[发明专利]一种投资数据管理方法及装置

权利要求书

1.一种投资数据管理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待评估投资产品的特征参数；

基于所述待评估投资产品的历史收益数据和所述特征参数的特征值，训练得到收益预测模型；

基于训练得到的所述收益预测模型，预测所述待评估投资产品在未来预设时间段内的预期收益；

将所述预期收益与实际收益之间的偏离信息输入至预先训练好的投资建议模型，得到对应于所述待评估投资产品的用户投资建议；

将所述用户投资建议反馈至用户终端。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，按照如下步骤训练所述投资建议模型：

获取投资产品样本，以及用户投资建议；

基于训练得到的所述收益预测模型，预测所述投资产品样本在未来预设时间段内的预期收益；

确定所述预期收益与实际收益之间的偏差信息；

将确定的所述偏离信息作为所述投资建议模型的输入特征，将获取的所述用户投资建议作为所述投资建议模型的输出结果，训练得到所述投资建议模型。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取待评估投资产品的特征参数之后，所述训练得到收益预测模型之前，所述方法还包括：

根据预设的聚类算法，从预设个数的特征参数中筛选出用于分析所述待评估投资产品的特征参数集；

所述基于所述待评估投资产品的历史收益数据和所述特征参数的特征值，训练得到收益预测模型，包括：

基于所述待评估投资产品的历史收益数据和在筛选出的所述特征参数集下的特征值，训练得到收益预测模型。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设的聚类算法，从所述预设个数的特征参数中筛选出用于分析所述待评估投资产品的特征参数集，包括：

基于所述预设个数的特征参数，确定不同的特征参数组合；

根据预设的聚类算法，分别使用不同的特征参数组合对所述待评估投资产品进行聚类，确定所述不同的特征参数组合分别对应的聚类结果；

根据所述聚类结果，从所述不同的特征参数组合中选择一种特征参数组合作为所述特征参数集。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述待评估投资产品的历史收益数据和在筛选出的所述特征参数集下的特征值，训练得到收益预测模型，包括：

将所述待评估投资产品划分为不同的待评估投资产品组合；

根据预设的聚类算法，使用筛选出的所述特征参数集对所述不同的待评估投资产品组合进行聚类，得到多个聚类簇：其中，每个聚类簇中包含至少一个待评估投资产品组合；

根据聚类后每个聚类簇的统计特征，从所述多个聚类簇中选择一个对应的所述统计特征最优的聚类簇；

基于选择的所述聚类簇中的各个待评估投资产品的历史收益数据和在筛选出的所述特征参数集下的特征值，训练得到收益预测模型。

6.一种投资数据管理装置，其特征在于，所述装置包括：

特征参数获取模块，用于获取待评估投资产品的特征参数；

预测模型训练模块，用于基于所述待评估投资产品的历史收益数据和所述特征参数的特征值，训练得到收益预测模型；

预期收益预测模块，用于基于训练得到的所述收益预测模型，预测所述待评估投资产品在未来预设时间段内的预期收益；

投资建议获取模块，用于将所述预期收益与实际收益之间的偏离信息输入至预先训练好的投资建议模型，得到对应于所述待评估投资产品的用户投资建议；

投资建议反馈模块，用于将所述用户投资建议反馈至用户终端。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

投资建议模型训练模块，用于获取投资产品样本，以及用户投资建议；基于训练得到的所述收益预测模型，预测所述投资产品样本在未来预设时间段内的预期收益；确定所述预期收益与实际收益之间的偏差信息；将确定的所述偏离信息作为所述投资建议模型的输入特征，将获取的所述用户投资建议作为所述投资建议模型的输出结果，训练得到所述投资建议模型。