一种基于机器学习的人工智能算法交易辅助设备
阅读说明：本技术 一种基于机器学习的人工智能算法交易辅助设备 (Artificial intelligence algorithm transaction auxiliary assembly based on machine learning ) 是由 于宗文 于 2021-08-09 设计创作，主要内容包括：本发明涉及算法交易技术领域,尤其涉及一种基于机器学习的人工智能算法交易辅助设备。包括底框,底框底部有活动脚轮,底框内有滑槽、底座、弹簧A,底座上有支撑框、缓冲组件,支撑框内有散热箱,散热箱内有过滤板、冷却器、过滤筛、所述散热箱上设有机箱,机箱两侧与底框内两侧之间和散热箱内均有多个散热组件,散热组件包括转动轴、扇叶、齿轮、齿轮转块、电机,机箱内基于机器学习的人工智能算法交易方法实现过程包括：搜集市场数据信息、机器学习数据信息、机器学习数据模型、设计风控系统、现场实盘交易。本发明的在于提出了一种可移动、散热及减震效果良好,增加计算机使用寿命的基于机器学习的人工智能算法交易辅助设备。(The invention relates to the technical field of algorithm transaction, in particular to artificial intelligence algorithm transaction auxiliary equipment based on machine learning. Including the underframe, there is movable truckle underframe bottom, has spout, base, spring A in the underframe, has carriage, buffering subassembly on the base, has the heat dissipation case in the carriage, and the heat dissipation incasement has filter, cooler, filter sieve be equipped with quick-witted case on the heat dissipation case, all have a plurality of radiator unit between the both sides in quick-witted case both sides and the underframe and in the heat dissipation case, radiator unit includes axis of rotation, flabellum, gear commentaries on classics piece, motor, and machine incasement includes based on machine learning's artificial intelligence algorithm transaction method implementation process: collecting market data information, machine learning data models, designing a wind control system and performing field real disk transaction. The invention provides the machine learning-based artificial intelligence algorithm transaction auxiliary equipment which is movable, has good heat dissipation and shock absorption effects and prolongs the service life of a computer.)
技术领域
本发明涉及算法交易技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的人工智能算法交易辅助设备。
背景技术
