交易评价方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质与流程

1.本技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种交易评价方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着股票市场的兴起，越来越多的用户参与到股票交易中。用户在对股票进行交易时，可能会因为用户能力的差异，导致不同用户发生交易的时机不同。而对于难以把握交易时机的用户来说，一次错误的交易，可能会导致该用户承担较大的风险。
3.大数据研究表明，对于同一用户来说，其对股票市场的判断可能会一直遵循相同的交易思路，从而导致大多数交易都需要承担较大的风险。如果能够对用户已发生的交易进行复盘，是有利于提高用户对交易机会的把握能力和识别能力的。但用户进行复盘时，通常是根据自己交易时的数据来进行复盘，数据量小且不够全面，因此不利于获得准确的评价结果。
4.因此，亟需一种交易评价方法，以获得准确的评价结果。


技术实现要素：

5.本技术提供一种交易评价方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够结合用户的交易数据及同期的市场趋势，客观地评价用户已发生的交易，以获得准确的评价结果。
6.第一方面，本技术提供一种交易评价方法，包括：获取第一时段的交易数据，该交易数据包括用户在第一时段内对第一产品的至少一笔交易的类型以及每笔的交易时间；确定所述第一产品在所述第一时段的k值曲线和d值曲线；基于所述交易数据、所述k值曲线和所述d值曲线，确定所述至少一笔交易中的每一笔交易的交易时间在所述第一时段中所处的区间，所述区间包括多头区间、观望区间或空头区间；基于所述至少一笔交易中每一笔交易的类型，以及所述每一笔交易在所述第一时段中所处的区间，生成交易评价，所述交易评价用于评估所述至少一笔交易中每一笔交易的交易时间是否合适。
7.第二方面，本技术提供一种交易评价装置，包括：获取模块和处理模块。
8.其中，获取模块用于：获取第一时段的交易数据，所述交易数据包括用户在所述第一时段内对第一产品的至少一笔交易的类型以及每一笔交易的交易时间；处理模块用于：确定所述第一产品在所述第一时段的k值曲线和d值曲线；基于所述交易数据、所述k值曲线和所述d值曲线，确定所述至少一笔交易中的每一笔交易的交易时间在所述第一时段中所处的区间，所述区间包括多头区间、观望区间或空头区间；以及，基于所述至少一笔交易中每一笔交易的类型，以及每一笔交易在所述第一时段中所处的区间，生成交易评价，所述交易评价用于评估所述至少一笔交易中每一笔交易的交易时间是否合适。
9.第三方面，本技术提供一种电子设备，包括处理器，所述处理器用于执行第一方面以及第一方面任一种可能实现方式中所述的方法。
10.所述装置还可以包括存储器，用于存储指令和数据。所述存储器与所述处理器耦合，所述处理器执行所述存储器中存储的指令时，可以实现上述各方面中描述的方法。所述装置还可以包括通信接口，所述通信接口用于该装置与其它设备进行通信，示例性地，通信接口可以是收发器、电路、总线、模块或其它类型的通信接口。
11.第四方面，本技术提供一种芯片系统，该芯片系统包括至少一个处理器，用于支持实现上述第一方面以及第一方面任一种可能实现方式中所涉及的功能。
12.在一种可能的设计中，所述芯片系统还包括存储器，所述存储器用于保存程序指令和数据，存储器位于处理器之内或处理器之外。
13.该芯片系统可以由芯片构成，也可以包含芯片和其他分立器件。
14.第五方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，包括计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机实现第一方面以及第一方面任一种可能实现方式中的方法。
15.第六方面，本技术提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：计算机程序(也可以称为代码，或指令)，当所述计算机程序被运行时，使得计算机执行第一方面以及以及第一方面任一种可能实现方式中的方法。
16.本技术提供的交易评价方法，通过获取用户在过去一段时间的交易数据以及过去一段时间的市场趋势线，并基于此确定用户在过去一段时间的每笔交易所处的区间，最后针对每笔交易，生成用于评估用户每笔交易的交易时间是否合适的交易评价。该方法能够客观地评价用户已发生的交易，以获得准确的评价结果，从而使得用户可以基于评价结果，对已发生的交易进行复盘，进而提升用户对交易机会的把握能力，提高用户在未来交易操作中识别交易机会和风险的能力。
附图说明
17.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
18.图1为适用于本技术实施例的系统架构示意图；
