一种基于预期交易分析的客户管理方法及系统与流程

本发明涉及数据处理，特别涉及一种基于预期交易分析的客户管理方法及系统。

背景技术：

1、当前，金融市场的复杂性和交易行为的不确定性促使金融机构和投资者寻求更精准的分析工具和模型，以提升交易决策的准确性和风险管理能力。基于大数据和机器学习技术的交易分析方法逐渐成为主流，利用历史交易数据和市场数据进行建模和预测，帮助投资者识别市场趋势和交易机会。未来，随着数据获取和处理技术的不断进步，交易分析模型将越来越精细化和智能化。特别是，人工智能和机器学习算法的应用将使得交易行为的预测更加精准。金融机构将逐步转向基于数据驱动的决策模式，通过实时数据分析和预测模型，提升交易效率和风险管理能力。

2、然而，金融市场数据往往存在大量的噪声和不确定性，传统的分析方法难以有效过滤这些干扰信息，从而影响预测的准确性。现有的交易分析模型多基于静态数据，难以及时适应市场环境的快速变化，导致预测失准和决策失误。当前的交易分析工具多采用通用的交易策略，难以针对不同类型的交易者提供个性化的建议，无法满足不同客户的差异化需求。现有的方法在信息不对称风险识别和管理方面存在不足，特别是在高波动性市场中，难以有效防范和应对交易风险。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种基于预期交易分析的客户管理方法及系统，能够实现对不同市场状态下客户交易行为的精准预测，为不同类型的客户制定个性化的交易策略。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种基于预期交易分析的客户管理方法，其中，包括：

3、从交易平台收集宏观市场数据和微观市场数据。

4、基于交易者的历史交易数据和交易行为特征，将交易者分为知情交易者和非知情交易者。

5、分析不同市场状态下知情交易者和非知情交易者的交易行为模式。

6、建立预期交易模型，根据所述预期交易模型的输出结果，预测不同市场状态下客户的交易行为。

7、基于所述交易行为模式和所述预期交易模型输出的结果，为不同类型客户制定个性化的交易策略。

8、定期收集客户对交易策略的反馈，根据客户反馈和市场变化，对所述预期交易模型进行优化和调整。

9、结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，从交易平台收集宏观市场数据包括：

10、从交易平台获取市场指数的数据，计算每日市场收益率，其中，是市场指数在时间t的数值。

11、从交易平台获取每日总成交量。

12、从交易平台的历史价格数据中，使用标准差模型计算市场波动率，其中，是市场收益，是市场收益的平均值。

13、其技术效果在于：通过计算每日市场收益率、总成交量和市场波动率，准确地反映市场的动态变化和趋势，提高了数据整合和市场状态分析的准确性。

14、结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，从交易平台收集微观市场数据包括：

15、从交易平台获取个股的每日收盘价数据，计算个股的收益率，得到指定个股的股票收益率，其中，是个股i在时间t的价格。

16、从交易平台获取每笔交易的成交量数据，计算每日每笔平均成交量，其中，是当天的交易笔数。

17、从交易平台获取交易的买卖报价数据，计算指定交易的相对价差，其中，是指定交易的卖价，是指定交易的卖价。

18、从交易平台获取挂单数据，计算市场深度，其中，是第i个买单的数量，是第j个卖单的数量，n是买单的总数，m是卖单的总数。

19、从交易平台获取市场交易量和交易价格，计算市场弹性率，其中，是交易量的变化，是价格的变化。

20、其技术效果在于：通过从交易平台获取个股的每日收盘价数据，计算个股的收益率，精确反映指定个股的市场表现；通过获取每笔交易的成交量数据，计算每日每笔平均成交量，细致地分析市场的交易活跃度；通过获取交易的买卖报价数据，计算指定交易的相对价差，准确衡量交易成本；通过获取挂单数据，计算市场深度，准确反映市场的深度和流动性；通过获取市场交易量和交易价格，计算市场弹性率，分析市场对交易量变化的敏感性。

21、结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述基于交易者的历史交易数据和交易行为特征，将交易者分为知情交易者和非知情交易者包括：

22、从交易平台获取每位交易者的历史交易数据，分别计算其在指定时间窗口内的交易行为特征指标。

23、所述交易行为特征指标包括交易频率、交易量占比、平均持仓时间、市场收益相关性、波动性相关性、个股收益相关性、平均成交量相关性、相对价差相关性和市场深度相关性的至少一种。

24、根据所述交易行为特征，构建每个交易者的特征向量。

25、使用机器学习算法训练包含特征向量和标签的训练数据集。

26、使用训练好的模型对交易者进行分类，将交易者分为知情交易者和非知情交易者。

27、其技术效果在于：通过从交易平台获取每位交易者的历史交易数据，分别计算其在指定时间窗口内的交易行为特征指标，更全面、精确地识别每位交易者的交易行为，全面覆盖交易者的行为特征，准确地描绘交易者的行为模式。

