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申请/专利权人：广东财经大学
摘要：本发明公开了一种基于SAC的交易设备数据处理方法及系统，该方法包括：获取目标交易系统的当前交易策略和所述目标交易系统中多个交易设备的历史数据；基于神经网络预测模型，根据所述历史数据，确定任意两个所述交易设备之间的协同配合参数；将所述当前交易策略和所述协同配合参数，输入至训练好的SAC模型中，以得到输出的设备任务分配策略；根据所述设备任务分配策略，为每一所述交易设备分配对应的交易执行任务。可见，本发明能够有效提高多设备场景下的设备执行交易策略的运行效率和效果，以有效提高整体交易系统的工作效率，节省设备能耗，减少出错。
主权项：1.一种基于SAC的交易设备数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标交易系统的当前交易策略和所述目标交易系统中多个交易设备的历史数据；基于神经网络预测模型，根据所述历史数据，确定任意两个所述交易设备之间的协同配合参数；将所述当前交易策略和所述协同配合参数，输入至训练好的SAC模型中，以得到输出的设备任务分配策略；根据所述设备任务分配策略，为每一所述交易设备分配对应的交易执行任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东财经大学 基于SAC的交易设备数据处理方法及系统
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