，因此，提高了统计结果的准确性以及客户端的资源利用率。

附图说明

为了更清楚的说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中，

图1为依据本发明一实施例的虚拟资源的数据处理系统的架构图；

图2为依据本发明一实施例的虚拟资源的数据处理方法的示例性流程图；

图3为依据本发明一实施例的用户发起历史数据处理请求的界面示意图；

图4为依据本发明一实施例的确定待处理数据的示意图；

图5为依据本发明另一实施例的虚拟资源的数据处理方法的示例性流程图；

图6为依据本发明又一实施例的虚拟资源的数据处理方法的示例性流程图；

图7依据本发明一实施例的服务器的结构示意图；

图8为依据本发明另一实施例的服务器的结构示意图；

图9为依据本发明又一实施例的服务器的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为依据本发明一实施例的虚拟资源的数据处理系统的架构图。如图1所示，虚拟资源的数据处理系统100包括：用户101、终端设备102、数据处理服务器103和第三方服务器104。其中，数据处理服务器103又包括虚拟资源数据库1031、实时处理子服务器1032和离线处理子服务器1033；虚拟资源数据库1031又分为今日子数据库1031a和历史子数据库1031b。

根据本发明的实施例，虚拟资源数据库1031与第三方服务器104定期交互，获得用户的虚拟资源的交易数据，其中，历史交易数据定期增量存储在历史子数据库1031b中，今日的实时交易数据则存储在今日子数据库1031a中。例如，第三方服务器104为券商服务器，用户101通过该券商服务器的客户端买卖股票。通过使用券商服务器提供的第三方接口，第三方服务器104将这些买卖的交易数据每日定时发送给虚拟资源数据库1031进行本地存储。

根据本发明的一个实施例，用户101使用终端设备102上安装的客户端向数据处理服务器103发起历史数据处理请求。离线处理子服务器1033从历史子数据库1031b中获取历史交易数据，通过数据统计分析和处理，将至少一个历史交易统计指标返回给终端设备102显示给用户101。

根据本发明的另一个实施例，用户101使用终端设备102上安装的客户端向数据处理服务器103发起实时数据处理请求。实时处理子服务器1032从今日子数据库1031a中获得今日实时的交易数据，并且从离线处理子服务器1033处获得至少一个历史交易统计指标，基于这些数据计算出至少一个实时交易统计指标返回给终端设备102显示给用户101。

本发明实施例中，所述终端设备是指具有数据计算处理功能的终端设备，包括但不限于(安装有通信模块的)智能手机、掌上电脑、平板电脑、智能电视(smarttv)等。这些通信终端上都安装有操作系统，包括但不限于：android操作系统、symbian操作系统、windowsmobile操作系统、以及苹果iphoneos操作系统等等。

实际应用中，终端设备102和数据处理服务器103之间可以通过有线或者无线网络进行通信。数据处理服务器103和第三方服务器104作为一种服务器，可以为一台服务器，或者由若干台服务器组成的服务器集群，或者是一个云计算服务中心。

图2为依据本发明一实施例的虚拟资源的数据处理方法的示例性流程图。该方法应用于服务器，如图1中所示的数据处理服务器103。如图2所示，该方法可包括如下步骤：

步骤201，从客户端接收用户针对虚拟资源的历史数据处理请求，根据历史数据处理请求获取用户的至少一个虚拟资源的历史交易数据。

本步骤中，客户端可以是应用程序(app)或者公众服务平台(如微信里的公众号)。历史数据处理请求携带有登录客户端的用户标识，服务器根据接收到的用户标识获取该用户的历史交易数据。其中，至少一个虚拟资源包括该用户历史持有的虚拟资源。就用户当前持有的虚拟资源来看，上述至少一个虚拟资源包括用户当前并未持有的虚拟资源。

表1为依据本发明一实施例的多维历史交易数据表。如表1所示，虚拟资源具体为股票，每个用户标识对应有历史交易日的日期、该日期内所持有的股票标识、该股票的交易数据。其中，历史交易日包括从用户开户日至今日之间的交易日，股票标识包括股票的代号和名称，交易数据包括：开盘持仓(数量，价格)、买入(数量，价格)、卖出(数量，价格)和收盘持仓(数量，价格)。