19.图2为本技术实施例提供的一种交易评价方法的示意性流程图；
20.图3为本技术实施例提供的另一交易评价方法的示意性流程图；
21.图4为au(t+d)在一段时间的k线图；
22.图5和图6为au(t+d)在一段时间的市场趋势线；
23.图7为本技术实施例提供的第一时段包括的多个区间的示意图；
24.图8为本技术实施例提供的一种交易评价装置的示意性框图；
25.图9为本技术实施例提供的电子设备的示意性框图。
26.通过上述附图，已示出本技术明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本技术构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本技术的概念。
具体实施方式
27.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例
中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
28.需要说明的是，本技术所涉及的用户交易数据，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关法律法规和标准，并提供有相应的操作入口，供用户选择授权或者拒绝。
29.需要说明的是，本技术提供的交易评价方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质可用于人工智能领域，也可用于除人工智能领域之外的任意领域，本技术对交易评价方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质的应用领域不做限定。
30.为便于理解，首先对本技术所涉及的相关术语进行说明。
31.1、多头：用户对股票市场看中，预估股价会上涨，因此会在股价格低的情况下买进，直到股票上涨到一定价格时再售出，为此得到差值盈利。即多头是以先买进为基础，用户在未售出股票前，手头上多拥有一只股票，故称之为多头。也就是说，多头是指用户适合买进股票，因此本技术实施例中的多头区间可以理解为用户适合进行买入交易的时段。
32.2、空头：空头和多头是相对的，用户认为目前阶段的股价尽管较为高，可是对股票市场的前景不看中，预估股价可能下跌。因此期望把股票卖出，在股票降价之后再买来或补进，为此得到差值盈利。即空头是在售出后至未买来或补进前，手上并无股票，称之为空头。也就是说，空头是指用户适合卖出股票，因此本技术实施例中的空头区间理解为用户不适合进行买入交易而适合进行卖出交易的时段。
33.3、随机指标，又称kdj指标，反映了股票价格走势和波动变化，能有效判断股票市场买卖情况。kdj指标由k、d、j三条曲线构成并相互关联，其中k值线反映近期股价，d值线反映平均股价，j值线为k值线和d值线两者的差额。
34.4、异同移动平均线(moving average convergence/divergence，macd)：是从双指数移动平均线发展而来的。macd指标是由两线一柱组合起来形成的，其中两线包括快速线(一般被称为diff线)和慢速线(一般被称为dea线、macd线或dem线)，柱状图一般用红柱和绿柱的收缩来研判行情。即macd是根据macd、dea和diff的值来反映市场的变化。
35.随着股票市场的兴起，越来越多的用户参与到股票交易中。用户在对股票进行交易时，可能会因为用户能力的差异，导致不同用户发生交易的时机不同。而对于难以把握交易时机的用户来说，一次错误的交易，可能会导致该用户承担较大的风险。大数据研究表明，对于同一用户来说，其对股票市场的判断可能会一直遵循相同的交易思路，从而导致大多数交易都需要承担较大的风险。
36.为了避免用户在投资交易中承担较大的风险，现有的方案一般是通过对市场变化的预测，为用户未发生的交易提供投资交易建议，从而降低用户的投资交易的风险。而目前尚未针对用户已发生的交易生成客观的交易评价的方案。
37.有鉴于此，本技术提供了一种交易评价方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法基于获取的用户在过去一段时间的交易数据以及过去一段时间的市场趋势线，确定用户在过去一段时间的每笔交易所处的区间，并针对用户的每笔交易以及每笔交易所处的区间，生成用于评估用户在过去一段时间的每笔交易的交易时间是否合适的交易评价。该方法能够客观地评价用户已发生的交易，获得准确的评价结果，使得用户可以基于评价结果，对已发生的交易进行复盘，以提升用户对交易机会的把握能力，提高用户在未来交
易操作中识别交易机会和风险的能力。
38.下面以具体地实施例对本技术的技术方案以及本技术的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本技术的实施例进行描述。
39.在介绍本技术实施例提供的方法之前，先做出以下几点说明。
