一种基于大数据的金融数据预测系统技术方案

一种基于大数据的金融数据预测系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、模型构建模块、预测输出模块和投资建议模块，数据采集模块采集金融市场中的股票、外汇、商品数据，数据预处理模块对采集到的数据进行清洗、归一化、缺失值填充操作，特征提取模块对经过预处理的数据进行特征提取，模型构建模块利用机器学习技术建立金融数据预测模型，预测输出模块将模型应用于实时数据，并输出预测结果，投资建议模块基于预测结果，根据风险偏好、投资目标因素为投资者提供投资建议。本发明专利技术的有益效果：利用机器学习、深度学习技术构建了高效准确的金融数据预测模型，为投资者提供了全面、精准的投资建议。精准的投资建议。精准的投资建议。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的金融数据预测系统


[0001]本专利技术创造涉及数据处理，具体涉及一种基于大数据的金融数据预测系统。

技术介绍

[0002]大数据金融是通过大数据技术搜集客户交易信息、网络社区交流行为、资金流走向等数据，大数据金融了解客户的消费习惯，从而针对不同的客户投放不同的营销和广告或分析客户的信用状况。由于大数据金融数据是根据客户自身行为而搜集。大数据金融客观真实，因此，大数据金融针对客户制定的营销方案和偏好推荐也能做到精准化。大数据金融匹配度较高。金融大数据是指由金融机构（银行、保险、证券等）、厂商（信息服务提供商等）、个人在支付结算、股票投资决策、成本定价、期货期权交易、债券投资、资金拆借、货币发行、票据贴现与再贴现等业务交易及相关行为产生的信息。金融大数据作为大数据的一个子集，它是最能体现数据作为资产的价值，可以将金融大数据理解为大数据中蕴含的反映人们金融交易行为的信息。金融大数据内含极大量、多维度、完备性、时效性等特征，人们根据金融大数据进行决策时，必须借助机器学习、物联网、区块链等人工智能技术对大数据进行甄别、判断和预测。
[0003]针对金融大数据，我们需要正确认识数据价值，通常认为数据价值是基于历史数据积累来反馈客观事务价值，它判断的是事物末来的发展趋势或者数据反应的逻辑关系。因此，针对金融行业的数据，我们通常按数据价值的重要程度，将其划分为强金融属性数据、次金融属性数据、场景属性数据、分析、统计属性数据四大类。
[0004]本专利技术旨在提供一种基于大数据的金融数据预测系统。r/>
技术实现思路

