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申请/专利权人：深圳市载厚智能投资有限公司

摘要：本发明公开了一种数据挖掘方法及系统，具体涉及数据处理技术领域，包括要素捕捉模块、终端融合模块、检验对照模块、介入判定模块，要素捕捉模块搜集数据挖掘模型样本偏差信息和交易数据挖掘模型边缘计算优化目标信息并传送至终端融合模块，终端融合模块进行融合建模，计算数据挖掘模型采样精度与优化目标的平衡状态，检验对照模块根据计算所得的平衡状态与预设阈值进行比照校验，根据比照校验结果生成平衡状态信号，介入判定模块根据平衡状态信号进行人工介入判断，本发明能够对数据挖掘的效率与边缘计算辅助优化的数据处理压力进行综合评估，当数据挖掘系统处于失衡状态时，提醒交易者对数据挖掘系统的异常进行检验，提高系统运行的效率。

主权项：1.一种数据挖掘系统，其特征在于，包括要素捕捉模块、终端融合模块、检验对照模块、介入判定模块；要素捕捉模块用于搜集数据挖掘模型样本偏差信息和交易数据挖掘模型边缘计算优化目标信息，并将数据挖掘模型样本偏差信息和交易数据挖掘模型边缘计算优化目标信息传送至终端融合模块；其中数据挖掘模型样本偏差信息为采样平衡效率系数，采样平衡效率系数的计算方法为：以过采样所增加的异常数据样本数量为m，以欠采样所减少的正常数据样本为n，定义采样平衡效率系数为Bf，则其计算表达式为，式中，C为与模型规模大小相关的常数，且C大于0；终端融合模块用于将数据挖掘模型样本偏差信息和交易数据挖掘模型边缘计算优化目标信息进行融合建模，计算数据挖掘模型采样精度与优化目标的平衡状态；其中交易数据挖掘模型边缘计算优化目标信息为优化指数，优化指数的计算方法为：标定交易波动系数为Tv，参与度压力系数为We，趋势浮动系数为Tf，则优化指数的计算表达式为，式中，分别为交易波动系数、参与度压力系数、趋势浮动系数的比例系数，且均大于0；交易波动系数是衡量交易市场数据变化信心的指标，其计算方法为，式中，Sg为正向交易比，Sl为负向交易比，交易比的计算方法为：若当前周期的交易量减去上一周期的交易量为正值，则该交易量差值与当前周期的交易量的比值为正向交易比；若当前周期的交易量减去上一周期的交易量为负值，则该交易量差值的绝对值与当前周期的交易量的比值为负向交易比，即，且，其中，Tc为本周期交易量，Pc为上一周期交易量；参与度压力系数的计算方法为，式中，En为交易窗口末端的1%交易周期时间内的单位时间平均交易量，以纳斯达克为例，其正常交易日的交易周期时间为6.5小时，En即为正常交易日最后0.065小时内的单位时间平均交易量，Mt为交易周期内的最低交易量，Ht为交易周期内的最高交易量；趋势浮动系数的计算方法为，式中Tn为各分化周期的总交易数据量，n为分化周期数，分化周期为将交易时间等分的周期时间，对于不同类型的交易操作或交易类型，其分化周期的分化逻辑有所不同，以日内交易操作为例，其分化周期时间单位为秒，而长期操作的分化周期时间单位是交易日，交易数据挖掘模型对不同交易操作的分化周期确定逻辑由交易操作者根据具体的交易模式进行调整；检验对照模块用于根据计算所得的平衡状态与预设阈值进行比照校验，根据比照校验结果生成平衡状态信号；介入判定模块用于根据平衡状态信号进行人工介入判断。

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