40.第一，在下文示出的实施例中，各术语及英文缩略语，如macd、kdj等，均为方便描述而给出的示例性举例，不应对本技术构成任何限定。本技术并不排除已有或未来定义其它能够实现相同或相似功能的术语的可能。
41.第二，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b的情况，其中a，b可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a、b和c中的至少一项(个)，可以表示：a，或b，或c，或a和b，或a和c，或b和c，或a、b和c，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。
42.第三，在本技术实施例中，“当
……
时”、“在
……
的情况下”、“若”以及“如果”等描述均指在某种客观情况下设备(如，电子设备)会做出相应的处理，并非是限定时间，且也不要求设备在实现时一定要有判断的动作，也不意味着存在其它限定。
43.为了更好地理解本技术实施例，首先对本技术适用的系统架构进行介绍。
44.图1示出了适用于本技术实施例的系统架构图。如图1所示，电子设备中包括投资模型，数据存储与加工模块，以及人工智能分析模块。其中，数据存储与加工模块用于保存数据，以及对数据进行加工处理，投资模型用于处理来自数据出处与加工模块处理后的数据，人工智能分析模块用于分析投资模型输出的结果以及数据存储与加工模块处理后的数据。
45.应理解，本技术实施例中的交易数据以及市场数据可以存储在数据存储于加工模块中；本技术中的市场趋势线可以是数据处理与加工模块进行加工处理得到的；本技术实施例中的交易评价可以是人工智能分析模块输出的结果；图1所示的投资模型可以是下文示出的预设模型，此处暂不详述。
46.图2为本技术实施例提供的一种交易评价方法200的示意性流程图。应理解，方法200可以由电子设备执行，也可以由电子设备中的芯片执行，本技术实施例对此不作限定。
47.如图2所示，该方法200可以包括s201至s204，下面详细介绍图2所示的各步骤。
48.s201，获取第一时段的交易数据。
49.该交易数据包括用户在第一时段内对第一产品的至少一笔交易的类型以及至少一笔交易的交易时间。其中，第一时段为今天之前的一段时间，例如，今天的日期为2023年4月12日，则第一时段可以是2023年4月1日至2023年4月11日，或是2023年4月12日之前的任一段时间。
50.第一产品例如可以是某公司的股票、债券、期权等等。
51.应理解，对第一产品的一笔交易的类型包括对第一产品的买入交易或卖出交易，即交易数据包括：用户在第一时段内对第一产品的至少一笔买入交易，以及至少一笔买入交易的交易时间，和/或，用户在第一时段内对第一产品的至少一笔卖出交易，以及至少一
笔卖出交易的交易时间。
52.s202，确定第一产品在第一时段的k值曲线和d值曲线。
53.其中，关于k值曲线和d值曲线的描述可参照上述相关术语中的介绍，此处不再赘述。
54.s203，基于交易数据、k值曲线和d值曲线，确定至少一笔交易中的每一笔交易的交易时间在第一时段中所处的区间。
55.其中，区间可以分为多头区间、观望区间和空头区间。关于多头区间和空头区间的描述可参照上述相关术语中的介绍，此处不再赘述。观望区间可以理解为用户不适合进行买入和卖出交易的时段。在一些实现方式中，可以将观望区间视为空头区间的一种。在另一些实现方式中，可以将观望区间和空头区间划分为两种区间。
56.应理解，第一时段可以分为多个区间，多个区间是指第一时段中的多个不重叠的时间段。示例性地，多个区间可以包括多头区间或空头区间中的至少一种，或者包括多头区间、空头区间或观望区间中的至少一种。或者，第一时段为一个区间，该区间可以是多头区间、空头区间或观望区间。
57.可选地，第一时段所包含的区间是基于k值曲线和d值曲线中对应于每个时间点的k值和d值的大小关系确定的。例如，第一时段中，多头区间中的任意一个时间点的k值大于d值，空头区间中的任意一个时间点的k值小于或等于d值。又例如，第一时段中，多头区间中的任意一个时间点的k值大于d值，空头区间中的任意一个时间点的k值小于d值，观望区间中的任意一个时间点的k值等于d值。
58.示例性地，上述交易数据、k值曲线和d值曲线，确定至少一笔交易中的每一笔交易的交易时间在第一时段中所处的区间，包括：将交易数据、k值曲线和d值曲线，输入预设模型，以通过预设模型确定至少一笔交易中的每一笔交易在第一时段中所处的区间。
59.其中，预设模型可以基于上述基于k值和d值的大小关系确定区间的规则而设置，且可用于确定被输入的每一个时间点所处的区间。因此，该预设模型可以基于预先设置好的规则，对第一时段中的区间进行划分。当每一笔交易的交易时间被输入至该预设模型时，该预设模型可以根据预先确定好的区间，来确定当前输入至该预设模型的交易时间处于哪个区间。
60.可以理解的是，上述至少一笔交易为多笔交易，且第一时段包括多个区间时，多笔交易中的至少两笔交易的交易时间可能位于同一区间，或是多笔交易的多个交易时间分别位于不同的区间。
