一種大宗商品交易的訂單撮合方法及系統與流程

本技術實施例涉及數據處理，尤其涉及一種大宗商品交易的訂單撮合方法及系統。

背景技術：

1、隨著在大宗商品交易領域，如金屬、能源、農產品等的買賣，市場參與者需要一個高效、公平且透明的交易平臺來執行訂單撮合。這種平臺必須能夠處理大量的實時數據，并提供精準的價格區間預測，以促進買家和賣家之間的最佳匹配。此外，由于市場的波動性以及參與者的多樣性，系統還應具備根據市場情況動態調整的能力，確保每筆交易都是基于最接近當前市場價格的條件完成的。因此，開發一種能夠自動適應市場變化、快速篩選有效訂單并實現智能匹配的大宗商品交易訂單撮合方法變得尤為重要。

2、目前市面上存在多種用于大宗商品交易的電子平臺解決方案，它們通常采用固定的規則或算法來決定價格范圍，并通過簡單的供需比對來進行訂單配對。這些系統可能會結合一些基礎的數據分析技術來輔助決策過程，比如使用歷史平均價作為參考設定固定的價格區間；或者利用預設的優先級列表(例如按時間順序)來安排訂單處理順序。部分先進的平臺已經開始嘗試引入更復雜的模型，包括機器學習算法來提高匹配效率和服務質量。

3、大多數現有系統依賴于靜態的價格區間設定，難以迅速響應市場上的突發變動，導致在極端情況下可能無法準確反映實際的商品價值。傳統的訂單處理方式往往缺乏足夠的智能化手段支持，特別是在高并發環境下容易出現延遲問題，影響用戶體驗。隨著網絡攻擊手段日益復雜化，現有的一些平臺在保護用戶信息安全方面做得還不夠充分，尤其是在涉及大量敏感財務信息交換時更是如此。此外，對于如何合理評估并考慮參與方信用等級的問題也未得到很好的解決，這可能導致不公平競爭現象的發生。

技術實現思路

1、本技術實施例提供一種大宗商品交易的訂單撮合方法及系統，用以解決現有技術中靈活性和穩定性不足的問題。

2、第一方面，本技術實施例提供了一種大宗商品交易的訂單撮合方法，包括：

3、接收來自多個參與方的訂單請求，所述訂單請求至少包含商品種類、數量以及價格條件；

4、構建動態價格區間模型，基于歷史交易數據和市場波動情況自動調整價格區間的上下限；

5、根據所述動態價格區間模型對收到的訂單請求進行篩選，僅保留價格條件落在所述價格區間內的有效訂單；

6、利用智能匹配算法分析所述有效訂單之間的供需關系，確定最優的訂單配對方案，其中，所述最優的訂單配對方案根據所述有效訂單的數量規模、時間優先級及參與方信用等級所確定；

7、執行所述最優的訂單配對方案，并生成相應的交易確認信息發送給對應的參與方，同時更新所述動態價格區間模型以反映最新成交情況。

8、可選地，所述構建動態價格區間模型，基于歷史交易數據和市場波動情況自動調整價格區間的上下限，包括：

9、收集并分析特定時間段內的歷史交易記錄，以獲取不同商品種類在不同時間點的價格分布信息；

10、根據所述價格分布信息計算出每種商品的歷史平均價、最高價與最低價，并確定初始價格區間；

11、利用統計學方法或機器學習技術分析市場波動趨勢，預測未來市場價格的變化范圍，得到預測結果，所述預測結果包括對未來市場價格的預測值；

12、結合當前市場狀況及預測結果，設定一個可變的動態價格區間的調整因子；

13、通過所述動態價格區間的調整因子調整所述初始價格區間，得到價格區間的上下限。

14、可選地，所述根據所述動態價格區間模型對收到的訂單請求進行篩選，僅保留價格條件落在所述價格區間內的有效訂單，包括：

15、解析出所述訂單請求中的商品種類及對應的價格條件；

16、將所述訂單請求中的價格條件與所述商品種類對應的價格區間進行比較；

17、如果所述價格條件位于所述價格區間的范圍內，則標記訂單為有效訂單，并存儲至有效訂單列表中；

18、如果所述價格條件不在所述價格區間的范圍內，則標記訂單為無效訂單。

19、可選地，所述有效訂單包括有效買方訂單和有效賣方訂單；

20、所述利用智能匹配算法分析所述有效訂單之間的供需關系，確定最優的訂單配對方案，包括：

21、計算每個所述有效訂單的數量規模權重、時間優先級權重及參與方信用等級權重；

22、對于每個所述有效買方訂單，從所述有效賣方訂單中尋找具有相同或兼容所述商品種類的訂單，以組成訂單配對方案；

23、評估所述訂單配對方案，并基于數量規模權重、時間優先級權重及參與方信用等級權重生成所述訂單配對方案對應的綜合匹配評分；

24、選擇綜合匹配評分最高的訂單配對方案作為最優的訂單配對方案。

25、可選地，所述執行所述最優的訂單配對方案，并生成相應的交易確認信息發送給對應的參與方，同時更新所述動態價格區間模型以反映最新成交情況，包括：

26、依據確定的最優訂單配對方案，確定對應的有效買方訂單和有效賣方訂單；

27、根據所確定的有效買方訂單和有效賣方訂單，生成交易確認信息，并向對應的參與方發送所述交易確認信息，所述交易確認信息包括交易的具體條款，所述參與方包括買方和賣方；