28、结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述分析不同市场状态下知情交易者和非知情交易者的交易行为模式包括：

29、分析交易量变化，分别建立知情交易者和非知情交易者的交易量的回归模型，知情交易者在时间t的平均交易量模型为，非知情交易者在时间t的平均交易量模型为，其中，、为常数项，、为市场收益率的回归系数，、为总成交量的回归系数，、为市场波动率的回归系数，、为误差项。

30、分析波动性变化，分别建立知情交易者和非知情交易者的波动性回归模型，知情交易者在时间t的平均波动性模型为，非知情交易者在时间t的平均波动性模型为，其中，、为常数项，、为市场收益率的回归系数，、为总成交量的回归系数，、为市场波动率的回归系数，、为误差项。

31、识别信息不对称风险，分别建立知情交易者和非知情交易者的信息不对称风险的回归模型，知情交易者在时间t的信息不对称风险的回归模型为，非知情交易者在时间t的信息不对称风险的回归模型为，其中，、为常数项，、为市场收益率的回归系数，、为总成交量的回归系数，、为市场波动率的回归系数，、为误差项。

32、将市场状态分为不同类别，包括市场收益增加、总成交量上升、市场波动率增加中的至少一种。

33、分析每个回归模型的系数，判断各市场变量对交易量、波动性和风险因素的影响，比较知情交易者和非知情交易者在不同市场状态下回归系数的大小和显著性，识别交易行为的差异。

34、根据分析的结果，总结不同市场状态下知情交易者和非知情交易者的典型交易行为模式。

35、其技术效果在于：通过建立知情交易者和非知情交易者的交易量、波动性和信息不对称风险的回归模型，精确量化市场收益率、总成交量和市场波动率等市场变量对交易行为的影响。分析回归模型的系数大小和显著性，有助于识别知情交易者和非知情交易者在不同市场状态下的交易行为差异。回归模型的分析结果可以帮助在不同市场状态下动态调整交易策略，通过实时监控市场变量和交易行为，可以根据市场变化迅速调整策略，减少风险并抓住机会，提高交易的成功率。

36、结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述建立预期交易模型，根据所述预期交易模型的输出结果，预测不同市场状态下客户的交易行为包括：

37、确定var模型中的内生变量和外生变量，所述内生变量包括交易量和波动性，所述外生变量包括市场收益、市场深度、相对价差和市场弹性。

38、对所述内生变量和所述外生变量进行数据平稳性检验和选择滞后期处理，使数据平稳。

39、建立内生变量和外生变量之间动态关系的基于var的预期交易模型，其中，为自回归系数矩阵，b为外生变量的影响矩阵，为随机误差项。

40、使用历史数据估计并确定所述预期交易模型的参数。

41、使用估计好的所述预期交易模型进行滚动预测，在时间t基于已知数据对时间t+h的外生变量向量的预测公式为，其中，是外生变量的向量。

42、根据输出结果进行交易量预测和波动性预测，得到不同市场状态下客户的交易行为。

43、其技术效果在于：通过对内生变量（交易量、波动性）和外生变量（市场收益、市场深度、相对价差、市场弹性）进行数据平稳性检验和选择滞后期处理，确保数据的稳定性和可靠性，有效避免了由于数据不平稳带来的误差，保证了模型预测的精度和稳定性。使用aic、bic等信息准则选择var模型的最佳滞后期数，确保模型的拟合效果最佳。通过建立内生变量和外生变量之间动态关系的基于var的预期交易模型，捕捉到不同市场变量之间的动态交互关系，反映市场变量的复杂动态变化，提供更加准确和全面的市场状态预测。在时间t基于已知数据对时间t+h的预测能够提供前瞻性的市场行为预测，能够及时响应市场变化，提供动态的交易策略调整建议。

44、结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，建立所述预期交易模型后，还包括：

45、通过残差自相关检验检查所述预期交易模型的准确性。

46、通过模型稳定性检验检查所述预期交易模型的有效性。

47、其技术效果在于：通过ljung-box检验方法对模型的残差序列进行自相关性检验，确保模型的拟合效果，有效地检测模型是否存在系统误差，保证了模型预测结果的准确性和可靠性；通过模型稳定性的有效验证，能够确保var模型在长期预测中的稳定性和有效性，避免模型在预测过程中产生不稳定或发散的情况。结合残差自相关检验和模型稳定性检验，提供了全面的模型验证机制，从不同角度确保模型的准确性和有效性。

48、结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式，其中，所述基于所述交易行为模式和所述预期交易模型输出的结果，为不同类型客户制定个性化的交易策略包括：

