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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；所述历史数据包括历史代码执行记录、历史交易记录和历史设备间通信数据；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，包括：对于任意两个所述交易设备，计算该两个交易设备的所述历史设备间通信数据中属于该两个交易设备相互之间的通信数据占所有通信数据的数据占比；计算该两个交易设备的所述历史交易记录之间的关联度参数；计算该两个交易设备的所述历史代码执行记录中的代码相似度；将该两个交易设备的所述历史数据输入至训练好的协同程度预测神经网络中，以得到该两个交易设备对应的协同预测参数；所述协同程度预测神经网络通过包括有多个训练设备历史数据和对应的设备间协同工作标注的训练数据集训练得到；根据所述数据占比、所述关联度参数、所述代码相似度和所述协同预测参数，计算该两个交易设备间的协同配合参数；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：
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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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