[发明专利]交易风险要素特征提取方法及装置

说明书

本申请提供一种交易风险要素特征提取方法及装置，所述方法包括：根据预先获取的风险要素特征筛选出风险要素特征集合；根据所述风险要素特征集合及预先生成的风险评估标签将交易历史数据转换为样本数据，所述风险评估标签与所述样本数据中的各交易风险样本一一对应；对经模糊处理后的所述样本数据进行风险要素特征相关性分析及风险要素特征冗余分析，根据分析结果得到所述样本数据对应的最优特征子集及所述样本数据中各所述风险要素特征的特征权重。本申请能够针对交易过程中的各类风险要素特征，对风险要素特征进行相关性分析及冗余分析，根据分析结果进行交易风险要素特征提取。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体是一种交易风险要素特征提取方法及装置。

背景技术

随着我国经济结构的转型升级，债券市场不断发展，开放程度逐步加大，债券市场风险不断积累，各种对投资交易过程中信用风险及市场风险的计量分析工具不断涌现。

在信用风险领域，出现了基于KMV(Credit monitor model)的对企业债的信用风险领域的研究，以及运用Knight不确定性对政府债券信用风险的研究。在市场风险领域，出现了基于条件风险价值(Conditional value at risk，CVar)对债券回购市场利率进行风险度量的方法，以及利用久期衡量利率风险的方法。这些研究及方法的共同特点都是针对一类债券交易中的某种特定风险要素进行风险计量分析，并仅适用于特定的债券种类。然而，在实际应用场景中，投资交易风险要素特征繁多，这些要素包括交易员、债券评级、成交金额、债券发行人评级、持有目标、债券分类等。单一考虑某一类风险要素无法综合计量分析债券投资交易风险，现有的这些计量工具及方法缺乏综合性，计量模型缺乏统一的评价标准，通用性不强。

此外，在债券投资交易过程中，交易员也会凭借个人经验及历史数据通过对一系列交易风险要素特征开展分析并对交易做出整体风险评估，人为得出评估结果，缺乏客观性及准确性。

由此可见，现有的计量工具及方法难以对投资交易风险进行全面地评估，未能充分考虑交易过程中各类风险要素特征，无法形成一套实用性强的风险评估特征体系。

发明内容

针对现有技术中的问题，本申请提供一种交易风险要素特征提取方法及装置，能够针对交易过程中的各类风险要素特征，对风险要素特征进行相关性分析及冗余分析，根据分析结果进行交易风险要素特征提取。

为解决上述技术问题，本申请提供以下技术方案：

第一方面，本申请提供一种交易风险要素特征提取方法，包括：

根据预先获取的风险要素特征筛选出风险要素特征集合；

根据所述风险要素特征集合及预先生成的风险评估标签将交易历史数据转换为样本数据，所述风险评估标签与所述样本数据中的各交易风险样本一一对应；

对经模糊处理后的所述样本数据进行风险要素特征相关性分析及风险要素特征冗余分析，根据分析结果得到所述样本数据对应的最优特征子集及所述样本数据中各所述风险要素特征的特征权重。

进一步地，预先生成风险评估标签包括：

获取所述样本数据中的各所述交易风险样本对应的评分值，所述评分值由客户端根据所述交易历史数据获得；

根据所述评分值得到所述样本数据中的各所述交易风险样本对应的风险评估标签。

进一步地，对所述样本数据进行模糊处理包括：

计算所述样本数据中各所述风险要素特征的最大特征值及最小特征值；

根据所述最大特征值及最小特征值计算所述样本数据中的各所述交易风险样本对应的各所述风险要素特征的特征值，得到模糊处理后的所述样本数据。

进一步地，对所述样本数据进行风险要素特征相关性分析包括：