[发明专利]基于海量金融数据的智能投资系统数据处理方法

摘要

本发明公开了基于海量金融数据的智能投资系统数据处理方法，步骤包括：金融产品交易的历史数据存入数据库；所述历史数据序列平稳化处理；使用图表分析模块对处理后的历史数据进行结果统计、得出所投资的金融产品的种类、投资金额与其收益的相对应图表；根据选择的金融产品种类和投资金额构建金融产品的收益模型；运行构建的模型；仿真软件根据构建的模型得出购买的金融产品种类和最大的收益额。本发明根据构建的模型和仿真软件的计算结果，得出准确的收益值，避免了只考虑历史数据进行金融分析预测的僵化性，确保用户在交易过程中能够获取最大的收益和最小的风险。

主权项

基于海量金融数据的智能投资系统数据处理方法，其特征在于，步骤包括：1)获取至少一个金融产品交易的历史数据并存入数据库；2)用差分方法对所述历史数据序列平稳化处理；3)使用图表分析模块对步骤2处理后的历史数据进行结果统计，得出金融产品的种类、投资金额与其收益的相对应图表；4)根据选择的金融产品种类和投资金额，通过仿真软件提供的连接规则、工作模式、系统函数、分布函数构建金融产品的收益模型：$\max R=\underset{i=0}{\overset{n}{\Σ}}\[Ma(r_i-p_i)x_i+{\mathrm{bA}}_i-{\mathrm{Mcx}}_i{q}_i\]---\left(1\right)$$\min Q=\underset{0\≤in}{max}xiqi---\left(2\right)$$\underset{i=0}{\overset{n}{\Σ}}(1+pi)xi=1---\left(3\right)$xi≥0                                               (4)a+b+c＝1                                            (5)i＝0，1,2,...........n                              (6)其中，R为收益值；Mx_i为购买第i种资产的资金数额；Q为总体风险；p_i为交易费率；q_i为风险损失率；r_i为期望收益率；A_i为根据海量历史数据的结果统计和相应图标得出对应购买数额为M的收益额；a.为根据期望收益率的权重；b为根据海量历史数据得出收益额的权重；c为风险损失的权重；5)仿真软件根据步骤4构建的模型得出购买的金融产品种类、购买的份额和最大的收益额。