本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理，特別涉及一種基于預(yù)期交易分析的客戶管理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、當(dāng)前，金融市場(chǎng)的復(fù)雜性和交易行為的不確定性促使金融機(jī)構(gòu)和投資者尋求更精準(zhǔn)的分析工具和模型，以提升交易決策的準(zhǔn)確性和風(fēng)險(xiǎn)管理能力?；诖髷?shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的交易分析方法逐漸成為主流，利用歷史交易數(shù)據(jù)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)，幫助投資者識(shí)別市場(chǎng)趨勢(shì)和交易機(jī)會(huì)。未來(lái)，隨著數(shù)據(jù)獲取和處理技術(shù)的不斷進(jìn)步，交易分析模型將越來(lái)越精細(xì)化和智能化。特別是，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用將使得交易行為的預(yù)測(cè)更加精準(zhǔn)。金融機(jī)構(gòu)將逐步轉(zhuǎn)向基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策模式，通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)模型，提升交易效率和風(fēng)險(xiǎn)管理能力。

2、然而，金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)往往存在大量的噪聲和不確定性，傳統(tǒng)的分析方法難以有效過(guò)濾這些干擾信息，從而影響預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性?，F(xiàn)有的交易分析模型多基于靜態(tài)數(shù)據(jù)，難以及時(shí)適應(yīng)市場(chǎng)環(huán)境的快速變化，導(dǎo)致預(yù)測(cè)失準(zhǔn)和決策失誤。當(dāng)前的交易分析工具多采用通用的交易策略，難以針對(duì)不同類(lèi)型的交易者提供個(gè)性化的建議，無(wú)法滿足不同客戶的差異化需求。現(xiàn)有的方法在信息不對(duì)稱(chēng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和管理方面存在不足，特別是在高波動(dòng)性市場(chǎng)中，難以有效防范和應(yīng)對(duì)交易風(fēng)險(xiǎn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種基于預(yù)期交易分析的客戶管理方法及系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)不同市場(chǎng)狀態(tài)下客戶交易行為的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，為不同類(lèi)型的客戶制定個(gè)性化的交易策略。

2、第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種基于預(yù)期交易分析的客戶管理方法，其中，包括：

3、從交易平臺(tái)收集宏觀市場(chǎng)數(shù)據(jù)和微觀市場(chǎng)數(shù)據(jù)。

4、基于交易者的歷史交易數(shù)據(jù)和交易行為特征，將交易者分為知情交易者和非知情交易者。

5、分析不同市場(chǎng)狀態(tài)下知情交易者和非知情交易者的交易行為模式。

6、建立預(yù)期交易模型，根據(jù)所述預(yù)期交易模型的輸出結(jié)果，預(yù)測(cè)不同市場(chǎng)狀態(tài)下客戶的交易行為。

7、基于所述交易行為模式和所述預(yù)期交易模型輸出的結(jié)果，為不同類(lèi)型客戶制定個(gè)性化的交易策略。

8、定期收集客戶對(duì)交易策略的反饋，根據(jù)客戶反饋和市場(chǎng)變化，對(duì)所述預(yù)期交易模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。

9、結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第一種可能的實(shí)施方式，其中，從交易平臺(tái)收集宏觀市場(chǎng)數(shù)據(jù)包括：

10、從交易平臺(tái)獲取市場(chǎng)指數(shù)的數(shù)據(jù)，計(jì)算每日市場(chǎng)收益率，其中，是市場(chǎng)指數(shù)在時(shí)間t的數(shù)值。

11、從交易平臺(tái)獲取每日總成交量。

12、從交易平臺(tái)的歷史價(jià)格數(shù)據(jù)中，使用標(biāo)準(zhǔn)差模型計(jì)算市場(chǎng)波動(dòng)率，其中，是市場(chǎng)收益，是市場(chǎng)收益的平均值。