算法交易，也称为自动交易，黑盒交易，是利用电子平台，输入涉及算法的交易指令，以执行预先设定好的交易策略。算法中包含许多变量，包括时间，价格，交易量，或者在许多情况下，由“机器人”发起指令，而无需人工干预。算法交易广泛应用于投资银行，养老基金，共同基金，以及其他买方机构投资者，以把大额交易分割为许多小额交易来应付市场风险和冲击，算法交易的种类包括：alpha交易策略、交易执行策略、做市策略，现在市场上使用最多的是：VWAP策略、TWAP策略、IS策略，而计算机是机器学习人工智能算法交易中的一种设备，但是现有用于机器学习人工智能算法交易的计算机机箱在使用时不可以随意移动，搬运较繁琐，散热效果及减震效果较差，影响使用寿命，近些年将机器学习方法运用到交易市场数据中并不常见，存在着数据集没有流动性和没有持续性的问题，几乎找不到合适的策略和有利可图的算法系统。
发明内容
本发明的在于提出了一种可移动、散热及减震效果良好，具备完善算法系统的基于机器学习的人工智能算法交易辅助设备。
本发明所采用的技术方案为：一种基于机器学习的人工智能算法交易辅助设备，其特征在于：包括底框，所述底框底部设有多个活动脚轮，所述底框内设有滑槽，所述滑槽上设有底座，所述滑槽与底座之间通过弹簧A连接，所述底座上设有支撑框，所述底座与支撑框之间通过多个缓冲组件连接，所述支撑框内设有散热箱，所述散热箱内设有过滤板，所述过滤板上设有冷却器，所述冷却器上设有过滤筛，所述过滤筛设置于散热箱顶部，所述散热箱上设有机箱，所述机箱两侧与底框之间通过多个弹簧C连接，所述机箱两侧与底框内两侧之间设有固定块，所述机箱两侧与底框内两侧之间和散热箱内均设有多个散热组件，所述散热组件包括若干个通风组件，所述通风组件包括转动轴，所述转动轴一端设有扇叶，所述转动轴上设有齿轮，所述齿轮上设有若干个齿轮转块，两个相邻的通风组件之间通过齿轮转块相互啮合连接，其中一个所述通风组件的转动轴贯穿通过散热箱及支撑框，其中一个所述转动轴远离扇叶一端设有电机，所述电机设置于支撑框底部，所述机箱内基于机器学习的人工智能算法交易方法实现过程包括：搜集市场数据信息、机器学习数据信息、机器学习数据模型、设计风控系统、现场实盘交易。
所述活动脚轮上设有锁止结构。
所述弹簧A底部设有供滑槽滑动的滑块。
所述缓冲组件包括与底座固定连接的套筒A及与支撑框固定连接的套筒B，所述套筒A与套筒B之间通过弹簧B连接，所述套筒A两侧均设有固定凸块，所述套筒B两侧均设有导向筒，所述固定凸块上设有贯穿导向筒的支撑杆，所述支撑杆上设有橡胶块。
所述电机底部设有与支撑框固定连接的支撑架，所述散热组件的两端均设有固定杆。
所述散热箱底部与支撑框底部均设有通风小孔。
所述搜集市场数据信息是将市场中的买卖价格、最新价格、短期变化趋势等数据信息制成数据表供机器去学习；所述机器学习数据信息是将数据表中的数据进行分析挖掘，经过机器学习得到初级决策公式；所述机器学习数据模型是建立数据模型，调节参数，进行分析处理，经过机器学习优化决策公式；所述设计风控系统是提高风控处理策略服务，通过风控系统进行绩效分析、订单验证、合规检查；所述现场实盘交易是供应实时数据，机器通过程序化进行市场分析、模型编写、交易委托，可以实现实时交易。
本发明的有益效果：
本发明可以随意移动和固定，设有滑槽与滑块，当机箱发生震动时，可以起到减震的作用，设有缓冲组件，当机箱发生震动时，可以起到垂直方向的减震作用，设有弹簧C，当机箱发生震动时，可以起到水平方向的减震作用，设有散热组件，可以在机箱长时间运行后发热发烫时启动电机，通过扇叶吹出的风通过机箱，可以加大机箱内部热量的散失，从而使机箱内零件达到合适的运行温度，可以增加各零部件的使用寿命，建立的交易算法中的数据集具有长时间的流动性和持续性，具备合适的机器学习策略及交易策略，可以实现现场交易的功能。
附图说明
图1是本发明一种基于机器学习的人工智能算法交易辅助设备整体结构示意图；
图2是本发明一种基于机器学习的人工智能算法交易辅助设备散热箱内部结构示意图；
图3是本发明一种基于机器学习的人工智能算法交易辅助设备A部局部结构示意图。
如图所示：1、底框；2、活动脚轮；3、滑槽；3.1、弹簧A；3.2、滑块；4、底座；5、支撑框；6、缓冲组件；6.1、套筒A；6.2、套筒B；6.3、弹簧B；6.4、固定凸块；6.5、导向筒；6.6、支撑杆；7、散热箱；7.1、过滤板；7.2、冷却器；7.3、过滤筛；8、散热组件；8.1、转动轴；8.2、扇叶；8.3、齿轮；8.4、齿轮转块；8.5、电机；8.6、支撑架；8.7、固定杆；8.8、通风组件；9、机箱；10、弹簧C；11、固定块。
具体实施方式