[0005]针对上述问题，本专利技术旨在提供一种基于大数据的金融数据预测系统。
[0006]本专利技术创造的目的通过以下技术方案实现：
[0007]一种基于大数据的金融数据预测系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、模型构建模块、预测输出模块和投资建议模块，数据采集模块采集金融市场中的股票、外汇、商品数据，数据预处理模块对采集到的数据进行清洗、归一化、缺失值填充操作，特征提取模块对经过预处理的数据进行特征提取，模型构建模块利用机器学习、深度学习技术建立金融数据预测模型，根据所提取的特征进行模型训练，得到高效准确的预测模型，预测输出模块将模型应用于实时数据，对金融市场中的重要指标进行实时预测，并输出预测结果，投资建议模块基于预测结果，根据风险偏好、投资目标因素为投资者提供投资建议。
[0008]作为优选，数据采集模块收集、整理和处理金融市场中的股票、外汇、商品数据，为后续的数据预处理和预测模型训练提供基础数据，该模块从多个渠道获取数据，包括金融交易所、金融媒体、社交媒体、网络爬虫。
[0009]作为优选，数据采集模块实现数据源的选择、数据获取、数据存储和数据更新功
能，其中，所述数据源的选择，根据系统的需求和目的，选择合适的数据源，数据源包括金融交易所的官方网站、金融新闻网站、社交媒体平台，；所述数据获取，利用网络爬虫技术从选定的数据源中获取数据，自动访问网站，抓取网页内容，并将数据存储在数据库中，数据获取过程中需要注意数据的质量和完整性，避免因为数据缺失或者数据错误导致后续预测模型的准确性下降；所述数据存储，将采集到的数据存储到数据库中，以便后续的预处理和模型训练使用；所述数据更新是由于金融市场数据变化快速，需要及时更新数据，以保证预测模型的准确性，数据更新通过定时任务、实时流数据方式实现。
[0010]作为优选，数据预处理模块通过对原始数据的清洗、集成、转换、降维和处理，将数据转化为适合机器学习算法处理的形式，首先需要对原始数据进行清洗，剔除掉无效数据、重复数据、异常值和噪声，以保证数据的准确性和一致性，将来自不同数据源的数据集成到一个统一的数据集中，以便于后续的处理和分析，将原始数据转换为适合机器学习算法处理的形式，将文本数据转换为数值型数据、进行数据标准化、正则化，对于高维数据，使用数据降维技术减少数据维度，以提高机器学习算法的效率和准确性，对于存在缺失值的数据，利用数据插值法进行填充处理。
[0011]作为优选，特征提取模块从原始数据中提取具有代表性的特征，为后续的预测模型训练和预测提供重要的输入变量，特征提取模块需要兼顾特征的代表性和数量的适度控制，以提高预测模型的准确性和泛化性，从原始数据中挑选出对于预测目标具有重要影响的特征，对原始特征进行预处理，使得数据更具有可解释性和可比性，将多个特征结合起来构建出新的特征，特征构建通过数学模型、机器学习模型方法实现，对于特征数量较多的情况，需要通过特征降维方法将特征数量降到一个合适的范围，以避免维度灾难问题，对于经过特征提取和降维之后的特征，需要进一步筛选和调整，以保证特征的准确性和代表性。
[0012]作为优选，模型构建模块是选择合适的机器学习算法，构建预测模型，并对模型进行训练和优化，在模型构建之前，需要根据预测问题的类型和数据特征，选择适合的机器学习算法，在模型构建之后，需要使用已有的数据集对模型进行训练，以学习模型参数，在模型训练过程中，需要注意过拟合和欠拟合问题，并采取AIC/BIC方法进行调整，并且具有模型评估功能，模型评估指标包括准确率、召回率、F1值，利用ROC曲线对模型进行评估，本专利技术还对模型进行进一步优化，利用参数调整和特征工程技术提高模型的预测效果。
[0013]作为优选，预测输出模块将经过模型训练和优化后的预测模型应用到新数据中，输出预测结果并对预测结果进行可视化和分析，预测输出模块将训练好的模型应用到新的数据中，生成预测结果，预测应用是批量的、实时的，将生成的预测结果输出到指定的位置，包括数据库、文件、消息队列，同时，也需要输出预测结果的可解释性，即将预测结果与具体的数据特征联系起来，帮助用户更好地理解预测结果，预测输出模块将预测结果可视化，包括折线图、柱状图、散点图、热力图，以便用户更直观地了解预测结果，常用的可视化方式，同时，还需要对预测结果进行分析，找出预测结果中存在的规律和异常点，帮助用户做出更准确的决策，根据新的数据和用户反馈，对预测模型进行更新和优化，包括参数调整、特征工程、新算法的引入方式，同时，需要对新的模型进行测试和评估，以确保新的模型具有更好的预测性能。
[0014]作为优选，投资建议模块根据预测结果和用户需求，为用户提供个性化的投资建议和决策支持，投资建议模块对预测输出模块生成的预测结果进行分析，找出市场的发展
趋势和变化规律，以便为用户提供更准确的投资建议，分析用户的投资需求和偏好，了解用户的风险承受能力、投资目标和时间安排因素，根据预测结果和用户需求，生成个性化的投资建议，建议包括投资方向、投资时间、资金配置、风险控制方面的建议，通过对市场趋势和风险因素进行分析，为用户提供投资回报的预测，投资回报预测帮助用户更好地了解投资的风险和收益，以便做出更明智的投资决策。
[0015]本专利技术的有益效果：
[0016]（1）数据预处理模块通过对原始数据的清洗、集成、转换、降维和处理，将原始数据转换为适合机器学习算法处本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的金融数据预测系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、模型构建模块、预测输出模块和投资建议模块，数据采集模块采集金融市场中的股票、外汇、商品数据，数据预处理模块对采集到的数据进行清洗、归一化、缺失值填充操作，特征提取模块对经过预处理的数据进行特征提取，模型构建模块利用机器学习、深度学习技术建立金融数据预测模型，根据所提取的特征进行模型训练，得到高效准确的预测模型，预测输出模块将模型应用于实时数据，对金融市场中的重要指标进行实时预测，并输出预测结果，投资建议模块基于预测结果，根据风险偏好、投资目标因素为投资者提供投资建议。2.根据权利要求1所述一种基于大数据的金融数据预测系统，其特征在于，数据采集模块收集、整理和处理金融市场中的股票、外汇、商品数据，为后续的数据预处理和预测模型训练提供基础数据，该模块从多个渠道获取数据，包括金融交易所、金融媒体、社交媒体、网络爬虫。3.根据权利要求1所述一种基于大数据的金融数据预测系统，其特征在于，数据采集模块实现数据源的选择、数据获取、数据存储和数据更新功能，其中，所述数据源的选择，根据系统的需求和目的，选择合适的数据源，数据源包括金融交易所的官方网站、金融新闻网站、社交媒体平台，所述数据获取，利用网络爬虫技术从选定的数据源中获取数据，自动访问网站，抓取网页内容，并将数据存储在数据库中，数据获取过程中需要注意数据的质量和完整性，避免因为数据缺失或者数据错误导致后续预测模型的准确性下降；所述数据存储，将采集到的数据存储到数据库中，以便后续的预处理和模型训练使用；所述数据更新是由于金融市场数据变化快速，需要及时更新数据，以保证预测模型的准确性，数据更新通过定时任务、实时流数据方式实现。4.根据权利要求1所述一种基于大数据的金融数据预测系统，其特征在于，数据预处理模块通过对原始数据的清洗、集成、转换、降维和处理，将数据转化为适合机器学习算法处理的形式，首先需要对原始数据进行清洗，剔除掉无效数据、重复数据、异常值和噪声，以保证数据的准确性和一致性，将来自不同数据源的数据集成到一个统一的数据集中，以便于后续的处理和分析，将原始数据转换为适合机器学习算法处理的形式，将文本数据转换为数值型数据、进行数据标准化、正则化，对于高维数据，使用数据降维技术减少数据维度，以提高机器学习算法的效率和准确性，对于存在缺失值的数据，利用数据插值法进行填充处理。5.根据权利要求1所述一种基于大数据的金融数据预测系统，其特征在于，特征提取模块从原始数据中提取具有代表性的特征，为后续的预测模型训练和预测提供重要的输入变量，特征提取模块需要兼顾特征的代表性和数量的适度控制，以提高预测模型的准确性和泛化性，...

【专利技术属性】
技术研发人员：马经纬，
申请(专利权)人：北京力码科技有限公司，
类型：发明
国别省市：