13、其技術(shù)效果在于：通過(guò)計(jì)算每日市場(chǎng)收益率、總成交量和市場(chǎng)波動(dòng)率，準(zhǔn)確地反映市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)變化和趨勢(shì)，提高了數(shù)據(jù)整合和市場(chǎng)狀態(tài)分析的準(zhǔn)確性。

14、結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第二種可能的實(shí)施方式，其中，從交易平臺(tái)收集微觀市場(chǎng)數(shù)據(jù)包括：

15、從交易平臺(tái)獲取個(gè)股的每日收盤(pán)價(jià)數(shù)據(jù)，計(jì)算個(gè)股的收益率，得到指定個(gè)股的股票收益率，其中，是個(gè)股i在時(shí)間t的價(jià)格。

16、從交易平臺(tái)獲取每筆交易的成交量數(shù)據(jù)，計(jì)算每日每筆平均成交量，其中，是當(dāng)天的交易筆數(shù)。

17、從交易平臺(tái)獲取交易的買(mǎi)賣(mài)報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)，計(jì)算指定交易的相對(duì)價(jià)差，其中，是指定交易的賣(mài)價(jià)，是指定交易的賣(mài)價(jià)。

18、從交易平臺(tái)獲取掛單數(shù)據(jù)，計(jì)算市場(chǎng)深度，其中，是第i個(gè)買(mǎi)單的數(shù)量，是第j個(gè)賣(mài)單的數(shù)量，n是買(mǎi)單的總數(shù)，m是賣(mài)單的總數(shù)。

19、從交易平臺(tái)獲取市場(chǎng)交易量和交易價(jià)格，計(jì)算市場(chǎng)彈性率，其中，是交易量的變化，是價(jià)格的變化。

20、其技術(shù)效果在于：通過(guò)從交易平臺(tái)獲取個(gè)股的每日收盤(pán)價(jià)數(shù)據(jù)，計(jì)算個(gè)股的收益率，精確反映指定個(gè)股的市場(chǎng)表現(xiàn)；通過(guò)獲取每筆交易的成交量數(shù)據(jù)，計(jì)算每日每筆平均成交量，細(xì)致地分析市場(chǎng)的交易活躍度；通過(guò)獲取交易的買(mǎi)賣(mài)報(bào)價(jià)數(shù)據(jù)，計(jì)算指定交易的相對(duì)價(jià)差，準(zhǔn)確衡量交易成本；通過(guò)獲取掛單數(shù)據(jù)，計(jì)算市場(chǎng)深度，準(zhǔn)確反映市場(chǎng)的深度和流動(dòng)性；通過(guò)獲取市場(chǎng)交易量和交易價(jià)格，計(jì)算市場(chǎng)彈性率，分析市場(chǎng)對(duì)交易量變化的敏感性。

21、結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第三種可能的實(shí)施方式，其中，所述基于交易者的歷史交易數(shù)據(jù)和交易行為特征，將交易者分為知情交易者和非知情交易者包括：

22、從交易平臺(tái)獲取每位交易者的歷史交易數(shù)據(jù)，分別計(jì)算其在指定時(shí)間窗口內(nèi)的交易行為特征指標(biāo)。

23、所述交易行為特征指標(biāo)包括交易頻率、交易量占比、平均持倉(cāng)時(shí)間、市場(chǎng)收益相關(guān)性、波動(dòng)性相關(guān)性、個(gè)股收益相關(guān)性、平均成交量相關(guān)性、相對(duì)價(jià)差相關(guān)性和市場(chǎng)深度相關(guān)性的至少一種。

24、根據(jù)所述交易行為特征，構(gòu)建每個(gè)交易者的特征向量。

25、使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練包含特征向量和標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

26、使用訓(xùn)練好的模型對(duì)交易者進(jìn)行分類(lèi)，將交易者分為知情交易者和非知情交易者。

27、其技術(shù)效果在于：通過(guò)從交易平臺(tái)獲取每位交易者的歷史交易數(shù)據(jù)，分別計(jì)算其在指定時(shí)間窗口內(nèi)的交易行為特征指標(biāo)，更全面、精確地識(shí)別每位交易者的交易行為，全面覆蓋交易者的行為特征，準(zhǔn)確地描繪交易者的行為模式。

