一种基于大数据分析的基金产品智能评估方法与流程

1.本发明涉及金融数据处理技术领域，具体为一种基于大数据分析的基金产品智能评估方法。


背景技术：

2.近十几年来理财产品发展迅猛，并形成了多种类型的基金产品，比如股票基金、债券基金、货币基金、fof基金等，从基金市场历史业绩上看，大多数基金有较好年度收益，所有基金平台和市面上大部分的基金信息平台都提供了基金榜单和分析等服务，但在基金分析算法体系方面和推荐结果的稳定性等方面还存在不足：对基金产品缺乏专业系统的分析，难以从众多基金产品中筛选出优质基金，且传统方法难以应对市场环境的快速变化和多变的投资风险，评估结果无法准确反映基金产品的真实情况，为此本领域技术人员提出一种基于大数据分析的基金产品智能评估方法来解决上述问题。


技术实现要素：

3.针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于大数据分析的基金产品智能评估方法，解决了现有技术中基金产品缺乏专业系统的分析，难以从众多基金产品中筛选出优质基金，且传统方法难以应对市场环境的快速变化和多变的投资风险，评估结果无法准确反映基金产品的真实情况的问题。
4.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于大数据分析的基金产品智能评估系统，包括，
5.数据采集模块，用于从基金公司、证券交易所、财经网站等数据员获取基金产品的相关数据；
6.预处理模块，用于对采集到的数据进行清洗和预处理；
7.模型建立与训练模块，用于从清洗后的数据中选择合适的特征，生成模型；
8.查询模块，用于帮助用户查询所需基金；
9.评估预测模块，用于推荐用户所需的基金产品；
10.监控模块，用于实时监测模型建立与训练模块运行状态。
11.优选地，所述数据采集模块包括：
12.历史净值模块，用于通过分析基金产品的历史业绩，包括年化收益率、波动性、回撤等指标，并利用图表、回测等方式展示基金的历史表现，并与同类别、指数进行比较；
13.资产配置单元，用于显示基金产品的资产配置情况，即基金在不同资产类别上的投资比例；
14.投资策略模块，用于记录基金产品管理团队所采用的投资策略和方法；
15.数据显示单元：用于展示基金相关数据的界面或模块。
16.优选地，所述预处理模块包括：
17.去除重复数据单元，用于在基金产品数据处理过程中，检测和删除重复的数据观
测值或记录
18.处理缺失值单元，用于针对基金产品数据中存在的缺失值进行补充或处理的过程；
19.异常值处理单元，用于对基金产品数据中的异常观测值或异常情况进行检测和处理的过程。
20.优选地，所述模型建立与训练模块包括：
21.特征选择与构建单元，用于根据已有的特征进行组合、变换或生成新的特征，反映基金产品的特点和投资环境；
22.训练集和测试集单元，用于评估模型在未见数据上的表现，了解模型的稳定性和预测能力；
23.模型选择建立单元，用于根据问题的性质和数据的特点，选择适合的模型可以提高预测准确度和解释性；
24.模型调整单元，用于调整模型的参数或配置来优化模型的性能，可以进行参数调整和模型优化，以提高模型的泛化能力和适应性。
25.模型优化单元，用于进行特征优化、超参数调整、交叉验证等方法，以提高模型的性能和预测能力；
26.分类研究单元，用于构建分类模型，可以将基金产品划分为不同的类别或预测未来的业绩。
27.优选地，所述预处理模块包括：
28.去除重复数据单元，用于通过比较数据的特征或指定列的值来判断数据是否重复，然后将重复的数据进行删除或标记；
29.处理缺失值单元，用于将基金产品数据缺失值进行处理；
30.异常值处理单元，用于将基金产品的数据记录错误、投资事件的特殊情况进行处理。
31.优选地，所述评估预测模块包括：
32.风险评估单元，用于测量基金产品的风险水平；
33.组合分析单元，用于评估基金产品的分散度、投资策略的执行情况，以及对市场风险的敏感性；
34.费用评估单元，用于评估基金产品的费用水平；
35.基金经理评估单元，用于显示基金经理的投资能力和绩效表现；
36.风险收益比评估单元，用于比较基金产品的风险与预期收益之间的关系，来评估基金产品的潜在投资回报和风险承担。
37.优选地，所述分类研究单元包括：
38.基金合同，用于说明基金的运作方式、基金的投资目标、投资策略、基金的费用结构、基金份额的发行和赎回规定等内容；
39.基金季报，用于显示基金的投资组合、经理的投资决策、基金业绩表现、费用核算、风险评估、基金规模等内容；
