[发明专利]一种基于深度学习的高频量化交易方法及系统在审
| 申请号： | 202311033708.2 | 申请日： | 2023-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN116883173A | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 姜碧怡;郭乃瑄;李正峰 | 申请（专利权）人： | 姜碧怡 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06F18/214;G06F18/23;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京冠和权律师事务所 11399 | 代理人： | 徐立新 |
| 地址： | 224000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的高频量化交易方法及系统，其中，方法包括：步骤1：获取目标交易记录；步骤2：基于深度学习技术，训练目标交易记录，获得高频量化交易模型；步骤3：获取当前交易数据；步骤4：根据当前交易数据和高频量化交易模型，进行相应高频量化交易；步骤5：根据尝试获取的高频量化交易过程中的交易延迟事件确定延迟归因依据，并根据延迟归因依据对交易延迟事件进行处理。本发明的一种基于深度学习的高频量化交易方法及系统，引入深度学习技术，根据目标交易记录训练高频量化交易模型，实现低位买入、高位卖出的短线快速交易，交易点的判断更精确，也更智能，另外，引入交易延迟事件并归因处理，提高了交易的稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 高频 量化 交易 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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