一种基金投资风控方法、装置、介质及终端制造方法及图纸

本发明专利技术适用于金融科技技术领域，涉及一种基金投资风控方法、装置、介质及终端，包括：S10、对市场上的金融属性数据进行采集和预处理；S20、从预处理后的金融属性数据中提取特征用于准备风险控制模型的训练；S30、采用主题词大型语言模型，通过历史交易数据和语言数据进行模型合并和训练；S40、采用风险控制模型对当前市场的金融属性数据进行预测与评估，对投资标的物的风险进行量化分析；S50、根据预测与评估结果，对投资组合进行调整和优化，及时控制风险。本发明专利技术过程简单、结果可靠，通过对市场上金融属性数据进行采集、处理和分析，可以更准确地预测市场行情和基金的风险，提高风险控制的准确性和全面性。的准确性和全面性。的准确性和全面性。

【技术实现步骤摘要】
一种基金投资风控方法、装置、介质及终端


[0001]本专利技术属于金融科技
，尤其涉及一种基金投资风控方法、装置、介质及终端。

技术介绍

[0002]在传统的风险控制方法中，主要采用基于统计学方法的风险评估模型，如VaR(Value at Risk)和CVaR(Conditional Value at Risk)等。这些方法虽然能够提供一定的风险评估和控制，但受限于数据量和数据质量的限制，往往难以预测和应对市场的复杂变化。随着大数据和人工智能技术的发展，基于数据挖掘和机器学习的风险控制方法得到了广泛应用。例如，开始使用自然语言处理和情感分析技术来跟踪新闻媒体和社交媒体上的信息，以识别市场情绪和趋势，并对基金风险进行预测和控制。此外，一些机构也开始使用基于人工智能和大数据分析技术的投资组合优化模型，以提高投资回报率和降低风险水平。这些模型利用大数据和机器学习技术，通过对市场走势和投资组合进行分析，提供针对性的投资策略和风险控制策略。然而，目前大多数基于人工智能和大数据分析技术的风险控制方法和设备还存在一些限制和局限性。例如，一些方法可能受限本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基金投资风控方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、对市场上的金融属性数据进行采集和预处理；S20、从预处理后的金融属性数据中提取特征用于准备风险控制模型的训练；S30、采用主题词大型语言模型，通过历史交易数据和语言数据进行模型合并和训练；S40、采用风险控制模型对当前市场的金融属性数据进行预测与评估，对投资标的物的风险进行量化分析；S50、根据预测与评估结果，对投资组合进行调整和优化，及时控制风险。2.根据权利要求1所述的一种基金投资风控方法，其特征在于，所述步骤S10中，金融属性数据包括第一类结构化数据和第二类非结构化数据，所述第一类结构化数据包括股票、债券和基金，所述第二类非结构化数据包括业绩报告、研究报告以及公开的社交媒体数据。3.根据权利要求2所述的一种基金投资风控方法，其特征在于，所述步骤S10中，第一类结构化数据预处理是通过对第一类结构化数据的训练构建数据清理和数据错误检测模型，排除异常数据，在不同来源的情况下再使用哈希拆分的方式进行标定，避免数据集出现数据倾斜；第二类非结构化数据预处理需要进行转换为标准化的标定数据，通过内容的自动识别和转换，通过自然语言处理、数据挖掘和图像识别分析处理方法，构建基于主题词的标准化数据集。4.根据权利要求1所述的一种基金投资风控方法，其特征在于，所述步骤S20中，第一类结构化数据采用数据仓库构建多个维度基线，第二类非结构化数据采用主题词大型语言模型进行预训练。5.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：卓旭东，
申请(专利权)人：卓旭东，
类型：发明
国别省市：