40.基金每日净值数值，用于反映基金投资组合的净资产价值与基金份额的比值；
41.金融市场数据，用于显示金融市场各类交易品种的实时或历史数据。
42.优选地，所述查询模块包括：
43.基金产品查询单元，用于查询基金产品的基本信息，包括基金名称、基金代码、基金规模、基金公司、基金类型、基金经理等；
44.基金历史业绩查询单元，用于查询基金产品的历史业绩数据，包括年度、季度或月度的回报率、收益率、风险指标等；
45.基金资产配置查询单元，用于用户了解基金产品的投资组合结构；
46.基金产品费率查询单元，用于显示基金产品的费率信息；
47.基金产品风险查询单元，用于查询基金产品的风险指标数据。
48.优选地，所述监控模块包括：
49.实时监控单元，用于对基金的投资组合进行实时监测，跟踪投资标的的动态变化；
50.数据反馈单元，用于接收、处理和分析模型建立与训练模块数据的工具；
51.模型优化单元，用于优化模型建立与训练模块的工具。
52.一种基于大数据分析的基金产品智能评估方法，使用步骤如下：
53.步骤一：首先通过数据采集模块对多个基金公司、证券交易所、财经网站等数据员获取基金产品的相关数据，之后通过预处理模块对采集到的数据进行清洗和预处理，其中通过模型建立与训练模块，用于从清洗后的数据中选择合适的特征，生成模型，其中通过分类研究单元构建分类模型，可以将基金产品划分为不同的类别或预测未来的业绩，通过模型选择建立单元去根据问题的性质和数据的特点，选择适合的模型可以提高预测准确度和解释性，其中通过分类研究单元去构建分类模型，可以将基金产品划分为不同的类别或预测未来的业绩；
54.步骤二：用户通过查询模块去查询所需基金产品，其中通过基金历史业绩查询单元去查询基金产品的历史业绩数据，包括年度、季度或月度的回报率、收益率、风险指标等，通过基金产品费率查询单元，用于显示基金产品的费率信息等等；
55.步骤三：通过评估预测模块去推荐用户所需的基金产品，其中通过组合分析单元可以评估基金产品的分散度、投资策略的执行情况，以及对市场风险的敏感性，其中通过基金合同、基金季报、基金每日净值数值和金融市场数据可以便于客户显示金融市场各类交易品种的实时或历史数据，以获得最佳基金产品；
56.步骤四：通过实时监测模型建立与训练模块运行状态，其中通过模型优化单元，可以对模型建立与训练模块进行训练。
57.本发明提供了一种基于大数据分析的基金产品智能评估方法。具备以下
58.有益效果：
59.1、本发明通过评估预测模块、数据采集模块，基金合同、基金季报、基金每日净值数值等模块单元的相互配合使用，使用长短期记忆网络结合传统机器学习分类方法，更准确更实时地对基金分类，避免人工评估容易受到个人偏好和情绪因素的干扰，导致评估结果不够客观和准确的现象。
60.2、本发明通过监控模块可以对实时监测模型建立与训练模块运行状态，利用大数据分析技术能够实时处理庞大的数据集合，对市场变化进行敏锐地监测和预测，及时调整模型建立与训练模块和投资策略。
附图说明
61.图1为本发明的主流程图；
62.图2为本发明的评估检测模块流程图；
63.图3为本发明的数据采集模块流程图；
64.图4为本发明的预处理模块流程图；
65.图5为本发明的示模型建立与训练模块流程图；
66.图6为本发明的分类研究单元流程图；
67.图7为本发明的查询模块流程图；
68.图8为本发明的监控模块流程图。
具体实施方式
69.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
70.实施例：
71.请参阅附图1－附图8，本发明实施例提供一种基于大数据分析的基金产品智能评估系统，包括，
72.数据采集模块，用于从基金公司、证券交易所、财经网站等数据员获取基金产品的相关数据；
73.预处理模块，用于对采集到的数据进行清洗和预处理；
74.模型建立与训练模块，用于从清洗后的数据中选择合适的特征，生成模型；
75.查询模块，用于帮助用户查询所需基金；
76.评估预测模块，用于推荐用户所需的基金产品；
77.监控模块，用于实时监测模型建立与训练模块运行状态。
78.数据采集模块包括：
79.历史净值模块，用于通过分析基金产品的历史业绩，包括年化收益率、波动性、回撤等指标，并利用图表、回测等方式展示基金的历史表现，并与同类别、指数进行比较；
80.资产配置单元，用于显示基金产品的资产配置情况，即基金在不同资产类别上的投资比例；
81.投资策略模块，用于记录基金产品管理团队所采用的投资策略和方法；
82.数据显示单元：用于展示基金相关数据的界面或模块。
83.预处理模块包括：