表1多维历史交易数据列表

图3为依据本发明一实施例的用户发起数据处理请求的界面示意图。如图3所示，客户端为证券服务客户端，在该证券服务客户端的显示界面300中，用户点击方框310中“我的资产”选项，将会在显示界面300上显示方框320中选项“历史资产”或者“实时资产”。当用户点击“历史资产”的选项按钮(如同心圆黑色实心所示)时，客户端向服务器发起历史数据处理请求。

步骤202，根据历史交易数据是否包括历史上每个交易日的交易数据，从历史交易数据中确定出待处理数据。

在本发明实施例中，由于每个交易日的交易数据都会得最终的统计指标产生影响，因此，缺失的数据会影响统计指标的准确性。本步骤中，判断历史交易数据是否包括从用户注册账户的起始日期至今日之间每个交易日的交易数据。

在本发明一实施例中，若历史交易数据包括从用户注册账户的起始日期至今日之间每个交易日的交易数据，则将所有的这些历史交易数据作为待处理数据。这种情况下，历史交易数据被认为是完整的，没有数据的缺失。

在本发明另一实施例中，若历史交易数据不包括从用户注册账户的起始日期至今日之间每个交易日的交易数据，即历史交易数据出现数据的缺失，则将从起始日期开始、包括持续多日的交易数据作为第一待处理数据；将在今日之前、包括持续多日的交易数据作为第二待处理数据。

图4为依据本发明一实施例的确定待处理数据的示意图。如图4所示，用户注册账户的起始日期也被称为是开户日，判断从开户日至今日之间的历史交易数据是否包括每个交易日的交易数据，即获得的历史交易数据是否是完整的。当判断出历史交易数据不包括从开户日至今日之间每个交易日的交易数据，如图4所示，在日期节点1和日期节点2之间的交易日的交易数据是缺失的，那么将开户日与日期节点1之间持续多日的交易数据作为第一待处理数据；将日期节点2与今日之间持续多日的交易数据作为第二待处理数据。第一待处理数据和第二待处理数据在计算虚拟资源每日的数量时将有所不同。

步骤203，根据待处理数据统计出针对用户的至少一个历史交易统计指标。

在本发明一实施例中，针对待处理数据中每个虚拟资源，根据该虚拟资源每日的交易数量和价值参数，计算该虚拟资源每日起始时刻的第一数量、每日终止时刻的第二数量、每日的价值总额、该虚拟资源的累计价值总额以及所有虚拟资源的累计价值总额中的至少一项。

在具体应用时，在步骤201中所述的历史数据处理请求，除了携带有登录客户端的用户标识，还进一步携带有用户指定的至少一个历史交易统计指标。如图3所示，在方框320中显示具体的交易统计指标，具体如方框331中的“开盘持仓”(即上述的每日起始时刻的第一数量)、“收盘持仓”(即上述的每日终止时刻的第二数量)、“个股单日盈亏”(即上述的每日的价值总额)、“个股累计盈亏”(即上述的累计价值总额)和“全量累计盈亏”(即上述的所有虚拟资源的累计价值总额)。

如图3所示，当用户可以点击上述5个指标中的一个或多个。当用户点击“开盘持仓”、“收盘持仓”、“个股单日盈亏”、“个股累计盈亏”时，将在显示界面300上进一步展示方框332中“请输入日期：”选项和方框333中“请输入个股标识：”选项，使得用户可以指定所要查看的日期及个股。当用户点击“个股累计盈亏”时，在方框332中可以输入起始日期和终止日期，即确定累计的日期范围。类似的，当用户点击“全量累计盈亏”时，也可以在显示界面300上展示方框332中“请输入日期：”选项，供用户输入全量累计的日期范围。

在本发明另一实施例中，在计算虚拟资源每日起始时刻的第一数量和每日终止时刻的第二数量时，第一待处理数据和第二待处理数据有所不同。具体而言，针对第一待处理数据中每个虚拟资源，从起始日期开始往后，根据该虚拟资源每日的交易数量计算得到该日终止时刻的第二数量；针对第二待处理数据中每个虚拟资源，从今日开始往前，根据该虚拟资源每日的交易数量计算得到该日起始时刻的第一数量。

步骤204，将至少一个历史交易统计指标发送给客户端进行显示。

本步骤中，响应于用户发出的历史数据处理请求，将至少一个历史交易统计指标作为结果发送给客户端。例如，在图3所示的界面300之上，以浮层的方式，将用户指定的历史交易统计指标的具体数值显示出来，供用户浏览。