28、結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第四種可能的實(shí)施方式，其中，所述分析不同市場(chǎng)狀態(tài)下知情交易者和非知情交易者的交易行為模式包括：

29、分析交易量變化，分別建立知情交易者和非知情交易者的交易量的回歸模型，知情交易者在時(shí)間t的平均交易量模型為，非知情交易者在時(shí)間t的平均交易量模型為，其中，、為常數(shù)項(xiàng)，、為市場(chǎng)收益率的回歸系數(shù)，、為總成交量的回歸系數(shù)，、為市場(chǎng)波動(dòng)率的回歸系數(shù)，、為誤差項(xiàng)。

30、分析波動(dòng)性變化，分別建立知情交易者和非知情交易者的波動(dòng)性回歸模型，知情交易者在時(shí)間t的平均波動(dòng)性模型為，非知情交易者在時(shí)間t的平均波動(dòng)性模型為，其中，、為常數(shù)項(xiàng)，、為市場(chǎng)收益率的回歸系數(shù)，、為總成交量的回歸系數(shù)，、為市場(chǎng)波動(dòng)率的回歸系數(shù)，、為誤差項(xiàng)。

31、識(shí)別信息不對(duì)稱(chēng)風(fēng)險(xiǎn)，分別建立知情交易者和非知情交易者的信息不對(duì)稱(chēng)風(fēng)險(xiǎn)的回歸模型，知情交易者在時(shí)間t的信息不對(duì)稱(chēng)風(fēng)險(xiǎn)的回歸模型為，非知情交易者在時(shí)間t的信息不對(duì)稱(chēng)風(fēng)險(xiǎn)的回歸模型為，其中，、為常數(shù)項(xiàng)，、為市場(chǎng)收益率的回歸系數(shù)，、為總成交量的回歸系數(shù)，、為市場(chǎng)波動(dòng)率的回歸系數(shù)，、為誤差項(xiàng)。

32、將市場(chǎng)狀態(tài)分為不同類(lèi)別，包括市場(chǎng)收益增加、總成交量上升、市場(chǎng)波動(dòng)率增加中的至少一種。

33、分析每個(gè)回歸模型的系數(shù)，判斷各市場(chǎng)變量對(duì)交易量、波動(dòng)性和風(fēng)險(xiǎn)因素的影響，比較知情交易者和非知情交易者在不同市場(chǎng)狀態(tài)下回歸系數(shù)的大小和顯著性，識(shí)別交易行為的差異。

34、根據(jù)分析的結(jié)果，總結(jié)不同市場(chǎng)狀態(tài)下知情交易者和非知情交易者的典型交易行為模式。

35、其技術(shù)效果在于：通過(guò)建立知情交易者和非知情交易者的交易量、波動(dòng)性和信息不對(duì)稱(chēng)風(fēng)險(xiǎn)的回歸模型，精確量化市場(chǎng)收益率、總成交量和市場(chǎng)波動(dòng)率等市場(chǎng)變量對(duì)交易行為的影響。分析回歸模型的系數(shù)大小和顯著性，有助于識(shí)別知情交易者和非知情交易者在不同市場(chǎng)狀態(tài)下的交易行為差異。回歸模型的分析結(jié)果可以幫助在不同市場(chǎng)狀態(tài)下動(dòng)態(tài)調(diào)整交易策略，通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控市場(chǎng)變量和交易行為，可以根據(jù)市場(chǎng)變化迅速調(diào)整策略，減少風(fēng)險(xiǎn)并抓住機(jī)會(huì)，提高交易的成功率。

36、結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第五種可能的實(shí)施方式，其中，所述建立預(yù)期交易模型，根據(jù)所述預(yù)期交易模型的輸出結(jié)果，預(yù)測(cè)不同市場(chǎng)狀態(tài)下客戶的交易行為包括：

