一种基于大数据群统计算法的金融投资风险值预测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据群统计算法的金融投资风险值预测系统，涉及金融投资风险值预测技术领域。本发明专利技术包括多源数据采集模块，所述多源数据采集模块的输出端电性连接有动态特征筛选模块，所述动态特征筛选模块的输出端电性连接有时空风险传导模型。本发明专利技术集成多源数据采集、动态特征筛选、时空风险传导建模、风险值预测和智能阻断决策等多个模块，各模块协同作业，通过对海量多源数据的深度挖掘，以及多种算法的综合运用，能够精准识别金融市场中的风险特征，在复杂的多资产联动场景下，系统将误报率降低50％，同时将预测准确率提升25％‑30％，有效规避了因误判带来的投资损失，为投资者的决策提供可靠依据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及金融投资风险值预测，特别是涉及一种基于大数据群统计算法的金融投资风险值预测系统。

技术介绍

1、在金融投资领域，准确预测风险值对保障投资安全、提升收益水平至关重要，然而，传统金融投资风险预测模型依赖固定特征组合，难以适应金融市场的动态变化，当面临政策调整、黑天鹅事件等突发情况时，其局限性尤为突出，在特征筛选环节，传统方法通常采用人工或固定算法，如基于pca的特征降维技术，无法实时响应市场变化，导致模型对市场信息的捕捉存在滞后性。

2、现有系统在风险传导分析方面也存在明显不足，如难以捕捉跨资产、跨区域的风险传导路径，缺乏对系统性风险的实时预警能力，现有图模型多为静态网络，边权重更新频率低，以静态金融知识图谱为例，无法及时反映金融市场的动态变化，此外，传统模型可解释性差，难以清晰展示风险起源与传导逻辑，无法满足监管合规要求，在阻断策略上，现有方法多依赖规则或历史经验，缺乏动态特征驱动的智能决策机制，难以在复杂多变的金融市场中发挥有效作用。

3、为此，我们提供了一种基于大数据群统计算法的金融投资风险值预测系统，用以解决上述中本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大数据群统计算法的金融投资风险值预测系统，包括多源数据采集模块，其特征在于：所述多源数据采集模块的输出端电性连接有动态特征筛选模块，所述动态特征筛选模块的输出端电性连接有时空风险传导模型，所述时空风险传导模型的输出端电性连接有风险值预测模块，所述风险值预测模块的输出端电性连接有智能阻断决策模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据群统计算法的金融投资风险值预测系统，其特征在于：所述动态特征筛选模块的关键特征生成方法包括：遗传算法优化特征子集的初始种群，适应度函数为：

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据群统计算法的金融投资风险值预测系统，其特征在...

【技术特征摘要】

1.一种基于大数据群统计算法的金融投资风险值预测系统，包括多源数据采集模块，其特征在于：所述多源数据采集模块的输出端电性连接有动态特征筛选模块，所述动态特征筛选模块的输出端电性连接有时空风险传导模型，所述时空风险传导模型的输出端电性连接有风险值预测模块，所述风险值预测模块的输出端电性连接有智能阻断决策模块；

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据群统计算法的金融投资风险值预测系统，其特征在于：所述动态特征筛选模块的关键特征生成方法包括：遗传算法优化特征子集的初始种群，适应度函数为：

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据群统计算法的金融投资风险值预测系统，其特征在于：所述时空风险传导模型的图结构动态调整机制包括：当检测到特征波动超过阈值时，通过以下公式扩展关联节点：

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据群统计算法的金融投资风险值预测系统，其特征在于：所述风险值预测模块的分层架构包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据群统计算法的金融投资风险值预测系统，其特征在于：所述智能阻断决策模块的强化学习模型包括：马尔可夫决策过程(mdp)的奖励函数设计为：

【专利技术属性】
技术研发人员：王大龙，陈进宇，苏兰奇，陈秋媛，陈秋燕，黄容娟，李昊天，周长军，
申请(专利权)人：王大龙，
类型：发明
国别省市：

全部详细技术资料下载 我是这个专利的主人