61.s204，基于至少一笔交易中每一笔交易的类型，以及每一笔交易在第一时段中所处的区间，生成交易评价。
62.其中，交易评价用于评估至少一笔交易中每一笔交易的交易时间是否合适。
63.示例性地，至少一笔交易的交易类型包括第一笔交易-买入交易和第二笔交易-卖出交易，且买入交易的交易时间为第一时刻，卖出交易的交易时间为第二时刻。
64.若第一时刻和第二时刻均位于第一时段的空头区间，则交易评价指示第一笔交易的交易时间不合适，以及，交易评价指示第二笔交易的交易时间合适。
65.若第一时刻和第二时刻均位于第一时段的多头区间，则交易评价指示第一笔交易的交易时间合适，以及，交易评价指示第二笔交易的交易时间不合适。
66.若第一时刻位于第一时段的多头区间，第二时刻位于第一时段的空头区间，则交易评价指示第一笔交易和第二笔交易的交易时间均合适。
67.若第一时刻位于第一时段的空头区间，第二时刻位于第一时段的多头区间，则交易评价指示第一笔交易和第二笔交易的交易时间均不合适。
68.这里，交易时间的合适与不合适，可理解为，在某一时间进行交易，是否存在较高的风险，或者也可理解为，在某一时间进行交易，是否可能为用户带来较高的收益率，等等。
69.本技术实施例中，基于获取的用户在第一时段的交易数据以及第一时段的市场趋势线，确定用户在第一时段的每笔交易所处的区间，并针对用户的每笔交易以及每笔交易所处的区间，生成用于评估用户在第一时段的每笔交易的交易时间是否合适的交易评价。由于第一时段为今天之前的一段时间，因此该方法能够客观的评价用户已发生的交易，从而使得用户可以基于评价结果，对已发生的交易进行复盘，以提升用户对交易机会的把握能力，提高用户在未来交易操作中识别交易机会和风险的能力。
70.下面以图2所示的实施例为基础，以上海黄金交易所黄金市场的黄金(au)现货延期(delay)交易(trade)合约(简称au(t+d))为例，结合图3至图7，详细描述本技术实施例提供的交易评价方法。应理解，图2所示实施例中已介绍的内容不再赘述。
71.图3是本技术实施例提供的另一种交易评价方法300的示意性流程图。应理解，该方法300可以由电子设备执行，也可以由电子设备中的芯片执行，本技术实施例对此不作限定。
72.如图3所示，该方法包括s301至s307，下面详细描述图3所示的各步骤。
73.s301，获取第一时段的交易数据。
74.该第一时段的交易数据可以是用户在2020.09.28至2021.01.21时段对au(t+d)的至少一笔交易的类型，以及至少一笔交易的交易时间。
75.s302，获取第一时段的市场数据。
76.也就是说，获取au(t+d)在2020.09.28至2021.01.21的市场数据。该市场数据包括实时行情、开盘价、最新价、最高价、最低价、收盘价、成交量等。
77.s303，基于市场数据，绘制k线图。
78.其中，k线图又称蜡烛曲线图，用于反映各种股票每日、每周、或每月的开盘价、收盘价、最高价、最低价等涨跌变化状况。应理解，k线图中至少包开盘价、最高价、最低价以及收盘价这四种数据。本技术实施例中的k线图为au(t+d)在2020.09.28至2021.01.21时段内的k线图。
79.图4示出了au(t+d)在一段时间的k线图。如图4所示，横坐标表示时间，即k线图反映了au(t+d)在2020.09.28至2021.01.21的涨跌状况。其中，2020.09.28至2021.01.21可以为上述第一时段；纵坐标表示价格，例如，au(t+d)在2021.01.21的开盘价为385.6，最高价为389.88，最低价为382.21，收盘价为389.69。
80.s304，基于随机指标和k线图，确定市场趋势线。
81.市场趋势线反映第一产品的价格走势和波动变化。本实施例中，市场趋势线包括k值曲线和d值曲线，因此，确定了市场趋势线，也即确定了k值曲线和d值曲线。
82.关于随机指标的描述可参照相关术语的介绍，此处不再赘述。
83.结合上述图4所示的例子，图5示出了au(t+d)在一段时间的市场趋势线。如图5所
示，k值曲线反映2020.09.28至2021.01.21的股价，d值曲线反映2020.09.28至2021.01.21的平均股价，j值曲线由k值曲线和d值曲线两者的差额得到，即，j值曲线中对应于每个时间点的值为同一时间点的k值与d值的差额。
84.结合上述图4所示的例子，图6示出了au(t+d)在一段时间的市场趋势线。如图6所示，包括一组柱状图、diff和dea。应理解，市场趋势线也可以基于随机指标和macd指标确定，即s304可以替换为基于macd指标和k线图，确定市场趋势线。关于macd指标的描述可参照相关术语的介绍，此处不再赘述。
85.s305，基于市场趋势线，确定第一时段包括的多个区间。
86.可选地，第一时段包括多个区间，该多个区间可以包括多头区间、空头区间或观望区间中的一种或多种。一种可能的设计是，多头区间可以是市场趋势线中k值大于d值的区间，空头区间可以是市场趋势线中k值小于d值的区间，观望区间可以是市场趋势线中k值等于d值的区间。另一种可能的设计是，多头区间可以是市场趋势线中k值大于d值的区间，空头区间可以是市场趋势线中k值小于或等于d值的区间。
