一种基于多交易品种组合的交易数据处理方法与流程

本发明属于交易数据处理，具体涉及一种基于多交易品种组合的交易数据处理方法。

背景技术：

1、随着金融市场和数字资产市场的发展，交易品种的数量不断增加。交易者或交易系统通常需要同时关注外汇、期货、现货、股票、期权、国债、etf等多类交易品种。不同交易品种具有不同的报价方式、交易时间、价格波动单位、合约乘数和市场特征，因此，在进行交易数据分析时，往往需要对多个市场、多个交易平台以及多个时间周期的数据进行综合处理。

2、现有交易数据处理方式通常以单一交易品种或单一交易平台为核心。例如，交易系统通常针对某一外汇货币对、某一期货合约、某一股票或某一指数生成价格走势图、技术指标或交易信号。虽然该方式能够反映单一交易品种的价格变化情况，但难以全面反映多个交易品种之间的联动关系，也难以体现不同市场、不同交易数据源及不同时间周期之间的综合变化。

3、在实际交易数据分析过程中，多个交易品种之间往往存在一定的关联关系。例如，同一货币相关的多个外汇货币对可能在同一时间段内呈现相关性波动；同一商品相关的期货、现货和相关股票也可能存在价格联动；同一指数在不同交易平台或不同衍生品市场中也可能存在同步或近似同步的变化。如果仅分别观察单个交易品种，容易造成信息割裂，难以及时获得多品种、多市场之间的综合趋势。

4、另外，现有交易软件通常将不同交易品种以独立图表方式展示，用户需要在多个图表、多个交易平台或多个时间周期之间频繁切换。当交易品种数量较多时，人工观察和人工计算的效率较低，容易遗漏关键数据变化，也难以形成统一的组合分析结果。

5、现有量化交易或因子分析方法虽然能够对多个交易品种进行一定程度的数据处理，但其通常依赖预设因子、历史回测模型或单一市场数据结构。对于跨市场、跨平台、跨品种和跨时间周期的交易数据，仍然存在数据口径不统一、组合关系表达不充分、不同交易品种之间难以进行统一加总或交叉计算的问题。

6、因此，针对上述技术问题，有必要提供一种基于多交易品种组合的交易数据处理方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于多交易品种组合的交易数据处理方法，其能够解决背景技术中提出的技术问题。

2、为了实现上述目的，本发明一具体实施例提供的技术方案如下：

3、一种基于多交易品种组合的交易数据处理方法，包括以下步骤：s1、获取多个交易数据源中的交易数据，所述交易数据包括多个交易品种在至少一个时间周期内的行情数据，所述行情数据至少包括交易品种标识、数据源标识、时间戳、时间周期以及价格数据；s2、根据所述交易品种标识和/或交易品种的属性信息，对所述多个交易品种进行分组，得到至少一个交易品种组，每个交易品种组包括一个或多个具有预设关联关系的交易品种；s3、对所述行情数据进行标准化处理，得到各交易品种在对应时间周期内的标准化变化值；s4、根据所述交易品种组、所述交易数据源和所述时间周期，构建交易数据组合矩阵，所述交易数据组合矩阵中的元素对应于一个交易品种、一个交易品种组、一个交易数据源和/或一个时间周期的标准化变化值；s5、对所述交易数据组合矩阵中的元素执行至少一种组合运算，得到组合交易指标，所述组合运算包括横向聚合、纵向聚合、斜向聚合、交叉聚合、同组聚合、跨组聚合、同源聚合、跨源聚合中的至少一种；s6、根据所述组合交易指标生成交易数据处理结果，所述交易数据处理结果包括组合强弱值、方向标签、波动提示、风险提示、排序结果和/或交易参考信息。

4、在本发明的一个或多个实施例中，所述多个交易品种包括外汇、国内期货、国外期货、现货、国内股票、国外股票、期权、国债、etf中的至少两类。

5、在本发明的一个或多个实施例中，所述预设关联关系包括以下至少一种：同一报价货币关系、同一基础货币关系、同一商品标的关系、同一指数标的关系、同一行业关系、同一市场类型关系、同一交易方向相关性关系、同一波动特征关系、同一交易时段关系。