37、確定var模型中的內(nèi)生變量和外生變量，所述內(nèi)生變量包括交易量和波動(dòng)性，所述外生變量包括市場(chǎng)收益、市場(chǎng)深度、相對(duì)價(jià)差和市場(chǎng)彈性。

38、對(duì)所述內(nèi)生變量和所述外生變量進(jìn)行數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)和選擇滯后期處理，使數(shù)據(jù)平穩(wěn)。

39、建立內(nèi)生變量和外生變量之間動(dòng)態(tài)關(guān)系的基于var的預(yù)期交易模型，其中，為自回歸系數(shù)矩陣，b為外生變量的影響矩陣，為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

40、使用歷史數(shù)據(jù)估計(jì)并確定所述預(yù)期交易模型的參數(shù)。

41、使用估計(jì)好的所述預(yù)期交易模型進(jìn)行滾動(dòng)預(yù)測(cè)，在時(shí)間t基于已知數(shù)據(jù)對(duì)時(shí)間t+h的外生變量向量的預(yù)測(cè)公式為，其中，是外生變量的向量。

42、根據(jù)輸出結(jié)果進(jìn)行交易量預(yù)測(cè)和波動(dòng)性預(yù)測(cè)，得到不同市場(chǎng)狀態(tài)下客戶的交易行為。

43、其技術(shù)效果在于：通過(guò)對(duì)內(nèi)生變量（交易量、波動(dòng)性）和外生變量（市場(chǎng)收益、市場(chǎng)深度、相對(duì)價(jià)差、市場(chǎng)彈性）進(jìn)行數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)和選擇滯后期處理，確保數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和可靠性，有效避免了由于數(shù)據(jù)不平穩(wěn)帶來(lái)的誤差，保證了模型預(yù)測(cè)的精度和穩(wěn)定性。使用aic、bic等信息準(zhǔn)則選擇var模型的最佳滯后期數(shù)，確保模型的擬合效果最佳。通過(guò)建立內(nèi)生變量和外生變量之間動(dòng)態(tài)關(guān)系的基于var的預(yù)期交易模型，捕捉到不同市場(chǎng)變量之間的動(dòng)態(tài)交互關(guān)系，反映市場(chǎng)變量的復(fù)雜動(dòng)態(tài)變化，提供更加準(zhǔn)確和全面的市場(chǎng)狀態(tài)預(yù)測(cè)。在時(shí)間t基于已知數(shù)據(jù)對(duì)時(shí)間t+h的預(yù)測(cè)能夠提供前瞻性的市場(chǎng)行為預(yù)測(cè)，能夠及時(shí)響應(yīng)市場(chǎng)變化，提供動(dòng)態(tài)的交易策略調(diào)整建議。

44、結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第六種可能的實(shí)施方式，其中，建立所述預(yù)期交易模型后，還包括：

45、通過(guò)殘差自相關(guān)檢驗(yàn)檢查所述預(yù)期交易模型的準(zhǔn)確性。

46、通過(guò)模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)檢查所述預(yù)期交易模型的有效性。

47、其技術(shù)效果在于：通過(guò)ljung-box檢驗(yàn)方法對(duì)模型的殘差序列進(jìn)行自相關(guān)性檢驗(yàn)，確保模型的擬合效果，有效地檢測(cè)模型是否存在系統(tǒng)誤差，保證了模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性；通過(guò)模型穩(wěn)定性的有效驗(yàn)證，能夠確保var模型在長(zhǎng)期預(yù)測(cè)中的穩(wěn)定性和有效性，避免模型在預(yù)測(cè)過(guò)程中產(chǎn)生不穩(wěn)定或發(fā)散的情況。結(jié)合殘差自相關(guān)檢驗(yàn)和模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)，提供了全面的模型驗(yàn)證機(jī)制，從不同角度確保模型的準(zhǔn)確性和有效性。

48、結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第七種可能的實(shí)施方式，其中，所述基于所述交易行為模式和所述預(yù)期交易模型輸出的結(jié)果，為不同類(lèi)型客戶制定個(gè)性化的交易策略包括：