28、當參與方基于所述交易確認信息完成交易后，基于成交情況，調整所述動態價格區間模型的模型參數，并基于調整后的模型參數更新所述動態價格區域模型，更新后的動態價格區間模型被用于后續訂單請求的處理，以保證所述價格區間的準確性。

29、可選地，所述當前市場狀態至少包括商品的歷史平均價、當前價格趨勢值、交易記錄的數量、成交價格、當前市場成交量、最近一次顯著市場事件發生的時間點；

30、所述結合當前市場狀況及預測結果，設定一個可變的動態價格區間的調整因子，包括：

31、使用以下計算公式來確定動態價格區間的調整因子a：

32、

33、其中，pavg是特定時間段內商品的歷史平均價，pstd是特定時間段內商品的價格標準差，α·(pavg-pstd)是歷史平均價與價格標準差之間的差異，ptrend是通過時間序列分析得出的當前價格趨勢值，β·(ptrend-pavg)是當前價格趨勢與歷史平均價之間的差異，n是交易記錄的數量，pi是第i條交易記錄中的成交價格，是價格波動程度的度量，vcurrent是當前市場成交量，vavg和vstd分別是歷史成交量的平均值和標準差，是當前成交量與歷史成交量平均值之間的差異，t是從基準點開始的時間，t是周期長度，是周期性因素，是最近一次顯著市場事件的影響，t0是最近一次顯著市場事件發生的時間點，σ是市場事件影響的時間衰減系數，pforecast表示對未來市場價格的預測值，θ·(pforecast-pavg)表示對未來市場價格預測值與歷史平均價格之間的差異，θ是權重系數，用來衡量預測結果對未來價格區間調整的重要性，α是權重系數，用來衡量歷史平均價與標準差之間的差異對價格區間的影響，β是權重系數，用來衡量當前價格趨勢與歷史平均價之間的差異對價格區間的影響，γ是權重系數，用來衡量價格波動程度對價格區間的影響，δ是權重系數，用來衡量當前成交量與歷史成交量平均值之間的差異對價格區間的影響，η是權重系數，用來衡量周期性因素(如時間)對價格區間的影響，ζ是權重系數，用來衡量最近一次顯著市場事件對價格區間的影響。

34、可選地，所述評估所述訂單配對方案，并基于數量規模權重、時間優先級權重及參與方信用等級權重生成所述訂單配對方案對應的綜合匹配評分，包括：

35、根據以下計算公式計算綜合匹配評分s：

36、s＝wq·q+wt·t+wc·c+wd·d+wr·r+ws·ssimilarity+wp·ppredictive

37、其中，q是數量規模評分，t是時間優先級評分，c是參與方信用等級評分，d是地理距離評分，r是風險評分，ssimilarity是訂單相似性評分，ppredictive是預測評分，wq,wt,wc,wd,wr,ws,wp是數量規模、時間優先級、信用等級、地理距離、風險評分、訂單相似性和預測成功的權重系數。

38、第二方面，本技術實施例提供了一種大宗商品交易的訂單撮合系統，包括:

39、接收模塊，用于接收來自多個參與方的訂單請求，所述訂單請求至少包含商品種類、數量以及價格條件；

40、構建模塊，用于構建動態價格區間模型，基于歷史交易數據和市場波動情況自動調整價格區間的上下限；

41、篩選模塊，用于根據所述動態價格區間模型對收到的訂單請求進行篩選，僅保留價格條件落在所述價格區間內的有效訂單；

42、智能匹配模塊，用于利用智能匹配算法分析所述有效訂單之間的供需關系，確定最優的訂單配對方案，其中，所述最優的訂單配對方案根據所述有效訂單的數量規模、時間優先級及參與方信用等級所確定；

43、執行模塊，用于執行所述最優的訂單配對方案，并生成相應的交易確認信息發送給對應的參與方，同時更新所述動態價格區間模型以反映最新成交情況。

44、第三方面，本技術實施例提供了一種計算設備，包括處理組件以及存儲組件；所述存儲組件存儲一個或多個計算機指令；所述一個或多個計算機指令用以被所述處理組件調用執行，實現如上述第一方面任一項所述的一種大宗商品交易的訂單撮合方法。

45、第四方面，本技術實施例提供過了一種計算機存儲介質，存儲有計算機程序，所述計算機程序被計算機執行時，實現如上述第一方面任一項所述的一種大宗商品交易的訂單撮合方法。

46、本技術實施例中，接收來自多個參與方的訂單請求，訂單請求包含商品種類、數量以及價格條件；基于歷史交易數據和市場波動情況自動調整價格區間上下限；根據動態價格區間模型對收到的訂單請求篩選，僅保留價格條件落在價格區間內的有效訂單；利用智能匹配算法分析有效訂單之間的供需關系，確定最優的訂單配對方案，其中，最優的訂單配對方案根據有效訂單的數量規模、時間優先級及參與方信用等級所確定；執行最優的訂單配對方案，生成相應的交易確認信息發送給對應的參與方，同時更新動態價格區間模型以反映最新成交情況。本技術提供的技術方案提高了交易效率和市場流動性，增強了系統的靈活性和穩定性。

47、本技術的這些方面或其他方面在以下實施例的描述中會更加簡明易懂。