一.报警阈值自动学习功能

软件中有很多的报警阈值参数需要去设置，增长速度的报警阈值。例如大单交易量的报警阈值、分时量比的报警阈值。阈值设置为多少才是合适呢？以前都是人们根据经验去设置，很难设置准确，而且没有办法根据最新的数据实时的调整阈值大小。所以这次开发了报警阈值参数自动学习的功能，并且能够根据最新的数据实时调整，实现了自学习的算法。

（1）增长速度阈值自动学习

增长速度是用来判断股票急速拉升的位置，一般是主力大量流入引起的股票价格急速拉升或者下跌。首先要通过算法解析出股票增长速度曲线中所有的峰值点，求出所有的峰值，然后再使用排序算法排序，取top7的为基数，计算增长速度报警阈值，并且用学习参数不断地更新报警阈值。保证每天能够筛选出7个左右大于阈值的时间位置作为报警点。

（2）大单交易量报警阈值
有大单出现的地方，往往是股票的峰值点或者急速拉升的位置。所以特别重要。然而每只股票的交易量是不一样的，交易量也会随着时间而变化，所以要不断的根据数据去分析学习，让每只股票都能够找到合适的交易量报警阈值。超过报警阈值的则认为是大单，每天的大单报警位置也会控制在7个左右，不会出现太多或者太少的报警位置。

（3）分时量比报警阈值

分时量比是衡量交易活跃度的一个相对值，分时量比越大，说明此刻的交易活跃度越高，因此需要对分时量比进行实时监测。如果超过了分时量比报警阈值会触发报警进行提醒。我们也会采用同样的学习算法去不断的学习，保证每天会提供7个左右的报警位置，也是峰值最大的报警位置。实现更加精准的报警。