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申请/专利权人：深圳市深弈科技有限公司

摘要：本发明提出一种基于迁移学习优化的模拟撮合方法，基于迁移学习技术得到待交易对象的第一第二行情数据集；根据第一行情数据集和第一神经网络得到第一行情数据模型；根据第二行情数据集和第二神经网络得到第二行情数据模型；利用历史交易数据和历史行情数据对第三神经网络进行训练得到第一交易模型；将当前行情数据输入第一行情数据模型得第一当前行情数据；将第一当前行情数据输入第二行情数据模型得第二当前行情数据；第一当前行情数据中的第二当前行情数据剔除，得到第三当前行情数据；根据第三当前行情数据和第一交易模型得出模拟交易结果。本方案利用迁移学习技术可以精准得到影响待交易对象交易情况的当前行情数据，保证了交易的准确性。

主权项：1.一种基于迁移学习优化的模拟撮合方法，其特征在于，包括：获取待交易对象的第一特征数据；根据所述第一特征数据得到所述待交易对象的多个关联对象；获取所述多个关联对象的历史交易数据和历史行情数据；根据所述第一特征数据和所述历史行情数据，基于迁移学习技术得到所述待交易对象的第一行情数据集和第二行情数据集；根据所述第一行情数据集和第一神经网络得到第一行情数据模型；根据所述第二行情数据集和第二神经网络得到第二行情数据模型；利用所述历史交易数据和所述历史行情数据对第三神经网络进行训练得到第一交易模型；获取当前行情数据；将所述当前行情数据输入所述第一行情数据模型得第一当前行情数据；将所述第一当前行情数据输入所述第二行情数据模型得到第二当前行情数据；所述第一当前行情数据中的所述第二当前行情数据剔除，得到第三当前行情数据；根据所述第三当前行情数据和所述第一交易模型得出模拟交易结果；其中，所述根据所述第一特征数据和所述历史行情数据，基于迁移学习技术得到所述待交易对象的第一行情数据集和第二行情数据集的步骤，包括：将所述历史行情数据分为训练集和测试集；将所述训练集输入深度学习神经网络进行训练，得到第一历史行情数据模型；利用所述测试集对所述第一历史行情数据模型进行测试，并根据测试结果对所述第一历史行情数据模型进行调整得到第二历史行情数据模型；根据所述第一特征数据获取所述待交易对象的第一目标行情数据；基于迁移学习技术，利用所述第一目标行情数据对所述第二历史行情数据模型进行调整，得到调整后的历史行情数据模型；将所述历史行情数据输入所述历史行情数据模型，得到所述第一行情数据集；从所述历史行情数据剔除所述第一行情数据集，得到与所述待交易对象不相关的所述第二行情数据集，即所述第二行情数据集为不影响所述待交易对象的交易情况的行情数据。

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