名称：一种基于四边形分块图的外汇分析方法
专利号：202510610454.9
专利权人：王坤
技术领域
本发明涉及外汇分析与可视化技术领域，尤其涉及一种基于四边形分块图的外汇分析方法。
背景技术
随着全球金融市场的快速发展，外汇交易已成为金融市场的重要组成部分。然而，外汇市场的高复杂性和不确定性给交易者带来了巨大的挑战。为了更有效地分析外汇市场，提高交易决策的准确性，本发明提供了一种基于四边形热力图的外汇市场分析系统及其方法。
背景技术主要包括以下几个方面：
外汇市场数据复杂性：外汇市场涉及多种货币对的交易，且交易数据量巨大，传统分析方法难以快速捕捉市场动态。
市场信息可视化需求：交易者需要直观、快速地理解市场信息，以便作出及时、准确的交易决策。
现有技术局限性：现有的外汇分析工具多采用线性图表，难以呈现复杂的市场结构和动态变化。
为此，设计一种基于四边形分块图的外汇分析方法，用于对上述技术问题提供另一种技术方案。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于四边形分块图的外汇分析方法，用于解决上述背景中提出的技术问题。
为了解决上述的技术问题，本发明采用了如下技术方案：
一种基于四边形分块图的外汇分析方法，步骤如下：
S1：选择需要分析的外汇货币对，并收集对应的数据；
S2：对S1步骤收集的数据进行预处理；
S3：对S2处理后的数据按照时间轴和价格轴进行划分，并在划分后构建四边形网络；
S4：将S2步骤预处理后的数据映射到S3步骤得到的四边形网络单元格中；
S5：对四边形网络中的数据进行统计；
S6：对S5步骤得到的四边形网络进行可视化显示。
作为本发明提供的所述的一种基于四边形分块图的外汇分析方法的一种优选实施方式，S1步骤中，步骤如下：
选择外汇货币对，并通过外汇经纪商提供的历史数据、公开外汇数据平台的数据、专业外汇数据提供商中的数据进行收集；
收集的数据中至少包括时间戳、买价、卖价和成交量。
作为本发明提供的所述的一种基于四边形分块图的外汇分析方法的一种优选实施方式，S2步骤中，预处理步骤如下：
对数据中的时间戳进行检查，确保时间戳连续无跳跃；
将所有时间戳转换为同一时区，并将时间转换为相对时间，例如从分析起始点的秒数或分钟数；
通过线性插值法补充缺失的价格数据；
通过Z-score或IQR方法识别异常价格，并对异常价格进行平滑处理或删除；
对买价和卖价的价格检查，确保买价始终低于卖价。
作为本发明提供的所述的一种基于四边形分块图的外汇分析方法的一种优选实施方式，S3步骤中，步骤如下：
A.根据分析的需求选择对应的时间间隔，形成时间轴；
B.根据货币对波动性选择价格间隔，形成价格轴；
C.基于步骤A得到的时间轴和步骤B得到的价格轴，构建价格-时间矩阵，形成四边形网络。
作为本发明提供的所述的一种基于四边形分块图的外汇分析方法的一种优选实施方式，S4步骤中，步骤如下：
根据时间戳确认时间轴位置，并通过买价和卖价确认价格轴位置；
根据时间戳以及买价和卖价，确认对应的成交量位置。
作为本发明提供的所述的一种基于四边形分块图的外汇分析方法的一种优选实施方式，S5步骤中，步骤如下：
1)对网络单元格中所有交易的成交量分为买方/卖方主导成交量，并将买方/卖方成交量分别累加，得到买方累计成交量/卖方累计成交量；
2)将网络单元格中所有交易的金额根据1)步骤中的买方/卖方主导成交量，分为买方/卖方交易金额，并将买方/卖方交易金额分别累加，得到买方累计交易金额/卖方累计交易金额；
3)将步骤2)得到的累计交易金额除以步骤1)得到的累计成交量，分别得到网格内外汇买方成交均价和卖方成交均价。
作为本发明提供的所述的一种基于四边形分块图的外汇分析方法的一种优选实施方式，步骤2)中，根据成交金额的不同，得到买方/卖方最高成交价、买方/卖方最低成交价和买方/卖方价格波动差。
作为本发明提供的所述的一种基于四边形分块图的外汇分析方法的一种优选实施方式，S6步骤中，步骤如下：
a.根据S5步骤中得到的买方累计成交量/卖方累计成交量数值确定颜色深浅；
b.根据S5步骤中得到的买方累计交易金额/卖方累计交易金额数值确定颜色深浅；
c.根据S5步骤中得到的买方成交均价和卖方成交均价数值确定颜色深浅。
可以毫无疑义地看出，通过本申请的上述的技术方案，必然可以解决本申请要解决的技术问题。
同时，通过以上技术方案，本发明至少具备以下有益效果：
本发明提供的一种基于四边形分块图的外汇分析方法，通过基于四边形热力图的外汇市场分析系统，交易者可以将抽象的市场行为转化为直观的视觉模式，更直观地理解市场动态，提高交易效率和成功率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见的，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征和技术方案可以相互组合。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
实施例一
参照图1，一种基于四边形分块图的外汇分析方法，步骤如下：
S1：选择需要分析的外汇货币对，并收集对应的数据；
选择为EUR/USD、USD/JPY等外汇货币对，并通过外汇经纪商提供的历史数据、公开外汇数据平台的数据、专业外汇数据提供商中的数据进行收集；