在本实施例中，通过从客户端接收用户针对虚拟资源的历史数据处理请求，根据历史数据处理请求获取用户的至少一个虚拟资源的历史交易数据，根据历史交易数据是否包括历史上每个交易日的交易数据，从历史交易数据中确定出待处理数据，根据待处理数据统计出针对用户的至少一个历史交易统计指标，将至少一个历史交易统计指标发送给客户端进行显示，可以获得如下技术效果：

1)用户可以查看到自身账户自开立至今的所有历史虚拟资源的统计结果，这些统计结果不依赖于当前是否为虚拟资源的交易时间，不依赖于该虚拟资源当前是否已被清空(即当前并未持有)，满足了用户获知所有历史虚拟资源的统计结果的需求，如持仓和盈亏详情，给用户提供了个性化的数据分析，帮助用户更好地回溯自己的投资行为和水平；

2)这些历史交易统计结果除了展示给用户，还可以用于客户端平台的开发人员进行深度开发。具体而言，可以与投资模型相结合，提供如止盈止损、投资画像等形式，贴近用户实际场景进行投教引导，以帮助用户建立起正确的投资观念。

这里，投资画像是指，用户可以查看他们是短线操作者还是长线操作者，是价值投资信奉者还是科技股偏好者等等，让用户更好的了解自己的投资风格。止盈止亏则是面对用户对收益的贪婪或亏损的不舍提供的投资者教育，结合用户的投资行为，提供假设性的操作建议，引导用户建立正确的止盈止亏概念。

3)使用这些历史交易数据，不需要依赖第三方(如券商)提供的接口，不受券商系统维护等不可知因素的影响造成无法计算或计算失败，因此，提高了统计结果的准确性以及客户端的资源利用率。

针对上述步骤203，以虚拟资源为股票为例，下面给出计算至少一个历史交易统计指标的具体方法。

(1)对于单只股票g，计算“开盘持仓”和“收盘持仓”

(1-a)针对第一待处理数据，从开户日作为起始日期往后，由开盘持仓计算得到收盘持仓，在时间上是一种正向的推算方式，具体计算方式如下：

t日股票g的收盘持仓＝t日股票g的开盘持仓+t日买入股票g的数量-t日卖出股票g的数量(公式1-1)

暂不考虑部分休市期间引起股票股数变动的特殊场景，有：

t日股票g的开盘持仓＝t-1日股票g的收盘持仓(公式1-2)

所以，上述公式1-1变为：

t日股票g的收盘持仓＝t-1日股票g的收盘持仓+t日买入股票g的数量-t日卖出股票g的数量(公式1-3)

(1-b)针对第二待处理数据，从今日开始往前(不包括今日)直到交易数据可用日期，由收盘持仓计算得到开盘持仓，在时间上是一种反向的推算方式。具体计算方式如下：

t日股票g开盘持仓＝t日股票g收盘持仓-t日股票g的买入数量+t日股票g的卖出数量(公式1-4)

暂不考虑部分休市期间引起股票股数变动的特殊场景，有：

t日股票g开盘持仓＝t-1日股票g收盘持仓(公式1-5)

则上述公式1-4变为：

t-1日股票g收盘持仓＝t日股票g收盘持仓-t日股票g的买入数量+t日股票g的卖出数量(公式1-6)

并且有：

t-1日股票g开盘持仓＝t-1日股票g收盘持仓-t-1日股票g的买入数量+t-1日股票g的卖出数量(公式1-7)

需要指出的是，对于步骤202中指出的，在将所有的历史交易数据(无任何数据缺失)作为待处理数据时，既可以采用上述(1-a)的方式，也可以采用上述(1-b)的方式。

(2)对于单只股票g，计算“个股单日盈亏”

t日股票g的单日盈亏＝t日股票g的收盘市值-t日股票g的开盘市值+t日卖出股票g的总金额-t日买入股票g的总金额-t日股票g交易产生的手续费(公式1-8)

其中：

t日股票g的收盘市值＝t日股票g的收盘持仓*t日股票g的收盘价(公式1-9)

t日股票g的开盘市值＝t日股票g的开盘持仓*t日股票g的开盘价(公式1-10)

(3)计算单只股票g的“个股累计盈亏”

股票g累计盈亏＝∑每天股票g单日盈亏(公式1-11)

这里的累计也可以由用户指定时间段，在一定的日期范围之内(例如近30日以内)将所有的单日盈亏求和得到股票g累计盈亏。

(4)计算所有股票的“全量累计盈亏”

全量累计盈亏＝∑每只股票∑每天股票当日盈亏(公式1-12)

