一种动态市场行情的煤炭实时报价与议价交易方法与流程

本发明涉及大宗商品数字化交易、分布式账本技术及人工智能深度强化学习领域，尤其涉及一种动态市场行情的煤炭实时报价与议价交易方法。

背景技术：

1、煤炭作为我国的核心能源和大宗工业原料，其传统交易模式通常依赖于定期的静态指导价，并通过人工电话、即时通讯软件进行所谓“背对背”的多轮线下协商。随着现代供应链的演进与现货市场的剧烈波动，这种传统模式暴露出了严重的滞后性和不科学性：

2、而煤炭的价格往往会受到期货盘口、环渤海动力煤指数、沿海电厂日耗等宏观指标的瞬时影响，同时受港口锚地船舶数、铁路发运拥堵等微观物流条件的制约，静态指导价无法实时捕捉这些盘中波动。

3、并且煤炭属于易受环境影响的大宗物资，在长途海运、铁运或露天堆放过程中，遭遇暴雨淋湿会导致全水分飙升、发热量名义下降；遭遇大风暴晒则会导致风化、重量流失及热值绝对流失。现有定价机制完全断裂了气象条件到在途损耗，再到实时估价的因果链条，导致交收时频频引发质量纠纷。

4、因此，面对海量的询价单，人工业务员往往无法精准核算企业当前的库存压力与资金占用成本，谈判过程中的让步步长和节奏全凭经验，极易陷入僵局或导致利润过度向买方或卖方倾斜。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种动态市场行情的煤炭实时报价与议价交易方法，可以有效解决背景技术中的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、一种动态市场行情的煤炭实时报价与议价交易方法，所述方法包括以下步骤：

4、s1：实时采集多源异构市场数据，所述多源异构市场数据至少包括宏观市场指数数据、微观煤炭指标数据、动态物流网络数据以及气象环境因素数据；通过构建的数据清洗与特征提取模型，将上述多源异构市场数据映射为标准化的多维状态向量；

5、s2：构建基于时空衰减机制的动态基准价评估模型；将所述多维状态向量输入至所述动态基准价评估模型中，结合碳排放成本核算机制与煤炭在途质量衰减惩罚函数，计算得出当前时间节点下具有时效性的煤炭买卖双边初始动态基准报价区间；

6、s3：初始化非对称信息下的多智能体议价博弈模型；基于买卖双方的历史交易画像、资金周转率及库存压力指标，分别为买方智能代理和卖方智能代理设定动态保留价格底线与初始谈判步长；

7、s4：自动执行多轮强化学习议价策略；在所述初始动态基准报价区间内，买卖双方智能代理基于马尔可夫决策过程进行出价与让步交互；在每一轮交互中，智能代理通过其内置的非线性让步函数评估对方的报价意图与市场紧迫度，并输出下一轮的优选报价，直至双方报价差额小于预设的收敛阈值或达到最大谈判轮次；

8、s5：交易撮合与智能合约自动生成；当买卖双方报价差额小于所述收敛阈值时，提取最终成交价格及配套的物流履约条件，将交易元数据上链并利用区块链自动生成不可篡改的煤炭交易智能合约。

9、优选地，所述步骤s1中的多源异构市场数据具体包括：

10、所述宏观市场指数数据包括：环渤海动力煤价格指数、郑商所动力煤期货主力合约实时盘口数据以及全国重点电厂日耗煤量与可用天数；

11、所述微观煤炭指标数据包括：发热量、全水分、灰分、挥发分以及全硫含量；

12、所述动态物流网络数据包括：铁路发运计划与拥堵指数、主要港口的实时锚地船舶数量、场存量以及实时海运/汽运费率；

13、所述气象环境因素数据包括：产地至目的地的沿途降雨量预警、极端风雪天气概率以及港口封航时长预测。

14、优选地，所述步骤s2中的基于时空衰减机制的动态基准价评估模型，其计算基础基准价的改进过程如下：

15、现有的基准价仅依赖简单的指数加权，本发明引入碳税调节与全链路成本映射，其计算公式为：；其中，为第个宏观市场指数实时数值，为对应权重；为基于微观煤炭指标数据计算的质量溢价或贴水；为基于动态物流网络数据实时计算的综合门到门物流成本；为基于煤炭全硫含量与预期燃烧转化率核算的隐含碳排放成本；为煤炭在途质量衰减惩罚函数。

16、优选地，现有技术忽略了煤炭在长途运输和露天堆放过程中因天气导致的质量损耗，本发明构建了所述煤炭在途质量衰减惩罚函数，其具体公式为：，其中，为未扣减损耗前的裸煤价格；为预计总运输与仓储时间；为时刻沿途及港口的降雨强度因子；为时刻的风力强度因子；和分别为水分浸透导致发热量下降的敏感系数和风化损耗敏感系数；为基于气象环境因素数据预测的煤炭发热量绝对流失值；为发热量流失的经济惩罚乘数

17、优选地，所述步骤s3中，买方智能代理的动态保留价格底线与卖方智能代理的动态保留价格底线的设定不仅依赖静态成本，还动态结合了实时库存压力：买方库存告急时，愿意支付的最高价格会自动上调，公式表征为：；卖方库存积压时，愿意接受的最低价格（即卖方保留价格）会自动下调，公式表征为：；其中，为通过逻辑回归模型对企业实时可用库存天数、资金链健康度进行非线性映射得到的紧急程度系数。