收集的数据中至少包括时间戳、买价、卖价和成交量，其中时间戳最好能够精确到分/秒；
并可根据分期的时间范围，确定时间戳的数值，例如当进行长期分析时，收集的数据中时间戳为6个月-1年的数据，若进行中期分析，收集的数据中时间戳为1-3个月，若短期分析，收集的数据中时间戳为1天-1周等。
S2：对S1步骤收集的数据进行预处理，步骤如下：
对数据中的时间戳进行检查，确保时间戳连续无跳跃；
将所有时间戳转换为同一时区，并将时间转换为相对时间，例如从分析起始点的秒数或分钟数；
通过线性插值法补充缺失的价格数据，同时对于成交量数据，缺失值可设为0或前一时间段的平均值；
通过Z-score或IQR方法识别异常价格，并对异常价格进行平滑处理或删除；
对买价和卖价的价格检查，确保买价始终低于卖价。
S3：对S2处理后的数据按照时间轴和价格轴进行划分，并在划分后构建四边形网络，步骤如下：
A.根据分析的需求选择对应的时间间隔，形成时间轴，可按照日内分析、多日分析或长期分析进行选择间隔时间，其中日内分析为1/5/15分钟，多日分析为1/4/8h，长期分析为1日或1周或1月；
B.根据货币对波动性选择价格间隔，形成价格轴，其中主要货币对选择0.0001(1pip)或0.0005，次要货币对选择0.001或0.005。
C.基于步骤A得到的时间轴和步骤B得到的价格轴，构建价格-时间矩阵，形成四边形网络，从而覆盖所有时间范围和价格范围，其中每个网格单元代表特定时间段的价格区间；
S4：将S2步骤预处理后的数据映射到S3步骤得到的四边形网络单元格中，步骤如下：
根据时间戳确认时间轴位置，并通过买价和卖价确认价格轴位置；
根据时间戳以及买价和卖价，确认对应的成交量位置；
使用二维数组或矩阵结构存储每个网格的数据，并记录每个网格内的所有交易数据点。
S5：对四边形网络中的数据进行统计，步骤如下：
1)对网络单元格中所有交易的成交量分为买方/卖方主导成交量，并将买方/卖方成交量分别累加，得到买方累计成交量/卖方累计成交量；
2)将网络单元格中所有交易的金额根据1)步骤中的买方/卖方主导成交量，分为买方/卖方交易金额，并将买方/卖方交易金额分别累加，得到买方累计交易金额/卖方累计交易金额，并根据成交金额的不同，得到买方/卖方最高成交价、买方/卖方最低成交价和买方/卖方价格波动差；其中买方/卖方最高成交价和买方/卖方最低成交价在网络单元格中交易金额中确定最大值和最小值；
3)将步骤2)得到的累计交易金额除以步骤1)得到的累计成交量，分别得到网格内外汇买方成交均价和卖方成交均价，同时可通过买方累计交易金额和卖方累计交易金额相加得到最终累计交易金额，通过买方累计成交量和卖方累计成交量相加得到最终累计成交量，通过最终累计交易金额和最终累计成交量的比值得到最终均差。
S6：对S5步骤得到的四边形网络进行可视化显示，步骤如下：
a.根据S5步骤中得到的买方累计成交量/卖方累计成交量数值确定颜色深浅；
b.根据S5步骤中得到的买方累计交易金额/卖方累计交易金额数值确定颜色深浅；
c.根据S5步骤中得到的买方成交均价和卖方成交均价数值确定颜色深浅；
d.通过数据可视化工具(如G2.js、D3.js或Python的Matplotlib/Seaborn库)将步骤a、步骤b、步骤c得到的四边形分块热力图渲染出来，同时渲染的热力图中，X轴表示时间、Y轴表示价格、颜色深浅表示交易活跃度/交易数值。
优选的，步骤a、步骤b、步骤c中的颜色均可选择不同的颜色，从而根据可视化显示的颜色不同，知道对应的数据，并根据颜色的深浅得知数据的升值或降值。
实施例二
在实施例一的基础上，提供一种应用方式。
A.收集了EUR/USD货币对过去一个月的每分钟交易数据；
B.对收集的数据进行预处理，步骤如下：
对数据中的时间戳进行检查，确保时间戳连续无跳跃；
将所有时间戳转换为同一时区，并将时间转换为相对时间，例如从分析起始点的秒数或分钟数；
通过线性插值法补充缺失的价格数据，同时对于成交量数据，缺失值可设为0或前一时间段的平均值；
通过Z-score或IQR方法识别异常价格，并对异常价格进行平滑处理或删除；
对买价和卖价的价格检查，确保买价始终低于卖价。
C.构建四边形网格，步骤如下:
按每5分钟划分时间轴；
按每0.01美元划分价格轴。
D.将每条交易数据分配到步骤C得到的四边形网格中的相应网格单元中；
E.统计每个网格的总成交量、总交易次数、平均价格、最高价格和最低价格；
F.根据网格内的交易量，将颜色设置为深浅不一，交易量大的网格显示为深色，交易量小的显示为浅色；
G.使用G2.js将热力图渲染到网页上，供交易者分析；
通过热力图，交易者发现EUR/USD在1.1000-1.1050区间内的交易量特别大，这可能是一个关键的支撑区间；
在某个时间段内，1.1200-1.1250区间的交易量突然增加，这可能是由于某个重要经济新闻发布导致的波动；
通过分析不同时间段的交易量分布，交易者能够判断市场情绪和市场趋势。
从而能够让交易者可以利用四边形热力图在外汇市场分析中获得直观的信息，并据此做出交易决策。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制本发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