49、根据预测的交易量变化，为不同类型客户制定交易策略。

50、根据预测的波动性变化，为不同类型客户制定风险管理策略。

51、根据识别的信息不对称风险，为不同类型客户推断面临信息不对称风险的概率。

52、其技术效果在于：据预测的交易量变化，为不同类型客户制定针对性的交易策略，这种方法能够根据客户的不同交易特征和市场预测情况，制定出更符合客户需求的个性化交易策略，提高客户的交易效率和决策准确性。根据预测的波动性变化，为不同类型客户制定风险管理策略，这种风险管理策略能够帮助不同类型客户在波动性市场中降低风险，保护他们的投资收益，提高整体交易安全性。根据识别的信息不对称风险，为不同类型客户推断其面临信息不对称风险的概率，这种方法能够有效识别和应对信息不对称风险，提高客户在信息不对称市场中的竞争力，减少因信息不对称导致的交易损失。对个性化策略进行结果评估，跟踪客户在实施个性化策略后的交易量和波动性变化，评估策略的有效性；通过客户反馈和满意度调查，评估客户对个性化策略的接受度和满意度；分析客户的交易绩效，特别是非知情交易者的交易损失是否减少，风险是否得到有效管理，种评估和反馈机制能够及时发现个性化策略中的不足，并根据客户反馈和市场变化进行优化和调整，持续提升预期交易模型的准确性和客户满意度，提高客户关系管理的整体效果。

53、结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第八种可能的实施方式，其中，所述定期收集客户对交易策略的反馈，根据客户反馈和市场变化，对所述预期交易模型进行优化和调整包括：

54、定期收集客户对个性化交易策略的满意度、市场分析报告的准确性和实用性、交易工具的易用性和功能性和客户服务的响应速度和专业程度。

55、将收集到的反馈进行分类整理和统计分析，识别客户反馈中影响客户满意度的因素，通过计算客户满意度评分得到需要改进的领域。

56、将客户反馈与交易模型输出结果进行对比分析，找出模型预测与实际情况的差异，针对识别出的差异，调整模型参数。

57、持续监控市场变化，定期更新模型的训练数据。

58、其技术效果在于：通过系统地收集和分析客户反馈，及时识别和改进影响客户满意度的因素，提升客户的整体满意度和忠诚度；通过反馈与模型结果的对比分析，精准识别和调整模型的不足之处，提高交易策略的实际效果和客户满意度；持续监控市场变化，定期更新训练数据，引入新的算法和特征变量，提升模型对不同市场状态下客户交易行为的预测精度和适应能力；通过优化模型和交易策略，提供更加精准和个性化的服务，提高客户管理的整体效率和效果。

59、第二方面，本发明实施例还提供了一种基于预期交易分析的客户管理系统，其中，包括：

60、数据收集模块，用于从交易平台收集宏观市场数据和微观市场数据。

61、交易者分析模块，用于基于交易者的历史交易数据和交易行为特征，将交易者分为知情交易者和非知情交易者。

62、交易行为模式分析模块，用于分析不同市场状态下知情交易者和非知情交易者的交易行为模式。

63、建模模块，用于建立预期交易模型，根据所述预期交易模型的输出结果，预测不同市场状态下客户的交易行为。

64、策略定制模块，用于基于所述交易行为模式和所述预期交易模型输出的结果，为不同类型客户制定个性化的交易策略。

65、反馈优化模块，用于定期收集客户对交易策略的反馈，根据客户反馈和市场变化，对所述预期交易模型进行优化和调整。

66、本发明实施例的有益效果是：

67、本发明通过数据收集模块，从交易平台获取包括市场指数、每日成交量和市场波动率等在内的宏观市场数据，以及股票收益率、每笔平均成交量、相对价差、市场深度和市场弹性等微观市场数据，实现了对多源异构数据的高效整合。基于交易者的历史交易数据和行为特征，将交易者分为知情交易者和非知情交易者，并通过回归模型分析不同市场状态下两类交易者的交易行为模式。通过分析回归模型的系数，判断市场收益、成交量和波动性对交易量、波动性和风险因素的影响，识别交易行为的差异。

68、本发明通过建立预期交易模型，使用历史数据估计模型参数，并进行滚动预测，预测不同市场状态下客户的交易行为。该模型能够根据输出结果进行交易量预测和波动性预测，提高了预测的准确性和可靠性。根据交易行为模式和预期交易模型的输出结果，为知情交易者提供高频交易工具和实时市场分析，为非知情交易者提供风险对冲工具和交易指导，实现了交易策略的个性化定制。

69、本发明能够定期收集客户对交易策略和市场分析报告的反馈，根据反馈和市场变化，优化和调整预期交易模型，确保模型的实时性和准确性。