股票交易控制方法及装置与流程

技术特征：

1.一种股票交易控制方法，其特征在于，包括：

确定目标股票在多个交易时间区间的初始投入交易量；

使用预先构建的神经网络模型，预测所述目标股票在各个所述交易时间区间的价格涨跌趋势；其中所述神经网络模型包含股价特征参数，所述股价特征参数用于预测所述目标股票在交易时间区间内的价格跌涨；

依据所述价格涨跌趋势，对各个所述交易时间区间的初始投入交易量进行调整，得到各个所述交易时间区间的目标投入交易量。

2.根据权利要求1所述的股票交易控制方法，其特征在于，所述确定目标股票在多个交易时间区间的初始投入交易量，包括：

获得目标股票在与每个交易时间区间对应的多个历史交易时间区间的投入交易量；

计算各个所述交易时间区间对应的多个历史交易时间区间的平均投入交易量的比例；

依据总投入交易量以及所述比例，确定各个所述交易时间区间的初始投入交易量。

3.根据权利要求1所述的股票交易控制方法，其特征在于，所述神经网络模型的构建过程包括：

获得与所述目标股票相关的模型训练样本数据；其中所述模型训练样本数据包括股价特征数据及价格涨跌标签数据，所述股价特征数据用于预测所述目标股票在交易时间区间内的价格跌涨；

使用神经网络模型训练算法，对所述模型训练样本数据进行训练，以得到满足损失函数要求的神经网络模型。

4.根据权利要求3所述的股票交易控制方法，其特征在于，获得与所述目标股票相关的模型训练样本数据，包括：

获得与所述目标股票相关的多条历史交易数据，所述历史交易数据包括若干与交易相关的字段；

针对每一条历史交易数据，对所述历史交易数据中与交易相关的字段进行综合计算，得到股价特征数据；

针对每一条历史交易数据，依据所述历史交易数据中与交易相关的字段计算价格涨跌标签数据；

其中，所述每一条历史交易数据的股价特征数据及价格涨跌标签数据，用于组成一条模型训练样本数据。

5.根据权利要求3所述的股票交易控制方法，其特征在于，所述损失函数要求为，所述神经网络模型对应的损失函数达到预设要求；其中：

所述损失函数的计算方式为：loss＝CE*(1+1000*|r|)；

loss表示损失函数；CE表示交叉熵，具体为所述神经网络模型对模型训练样本数据预测的价格涨跌与所述模型训练样本数据的价格涨跌标签数据所表示的价格涨跌之间的交叉熵；r表示模型训练样本数据的未来短期的收益率。

6.根据权利要求1所述的股票交易控制方法，其特征在于，所述依据所述价格涨跌趋势，对各个所述交易时间区间的初始投入交易量进行调整，包括：

按照多个所述交易时间区间的前后排序，将首个交易时间区间作为当前交易时间区间；

根据以下调整公式，对当前交易时间区间的初始投入交易量以及当前交易时间区间的下一交易时间区间的初始投入交易量进行调整：

其中，t表示当前交易时间区间；k表示当前循环调整次数，在t＝k的情况下，表示对当前交易时间区间的初始投入交易量进行调整后的值；在t＝k+1的情况下，表示对当前交易时间区间的下一交易时间区间的初始投入交易量调整后的值；表示当前交易时间区间的初始投入交易量；ρ表示预设调整比例，其数值介于0到1之间；表示当前交易时间区间的下一交易时间区间的初始投入交易量；sk表示当前交易时间区间的价格涨跌趋势，当趋势为上涨时sk的值为1，当趋势为下跌时sk的值为-1，否则为0；表示当前交易时间区间的上一交易时间区间的初始投入交易量；

返回将当前交易时间区间的下一交易时间区间作为新的当前交易时间区间。

7.根据权利要求1所述的股票交易控制方法，其特征在于，还包括；

获得所述目标股票在各个所述交易时间区间的收盘价；

依据每个所述交易时间区间的收盘价以及目标投入交易量，计算所述目标股票的执行成本。

8.根据权利要求7所述的股票交易控制方法，其特征在于，所述依据每个所述交易时间区间的收盘价以及目标投入交易量，计算所述目标股票的执行成本，包括：

按照计算公式计算所述目标股票的执行成本；其中：

pricealgo表示所述目标股票的执行成本；k表示任一交易时间区间；N表示交易时间区间的总个数；pricek表示第k个交易时间区间的收盘价；pk表示第k个交易时间区间的目标投入交易量的比例。

9.一种股票交易控制装置，其特征在于，包括：

初始交易量确定模块，用于确定目标股票在多个交易时间区间的初始投入交易量；

涨跌趋势预测模块，用于使用预先构建的神经网络模型，预测所述目标股票在各个所述交易时间区间的价格涨跌趋势；其中所述神经网络模型包含股价特征参数，所述股价特征参数用于预测所述目标股票在交易时间区间内的价格跌涨；

初始交易量调整模块，用于依据所述价格涨跌趋势，对各个所述交易时间区间的初始投入交易量进行调整，得到各个所述交易时间区间的目标投入交易量。

10.一种股票交易控制设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器通过运行存储在所述存储器内的软件程序、调用存储在所述存储器内的数据，至少执行如下步骤：

确定目标股票在多个交易时间区间的初始投入交易量；

使用预先构建的神经网络模型，预测所述目标股票在各个所述交易时间区间的价格涨跌趋势；其中所述神经网络模型包含股价特征参数，所述股价特征参数用于预测所述目标股票在交易时间区间内的价格跌涨；

依据所述价格涨跌趋势，对各个所述交易时间区间的初始投入交易量进行调整，得到各个所述交易时间区间的目标投入交易量。

11.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-8任意一项所述的股票交易控制方法。