[發(fā)明專利]一種基于事理圖譜和多因子模型研判金融市場變化的方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910353532.6
• 申請日: 2019-04-29
• 公開（公告）號: CN110134797A
• 公開（公告）日: 2019-08-16
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 皇甫少輝
• 申請（專利權(quán)）人: 貰巽(北京)國際商業(yè)數(shù)據(jù)技術(shù)股份公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06Q10/06;G06Q40/06
• 代理公司: 北京謹(jǐn)誠君睿知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11538
• 代理人: 陸鑫;延慧

本發(fā)明涉及一種基于事理圖譜和多因子模型研判金融市場變化的方法，包括：S1.獲取歷史事件庫中具有因果關(guān)系的各種歷史事件并根據(jù)各歷史事件之間的影響關(guān)系進行聚合演化構(gòu)建事理圖譜；S2.以獲取的當(dāng)前事件為結(jié)果事件與事理圖譜中的歷史事件相匹配，并抽取對當(dāng)前事件具有影響關(guān)系的上游各種歷史事件生成事件演化鏈；S3.基于因子庫抽取事件演化鏈上直接或間接影響當(dāng)前事件的各歷史事件的原因因子；S4.選取原因因子中的常規(guī)因子構(gòu)建影響當(dāng)前事件變化的原因因子集合，計算原因因子集合對當(dāng)前結(jié)果因子的解釋度；若解釋度低于解釋度閾值，則原因因子集合中引入原因因子中的異常因子直至滿足解釋度閾值。本發(fā)明的研判效率高，準(zhǔn)確性高。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信息挖掘技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種研判金融市場變化的方法。

背景技術(shù)

金融系統(tǒng)是現(xiàn)代經(jīng)濟發(fā)展重要支柱之一，隨著網(wǎng)絡(luò)化、信息化的快速發(fā)展，社會中發(fā)生的事件、國家政策以及各方各面的信息的傳播快速，往往這些事件會對金融市場的變化有著極為重要的影響。例如，大宗商品(期貨或現(xiàn)貨)價格的波動非常容易受到各種事件的影響。這些事件包括宏觀政策的發(fā)布、供給變化、需求變化、庫存變化等，但是在不同時期，各個原因事件的變化帶來結(jié)果事件(例如期貨價格或現(xiàn)貨價格)的變化趨勢是不一樣的。這種趨勢變化即便是投資研究員也不一定考慮的周全。在現(xiàn)有技術(shù)中，往往通過人工對發(fā)生的事件進行綜合考慮后分析市場的趨勢變化，但即使對各種事件有所考慮，也難以定量描述出某一時期原因事件對結(jié)果事件(如價格)的影響度最大的因素，尤其是某一時期出現(xiàn)的異常因素對市場變化的影響難以被定量描述。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種研判金融市場變化的方法，能夠智能地對金融市場變化進行研判預(yù)警。

為實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明提供一種基于事理圖譜和多因子模型研判金融市場變化的方法，包括：

S1.獲取歷史事件庫中具有因果關(guān)系的各種歷史事件并根據(jù)各所述歷史事件之間的影響關(guān)系進行聚合演化構(gòu)建事理圖譜；

S2.以獲取的當(dāng)前事件為結(jié)果事件與所述事理圖譜中的所述歷史事件相匹配，并抽取對所述當(dāng)前事件具有影響關(guān)系的上游各種所述歷史事件生成事件演化鏈；

S3.基于因子庫抽取所述事件演化鏈上直接或間接影響所述當(dāng)前事件的各所述歷史事件的原因因子，其中，所述原因因子為所述歷史事件的量化指標(biāo)；

S4.選取所述原因因子中的常規(guī)因子構(gòu)建影響所述當(dāng)前事件變化的原因因子集合，并計算所述原因因子集合對當(dāng)前結(jié)果因子的解釋度，其中，所述當(dāng)前結(jié)果因子為所述當(dāng)前事件的量化指標(biāo)；

若所述原因因子集合對所述當(dāng)前結(jié)果因子的解釋度低于解釋度閾值，則計算所述原因因子集合對當(dāng)前結(jié)果因子的解釋度過程中引入所述原因因子中的異常因子直至滿足所述解釋度閾值。

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，步驟S3中，將與所述原因因子相對應(yīng)的歷史事件在歷史事件庫中出現(xiàn)的次數(shù)進行統(tǒng)計并排名，若所述歷史事件出現(xiàn)的次數(shù)滿足預(yù)設(shè)的常規(guī)事件閾值范圍則與之相對應(yīng)的所述原因因子標(biāo)記為常規(guī)因子，否則將所述原因因子標(biāo)記為異常因子。

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，步驟S4中，選取所述原因因子中的常規(guī)因子構(gòu)建影響所述當(dāng)前事件變化的原因因子集合的步驟中，包括：

S41.獲取歷史上與所述當(dāng)前事件相對應(yīng)的歷史結(jié)果因子；

S42.選取所述原因因子中的常規(guī)因子構(gòu)建原因因子集合，并計算所述原因因子集合對所述歷史結(jié)果因子的解釋度；

S43.獲取解釋度高于所述解釋度閾值的所述原因因子集合，并比較獲取的所述原因因子集合中的原因因子的個數(shù)，選取原因因子個數(shù)最少的所述原因因子集合與所述當(dāng)前結(jié)果因子進行解釋度計算。

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，步驟S4中，計算所述原因因子集合對當(dāng)前結(jié)果因子的解釋度的步驟中，包括：