本发明专利技术提供了一种理财产品的定价方法、装置及电子设备，涉及金融科技的技术领域，该方法包括：获取市场数据，根据利率信息计算理财产品的基准价格，以及，选取与客户需求量信息匹配的定价算法模型；通过定价算法模型基于客户需求量信息确定理财产品的溢价价格；基于基准价格和溢价价格计算理财产品的定价价格。本发明专利技术提供的理财产品的定价方法、装置及电子设备，整个定价过程不仅考虑了市场数据，可以根据市场数据的变化，及时调整理财产品的定价，同时，还充分考虑了客户需求量信息，并基于客户需求量信息通过定价算法模型来智能定价理财产品的溢价价格，从而可以更准确地定价理财产品，以提高理财产品在同类市场中的竞争力。以提高理财产品在同类市场中的竞争力。以提高理财产品在同类市场中的竞争力。
【技术实现步骤摘要】
理财产品的定价方法、装置及电子设备
[0001]本专利技术涉及金融科技的
，尤其是涉及一种理财产品的定价方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]在现代的金融市场中，理财产品已成为一种重要的投资方式。理财产品的定价通常是基于市场数据进行的。然而，这种定价方式存在一些问题：
[0003]首先，市场数据，包括利率和产品风险等因素的变化可能导致理财产品的定价不准确。
[0004]其次，目前的理财产品定价过程中，往往多基于市场数据考虑，而忽略了客户群体的需求，也容易导致理财产品的定价不准确。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种理财产品的定价方法、装置及电子设备，以缓解上述技术问题。
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种理财产品的定价方法，所述方法包括：获取市场数据，其中，所述市场数据至少包括利率信息和客户需求量信息；根据所述利率信息计算理财产品的基准价格，以及，提取所述客户需求量信息，选取与所述客户需求量信息匹配的定价算法模型；通过所述定价算法模型基于所述客户需求量信息确定所述理财产品的溢价价格；基于所述基准价格和所述溢价价格计算所述理财产品的定价价格。
[0007]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，上述根据所述利率信息计算理财产品的基准价格的步骤，包括：根据所述利率信息，按照下述计算公式计算所述理财产品的基准价格：基准价格＝(1+利率信息)
×
产品期限；其中，所述产品期限用于表征理财产品的投资期限。
[0008]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，上述选取与所述客户需求量信息匹配的定价算法模型的步骤，包括：获取预先设置的模型选择因素；在模型数据库中选取与所述模型选择因素匹配的定价算法模型；将选取的定价算法模型确定为与所述客户需求量信息匹配的定价算法模型。
[0009]结合第一方面的第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，上述模型选择因素包括以下至少之一：所述客户需求量信息的数据类型和数据规模满足预设要求；所述定价算法模型的模型特征满足预设要求；所述定价算法模型的计算资源和时间成本满足预设要求。
[0010]结合第一方面的第二种可能的实施方式，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，上述模型数据库中的定价算法模型至少包括：线性回归模型、决策树模型、神经网络模型；通过所述定价算法模型基于所述客户需求量信息确定所述理财产品的溢价价格的步骤，包括：如果所述定价算法模型为线性回归模型，则获取所述线性回归
模型对应的溢价价格与所述客户需求量信息的线性关系；基于所述线性关系，根据所述客户需求量信息计算所述理财产品的溢价价格；如果所述定价算法模型为决策树模型，则将所述客户需求量信息输入至所述决策树模型，通过所述决策树模型预测所述客户需求量信息对应的溢价价格；如果所述定价算法模型为神经网络模型，则将所述客户需求量信息输入至所述神经网络模型，通过所述神经网络模型输出所述客户需求量信息对应的溢价价格。
[0011]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，上述基于所述基准价格和所述溢价价格计算所述理财产品的定价价格的步骤，包括：对所述基准价格和所述溢价价格进行求和运算，得到所述理财产品的定价价格。
[0012]结合第一方面，本专利技术实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，上述方法还包括：收集原始市场数据；按照预设的数据处理规则对所述原始市场数据进行数据处理得到市场数据；对所述市场数据按照理财产品类型进行分类，并将分类之后的所述市场数据存储至数据收集器；获取市场数据的步骤，包括：按照预设的理财产品类型从所述数据收集器中获取所述理财产品对应的市场数据。
