本技術涉及計算機應用，特別涉及一種商品管理方法，還涉及一種商品管理裝置、電子設備以及計算機可讀存儲介質。

背景技術：

1、隨著金融領域的快速發展，商品管理技術在現代投資組合管理中扮演著至關重要的角色。目前，傳統的商品管理技術主要關注商品最終收益的最大化，即以最終收益為核心目標來優化投資組合。然而，這種單一維度的優化方式忽略了市場的動態變化和商品的長期發展趨勢，導致最終生成的商品管理決策嚴重缺乏抗風險能力，容易在商品管理過程中出現重大損失。

2、因此，如何有效提高商品管理策略的抗風險能力，實現更為安全可靠的商品管理是本領域技術人員亟待解決的問題。

技術實現思路

1、本技術的目的是提供一種商品管理方法，該商品管理方法可以有效提高商品管理策略的抗風險能力，實現了更為安全可靠的商品管理；本技術的另一目的是提供一種商品管理裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，均具有上述有益效果。

2、第一方面，本技術公開了一種商品管理方法，包括：

3、獲取商品歷史行情數據和商品市場環境數據，構建初始商品管理模型；其中，所述初始商品管理模型包括第一網絡子模型和第二網絡子模型；

4、利用所述第一網絡子模型對所述商品歷史行情數據和所述商品市場環境數據進行處理，獲得每一商品的初始交易策略；

5、利用所述第二網絡子模型對所述商品市場環境數據進行處理，獲得交易日預估類別；其中，所述交易日預估類別包括拐點交易日和非拐點交易日；

6、根據所述交易日預估類別對各所述初始交易策略進行調整，獲得目標交易策略，并獲取各所述目標交易策略對應的目標收益結果；

7、根據各所述目標收益結果對所述初始商品管理模型進行優化，直至獲得目標商品管理模型，以利用所述目標商品管理模型實現商品管理。

8、可選地，利用所述第一網絡子模型對所述商品歷史行情數據和所述商品市場環境數據進行處理，獲得每一商品的初始交易策略之后，還包括：

9、對各所述初始交易策略進行合法性分析，確定各所述初始交易策略的合法性類別；其中，所述合法性類別包括合法交易策略和非法交易策略；

10、相應地，根據所述交易日預估類別對各所述初始交易策略進行調整，獲得目標交易策略，包括：

11、根據所述交易日預估類別對各所述合法交易策略進行調整，獲得所述目標交易策略。

12、可選地，所述商品管理方法還包括：

13、獲取所述非法交易策略的策略調整信息；

14、根據所述策略調整信息對所述非法交易策略進行調整，獲得所述合法交易策略。

15、可選地，所述初始商品管理模型還包括第三網絡子模型；所述方法還包括：

16、利用所述第三網絡子模型對所述商品歷史行情數據進行處理，獲得各所述商品的商品收益；

17、相應地，根據所述交易日預估類別對各所述初始交易策略進行調整，獲得目標交易策略，包括：

18、根據所述交易日預估類別和各所述商品收益對各所述初始交易策略進行調整，獲得所述目標交易策略。

19、可選地，利用所述第三網絡子模型對所述商品歷史行情數據進行處理，獲得各所述商品的商品收益，包括：

20、根據所述商品歷史行情數據獲取各所述商品的商品特征；

21、根據所述商品歷史行情數據獲取商品關聯關系；

22、利用所述第三網絡子模型對所述商品特征和所述商品關聯關系進行綜合分析，獲得各所述商品的商品收益。

23、可選地，根據所述交易日預估類別和各所述商品收益對各所述初始交易策略進行調整，獲得所述目標交易策略，包括：

24、根據各所述商品收益對各所述初始交易策略中的交易行為進行調整，根據所述交易日預估類別對各所述初始交易策略中的交易強度進行調整，獲得所述目標交易策略。

25、可選地，獲取商品歷史行情數據和商品市場環境數據之后，還包括：

26、對所述商品歷史行情數據和所述商品市場環境數據執行預處理操作；其中，所述預處理操作包括數據清洗操作、缺失值填補操作、數據去重操作中的一種或多種的組合。

27、第二方面，本技術還公開了一種商品管理裝置，包括：

28、獲取模塊，用于獲取商品歷史行情數據和商品市場環境數據，構建初始商品管理模型；其中，所述初始商品管理模型包括第一網絡子模型和第二網絡子模型；

29、第一處理模塊，用于利用所述第一網絡子模型對所述商品歷史行情數據和所述商品市場環境數據進行處理，獲得每一商品的初始交易策略；

30、第二處理模塊，用于利用所述第二網絡子模型對所述商品市場環境數據進行處理，獲得交易日預估類別；其中，所述交易日預估類別包括拐點交易日和非拐點交易日；

31、調整模塊，用于根據所述交易日預估類別對各所述初始交易策略進行調整，獲得目標交易策略，并獲取各所述目標交易策略對應的目標收益結果；

32、優化模塊，用于根據各所述目標收益結果對所述初始商品管理模型進行優化，直至獲得目標商品管理模型，以利用所述目標商品管理模型實現商品管理。

33、第三方面，本技術還公開了一種電子設備，包括：

34、存儲器，用于存儲計算機程序；

35、處理器，用于執行所述計算機程序時實現如上所述的任一種商品管理方法的步驟。

36、第四方面，本技術還公開了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上所述的任一種商品管理方法的步驟。

37、本技術提供了一種商品管理方法，獲取商品歷史行情數據和商品市場環境數據，構建初始商品管理模型；其中，所述初始商品管理模型包括第一網絡子模型和第二網絡子模型；利用所述第一網絡子模型對所述商品歷史行情數據和所述商品市場環境數據進行處理，獲得每一商品的初始交易策略；利用所述第二網絡子模型對所述商品市場環境數據進行處理，獲得交易日預估類別；其中，所述交易日預估類別包括拐點交易日和非拐點交易日；根據所述交易日預估類別對各所述初始交易策略進行調整，獲得目標交易策略，并獲取各所述目標交易策略對應的目標收益結果；根據各所述目標收益結果對所述初始商品管理模型進行優化，直至獲得目標商品管理模型，以利用所述目標商品管理模型實現商品管理。

38、應用本技術所提供的技術方案，基于商品歷史行情數據和商品市場環境數據，將各類商品的發展趨勢和真實的市場環境變化考慮在內，實現了商品管理模型的構建。其中，將商品發展趨勢考慮在內不僅有助于挖掘潛在的高收益資產，還能有效避免因短期市場波動而導致的誤判；將市場環境變化考慮在內，則使得商品管理策略能夠更好地適應市場波動，即上述拐點交易日，從而降低因環境變化導致的潛在風險。由此可見，本技術方案在考慮商品最終受益的前提下，將商品發展趨勢和市場環境變化考慮在內，構建了基于多維度分析的商品管理模型，有助于實現更為安全可靠的商品管理，顯著地提升了商品管理的科學性和抗風險能力。

39、本技術所提供的一種商品管理裝置、電子設備以及計算機可讀存儲介質，同樣具有上述技術效果，本技術在此不再贅述。