一种基于大模型agent的产品组合分析方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于大模型agent的产品持仓组合分析方法及系统，包括：定义基于大模型的智能体agent，获得大模型agent；利用大模型agent获取持仓数据和交易数据并对所述持仓数据和交易数据进行预处理；将预处理后的持仓数据和交易数据输入到大模型agent进行分析；根据分析结果生成报告。利用大模型agent技术自动化完成数据清洗和预处理，提高数据处理效率；agent利用深度学习和自然语言处理技术，处理复杂非结构化数据，识别用户持仓数据中的复杂模式；通过分析用户的历史数据，agent能够生成个性化的建议，提升用户体验和满意度；实时处理和分析大规模数据，提供及时的投资建议和组合优化方案；通过agent的深度分析和实时监控，优化产品组合收益和风险特征。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据分析，尤其涉及一种基于大模型agent的产品组合分析方法及系统。

技术介绍

1、在金融科技领域，已有多种技术和系统用于分析和管理客户的资产和投资组合。例如，传统的资产管理系统可以帮助分析客户的持仓情况和风险承受能力，并为客户提供基本的投资建议。这些系统通常依赖于人工分析和固定规则，以识别优质的投资机会和构建稳健的投资组合。同时，一些现代化的系统也开始利用数据分析和机器学习技术，通过分析大量的市场数据和用户行为数据，为用户提供更为精准和个性化的投资建议。

2、此外，一些专业的资产管理软件和服务也能够提供基本的持仓分析功能，如显示客户的资产分布、投资收益率、风险等级等。这些系统通常能提供一些基本的图表和报告，帮助客户了解他们的投资状况和市场动态。

3、传统的资产管理和持仓分析系统往往过于依赖人工分析和固定规则，导致分析过程低效、耗时，并且容易受到分析师主观判断的影响；现有系统往往缺乏足够的个性化，它们通常无法充分理解和反映每个客户的独特需求、风险偏好和长期投资目标；传统系统的数据处理能力有限，难以处理大量的实时市场数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大模型agent的产品持仓组合分析方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述大模型agent的训练包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用大模型agent获取持仓数据和交易数据并对所述持仓数据和交易数据进行预处理，包括：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将预处理后的持仓数据和交易数据输入到大模型agent进行分析，包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取持仓数据中的资产特征数据，通过大模型agent对所述资产特征数据进行识别分类与占比计算，包括：

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【技术特征摘要】

1.一种基于大模型agent的产品持仓组合分析方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述大模型agent的训练包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用大模型agent获取持仓数据和交易数据并对所述持仓数据和交易数据进行预处理，包括：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将预处理后的持仓数据和交易数据输入到大模型agent进行分析，包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取持仓数据中的资产特征数据，通过大模型agent对所述资产特征数据进...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨轶淳，朱槐发，谢能，陈志明，叶荣烜，
申请(专利权)人：中信银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：

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