(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211124501.1 (22)申请日 2022.09.15 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 黄琦　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 赵冬梅 (51)Int.Cl. G06Q 40/04(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06F 9/50(2006.01) (54)发明名称 交易归集方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种交易归集方法及装置， 应 用于分布式技术领域， 其中该方法包括： 获取历 史交易的相关信息； 将历史交易的相关信息输入 到交易量预测模 型， 获得预测的每单位时间内的 交易量； 并输入到归集参数预判模型中， 根据归 集参数及预测的每单位时间内的交易量， 确定当 前的决定性归集参数， 根据归集参数的波动因子 判断是否需要调整当前的决定性归集参数； 若需 要调整， 对当前的决定性归集参数进行调整， 根 据调整后的当前的决定性归集参数， 将多笔交易 归集为一笔头寸交易； 若不需要调整， 根据当前 的决定性归集参数， 将多笔交易归集为一笔头寸 交易。 本发 明可以将多笔交易归集为一笔头寸交 易， 减少交易报文笔 数， 提高处 理效率。 权利要求书4页 说明书8页 附图4页 CN 115456780 A 2022.12.09 CN 115456780 A 1.一种交易归集方法， 其特 征在于， 包括： 获取历史 交易的相关信息； 将历史交易的相关信息 输入到交易 量预测模型， 获得 预测的每单位时间内的交易 量； 将预测的每单位时间内的交易量输入到归集参数预判模型中， 其中， 在所述的归集参 数预判模型中已预设归集参数和归集参数的波动因子， 根据归集参数及预测的每单位时间 内的交易量， 确定当前 的决定性归集参数， 根据归集参数 的波动因子判断是否需要调整当 前的决定性归集 参数； 若需要调整， 对当前的决定性归集参数进行调整， 根据调整后的当前的决定性归集参 数， 将相应的多笔交易归集 为一笔头寸交易； 若不需要调整， 根据当前的决定性归集 参数， 将相应的多笔交易归集 为一笔头寸交易。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 历史交易的相关信息包括： 历史交易达成时 间和外部政策、 事 件、 风险信息 。 3.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 获得 预测的每单位时间内的交易 量， 包括： 根据历史交易达成时间， 可以得到历史交易中每单位时间内交易量的一组数据， 对数 据进行抽样， 得到每单位时间内平均交易 量q； 根据当前外部政策、 事件、 风险信 息， 预测出影响每单位时间内平均交易量的波动因子 w； 将所述的每单位时间内平均交易量q和所述的波动因子w输入到交易量预测模型x＝F (q,w)， 获得 预测的每单位时间内的交易 量x。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述归集参数包括： 最小归集周期t和最小归 集交易数m。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 根据归集参数及预测的每单位 时间内的交易 量， 确定当前的决定性归集 参数， 包括： 计算最小归集周期t个单位时间内的预测交易量xt， 判断最小归集周期t个单位时间内 的预测交易 量与最小归集交易数的大小关系， 其中， x为预测的每单位时间内的交易 量； 当xt≤m时， 优先触发最小归集周期t进行交易归集， 所述的最小归集周期为当前的决 定性归集 参数； 当xt＞m时， 优先触发最小归集交易数m进行交易归集， 所述的最小归集交易数为当前 的决定性归集 参数。 6.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据归集参数的波动因子判断是否需要调整 当前的决定性归集 参数， 包括： 获取前一个单位时间内的交易 量n； 在当前的决定性归集 参数为最小归集周期t时， 若t个单位时间内的预测交易量xt在[nt(1 ‑α ),nt(1+α )]区间内， 则不调整当前的决定 性归集参数， 若xt在[nt(1 ‑α ),nt(1+α )]区间外， 则调整当前的决定性归集 参数； 其中， α 为归集 参数的波动因子； 在当前的决定性归集 参数为最小归集交易数m时， 若最小归集交易数m在[nt(1 ‑α ),nt(1+α )]区间内， 则不调整当前的决定性归集参数， 若最小归集交易数m在[nt(1 ‑α ),nt(1+α )]区间外， 则调整当前的决定性归集 参数。权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115456780 A 27.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 若需要调整， 对当前的决定性归集参数进行 调整， 包括： 在当前的决定性归集 参数为最小归集周期t， 且 xt＞nt(1+α )时， 计算调整比例 根据调整比例降低 最小归集周期t， 得到调 整后的最小 归集周期 在当前的决定性归集 参数为最小归集周期t， 且 xt＜nt(1 ‑α )时， 计算调整比例 根据调整比例提高最小归集周期t， 得到调整后的最小 归集周期 在当前的决定性归集 参数为最小归集交易数m， 且m＞nt(1+α )时， 计算调整比例 根据调整比例降低最小归集交易数m， 得到调整后的最 小归集交易数 在当前的决定性归集 参数为最小归集交易数m， 且m＜nt(1 ‑α )时， 计算调整比例 根据调整比例提高最小归集交易数m， 得到调整后的最 小归集交易数 8.一种交易归集装置， 其特 征在于， 包括： 信息获取模块， 用于获取历史 交易的相关信息； 交易量预测模块， 用于将历史交易的相关信息输入到交易量预测模型， 获得预测的每 单位时间内的交易 量； 归集参数预判模块， 用于将预测的每单位时间内的交易量输入到归集参数预判模型 中， 其中， 在所述的归集参数预判模型中已预设归集参数和归集参数的波动因子， 根据归集 参数及预测的每单位时间内的交易量， 确定当前 的决定性归集参数， 根据归集参数 的波动 因子判断是否需要调整当前的决定性归集 参数； 归集参数调 整模块， 用于若需要调整， 对当前的决定性归集参数进行调整， 根据调整后 的当前的决定性归集 参数， 将相应的多笔交易归集 为一笔头寸交易； 交易归集模块， 用于若不需要调整， 根据当前的决定性归集参数， 将相应的多笔交易归 集为一笔头寸交易。 9.如权利要求8所述的装置， 其特征在于， 历史交易的相关信息包括： 历史交易达成时 间和外部政策、 事 件、 风险信息 。 10.如权利要求9所述的装置， 其特 征在于， 交易 量预测模块， 用于： 根据历史交易达成时间， 可以得到历史交易中每单位时间内交易量的一组数据， 对数 据进行抽样， 得到每单位时间内平均交易 量q；权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115456780 A 3