用于划分时序数据的方法、计算设备和存储介质与流程

本公开的实施例总体涉及金融领域，并且更具体地涉及一种用于划分时序数据的方法、计算设备和存储介质。

背景技术：

1、在金融市场，根据市场形态来制定、调整资产配置方案、或进行金融产品筛选等是十分普遍的，因此对市场环境进行划分有着重要的意义。针对金融市场的环境划分，如通过时序数据划分的方式针对证券指数、期货指数、债权指数、股票市值等进行划分，从而获取对应的市场形态。

2、传统的用于时序数据划分的方式，例如长短期均线交叉法，其实现简单，但是划分结果相对滞后且划分后的视觉分界点不是相对高低点；例如zigzag(之字形)算法计算相对高低点，以涨跌幅作为线段划分依据，但是zigzag算法针对不同标的时因涨跌幅波动率不同，参数将无法通用，且当波动率较大会形成时间上很短的分段影响市场形态划分准确性；例如人工视觉划分法，可以起到很好划分视觉效果，但是需要专业人员维护，效率较低。

3、综上，传统的用于时序数据划分的方式存在的不足之处在于：难以在划分时序数据时平衡划分效果与效率。

技术实现思路

1、针对上述问题，本公开提供了一种用于划分时序数据的方法、计算设备和存储介质，能够在取得较优划分效果的同时节约人工工作量。

2、根据本公开的第一方面，提供了一种用于划分时序数据的方法，包括：获取预定统计周期内关于目标对象的时序数据，以便确定所述时序数据中的多个拐点；连接所述多个拐点，生成关于时序数据的折线图；至少基于预定最小时间阈值，对所述折线图中的相邻线段依次进行合并，以便基于合并后的折线图将所述时序数据划分为多个趋势形态区间；基于每个预定最小时间阈值所对应的一组趋势形态区间，确定一组趋势形态区间中的每个趋势形态区间的时间跨度，以便确定一组趋势形态区间与所对应的预定最小时间阈值之间的时间误差；以及基于所有预定最小时间阈值所对应的时间误差，将对应的时间误差最小的一组趋势形态区间用于划分关于目标对象的时序数据。

3、根据本公开的第二方面，提供了一种用于推荐目标对象的方法，包括：基于本公开的第一方面中提供的任一项用于划分时序数据的方法，对关于多个目标对象的多个时序数据进行时序划分，以便获取关于多个目标对象中的每一个目标对象的趋势形态区间；基于每一个目标对象的趋势形态区间，从所述多个目标对象中确定向目标用户推荐的与目标对象相关联的金融产品。

4、根据本公开的第三方面，提供了一种计算设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开的第一方面的方法。

5、在本公开的第四方面中，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中计算机指令用于使计算机执行本公开的第一方面的方法。

6、在一些实施例中，确定所述时序数据中的多个拐点包括：基于预定时间窗口阈值和预定步长，按时间顺序依次比较每个时间窗口内的所述时序数据；如果确定完当前时间窗口中的时序数据的拐点，按预定步长移动至当前时间窗口的下一时间窗口，以便确定下一时间窗口中的拐点，直至确定所述时序数据中的多个拐点。

7、在一些实施例中，预定时间窗口为2个单位时间、预定步长为1个单位时间，单位时间是基于目标对象的类型而确定的。

8、在一些实施例中，至少基于预定最小时间阈值，对所述折线图中的相邻线段依次进行合并包括：如果当前经合并的折线图中存在待合并入的新线段，获取当前经合并的折线图中尾部的三条线段，以便确定尾部的三条线段是否符合线段合并条件；如果所述尾部的三条线段符合线段合并条件，将所述尾部的三条线段合并，以生成当前经合并的折线图中的一条待合并入的新线段；如果所述尾部的三条线段不符合线段合并条件，或者所述当前经合并的折线图所包括的线段数量不足三条，基于时序顺序从所述折线图中选中一条线段，以生成当前经合并的折线图中的一条待合并入的新线段；重复确定经合并的折线图中是否存在下一条待合并入的新线段，直到所述折线图中的全部线段都依次被选中过或者不存在下一条待合并入的新线段。

9、在一些实施例中，线段合并条件包括：所述尾部的三条线段为相邻的三条线段；所述尾部的三条线段的起点值为所述三条线段的最小值、终点值为所述三条线段的最大值，或者，所述尾部相邻的三条线段的起点值为所述三条线段的最大值、终点值为所述三条线段的最小值；以及所述尾部的三条线段中存在至少一条线段的时间跨度小于所对应的预定最小时间阈值。

10、在一些实施例中，用于划分时序数据的方法还包括：若所述当前经合并的折线图中头部的多个线段中存在时间跨度小于所对应的预定最小时间阈值的线段，以所述当前经合并的折线图中头部线段的起点为起点，以所述当前经合并的折线图中最接近头部线段的、符合所对应的预定最小时间阈值的线段的终点为终点，以便生成新的线段作为当前经合并的折线图的头部线段。

11、在一些实施例中，若所述当前经合并的折线图中尾部的多个线段中存在时间跨度小于所对应的预定最小时间阈值的线段，以所述当前经合并的折线图中尾部线段的终点为终点，以所述当前经合并的折线图中最接近尾部线段的、符合所对应的预定最小时间阈值的线段的起点为起点，以便生成新的线段作为当前经合并的折线图的尾部线段。

12、在一些实施例中，其中关于目标对象的时序数据至少包括以下之一：证券指数数据、债券指数数据和期货指数数据。

13、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种用于划分时序数据的方法，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述时序数据中的多个拐点包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其中，预定时间窗口为2个单位时间、预定步长为1个单位时间，单位时间是基于目标对象的类型而确定的。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，至少基于预定最小时间阈值，对所述折线图中的相邻线段依次进行合并包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其中，线段合并条件包括：

6.根据权利要求5所述的方法，还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，还包括：

8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其中关于目标对象的时序数据至少包括以下之一：

9.一种用于推荐目标对象的方法，包括：基于权利要求1-8中任一项所述的用于划分时序数据的方法，对关于多个目标对象的多个时序数据进行时序划分，以便获取关于多个目标对象中的每一个目标对象的趋势形态区间；

10.一种计算设备，包括：

11.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-9中任一项所述的方法。

技术总结
本公开的实施例涉及一种用于划分时序数据的方法、计算设备和存储介质。该方法包括获取预定统计周期内关于目标对象的时序数据，确定时序数据中的多个拐点；连接多个拐点，生成关于时序数据的折线图；至少基于预定最小时间阈值对折线图中的相邻线段依次进行合并，以基于合并后的折线图将时序数据划分为多个趋势形态区间；基于每个预定最小时间阈值所对应的一组趋势形态区间，确定一组趋势形态区间与所对应的预定最小时间阈值之间的时间误差；以及基于所有预定最小时间阈值所对应的时间误差，将对应的时间误差最小的一组趋势形态区间用于划分关于目标对象的时序数据；由此，能够实现在划分时序数据时提高效率并获取准确的划分效果。

技术研发人员：陈佳佳,马永谙,姜海涌
受保护的技术使用者：北京口袋财富信息科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12