[發明專利]一種資金的預測方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 201810362560.X
• 申請日: 2018-04-20
• 公開（公告）號: CN108596387A
• 公開（公告）日: 2018-09-28
• 發明（設計）人: 陳超超;周俊
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q40/06
• 代理公司: 北京眾達德權知識產權代理有限公司 11570
• 代理人: 劉杰

本說明書公開了一種資金的預測方法、裝置及電子設備。該預測方法包括：獲取待預測的一天的目標資金特征，所述目標資金特征所述包含待預測的一天的時間屬性特征、資金周期性特征、資金增量特征及資金增加速率特征；將所述目標資金特征輸入到訓練好的神經網絡，預測得到對應的目標資金量。上述技術方案，通過時間屬性特征、資金周期性特征、資金增量特征及資金增加速率特征全面、準確的反映待預測資金的特征，通過神經網絡算法訓練獲得的預測函數更準確的預測目標資金量，解決現有技術中資金預測準確率較低的技術問題，提高資金預測的準確率。

技術領域

本說明書涉及金融技術領域，特別涉及一種資金的預測方法、裝置及電子設備。

背景技術

隨著社會經濟的不斷發展，資金的預測是很常見的問題之一。例如：關于基金公司的收益，經常會遇到這樣的需求：已知截止到今天為止每天的資金量，需要預測未來若干天(如明天，后天)的資金量。現有技術主要使用變量分析的方法，來對未來某天的資金量進行預測，僅僅考慮了變量與最終結果之間的線性關系，預測準確率較低。亟需一種新的預測方法來對資金進行預測，以提高預測的準確率。

發明內容

本說明書實施例提供一種資金的預測方法、裝置及電子設備，用于解決現有技術中資金預測準確率較低的技術問題，提高預測的準確率。

第一方面，本說明書實施例提供一種資金的預測方法，包括：

獲取待預測的一天的目標資金特征，所述目標資金特征所述包含待預測的一天的時間屬性特征、資金周期性特征、資金增量特征及資金增加速率特征；

將所述目標資金特征輸入到訓練好的神經網絡，預測得到對應的目標資金量。

可選的，所述神經網絡的訓練方法包括：

獲取過去n天的歷史資金數據，每天的所述歷史資金數據包括當天的資金量和資金特征，n為大于1的整數，所述資金特征包括當天的時間屬性特征、資金周期性特征、資金增量特征及資金增加速率特征；

基于所述過去n天的歷史資金數據進行神經網絡訓練得到訓練好的神經網絡。

可選的，所述時間屬性特征包括如下至少一個特征：當天是否是周末、是否是假日、是假日的第幾天、是否是月初以及是否是月末。

可選的，所述資金周期性特征包括如下至少一個特征：昨天的資金量、上周同期資金量、上月同期資金量、去年同期資金量。

可選的，所述資金增量特征包括如下至少一個特征：昨天較前天資金量的增量、上周同期資金量增量、上月同期資金量增量。

可選的，所述資金增加速率特征包括如下至少一個特征：昨天較前天的增量與前天較大前天增量的差值、昨天較上周同天的增量與上周同天較上上周同天增量的差值。

第二方面，本說明書實施例提供一種資金的預測裝置，包括：

獲取單元，用于獲取待預測的一天的目標資金特征，所述目標資金特征所述包含待預測的一天的時間屬性特征、資金周期性特征、資金增量特征及資金增加速率特征；

預測單元，用于將所述目標資金特征輸入到訓練好的神經網絡，預測得到對應的目標資金量。

可選的，所述裝置還包括：

訓練單元，用于通過如下方法進行神經網絡訓練：

獲取過去n天的歷史資金數據，每天的所述歷史資金數據包括當天的資金量和資金特征，n為大于1的整數，所述資金特征包括當天的時間屬性特征、資金周期性特征、資金增量特征及資金增加速率特征；

基于所述過去n天的歷史資金數據進行神經網絡訓練得到訓練好的神經網絡。