考虑到用户当前也持有一个或多个虚拟资源，今日操作的交易数据也需要纳入统计范围之内。图5为依据本发明另一实施例的虚拟资源的数据处理方法的示例性流程图。如图5所示，在图2所示的步骤基础之上，还包括如下步骤：

步骤501，从客户端接收用户针对虚拟资源的实时数据处理请求，根据实时数据处理请求，从待处理数据包括的虚拟资源中确定出用户当前持有的虚拟资源。

这里，实时数据处理请求是请求处理包括今日实时交易数据以及历史交易数据的所有数据。为此，服务器首先从待处理数据中确定出用户当前持有的虚拟资源。如图3所示，当用户点击方框320中选项“实时资产”时，客户端向服务器发起实时数据处理请求。

步骤502，从第三方服务器获取用户当前持有的虚拟资源中每个虚拟资源今日的交易数据，结合至少一个历史交易统计指标，得到至少一个实时交易统计指标。

这里，第三方服务器例如为券商服务器，通过该券商服务器提供的第三方接口，获取到实时的交易数据，作为增量数据，对历史交易统计指标进行修正，从而得到实时交易统计指标。

具体而言，在修正时，历史交易统计指标中的虚拟资源历史每日起始时刻的第一数量、历史每日终止时刻的第二数量、历史每日的价值总额是不变的。

而虚拟资源的累计价值总额以及所有虚拟资源的累计价值总额需要考虑今日的增量。具体而言，根据用户当前持有的虚拟资源中一个虚拟资源今日的交易数据，对历史交易统计指标中该虚拟资源的累计价值总额进行修正，得到与该历史交易统计指标对应的实时交易统计指标。这样，可以得到该虚拟资源的实时累计盈亏。另外，根据用户当前持有的虚拟资源中所有虚拟资源今日的交易数据，对历史交易统计指标中所有虚拟资源的累计价值总额进行修正，得到与该历史交易统计指标对应的实时交易统计指标。这样，可以得到该虚拟资源的全量实时累计盈亏。

除此之外，实时交易统计指标还可以包括虚拟资源今日当前的数量(如当前持仓)、虚拟资源今日当前的价值总额(如今日实时单日盈亏)。

步骤503，将至少一个实时交易统计指标发送给客户端进行显示。

针对上述步骤502，以虚拟资源为股票为例，下面给出计算至少一个实时交易统计指标的具体方法。和计算历史交易统计指标相比，实时交易统计指标是基于历史交易数据以及用户当前持有的虚拟资源中每个虚拟资源今日的交易数据(即实时数据)计算得到的。

(1)对于当前持有的单只股票g，计算“当前持仓”

今日股票g的开盘持仓＝股票g的当前持仓-今日股票g的买入数量+今日股票g的卖出数量(公式2-1)

同样的，暂不考虑部分休市期间引起股票股数变动的特殊场景时，有：

上个交易日股票g的收盘持仓＝今日股票g的开盘持仓(公式2-2)

则上述公式2-1变为：

股票g的当前持仓＝上个交易日股票g的收盘持仓+今日股票g的买入数量-今日股票g的卖出数量(公式2-3)

(2)对于当前持有的单只股票g，计算“今日实时单日盈亏”

股票g的今日实时单日盈亏＝股票g当前市值-股票g开盘市值+今日卖出股票g的总金额-今日买入股票g的总金额-今日股票g交易产生的手续费

＝当前股票g持仓*股票g当前价-股票g开盘持仓*股票g开盘价+今日卖出股票g的总金额-今日买入股票g的总金额-今日股票g交易产生的手续费(公式2-4)

(3)对于当前持有的单只股票g，计算“实时累计盈亏”

股票g实时累计盈亏＝股票g截至上交易日的累计盈亏+股票g的今日实时单日盈亏(公式2-5)

(4)计算所有股票的“全量实时累计盈亏”

全量股票实时累计盈亏＝截至上交易日的全量累计盈亏+今日持仓股票实时单日盈亏(公式2-6)

在上述实施例中，通过响应用户的实时数据处理请求，将用户实时产生的交易数据与历史交易数据进行融合，使得统计的数据更加全面，向用户提供了从开户至当前的所有投资统计数据，提升了统计结果的完整性。

在虚拟资源的交易过程中，有些特殊事件或行为会导致虚拟资源的数量产生变动，此时需要进行适配。图6为依据本发明又一实施例的虚拟资源的数据处理方法的示例性流程图。如图6所示，在图2所示的步骤201-203基础之上，进一步包括如下步骤：

