[發明專利]基金風險等級預測方法及裝置

在審

• 申請號: 202110480056.1
• 申請日: 2021-04-30
• 公開（公告）號: CN113052706A
• 公開（公告）日: 2021-06-29
• 發明（設計）人: 滕建德
• 申請（專利權）人: 中國銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q40/06
• 分類號: G06Q40/06;G06Q10/04;G06Q10/06;G06K9/62
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 王天堯;谷敬麗

1.一種基金風險等級預測方法，其特征在于，包括：

獲取預測周期內手機銀行中基金類別的多條資訊，根據每條資訊的發布時間，將所述多條資訊整合成一條預測周期對應的總資訊；

將預測周期對應的總資訊和待預測基金，輸入預先建立的基金風險等級預測模型中，得到待預測基金的風險等級預測結果；所述基金風險等級預測模型用于根據預測周期內的資訊，預測基金的風險等級；

根據待預測基金的風險等級預測結果，向用戶發送基金風險提醒。

2.如權利要求1所述的基金風險等級預測方法，其特征在于，按照如下方法預先建立所述基金風險等級預測模型：

獲取多個歷史預測周期對應的總資訊和每個歷史預測周期對應的待預測基金的跌漲幅數據；

根據每個歷史預測周期對應的待預測基金的跌漲幅數據，為每個歷史預測周期對應的總資訊確定風險等級標簽；

以每個歷史預測周期對應的總資訊的風險等級標簽為輸出，以每個歷史預測周期對應的總資訊為輸入，建立基金風險等級預測模型。

3.如權利要求2所述的基金風險等級預測方法，其特征在于，預先建立所述基金風險等級預測模型的過程，還包括：

對每個歷史預測周期對應的總資訊進行數據清洗，對清洗后的每個歷史預測周期對應的總資訊進行數據特征提取，得到每個歷史預測周期對應的總資訊對應的數據特征；

以每個歷史預測周期對應的總資訊的風險等級標簽為輸出，以每個歷史預測周期對應的總資訊為輸入，建立基金風險等級預測模型，包括：

利用支持向量機SVM分類算法，對每個歷史預測周期對應的總資訊對應的數據特征進行分類，訓練得到基金風險等級預測模型。

4.如權利要求3所述的基金風險等級預測方法，其特征在于，對每個歷史預測周期對應的總資訊進行數據清洗，包括：

對每個歷史預測周期對應的總資訊進行文本分詞和去停用詞，得到每個歷史預測周期對應的總資訊的分詞。

5.如權利要求4所述的基金風險等級預測方法，其特征在于，對清洗后的每個歷史預測周期對應的總資訊進行數據特征提取，得到每個歷史預測周期對應的總資訊對應的數據特征，包括：

利用TF-IDF函數，確定每個歷史預測周期對應的總資訊的每個分詞的權值；

根據每個歷史預測周期對應的總資訊的每個分詞的權值和信息增益函數，得到初始數據特征；

利用主成分分析法，對初始數據特征進行降維，得到每個歷史預測周期對應的總資訊對應的數據特征。

6.一種基金風險等級預測裝置，其特征在于，包括：

資訊整合模塊，用于獲取預測周期內手機銀行中基金類別的多條資訊，根據每條資訊的發布時間，將所述多條資訊整合成一條預測周期對應的總資訊；

風險等級預測模塊，用于將預測周期對應的總資訊和待預測基金，輸入預先建立的基金風險等級預測模型中，得到待預測基金的風險等級預測結果；所述基金風險等級預測模型用于根據預測周期內的資訊，預測基金的風險等級；

風險提醒模塊，用于根據待預測基金的風險等級預測結果，向用戶發送基金風險提醒。

7.如權利要求6所述的基金風險等級預測裝置，其特征在于，還包括：模型預建立模塊，用于：

按照如下方法預先建立所述基金風險等級預測模型：

獲取多個歷史預測周期對應的總資訊和每個歷史預測周期對應的待預測基金的跌漲幅數據；

根據每個歷史預測周期對應的待預測基金的跌漲幅數據，為每個歷史預測周期對應的總資訊確定風險等級標簽；

以每個歷史預測周期對應的總資訊的風險等級標簽為輸出，以每個歷史預測周期對應的總資訊為輸入，建立基金風險等級預測模型。