87.需要说明的是，上文中对于k值和d值的大小关系的比较均是针对同一时间点的比较，当某一时间点的k值和d值满足某一关系，便可将该时间点确定为对应的区间中的时间点。
88.结合上述图5所示的例子，若将k值大于d值的时间段确定为多头区间，将k值小于或等于d值的时间段确定为空头区间，可以得到如图7中的(b)所示的多个区间，图7中的(a)为上述图5所示的市场趋势线。
89.s306，确定每笔交易的交易时间在第一时段中所处的区间。
90.一种可能的实现方式中，每笔交易的交易时间和市场趋势线可以被输入至预设模型，并由该预设模型来确定每笔交易的交易时间在第一时段中所处的区间。
91.关于预设模型的描述可参照上述s103中的描述，此处不再赘述。
92.s307，基于每笔交易和每笔交易的交易时间在第一时段中所处的区间，生成交易评价。
93.示例性地，对于同一用户的多笔交易，对应多个交易时间。因此，上述生成交易评价，包括：确定第一笔交易的交易时间所在的第一区间；确定第一区间为多头区间或空头区间；确定第一笔交易是否与第一区间应进行的交易一致，若一致，则生成的交易评价指示该笔交易的交易时间合适；若不一致，则生成的交易评价指示该笔交易的交易时间不合适。其中，第一笔交易可以是用户在第一时段的任意一笔交易。
94.示例性地，上述交易数据包括a用户在第一时段内的两笔交易，第一笔交易是在时刻1进行的买入交易，第二笔交易是在时刻2进行的卖出交易。若时刻1和时刻2均位于多头区间，则生成的交易评价指示时刻1的交易时间合适，时刻2的交易时间不合适。可选地，交易评价还可以指示时刻1的交易正确，或者，时刻2的交易不正确。
95.本技术实施例中，基于获取的用户在第一时段的交易数据以及第一时段的市场趋势线，确定用户在第一时段的每笔交易所处的区间，并针对用户在第一时段发生的每笔交易，以及每笔交易在第一时段所处的区间，生成用于评估用户在第一时段的每笔交易的交易时间是否合适的交易评价。由于第一时段为今天之前的一段时间，因此该方法能够客观地评价用户已发生的交易，以获得准确的评价结果，使得用户可以基于评价结果，对已发生
的交易进行复盘，以提升用户对交易机会的把握能力，提高用户在未来交易操作中识别交易机会和风险的能力。
96.应理解，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
97.上文中结合图1至图7，详细描述了本技术实施例的方法，下面将结合图8和图9，详细描述本技术实施例的装置。
98.图8示出了本技术实施例提供的一种交易评价装置800，该装置800包括：获取模块810和处理模块820。
99.其中，获取模块810用于：获取第一时段的交易数据，所述交易数据包括用户在所述第一时段内对第一产品的至少一笔交易的类型以及每笔交易的交易时间；处理模块820用于：确定第一产品在所述第一时段的k值曲线和d值曲线；基于所述交易数据、所述k值曲线和所述d值曲线，确定所述至少一笔交易中的每一笔交易的交易时间在所述第一时段中所处的区间，所述区间包括多头区间、观望区间或空头区间；以及，基于所述至少一笔交易中每一笔交易的类型，以及每一笔交易在所述第一时段中所处的区间，生成交易评价，所述交易评价用于评估所述至少一笔交易中每一笔交易的交易时间是否合适。
100.可选地，区间包括多头区间或空头区间，处理模块820具体用于：基于所述k值曲线和所述d值曲线中对应于每个时间点的k值和d值的大小关系，确定所述第一时段中的多头区间和/或空头区间；以及，确定所述至少一笔交易中的每一笔交易的交易时间在第一时段中所处的区间。
101.可选地，第一时段中，多头区间中的任意一个时间点的k值大于d值，空头区间中的任意一个时间点的k值小于或等于d值。
102.可选地，区间包括多头区间、观望区间或空头区间，处理模块820具体用于：基于所述k值曲线和所述d值曲线中对应于每个时间点的k值和d值的大小关系，确定所述第一时段中包括的多头区间、空头区间或观望区间；以及，确定至少一笔交易中的每一笔交易的交易时间在第一时段中所处的区间。
103.可选地，第一时段中，多头区间中的任意一个时间点的k值大于d值，空头区间中的任意一个时间点的k值小于d值，所述观望区间中的任意一个时间点的k值等于d值。
104.可选地，处理模块820具体用于：将交易数据、所述k值曲线和所述d值曲线输入预设模型，以通过预设模型确定至少一笔交易中的每一笔交易在第一时段中所处的区间。
105.可选地，获取模块810还用于：获取第一产品在所述第一时段内的市场数据，市场数据包括开盘价、最高价、最低价和收盘价；处理模块820还用于：基于市场数据，确定市场趋势线。
106.可选地，处理模块820具体用于：基于所述市场数据和随机指标，确定所述市场趋势线，所述市场趋势线包括所述k值曲线和所述d值曲线。