步骤601，获取待处理数据中导致虚拟资源的数量产生变动的事件；

步骤602，根据事件对至少一个历史交易统计指标进行修正。

步骤603，将修正后的至少一个历史交易统计指标发送给客户端进行显示。

具体而言，当虚拟资源为股票时，包括如下事件以及具体的修正方式。

(1)配股

场景一、待处理数据中有配股入账记录和配股缴款记录。

配股后复盘首日开盘持仓＝停牌前最后一个交易日收盘持仓+期间配股入账数量(公式3-1)

配股后复盘首日单日盈亏＝配股后复盘首日收盘市值-配股后复盘首日开盘市值-配股缴款金额(公式3-2)

场景二、待处理数据中无配股入账记录，有配股缴款记录。

配股期间配股入账数量＝配股缴款金额/该股配股价格(公式3-3)

其它，配股后复盘首日开盘持仓和配股后复盘首日单日盈亏的计算同场景一。

(2)股票合并

假设股票g1与股票g2发生合并，合并为股票g3，g1换g3的比例为r13，g2换g3的比例为r23，则合并时的股票转换规则为：

股票g3的持仓＝股票g1的持仓/r13+股票g2的持仓/r23(公式3-4)

合并首日股票g3的单日盈亏＝股票g3的收盘市值-合并前股票g2的收盘市值-合并前股票g1的收盘市值(公式3-5)

此外，合并后，股票g1、g2的数量置0。

(3)送股增股

送股增股等行为会造成股数的变动，但是不影响用户的成本。因此仅需要适配该股的数量变化。

送股后首日开盘持仓＝送股前股票收盘持仓/送股比例(公式3-6)

(4)新股

新股涉及新股入账和新股缴款的数据，包括了股票数量和股票成本的变动。适配如下：

新股上市首日开盘持仓＝新股入账数量(公式3-7)

新股上市首日单日盈亏＝新股上市首日收盘市值-新股缴款金额(公式3-8)

(5)转托管

转托管发生在两个券商间，计算盈亏只在当前券商下进行。以当天收市持仓为标准，如果是托管转入，转入部分计算当天盈亏；如果是托管转出，转出部分不计入当天盈亏。

场景一、用户t日托管转入股票g：

t日股票g的开盘持仓＝t-1日股票g的收盘持仓+t日托管转入的股票g的数量(公式3-9)

t日股票g的开盘市值＝t日股票g的开盘持仓(含转入部分)*t日开盘价(公式3-10)

场景二、用户t日托管转出股票g：

t日股票g的开盘持仓＝t-1日股票g的收盘持仓-t日托管转出的股票g的数量(公式3-11)

t日股票g的开盘市值＝t日股票g的开盘持仓(不含转出部分)*t日开盘价(公式3-12)

(6)红利差异税、派息

红利差异税、派息等主要是对股票当日的盈亏产生影响，可进行如下适配：

t日股票g的单日盈亏＝上述计算所得t日股票g单日盈亏-t日红利差异税金额+t日股票g的派息(公式3-13)

通过上述实施例，考虑到了某些特殊事件对虚拟资源的数量会产生变动，而在计算虚拟资源的价值(如盈亏)时，数量计算的正确性非常重要，因此，对历史交易统计结果进行修正后，提高了统计结果的准确性。

图7依据本发明一实施例的服务器的结构示意图。如图7所示，服务器700包括：

接收模块710，用于从客户端接收用户针对虚拟资源的历史数据处理请求，根据历史数据处理请求获取用户的至少一个虚拟资源的历史交易数据，至少一个虚拟资源包括用户当前并未持有的虚拟资源；

确定模块720，用于根据接收模块710获取到的历史交易数据是否包括历史上每个交易日的交易数据，从历史交易数据中确定出待处理数据；

统计模块730，用于根据确定模块720确定出的待处理数据统计出针对用户的至少一个历史交易统计指标；及，

发送模块740，用于将统计模块730得到的至少一个历史交易统计指标发送给客户端进行显示。

图8为依据本发明另一实施例的服务器的结构示意图。如图8所示，服务器800中的确定模块720包括：

判断单元721，用于判断历史交易数据是否包括从用户注册账户的起始日期至今日之间每个交易日的交易数据；

确定单元722，用于若判断单元721判断出历史交易数据包括从用户注册账户的起始日期至今日之间每个交易日的交易数据，则将历史交易数据作为待处理数据；若判断单元721判断出历史交易数据不包括从用户注册账户的起始日期至今日之间每个交易日的交易数据，则将从起始日期开始、包括持续多日的交易数据作为第一待处理数据；将在今日之前、包括持续多日的交易数据作为第二待处理数据。