49、根據(jù)預(yù)測(cè)的交易量變化，為不同類(lèi)型客戶制定交易策略。

50、根據(jù)預(yù)測(cè)的波動(dòng)性變化，為不同類(lèi)型客戶制定風(fēng)險(xiǎn)管理策略。

51、根據(jù)識(shí)別的信息不對(duì)稱(chēng)風(fēng)險(xiǎn)，為不同類(lèi)型客戶推斷面臨信息不對(duì)稱(chēng)風(fēng)險(xiǎn)的概率。

52、其技術(shù)效果在于：據(jù)預(yù)測(cè)的交易量變化，為不同類(lèi)型客戶制定針對(duì)性的交易策略，這種方法能夠根據(jù)客戶的不同交易特征和市場(chǎng)預(yù)測(cè)情況，制定出更符合客戶需求的個(gè)性化交易策略，提高客戶的交易效率和決策準(zhǔn)確性。根據(jù)預(yù)測(cè)的波動(dòng)性變化，為不同類(lèi)型客戶制定風(fēng)險(xiǎn)管理策略，這種風(fēng)險(xiǎn)管理策略能夠幫助不同類(lèi)型客戶在波動(dòng)性市場(chǎng)中降低風(fēng)險(xiǎn)，保護(hù)他們的投資收益，提高整體交易安全性。根據(jù)識(shí)別的信息不對(duì)稱(chēng)風(fēng)險(xiǎn)，為不同類(lèi)型客戶推斷其面臨信息不對(duì)稱(chēng)風(fēng)險(xiǎn)的概率，這種方法能夠有效識(shí)別和應(yīng)對(duì)信息不對(duì)稱(chēng)風(fēng)險(xiǎn)，提高客戶在信息不對(duì)稱(chēng)市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)力，減少因信息不對(duì)稱(chēng)導(dǎo)致的交易損失。對(duì)個(gè)性化策略進(jìn)行結(jié)果評(píng)估，跟蹤客戶在實(shí)施個(gè)性化策略后的交易量和波動(dòng)性變化，評(píng)估策略的有效性；通過(guò)客戶反饋和滿意度調(diào)查，評(píng)估客戶對(duì)個(gè)性化策略的接受度和滿意度；分析客戶的交易績(jī)效，特別是非知情交易者的交易損失是否減少，風(fēng)險(xiǎn)是否得到有效管理，種評(píng)估和反饋機(jī)制能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)個(gè)性化策略中的不足，并根據(jù)客戶反饋和市場(chǎng)變化進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，持續(xù)提升預(yù)期交易模型的準(zhǔn)確性和客戶滿意度，提高客戶關(guān)系管理的整體效果。

53、結(jié)合第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了第一方面的第八種可能的實(shí)施方式，其中，所述定期收集客戶對(duì)交易策略的反饋，根據(jù)客戶反饋和市場(chǎng)變化，對(duì)所述預(yù)期交易模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整包括：

54、定期收集客戶對(duì)個(gè)性化交易策略的滿意度、市場(chǎng)分析報(bào)告的準(zhǔn)確性和實(shí)用性、交易工具的易用性和功能性和客戶服務(wù)的響應(yīng)速度和專(zhuān)業(yè)程度。

55、將收集到的反饋進(jìn)行分類(lèi)整理和統(tǒng)計(jì)分析，識(shí)別客戶反饋中影響客戶滿意度的因素，通過(guò)計(jì)算客戶滿意度評(píng)分得到需要改進(jìn)的領(lǐng)域。

56、將客戶反饋與交易模型輸出結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，找出模型預(yù)測(cè)與實(shí)際情況的差異，針對(duì)識(shí)別出的差異，調(diào)整模型參數(shù)。

57、持續(xù)監(jiān)控市場(chǎng)變化，定期更新模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

