一种基于数据多模态融合的金融市场异常交易检测方法

本发明公开了一种基于数据多模态融合的金融市场异常交易检测方法，在每个时刻执行交易检测步骤，对于第s时刻：S1：建立目标函数；S2：读取第s时刻金融市场相关的多模态数据集；S3：对于每一个待更新参数，在固定目标函数中其他待更新参数的值后，对未固定的待更新参数依次进行更新；S4：当目标函数收敛后，重构先前n个时刻的融合相似性矩阵；S5：计算融合相似度矩阵每一行的和作为每个交易行为的相似度值，当某个交易行为的相似度值与其他交易行为的相似度值差距大于设定阈值，认为检测到异常交易行为。本发明显著提高了异常检测的灵敏度与鲁棒性，适用于高频交易、舆情操纵等复杂金融场景，为动态市场风险控制提供了高效解决方案。