18、优选地，所述步骤s4中，传统议价方法采用固定步长让步，容易陷入僵局或妥协过快；本发明中买卖双方智能代理采用基于时间压力与剩余报价空间的非线性让步函数进行下一轮优选报价的生成，针对第轮谈判，某一方智能代理的当前报价的计算逻辑如下：

19、

20、其中，为第轮的动态让步步长，其由智能代理通过强化学习的网络输出，以最大化长期预期收益为目标。

21、优选地，为确保议价模型能够快速收敛而不至于陷入死循环，所述动态让步步长在强化学习动作空间中受到显式数学约束，其基准约束公式为：

22、

23、其中，为该智能代理的动态保留价格底线；为系统设定的最大谈判轮次；为让步凸度系数，当时表现为初期强硬、后期大幅让步的策略，当时表现为初期试探性让步、后期坚守底线的策略；为根据上一轮对手让步幅度计算的交易情绪反馈因子。

24、优选地，所述步骤s5中的交易撮合与智能合约自动生成环节，具体包括：当时，为预设收敛阈值，取双方最终报价的均值作为最终成交价格；系统调用区块链网络中的预言机节点，将最终成交价格、步骤s1获取的实时物流网路数据以及发热量、全硫含量等煤炭指标数据封装为json格式；利用哈希算法对上述封装数据进行加密，并将其作为触发条件写入部署在区块链上的智能合约中，若交收时实际煤炭质量与合约约定产生偏差，智能合约将自动根据偏差值执行尾款扣减指令。

25、一种用于实现所述方法的动态市场行情的煤炭实时报价与议价交易系统该系统包括：

26、多维环境感知与数据映射模块：用于对接外部气象局api、港口调度系统及期货交易所，实时抓取并清洗多源异构市场数据；

27、时空基准价推演引擎：内置碳核算逻辑与煤炭质量衰减算法，用于输出考虑动态损耗的实时基准报价区间；

28、多智能体对抗议价中枢：部署包含买方与卖方双重actor-critic网络的深度强化学习模型，用于替代人工执行毫秒级的非线性让步议价;

29、区块链结算与上链模块：用于完成最终价格的撮合锁定，并将履约条款部署为链上智能合约。

30、本发明还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，能够实现所述的一种动态市场行情的煤炭实时报价与议价交易方法。

31、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

32、1、突破了传统静态定价的时滞瓶颈，实现了全要素时空动态精准定价现有煤炭交易极度依赖周度或月度的长协指导价，对盘中剧烈波动的行情响应滞后。本发明通过实时采集宏观市场指数、微观煤炭指标、动态物流网络以及气象环境等多源异构数据，构建了基于时空衰减机制的动态基准价评估模型。该机制能够将突发的港口拥堵、物流费率飙升等瞬态因素毫秒级映射至基准价中，彻底消除了信息差导致的企业定价亏损风险。

33、2、量化了煤炭在途质量损耗，极大地降低了履约纠纷率现有技术普遍忽视了煤炭在大宗运输和露天堆放过程中极易受气象条件影响的客观事实。本发明创新性地构建了煤炭在途质量衰减惩罚函数，将沿途降雨导致的“全水分增加、热值名义下降”与大风导致的“风化与热值绝对流失”转化为精确的经济贴水进行事前扣减。根据实施例验证，该机制配合隐含碳排放成本核算，将交收履约时的质量纠纷率从传统模式的11.2%断崖式压降至0.8%，显著提升了供应链的稳定性。

34、3、采用多智能体非线性强化学习博弈，大幅提升了撮合效率与成交率面对海量询盘，人工议价效率低下且极易受主观情绪干扰；而传统的线性自动议价又过于死板。本发明引入了基于actor-critic网络的深度强化学习模型，能够根据企业实时的库存积压严重度或资金紧缺度自动调节保留价格底线，并采用非线性动态让步步长。实验数据证明，该最优博弈策略使得智能体具备了“前期试探保护利润、后期加速让步促成交易”的拟人化高级谈判能力，将单笔订单的平均议价交互从8.5次缩减至4.2次，自动成交率飙升至94.8%，撮合耗时仅需185毫秒。

35、4、实现了企业净利润的最优化保护通过全自动化的高维环境感知与动态底线调节，本发明的买卖双边智能代理能够在不激化谈判矛盾与不过度妥协之间找到完美的帕累托最优解。对比测试表明，采用本发明的非线性议价模型，相比人工静态报价模式，为卖方企业实现了+6.7%的真实净利润优化，在保障极高流转率的同时最大化了企业的商业效益。

36、5、交易结果哈希上链，构建了不可篡改的信任闭环本发明在达成最终撮合后，通过调用预言机节点将双边最终成交均价、配套的物流履约条件以及全要素煤炭指标封装上链，生成智能合约。一旦交收环节实际化验的煤炭质量与合约设定发生偏差，智能合约可自动触发尾款扣减指令，从而彻底杜绝了线下人为扯皮和赖账行为，重塑了大宗商品交易的数字化信任机制。