一种基于机器学习的人工智能算法交易辅助设备，其特征在于：包括底框1，所述底框1底部设有多个活动脚轮2，所述底框1内设有滑槽3，所述滑槽3上设有底座4，所述滑槽3与底座4之间通过弹簧A3.1连接，所述底座4上设有支撑框5，所述底座4与支撑框5之间通过多个缓冲组件6连接，所述支撑框5内设有散热箱7，所述散热箱7内设有过滤板7.1，所述过滤板7.1上设有冷却器7.2，所述冷却器7.2上设有过滤筛7.3，所述过滤筛7.3设置于散热箱7顶部，所述散热箱7上设有机箱9，所述机箱9两侧与底框1之间通过多个弹簧C10连接，所述机箱9两侧与底框1内两侧之间设有固定块11，所述机箱9两侧与底框1内两侧之间和散热箱7内均设有多个散热组件8，所述散热组件8包括若干个通风组件8.8，所述通风组件8.8包括转动轴8.1，所述转动轴8.1一端设有扇叶8.2，所述转动轴8.1上设有齿轮8.3，所述齿轮8.3上设有若干个齿轮转块8.4，两个相邻的通风组件8.8之间通过齿轮转块8.4相互啮合连接，其中一个所述通风组件8.8的转动轴8.1贯穿通过散热箱7及支撑框5，其中一个所述转动轴8.1远离扇叶8.2一端设有电机8.5，所述电机8.5设置于支撑框5底部，所述机箱9内基于机器学习的人工智能算法交易方法实现过程包括：搜集市场数据信息、机器学习数据信息、机器学习数据模型、设计风控系统、现场实盘交易。
所述活动脚轮2上设有锁止结构。
所述弹簧A3.1底部设有供滑槽3滑动的滑块3.2。
所述缓冲组件6包括与底座4固定连接的套筒A6.1及与支撑框5固定连接的套筒B6.2，所述套筒A6.1与套筒B6.2之间通过弹簧B6.3连接，所述套筒A6.1两侧均设有固定凸块6.4，所述套筒B6.2两侧均设有导向筒6.5，所述固定凸块6.4上设有贯穿导向筒6.5的支撑杆6.6，所述支撑杆6.6上设有橡胶块。
所述电机8.5底部设有与支撑框5固定连接的支撑架8.6，所述散热组件8的两端均设有固定杆8.7。
所述散热箱7底部与支撑框5底部均设有通风小孔。
所述搜集市场数据信息是将市场中的买卖价格、最新价格、短期变化趋势等数据信息制成数据表供机器去学习；所述机器学习数据信息是将数据表中的数据进行分析挖掘，经过机器学习得到初级决策公式；所述机器学习数据模型是建立数据模型，调节参数，进行分析处理，经过机器学习优化决策公式；所述设计风控系统是提高风控处理策略服务，通过风控系统进行绩效分析、订单验证、合规检查；所述现场实盘交易是供应实时数据，机器通过程序化进行市场分析、模型编写、交易委托，可以实现实时交易。
本实施例的基于机器学习的人工智能算法交易辅助设备，将本发明的辅助设备推到合适的位置，用脚踩住活动脚轮2上的锁止结构将设备固定住，将计算机的机箱9放入底框1内，用固定块11将其固定住，启动机箱9，依次完成以下步骤：将市场中的买卖价格、最新价格、短期变化趋势等数据信息制成数据表供机器去学习；将数据表中的数据进行分析挖掘，经过机器学习得到初级决策公式；建立数据模型，调节参数，进行分析处理，经过机器学习优化决策公式；提高风控处理策略服务，通过风控系统进行绩效分析、订单验证、合规检查；供应实时数据，机器通过程序化进行市场分析、模型编写、交易委托，可以实现实时交易。当计算机使用时机箱9会发生震动，底座4向下运动时，使弹簧A3.1会做下运动，弹簧A3.1下设有滑块3.2，可以在滑槽3上做圆弧运动，从而起到减震的作用；机箱9向下运动时，缓冲组件6中的弹簧B6.3也会做下运动，使得套筒A6.1与套筒B6.2相互靠近，当套筒B6.2的高度等于支撑杆6.6的高度时，橡胶块接触到支撑框5的底部，从而起到水平方向减震的作用，同时保护了支撑框5；固定块11使机箱可以左右固定，当机箱1发生轻微左右晃动时，弹簧C10也跟着做左右运动，以防止机箱9撞击底框1发生损坏；当机箱9长时间运行后会发热发烫，启动电机8.5后，转动轴8.1跟着转动，使扇叶8.2也随着转动，同时齿轮转块8.4也随着转动，带着另外的通风组件8.8进行转动，向机箱9内部吹风，同时设有冷却器7.2，可以吹出低温的风，增加机箱9内部零件热量的散失，使各零部件可以达到合适的工作温度，设有过滤板7.1和过滤筛7.3，可以对吹出的风进行过滤，减少对机箱9内部零件的损伤，同时减少空气中灰尘的进入，增加机箱9内部各零件的使用寿命。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。
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