107.应理解，这里的装置800以功能模块的形式体现。这里的术语“模块”可以指应用特有集成电路(application specific integrated circuit，asic)、电子电路、用于执行一个或多个软件或固件程序的处理器(例如共享处理器、专有处理器或组处理器等)和存储器、合并逻辑电路和/或其它支持所描述的功能的合适组件。在一个可选例子中，本领域技术人员可以理解，装置800可以具体为上述实施例中的电子设备，或者，上述实施例中电子
设备的功能可以集成在装置800中，装置800可以用于执行上述方法实施例中与电子设备对应的各个流程和/或步骤，为避免重复，在此不再赘述。
108.上述装置800具有实现上述方法中电子设备执行的相应步骤的功能；上述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。该硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。例如，上述获取模块810可以为通信接口，例如收发接口。
109.在本技术的实施例，图8中的装置800也可以是芯片或者芯片系统，例如：片上系统(system on chip，soc)。对应的，获取模块810可以是该芯片的收发电路，在此不做限定。
110.图9示出了本技术实施例提供的电子设备900。该电子设备包括处理器910、通信接口920和存储器930。
111.其中，处理器910、通信接口920和存储器930通过内部连接通路互相通信，该存储器930用于存储指令，该处理器910用于执行该存储器930存储的指令，以控制该通信接口920获取数据。
112.应理解，电子设备900可以用于执行上述方法实施例中与电子设备对应的各个步骤和/或流程。可选地，该存储器930可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器910提供指令和数据。存储器930的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。该处理器910可以用于执行存储器中存储的指令，并且该处理器910执行该指令时，该处理器910可以执行上述方法实施例中与电子设备对应的各个步骤和/或流程。
113.应理解，在本技术实施例中，该处理器可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
114.本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现前述任一实施例所述的方法。
115.本技术实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现前述任一实施例所述的方法。
116.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
117.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
118.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或
讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
119.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
120.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
121.所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
122.在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。结合本技术实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器执行存储器中的指令，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
123.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本技术的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。
124.应当理解的是，本技术并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本技术的范围仅由所附的权利要求书来限制。

技术特征：
