[發(fā)明專利]基于決策樹的債券價(jià)值分析方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210369485.6
• 申請(qǐng)日: 2022-04-08
• 公開（公告）號(hào): CN114913008A
• 公開（公告）日: 2022-08-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫徐旭
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 平安資產(chǎn)管理有限責(zé)任公司
• 主分類號(hào): G06Q40/04
• 分類號(hào): G06Q40/04;G06K9/62
• 代理公司: 北京英特普羅知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11015
• 代理人: 黃勝波

本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域，公開了一種基于決策樹的債券價(jià)值分析方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，包括：獲取當(dāng)前債券數(shù)據(jù)，提取所述當(dāng)前債券數(shù)據(jù)中的當(dāng)前屬性信息；通過(guò)預(yù)置的決策樹模型根據(jù)所述當(dāng)前屬性信息中的屬性標(biāo)簽，判定所述當(dāng)前債券數(shù)據(jù)的類型信息；調(diào)用相應(yīng)于所述類型信息的計(jì)算模型對(duì)所述當(dāng)前屬性信息進(jìn)行運(yùn)算處理，得到相應(yīng)于所述當(dāng)前債券數(shù)據(jù)的運(yùn)算結(jié)果信息。本發(fā)明提高了分類效率和分類準(zhǔn)確率，避免了當(dāng)前基于交易員的經(jīng)驗(yàn)獲取計(jì)算模型，導(dǎo)致因經(jīng)驗(yàn)所產(chǎn)生的較大誤差，而調(diào)用錯(cuò)誤或不準(zhǔn)確的模型，造成最終運(yùn)算結(jié)果不準(zhǔn)確的情況發(fā)生，提高了運(yùn)算結(jié)果信息的運(yùn)算效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于決策樹的債券價(jià)值分析方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

當(dāng)前市場(chǎng)上的債券存續(xù)量已達(dá)到近十萬(wàn)只，通常將債券的價(jià)值抽象定義為行權(quán)信息(即：債券行權(quán)日時(shí)的贖回價(jià)格)；然而，每個(gè)債券因其發(fā)布企業(yè)的運(yùn)營(yíng)狀況，可能會(huì)對(duì)所述債券的價(jià)值參數(shù)(例如：債券利率)進(jìn)行調(diào)整，因此，在客觀上總結(jié)，可理解為，每個(gè)債券的真實(shí)價(jià)值每天都可能在不斷的變化；因此，當(dāng)前的債券交易機(jī)構(gòu)通常會(huì)基于交易員的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)每個(gè)債券的真實(shí)價(jià)值進(jìn)行再次評(píng)估或計(jì)算。

然而，發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，限于交易員的評(píng)估或計(jì)算的低效率，以及依經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行評(píng)估或計(jì)算所產(chǎn)生的較大誤差，導(dǎo)致當(dāng)前的債券真實(shí)價(jià)值評(píng)估或計(jì)算的效率低下，且評(píng)估或計(jì)算的結(jié)果準(zhǔn)確度不高的問(wèn)題發(fā)生。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種基于決策樹的債券價(jià)值分析方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，用于解決現(xiàn)有技術(shù)存在的限于交易員的評(píng)估或計(jì)算的低效率，以及依經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行評(píng)估或計(jì)算所產(chǎn)生的較大誤差，導(dǎo)致當(dāng)前的債券真實(shí)價(jià)值評(píng)估或計(jì)算的效率低下，且評(píng)估或計(jì)算的結(jié)果準(zhǔn)確度不高的問(wèn)題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種基于決策樹的債券價(jià)值分析方法，包括：

獲取當(dāng)前債券數(shù)據(jù)，提取所述當(dāng)前債券數(shù)據(jù)中的當(dāng)前屬性信息；

通過(guò)預(yù)置的決策樹模型根據(jù)所述當(dāng)前屬性信息中的屬性標(biāo)簽，判定所述當(dāng)前債券數(shù)據(jù)的類型信息，其中，所述屬性標(biāo)簽在維度上描述了所述目標(biāo)債券數(shù)據(jù)的特征；

調(diào)用相應(yīng)于所述類型信息的計(jì)算模型對(duì)所述當(dāng)前屬性信息進(jìn)行運(yùn)算處理，得到相應(yīng)于所述當(dāng)前債券數(shù)據(jù)的運(yùn)算結(jié)果信息，其中，所述運(yùn)算結(jié)果信息表征了所述當(dāng)前債券數(shù)據(jù)的真實(shí)價(jià)值。

上述方案中，所述獲取當(dāng)前債券數(shù)據(jù)之前，所述方法還包括：

獲取歷史債券數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)置的識(shí)別規(guī)則在所述歷史債券數(shù)據(jù)中獲取目標(biāo)債券數(shù)據(jù)；

依次提取所述目標(biāo)債券數(shù)據(jù)的歷史屬性信息，以所述歷史屬性信息中的屬性標(biāo)簽作為分類條件構(gòu)建決策樹模型，并在所述決策樹模型中制定用于表征所述決策樹模型對(duì)所述歷史屬性信息的劃分類別的類型信息，其中，所述屬性標(biāo)簽在維度上描述了所述目標(biāo)債券數(shù)據(jù)的特征。

上述方案中，所述獲取歷史債券數(shù)據(jù)，根據(jù)預(yù)置的識(shí)別規(guī)則在所述歷史債券數(shù)據(jù)中獲取目標(biāo)債券數(shù)據(jù)，包括：

根據(jù)預(yù)置的周期信息從預(yù)置的歷史庫(kù)中獲取歷史債券數(shù)據(jù)，其中，所述周期信息定義了從所述歷史庫(kù)中獲取歷史債券數(shù)據(jù)的時(shí)間；

提取所述識(shí)別規(guī)則中的關(guān)鍵詞，從所述歷史債券數(shù)據(jù)中識(shí)別出具有所述關(guān)鍵詞的歷史債券數(shù)據(jù)，并將所述具有關(guān)鍵詞的歷史債權(quán)數(shù)據(jù)設(shè)為所述目標(biāo)債券數(shù)據(jù)。

上述方案中，所述依次提取所述目標(biāo)債券數(shù)據(jù)的歷史屬性信息，以所述歷史屬性信息中的屬性標(biāo)簽作為分類條件構(gòu)建決策樹模型，包括：

提取所述歷史屬性信息中的屬性標(biāo)簽；

對(duì)所述屬性標(biāo)簽進(jìn)行排列組合得到屬性集合，其中，所述屬性集合中至少具有屬性標(biāo)簽；