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申请/专利权人：镇江数境科技有限公司

摘要：本发明提供一种基于人工智能与算力组合的量化交易模型，涉及量化交易模型技术领域。该基于人工智能与算力组合的量化交易模型，具体包括以下步骤，S1.用户历史数据获取，S2.用户档案库建立，S3.用户交易行为获取，S4.交易行为匹配，S5.交易执行。通过将自身的交易数据及个人的用户信息输入到该模型中，通过内置的神经卷积网络，对用户的交易行为进行特征分类提取，将用户的交易行为量化，使用者后续进行交易时，可将交易行为输入到模型内，模型可根据之前提取的特征及计算的权重对用户的交易行为进行推荐，便于为用户提供更符合其交易习惯的交易行为，增大该模型的适用范围，提升该模型整体进行使用时的实用性。

主权项：1.一种基于人工智能与算力组合的量化交易模型，其特征在于，具体包括以下步骤：S1.用户历史数据获取用户通过数据输入设备，将自身的各项历史交易数据输入到储存有该模型的设备中，并通过数据输入设备，输入用户的各项身份信息，通过图像采集设备，输入用户的面部信息，通过指纹识别设备，输入用户的指纹信息；S2.用户档案库建立通过神经卷积网络，遍历用户输入的交易数据，对用户的交易数据按交易类型进行分类，并根据各交易类型，统计用户交易行为的种类，计算各交易类型下用户不同交易行为的权重，通过数据库软件进行记录，针对每种交易类型及之后的交易行为分别建立一级触发器和二级触发器，将单个用户的交易数据单独储存，并结合用户的身份信息、面部信息及指纹信息建立用户档案，将对应用户的档案同对应用户交易数据的触发器进行关联；S3.用户交易行为获取用户进行交易时，通过图像采集设备，采集用户的面部图像，通过面部图像匹配网络对数据库中用户档案的面部信息比对，或通过指纹采集设备，采集用户的指纹，通过指纹匹配网络对数据库中用户档案的指纹信息比对，比对通过后，用户可通过输入设备输入此次需要执行的交易行为；S4.交易行为匹配获取到用户的交易行为后，通过神经卷积网络，对数据库中用户过往的交易类型进行遍历，找到匹配部分，根据对应交易类型下交易行为的权重，按从高到低的顺序排列；S5.交易执行将排列好的交易行为通过显示设备进行展示，为用户推荐权重最高的前三项，将其交易类型下的交易行为进行具体展示，用户选定后，通过网络传输数据对交易行为进行执行。

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