基于大数据算法的预期价格滚动撮合交易辅助决策方法

本发明属于计算机应用技术领域，且公开了基于大数据算法的预期价格滚动撮合交易辅助决策方法,通过系统整合微观交易数据、中观市场动态与宏观环境变量，让价格预测能够更全面地贴合市场实际运行逻辑，深度森林模型具备强大的跨模态特征学习能力，能够深入挖掘不同类型数据之间的隐藏关联，比如国际局势变化与大宗商品价格之间的间接影响、产业链上下游价格联动对交易品种的传导效应等，为交易决策提供了更立体、更可靠的预期依据，使预测结果更能反映市场的复杂全貌，减少因信息片面导致的预测偏差；通过动态滑动窗口与增量学习相结合的预测框架，能够实时追踪市场的细微变化，确保模型始终与市场节奏保持同步。