在本发明一实施例中，统计模块730用于，针对待处理数据中每个虚拟资源，根据该虚拟资源每日的交易数量和价值参数，计算该虚拟资源每日起始时刻的第一数量、每日终止时刻的第二数量、每日的价值总额、该虚拟资源的累计价值总额以及所有虚拟资源的累计价值总额中的至少一项。

在本发明一实施例中，统计模块730包括：

第一统计单元731，用于针对确定单元722确定的第一待处理数据中每个虚拟资源，从起始日期开始往后，根据该虚拟资源每日的交易数量计算得到该日终止时刻的第二数量；

第二统计单元732，用于针对确定单元722确定的第二待处理数据中每个虚拟资源，从今日开始往前，根据该虚拟资源每日的交易数量计算得到该日起始时刻的第一数量。

在本发明一实施例中，接收模块710进一步用于，从客户端接收用户针对虚拟资源的实时数据处理请求；

确定模块720进一步用于，根据接收模块710接收到的实时数据处理请求，从待处理数据包括的虚拟资源中确定出用户当前持有的虚拟资源；

接收模块710进一步用于，从第三方服务器获取确定模块720确定出的用户当前持有的虚拟资源中每个虚拟资源今日的交易数据；

统计模块730进一步用于，根据接收模块710接收到的用户当前持有的虚拟资源中每个虚拟资源今日的交易数据，结合至少一个历史交易统计指标，计算得到至少一个实时交易统计指标；

发送模块740进一步用于，将统计模块730计算出的至少一个实时交易统计指标发送给客户端进行显示。

在本发明一实施例中，接收模块710进一步用于，获取待处理数据中导致虚拟资源的数量产生变动的事件；

统计模块730进一步用于，根据接收模块710接收到的事件对至少一个历史交易统计指标进行修正；

发送模块740用于，将统计模块730修正后的历史交易统计指标发送给客户端进行显示。

图9为依据本发明又一实施例的服务器的结构示意图。该服务器900可包括：处理器910、存储器920、端口930以及总线940。处理器910和存储器920通过总线940互联。处理器910可通过端口930接收和发送数据。其中，

处理器910用于执行存储器920存储的机器可读指令模块。

存储器920存储有处理器910可执行的机器可读指令模块。处理器910可执行的指令模块包括：接收模块921、确定模块922、统计模块923和发送模块924。其中，

接收模块921被处理器910执行时可以为：从客户端接收用户针对虚拟资源的历史数据处理请求，根据历史数据处理请求获取用户的至少一个虚拟资源的历史交易数据，至少一个虚拟资源包括用户当前并未持有的虚拟资源；

确定模块922被处理器910执行时可以为：根据接收模块921获取到的历史交易数据是否包括历史上每个交易日的交易数据，从历史交易数据中确定出待处理数据；

统计模块923被处理器910执行时可以为：根据确定模块922确定出的待处理数据统计出针对用户的至少一个历史交易统计指标；

发送模块924被处理器910执行时可以为：将统计模块923得到的至少一个历史交易统计指标发送给客户端进行显示。

由此可以看出，当存储在存储器920中的指令模块被处理器910执行时，可实现前述各个实施例中接收模块、确定模块、统计模块和发送模块的各种功能。

上述装置和系统实施例中，各个模块及单元实现自身功能的具体方法在方法实施例中均有描述，这里不再赘述。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

另外，本发明的每一个实施例可以通过由数据处理设备如计算机执行的数据处理程序来实现。显然，数据处理程序构成了本发明。此外，通常存储在一个存储介质中的数据处理程序通过直接将程序读取出存储介质或者通过将程序安装或复制到数据处理设备的存储设备(如硬盘和或内存)中执行。因此，这样的存储介质也构成了本发明。存储介质可以使用任何类型的记录方式，例如纸张存储介质(如纸带等)、磁存储介质(如软盘、硬盘、闪存等)、光存储介质(如cd-rom等)、磁光存储介质(如mo等)等。

因此，本发明还公开了一种存储介质，其中存储有数据处理程序，该数据处理程序用于执行本发明上述方法的任何一种实施例。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。