[發明專利]數據處理方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210441739.0
• 申請日: 2022-04-25
• 公開（公告）號: CN114723317A
• 公開（公告）日: 2022-07-08
• 發明（設計）人: 李鑫;袁淏木;吳涵卿;張曉旭;高振濤;陳柄任;吳磊;劉本農;孫悅萌;袁野為;李葉;竇猛漢
• 申請（專利權）人: 建信金融科技有限責任公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q40/00;G06N10/20;G06N10/60
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 楊文娟;劉芳

本申請屬于數據處理領域，具體涉及一種數據處理方法、裝置、設備及存儲介質。本申請的數據處理方法包括：在目標對象的單位資產變動率分布數據中采集第一數量的采樣點；根據采樣點對應的單位資產變動率和變動率概率，確定第二數量的量子比特的初始量子態；確定初始量子態中單位資產變動率小于待參考值的單位資產變動率對應的變動率概率為參考變動概率值；采用量子比較線路，確定預設單位資產變動率對應的目標變動率概率和參考變動概率值的差值；根據差值確定并顯示目標對象的風險價值VaR值。從而可以實現提高VaR值的數據處理效率的目的。

技術領域

本申請涉及數據處理領域，尤其涉及一種數據處理方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

風險價值模型(Value at Risk，簡稱：VaR)值是金融產品中常見的風險度量方式。目前在數據處理風險價值時，通常是使用經典的蒙特卡羅法計算VaR值。其中，蒙特卡羅法也稱統計模擬法或統計試驗法，是把概率現象作為研究對象的數值模擬方法；是按抽樣調查法求取統計值來推定未知特性量的計算方法。

但在使用經典的蒙特卡羅法計算VaR值時，存在VaR值的數據處理效率較低的問題。

發明內容

本申請實施例提供一種數據處理方法、裝置、設備及存儲介質，用于解決現有技術中在進行VaR值的數據處理時，存在數據處理效率較低的問題。

第一方面，本申請實施例提供一種數據處理方法，應用于計算設備，該數據處理方法包括：在目標對象的單位資產變動率分布數據中采集第一數量的采樣點，單位資產變動率分布數據包括目標對象的單位資產變動率和單位資產變動率對應的變動率概率；根據采樣點對應的單位資產變動率和變動率概率，確定第二數量的量子比特的初始量子態，初始量子態用于表示量子比特的初始邏輯狀態；確定初始量子態中單位資產變動率小于待參考值的單位資產變動率對應的變動率概率為參考變動概率值，待參考值為采用二分法在初始量子態中的確定的目標單位資產變動率；采用量子比較線路，確定預設單位資產變動率對應的目標變動率概率和參考變動概率值的差值；根據差值確定并顯示目標對象的風險價值VaR值。

在一種可能的實施方式中，采用量子比較線路，確定預設單位資產變動率對應的目標變動率概率和參考變動概率值的差值之前，還包括：根據待參考值對應的二進制編碼，確定待作用在第二數量的量子比特以及與第二數量的量子比特對應的輔助比特上的量子邏輯門，輔助比特用于存儲對應量子比特的進位結果；根據第二數量的量子比特、輔助比特、量子邏輯門和結果比特構建量子比較線路，結果比特用于存儲結果量子態，結果量子態用于表示差值。

在一種可能的實施方式中，采用量子比較線路，確定預設單位資產變動率對應的目標變動率概率和參考變動概率值的差值，包括：將目標變動率概率和參考變動概率值輸入至量子比較線路進行量子比較處理，得到結果量子態；獲取結果量子態中第一設定態的振幅值；根據第一設定態的振幅值，確定差值。

在一種可能的實施方式中，獲取結果量子態中第一設定態的振幅值，包括：獲取初始量子態中第二設定態的一組量子比特，一組量子比特包括第二數量H門操作的第一量子比特，H門用于將量子比特由單態轉換為疊加態，第二設定態包括第一設定態；采用功能模塊作用在第一量子比特的最高位至最低位，得到第二量子比特，功能模塊包括多個量子門；對第二量子比特的量子態進行傅里葉的逆變換，得到第二量子比特的末量子態；根據末量子態，確定差值的振幅值。

在一種可能的實施方式中，根據差值確定并顯示目標對象的VaR值，包括：在差值為設定值時，根據待參考值確定并顯示目標對象的VaR值；在差值不為設定值時，重新采用二分法在初始量子態中的確定目標單位資產變動率為待參考值，并返回確定初始量子態中單位資產變動率小于待參考值的單位資產變動率對應的變動率概率為參考變動概率值步驟，直至迭代至目標單位資產變動率兩側的最后一個采樣點，根據最后一個采樣點對應的單位資產變動率確定并顯示目標對象的VaR值。