1.一种交易评价方法，其特征在于，包括：获取第一时段的交易数据，所述交易数据包括用户在所述第一时段内对第一产品的至少一笔交易的类型以及每一笔交易的交易时间；确定所述第一产品在所述第一时段的k值曲线和d值曲线；基于所述交易数据、所述k值曲线和所述d值曲线，确定所述至少一笔交易中的每一笔交易的交易时间在所述第一时段中所处的区间，所述区间包括多头区间、观望区间或空头区间；基于所述至少一笔交易中每一笔交易的类型，以及所述每一笔交易在所述第一时段中所处的区间，生成交易评价，所述交易评价用于评估所述至少一笔交易中每一笔交易的交易时间是否合适。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述区间包括多头区间或空头区间，所述基于所述交易数据、所述k值曲线和所述d值曲线，确定所述至少一笔交易中的每一笔交易的交易时间在所述第一时段中所处的区间，包括：基于所述k值曲线和所述d值曲线中对应于每个时间点的k值和d值的大小关系，确定所述第一时段中的多头区间和/或空头区间；确定所述至少一笔交易中的每一笔交易的交易时间在所述第一时段中所处的区间。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一时段中，所述多头区间中的任意一个时间点的k值大于d值，所述空头区间中的任意一个时间点的k值小于或等于d值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述区间包括多头区间、观望区间或空头区间，所述基于所述交易数据、所述k值曲线和所述d值曲线，确定所述至少一笔交易中的每一笔交易的交易时间在所述第一时段中所处的区间，包括：基于所述k值曲线和所述d值曲线中对应于每个时间点的k值和d值的大小关系，确定所述第一时段包括的多头区间、空头区间或观望区间；确定所述至少一笔交易中的每一笔交易的交易时间在所述第一时段中所处的区间。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一时段中，所述多头区间中的任意一个时间点的k值大于d值，所述空头区间中的任意一个时间点的k值小于d值，所述观望区间中的任意一个时间点的k值等于d值。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述交易数据、所述k值曲线和所述d值曲线，确定所述至少一笔交易中的每一笔交易的交易时间在所述第一时段中所处的区间，包括：将所述交易数据、所述k值曲线和所述d值曲线输入预设模型，以通过所述预设模型确定所述至少一笔交易中的每一笔交易在所述第一时段中所处的区间。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述第一产品在所述第一时段的k值曲线和d值曲线，包括：获取所述第一产品在所述第一时段内的市场数据，所述市场数据包括开盘价、最高价、最低价和收盘价；基于所述市场数据，确定所述市场趋势线，所述市场趋势线包括所述k值曲线和所述d值曲线。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述市场数据，确定所述市场趋
势线，包括：基于所述市场数据和随机指标，确定所述市场趋势线。9.一种交易评价装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取第一时段的交易数据，所述交易数据包括用户在所述第一时段内对第一产品的至少一笔交易的类型以及每一笔的交易时间；处理模块，用于确定所述第一产品在所述第一时段的k值曲线和d值曲线；基于所述交易数据、所述k值曲线和所述d值曲线，确定所述至少一笔交易中的每一笔交易的交易时间在所述第一时段中所处的区间，所述区间包括多头区间、观望区间或空头区间；以及，基于所述至少一笔交易中每一笔交易的类型，以及在所述每一笔交易在第一时段中所处的区间，生成交易评价，所述交易评价用于评估所述至少一笔交易中每一笔交易的交易时间是否合适。10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求1至8中任一项所述的方法。11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至8中任一项所述的方法。

技术总结
本申请提供一种交易评价方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可用于人工智能领域。该方法包括：获取第一时段的交易数据，该交易数据包括用户在所述第一时段内对第一产品的至少一笔交易以及交易时间；确定第一产品在所述第一时段的K值曲线和D值曲线；基于交易数据、K值曲线和D值曲线，确定至少一笔交易中的每一笔交易的交易时间在第一时段中所处的区间，该区间包括多头区间、观望区间或空头区间；基于至少一笔交易中每一笔交易的类型，以及每一笔交易在第一时段中所处的区间，生成交易评价，该交易评价用于评估至少一笔交易中每一笔交易的交易时间是否合适。本申请的方法，能够客观的评价用户已发生的交易，获得准确的评价结果。结果。结果。


技术研发人员：石瑞雪
受保护的技术使用者：中国银行股份有限公司
技术研发日：2023.06.16
技术公布日：2023/8/24