利率预测方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种利率预测方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，通过获取待预测票据的历史贴现利率数据；根据预设的短期利率模型确定历史贴现利率数据中待提取的利率特征信息的特征类型，预设的短期利率模型为描述待预测票据的贴现利率围绕平均利率波动的模型；根据特征类型对历史贴现利率数据进行利率特征提取，得到待预测票据关于每个特征类型对应的利率特征信息；基于待预测票据的利率特征信息，通过训练后贴现利率预测模型预测待预测票据的贴现利率。本申请根据短期利率模型确定的特征类型对待预测票据的历史贴现利率数据进行利率特征提取，根据得到的利率特征信息预测利率，可以提高预测准确性。可以提高预测准确性。可以提高预测准确性。

【技术实现步骤摘要】
利率预测方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及通信
，具体涉及一种利率预测方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]票据交易是银行的重要业务，准确预测票据利率的涨跌，有利于进行票据交易。目前有多种不同的方式对利率涨跌判断，例如，基于随机微分方程模型的算法，例如CIR模型，基于量化相关方法的算法，例如用宏观经济数据结合机器学习算法进行分类判断。
[0003]基于随机微分方程模型的算法，例如CIR模型，需要采用上亿次的蒙特卡洛模拟进行求解，时效性差，且需要人工设置随机微分方程模型中的关键参数，而模型对参数十分敏感，因此难以保证准确性票据的利率；基于量化相关方法的算法，往往需要大量的宏观经济数据指标，收集数据和清洗数据难度大，用于预测利率的数据不准确，导致对票据利率的预测准确性。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种利率预测方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质，可以提高对待预测票据利率的预测准确性。
[0005]本申请实施例提供的一种利率预测方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种利率预测方法，其特征在于，包括：获取待预测票据的历史贴现利率数据；根据预设的短期利率模型确定所述历史贴现利率数据中待提取的利率特征信息的特征类型，所述预设的短期利率模型为描述所述待预测票据的贴现利率围绕平均利率波动的模型；根据所述特征类型对所述历史贴现利率数据进行利率特征提取，得到所述待预测票据关于每个特征类型对应的利率特征信息；基于所述待预测票据的利率特征信息，通过训练后贴现利率预测模型预测所述待预测票据的贴现利率，所述训练后贴现利率预测模型为对贴现利率预测模型进行训练得到的神经网络模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利率类型包括平均利率特征类型，所述根据所述特征类型对所述历史贴现利率数据进行利率特征提取，得到所述待预测票据关于每个特征类型对应的利率特征信息，包括：根据所述历史贴现利率数据分别计算所述待预测票据在第一时间段、第二时间段和第三时间段的平均贴现利率；根据所述平均贴现利率得到所述待预测票据关于平均利率特征类型对应的利率特征信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利率类型包括波动特征类型，所述根据所述历史贴现利率数据分别计算所述待预测票据在第一时间段、第二时间段和第三时间段的平均贴现利率之后，所述方法还包括：根据所述平均贴现利率计算所述待预测票据的波动幅度；根据所述波动幅度得到所述待预测票据关于波动特征类型对应的利率特征信息。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利率类型包括利率趋势特征类型，所述利率趋势特征类型包括时间波动特征类型和趋势占比特征类型，所述根据所述历史贴现利率数据分别计算所述待预测票据在第一时间段、第二时间段和第三时间段的平均贴现利率之后，所述方法还包括：获取所述待预测票据关于时间波动特征类型的利率特征信息；根据所述历史贴现利率数据计算所述待预测票据关于趋势占比特征类型对应的第二利率特征信息；根据所述第一利率特征类型和所述第二利率特征类型得到所述待预测票据关于利率趋势特征类型对应的利率特征信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史贴现利率数据计算所述待预测票据关于趋势占比特征类型对应的第二利率特征信息，包括：根据所述历史贴现利率数据分别计算所述待预测票据在第四时间段的上涨比例和在第五时间段中贴现利率上涨的比例，得到所述待预测票据在第四时间段的上涨比例和在第五时间段的上涨比例；根据所述历史贴现利率数据分别计算所述待预测票据在第四时间段以及第...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈硕，崔孝林，张鹏，曹杨，陈俊志，张阁，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：