58、其技術(shù)效果在于：通過(guò)系統(tǒng)地收集和分析客戶反饋，及時(shí)識(shí)別和改進(jìn)影響客戶滿意度的因素，提升客戶的整體滿意度和忠誠(chéng)度；通過(guò)反饋與模型結(jié)果的對(duì)比分析，精準(zhǔn)識(shí)別和調(diào)整模型的不足之處，提高交易策略的實(shí)際效果和客戶滿意度；持續(xù)監(jiān)控市場(chǎng)變化，定期更新訓(xùn)練數(shù)據(jù)，引入新的算法和特征變量，提升模型對(duì)不同市場(chǎng)狀態(tài)下客戶交易行為的預(yù)測(cè)精度和適應(yīng)能力；通過(guò)優(yōu)化模型和交易策略，提供更加精準(zhǔn)和個(gè)性化的服務(wù)，提高客戶管理的整體效率和效果。

59、第二方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種基于預(yù)期交易分析的客戶管理系統(tǒng)，其中，包括：

60、數(shù)據(jù)收集模塊，用于從交易平臺(tái)收集宏觀市場(chǎng)數(shù)據(jù)和微觀市場(chǎng)數(shù)據(jù)。

61、交易者分析模塊，用于基于交易者的歷史交易數(shù)據(jù)和交易行為特征，將交易者分為知情交易者和非知情交易者。

62、交易行為模式分析模塊，用于分析不同市場(chǎng)狀態(tài)下知情交易者和非知情交易者的交易行為模式。

63、建模模塊，用于建立預(yù)期交易模型，根據(jù)所述預(yù)期交易模型的輸出結(jié)果，預(yù)測(cè)不同市場(chǎng)狀態(tài)下客戶的交易行為。

64、策略定制模塊，用于基于所述交易行為模式和所述預(yù)期交易模型輸出的結(jié)果，為不同類(lèi)型客戶制定個(gè)性化的交易策略。

65、反饋優(yōu)化模塊，用于定期收集客戶對(duì)交易策略的反饋，根據(jù)客戶反饋和市場(chǎng)變化，對(duì)所述預(yù)期交易模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。

66、本發(fā)明實(shí)施例的有益效果是：

67、本發(fā)明通過(guò)數(shù)據(jù)收集模塊，從交易平臺(tái)獲取包括市場(chǎng)指數(shù)、每日成交量和市場(chǎng)波動(dòng)率等在內(nèi)的宏觀市場(chǎng)數(shù)據(jù)，以及股票收益率、每筆平均成交量、相對(duì)價(jià)差、市場(chǎng)深度和市場(chǎng)彈性等微觀市場(chǎng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效整合。基于交易者的歷史交易數(shù)據(jù)和行為特征，將交易者分為知情交易者和非知情交易者，并通過(guò)回歸模型分析不同市場(chǎng)狀態(tài)下兩類(lèi)交易者的交易行為模式。通過(guò)分析回歸模型的系數(shù)，判斷市場(chǎng)收益、成交量和波動(dòng)性對(duì)交易量、波動(dòng)性和風(fēng)險(xiǎn)因素的影響，識(shí)別交易行為的差異。

68、本發(fā)明通過(guò)建立預(yù)期交易模型，使用歷史數(shù)據(jù)估計(jì)模型參數(shù)，并進(jìn)行滾動(dòng)預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)不同市場(chǎng)狀態(tài)下客戶的交易行為。該模型能夠根據(jù)輸出結(jié)果進(jìn)行交易量預(yù)測(cè)和波動(dòng)性預(yù)測(cè)，提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。根據(jù)交易行為模式和預(yù)期交易模型的輸出結(jié)果，為知情交易者提供高頻交易工具和實(shí)時(shí)市場(chǎng)分析，為非知情交易者提供風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖工具和交易指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)了交易策略的個(gè)性化定制。

69、本發(fā)明能夠定期收集客戶對(duì)交易策略和市場(chǎng)分析報(bào)告的反饋，根據(jù)反饋和市場(chǎng)變化，優(yōu)化和調(diào)整預(yù)期交易模型，確保模型的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。