(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211015761.5 (22)申请日 2022.08.23 (71)申请人 上海非凸智能科技有限公司 地址 200233 上海市徐汇区虹梅路1801号 凯科国际大厦A区2801 (72)发明人 王浚澎　王春辉　 (51)Int.Cl. G06Q 40/04(2012.01) G06Q 40/08(2012.01) G06N 20/00(2019.01) G06F 3/06(2006.01) (54)发明名称 一种基于人工智能的期货数据分析系统及 方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于人工智能的期货数 据分析系统及方法， 包括系统管理模块， 所述系 统管理模块的输入端连接有数据采集模块和 内 存读取模块， 且系统管理模块的输出端连接有存 储模块， 所述系统管理模块的输出端还连接有定 期清理模块和手动清理模块， 所述定期清理模块 和手动清理模块的输出端 连接有删除模块； 数据 处理模块， 其连接在所述系统管理模块的输出 端。 该基于人工智能的期货数据分析系统及方 法， 通过设置内存读取模块能够对存储模块的内 存占用量进行读取， 并且上传至系统管理模块， 而系统管理模块通过定期清理模块和手动清理 模块可控制删除模块对存储模块的数据进行删 除， 避免大量无用数据占据较多内存， 影响系统 的工作效率。 权利要求书2页 说明书4页 附图1页 CN 115375472 A 2022.11.22 CN 115375472 A 1.一种基于人工智能的期 货数据分析系统， 其特 征在于， 包括： 系统管理模块(1)， 所述系统管理模块(1)的输入端连接有数据采集模块(3)和内存读 取模块(4)， 且系统管理模块(1)的输出端连接有存储模块(2)， 所述系统管理模块(1)的输 出端还连接有定期清理模块(5)和手动清理模块(6)， 所述定期清理模块(5)和手动清理模 块(6)的输出端连接有删除模块(7)， 所述内存读取模块(4)与存储模块(2)通过API端口实 现数据传输， 且系统管 理模块(1)与内存读取模块(4)通过API端口实现数据交互， 并且系统 管理模块(1)与存 储模块(2)通过API端口实现数据传输； 数据处理模块(8)， 其连接在所述系统管理模块(1)的输出端， 所述数据处理模块(8)的 输出端连接有数据提取模块(9)， 且数据提取模块(9)的输出端连接有模型搭建模块(10)， 所述模型 搭建模块(10)的输出端连接有风险评估 模块(11)； 图形绘制模块(12)， 其连接在所述风险评估模块(11)的输出端， 所述图形绘制模块 (12)的输出端连接有结果输出模块(13)。 2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的期货数据分析系统， 其特征在于， 所述模 型搭建模块(10)包括AI智能学习模块(1001)和特征提取模块(1002)， 所述特征提取模块 (1002)的输出端 连接有模 型训练模块(1003)， 且模 型训练模块(1003)的输出端连接有决策 模块(1004)。 3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的期货数据分析系统， 其特征在于， 所述特 征提取模块(10 02)还设有： 规则库链接模块(14)， 其连接在所述特征提取模块(1002)的输出端， 所述规则库链接 模块(14)与特 征提取模块(10 02)通过API端口实现数据传输 。 4.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的期货数据分析系统， 其特征在于， 所述特 征提取模块(1002)、 模型训练模块(1003)和决策模块(1004)通过API端口实现数据传输， 所 述决策模块(10 04)与风险评估 模块(11)通过API端口实现数据传输 。 5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的期货数据分析系统， 其特征在于， 所述数 据采集模块(3)、 系统管理模块(1)和数据处理模块(8)通过API端口实现数据传输， 所述数 据采集模块(3)、 系统管理模块(1)和存 储模块(2)通过API端口实现数据传输 。 6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的期货数据分析系统， 其特征在于， 所述系 统管理模块(1)分别与定期清理模块(5)和手动清理模块(6)通过API端口实现数据传输， 且 定期清理模块(5)与手动清理模块(6)相互独立。 7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的期货数据分析系统， 其特征在于， 所述定 期清理模块(5)和手动清理模块(6)均与删除模块(7)通过API端口实现数据传输， 且删除模 块(7)与存 储模块(2)通过API端口实现数据传输 。 8.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的期货数据分析系统， 其特征在于， 所述数 据处理模块(8)、 数据提取模块(9)和模型 搭建模块(10)通过API端口实现数据传输 。 9.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的期货数据分析系统， 其特征在于， 所述风 险评估模块(11)、 图形绘制模块(12)和结果输出模块(13)通过API端口实现数据传输 。 10.一种如权利要求1 ‑9任一项所述的基于人工智能的期货数据分析系统 的方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 数据采集模块(3)对用户选定的期货历史数据进行收集， 并传输至系统管理模块权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115375472 A 2(1)， 系统管 理模块(1)可通过数据处理模块(8)对采集到的期货数据进行 处理汇总后， 通过 数据提取模块(9)进 行数据提取， 获取季度同比信息或年度同比信息数据后， 传输至模型搭 建模块(10)； S2、 模型搭建模块(10)能够根据数据采集模块(3)收集到的期货历史数据进行模型搭 建， 并且通过增加的AI智能学习模块(1001)实现机器学习效果， 使特征提取模块(1002)通 过规则库链接模块(14)获取期货规则库， 期货规则库内涵盖期货交易中的持仓数量、 期货 数据拨动值、 投机指数和市场效率等， 通过获得的实际特征搭建数据模型后， 模 型训练模块 (1003)可对模型进行训练， 根据训练结果 通过决策模块(10 04)获得交易决策分析； S3、 通过设置的风 险评估模块(11)能够对用户选定的期货风 险进行智能评估， 同时图 形绘制模块(12)对于期货走势预制图进行绘制， 绘制出的图形可通过结果输出模块(13)向 外输出； S4、 在长期使用后， 由于所有采集到的期货数据均通过系统管理模块(1)传输至存储模 块(2)进行存储， 而年限较长的数据信息可用性较低， 长期存储在存储模块(2)内会占用大 量内存， 可通过定期清理模块(5)定时向删除模块(7)发送信号， 通过删除模块(7)对存储模 块(2)的数据进行删除， 同时也可通过手动清理模块(6)清理数据。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115375472 A 3