[0013]第二方面，本专利技术实施例还提供一种理财产品的定价装置，所述装置包括：获取模块，用于获取市场数据，其中，所述市场数据至少包括利率信息和客户需求量信息；计算模块，根据所述利率信息计算理财产品的基准价格；选取模块，用于提取所述客户需求量信息，选取与所述客户需求量信息匹配的定价算法模型；溢价模块，用于通过所述定价算法模型基于所述客户需求量信息确定所述理财产品的溢价价格；定价模块，用于基于所述基准价格和所述溢价价格计算所述理财产品的定价价格。
[0014]第三方面，本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法的步骤。
[0015]第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面所述的方法的步骤。
[0016]本专利技术实施例带来了以下有益效果：
[0017]本专利技术实施例提供的理财产品的定价方法、装置及电子设备，能够获取市场数据，并根据市场数据中的利率信息计算理财产品的基准价格，以及，提取市场数据中的客户需求量信息，选取与客户需求量信息匹配的定价算法模型，进而通过定价算法模型基于客户需求量信息确定理财产品的溢价价格，以便于基于基准价格和溢价价格计算理财产品的定价价格，整个定价过程不仅考虑了市场数据，可以根据市场数据的变化，及时调整理财产品的定价，以保持产品的市场竞争力，同时，还充分考虑了客户需求量信息，并基于客户需求量信息通过定价算法模型来智能定价理财产品的溢价价格，从而可以更准确地定价理财产品，以提高理财产品在同类市场中的竞争力。
[0018]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0019]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合
所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0021]图1为本专利技术实施例提供的一种理财产品的定价方法的流程图；
[0022]图2为本专利技术实施例提供的另一种理财产品的定价方法的流程图；
[0023]图3为本专利技术实施例提供的一种理财产品的定价流程；
[0024]图4为本专利技术实施例提供的一种理财产品的定价装置的结构示意图；
[0025]图5为本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0026]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种理财产品的定价方法，其特征在于，所述方法包括：获取市场数据，其中，所述市场数据至少包括利率信息和客户需求量信息；根据所述利率信息计算理财产品的基准价格，以及，提取所述客户需求量信息，选取与所述客户需求量信息匹配的定价算法模型；通过所述定价算法模型基于所述客户需求量信息确定所述理财产品的溢价价格；基于所述基准价格和所述溢价价格计算所述理财产品的定价价格。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述利率信息计算理财产品的基准价格的步骤，包括：根据所述利率信息，按照下述计算公式计算所述理财产品的基准价格：基准价格＝(1+利率信息)
×
产品期限；其中，所述产品期限用于表征理财产品的投资期限。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，选取与所述客户需求量信息匹配的定价算法模型的步骤，包括：获取预先设置的模型选择因素；在模型数据库中选取与所述模型选择因素匹配的定价算法模型；将选取的定价算法模型确定为与所述客户需求量信息匹配的定价算法模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述模型选择因素包括以下至少之一：所述客户需求量信息的数据类型和数据规模满足预设要求；所述定价算法模型的模型特征满足预设要求；所述定价算法模型的计算资源和时间成本满足预设要求。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述模型数据库中的定价算法模型至少包括：线性回归模型、决策树模型、神经网络模型；通过所述定价算法模型基于所述客户需求量信息确定所述理财产品的溢价价格的步骤，包括：如果所述定价算法模型为线性回归模型，则获取所述线性回归模型对应的溢价价格与所述客户需求量信息的线性关系；基于所述线性关系，根据所述客户需求量信息计算所述理财产品的溢价价格；如果所述定价算法模型为决策树模型，则将所述客户需求量信息输入至所述决策树模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄超，
申请(专利权)人：平安银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。