6、在本发明的一个或多个实施例中，所述标准化处理包括以下至少一种：将不同交易品种的价格变化值转换为统一点值、统一百分比变化值、统一收益率、统一货币单位、统一合约乘数口径、统一波动率口径或统一风险敞口口径。

7、在本发明的一个或多个实施例中，所述时间周期包括1分钟、3分钟、5分钟、15分钟、30分钟、1小时、4小时、日线、周线、月线中的至少一种；并且，所述方法支持将较短时间周期的数据向较长时间周期聚合，和/或将较长时间周期的数据向较短时间周期拆分或关联。

8、在本发明的一个或多个实施例中，所述横向聚合包括对同一交易数据源中多个交易品种组的标准化变化值进行求和、加权求和或均值计算；所述纵向聚合包括对同一交易品种组在多个交易数据源或多个时间周期中的标准化变化值进行求和、加权求和或均值计算。

9、在本发明的一个或多个实施例中，所述斜向聚合包括从所述交易数据组合矩阵中选取位于不同行和不同列的多个元素，并对所述多个元素进行求和、加权求和或组合函数计算；所述交叉聚合包括选取第一交易品种组中的至少一个元素和第二交易品种组中的至少一个元素进行组合计算，以得到跨交易品种组的组合交易指标。

10、在本发明的一个或多个实施例中，所述组合运算包括如下至少一种：a组内元素相加、a组与b组相加、a组与b组及c组相加、a组中任一元素与b组中任一元素相加、a组中多个元素与b组中多个元素相加、a组至第n组之间的多级交叉相加。

11、在本发明的一个或多个实施例中，所述多个交易数据源包括至少一个交易平台或行情服务器；当交易数据源数量为多个时，所述方法进一步包括：对不同交易数据源中相同或相似交易品种的行情数据进行匹配，并将匹配后的行情数据加入所述交易数据组合矩阵。

12、在本发明的一个或多个实施例中，所述交易数据源的数量按照预设数列确定，所述预设数列包括等差数列、等比数列、斐波那契数列、平方数列、幂次数列中的至少一种。

13、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：通过多交易品种分组、行情数据标准化、交易数据组合矩阵构建以及多种组合聚合运算，实现了对多品种、多市场、多平台、多周期交易数据的统一处理和综合分析。该方法能够提高交易数据的可比性、关联性、稳定性和处理效率，并能够生成直观的组合交易指标和风险提示，具有较好的实用价值和推广价值。

1.一种基于多交易品种组合的交易数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多交易品种组合的交易数据处理方法，其特征在于，所述多个交易品种包括外汇、国内期货、国外期货、现货、国内股票、国外股票、期权、国债、etf中的至少两类。

3.根据权利要求1所述的基于多交易品种组合的交易数据处理方法，其特征在于，所述预设关联关系包括以下至少一种：

4.根据权利要求1所述的基于多交易品种组合的交易数据处理方法，其特征在于，所述标准化处理包括以下至少一种：

5.根据权利要求1所述的基于多交易品种组合的交易数据处理方法，其特征在于，所述时间周期包括1分钟、3分钟、5分钟、15分钟、30分钟、1小时、4小时、日线、周线、月线中的至少一种；

6.根据权利要求1所述的基于多交易品种组合的交易数据处理方法，其特征在于，所述横向聚合包括对同一交易数据源中多个交易品种组的标准化变化值进行求和、加权求和或均值计算；

7.根据权利要求1所述的基于多交易品种组合的交易数据处理方法，其特征在于，所述斜向聚合包括从所述交易数据组合矩阵中选取位于不同行和不同列的多个元素，并对所述多个元素进行求和、加权求和或组合函数计算；

8.根据权利要求1所述的基于多交易品种组合的交易数据处理方法，其特征在于，所述组合运算包括如下至少一种：

9.根据权利要求1所述的基于多交易品种组合的交易数据处理方法，其特征在于，所述多个交易数据源包括至少一个交易平台或行情服务器；

10.根据权利要求9所述的基于多交易品种组合的交易数据处理方法，其特征在于，所述交易数据源的数量按照预设数列确定，所述预设数列包括等差数列、等比数列、斐波那契数列、平方数列、幂次数列中的至少一种。