84.去除重复数据单元，用于在基金产品数据处理过程中，检测和删除重复的数据观测值或记录
85.处理缺失值单元，用于针对基金产品数据中存在的缺失值进行补充或处理的过程；
86.异常值处理单元，用于对基金产品数据中的异常观测值或异常情况进行检测和处理的过程。
87.模型建立与训练模块包括：
88.特征选择与构建单元，用于根据已有的特征进行组合、变换或生成新的特征，反映基金产品的特点和投资环境；
89.训练集和测试集单元，用于评估模型在未见数据上的表现，了解模型的稳定性和预测能力；
90.模型选择建立单元，用于根据问题的性质和数据的特点，选择适合的模型可以提高预测准确度和解释性；
91.模型调整单元，用于调整模型的参数或配置来优化模型的性能，可以进行参数调整和模型优化，以提高模型的泛化能力和适应性。
92.模型优化单元，用于进行特征优化、超参数调整、交叉验证等方法，以提高模型的性能和预测能力；
93.分类研究单元，用于构建分类模型，可以将基金产品划分为不同的类别或预测未来的业绩。
94.预处理模块包括：
95.去除重复数据单元，用于通过比较数据的特征或指定列的值来判断数据是否重复，然后将重复的数据进行删除或标记；
96.处理缺失值单元，用于将基金产品数据缺失值进行处理；
97.异常值处理单元，用于将基金产品的数据记录错误、投资事件的特殊情况进行处理。
98.评估预测模块包括：
99.风险评估单元，用于测量基金产品的风险水平；
100.组合分析单元，用于评估基金产品的分散度、投资策略的执行情况，以及对市场风险的敏感性；
101.费用评估单元，用于评估基金产品的费用水平；
102.基金经理评估单元，用于显示基金经理的投资能力和绩效表现；
103.风险收益比评估单元，用于比较基金产品的风险与预期收益之间的关系，来评估基金产品的潜在投资回报和风险承担。
104.分类研究单元包括：
105.基金合同，用于说明基金的运作方式、基金的投资目标、投资策略、基金的费用结构、基金份额的发行和赎回规定等内容；
106.基金季报，用于显示基金的投资组合、经理的投资决策、基金业绩表现、费用核算、风险评估、基金规模等内容；
107.基金每日净值数值，用于反映基金投资组合的净资产价值与基金份额的比值；
108.金融市场数据，用于显示金融市场各类交易品种的实时或历史数据。
109.查询模块包括：
110.基金产品查询单元，用于查询基金产品的基本信息，包括基金名称、基金代码、基金规模、基金公司、基金类型、基金经理等；
111.基金历史业绩查询单元，用于查询基金产品的历史业绩数据，包括年度、季度或月度的回报率、收益率、风险指标等；
112.基金资产配置查询单元，用于用户了解基金产品的投资组合结构；
113.基金产品费率查询单元，用于显示基金产品的费率信息；
114.基金产品风险查询单元，用于查询基金产品的风险指标数据。
115.监控模块包括：
116.实时监控单元，用于对基金的投资组合进行实时监测，跟踪投资标的的动态变化；
117.数据反馈单元，用于接收、处理和分析模型建立与训练模块数据的工具；
118.模型优化单元，用于优化模型建立与训练模块的工具。
119.一种基于大数据分析的基金产品智能评估方法，使用步骤如下：
120.步骤一：首先通过数据采集模块对多个基金公司、证券交易所、财经网站等数据员获取基金产品的相关数据，之后通过预处理模块对采集到的数据进行清洗和预处理，其中通过模型建立与训练模块，用于从清洗后的数据中选择合适的特征，生成模型，其中通过分类研究单元构建分类模型，可以将基金产品划分为不同的类别或预测未来的业绩，通过模型选择建立单元去根据问题的性质和数据的特点，选择适合的模型可以提高预测准确度和解释性，其中通过分类研究单元去构建分类模型，可以将基金产品划分为不同的类别或预测未来的业绩；
121.步骤二：用户通过查询模块去查询所需基金产品，其中通过基金历史业绩查询单元去查询基金产品的历史业绩数据，包括年度、季度或月度的回报率、收益率、风险指标等，通过基金产品费率查询单元，用于显示基金产品的费率信息等等；
122.步骤三：通过评估预测模块去推荐用户所需的基金产品，其中通过组合分析单元可以评估基金产品的分散度、投资策略的执行情况，以及对市场风险的敏感性，其中通过基金合同、基金季报、基金每日净值数值和金融市场数据可以便于客户显示金融市场各类交易品种的实时或历史数据，以获得最佳基金产品；
123.步骤四：通过实时监测模型建立与训练模块运行状态，其中通过模型优化单元，可以对模型建立与训练模块进行训练。
124.上述实施例通过评估预测模块、数据采集模块，基金合同、基金季报、基金每日净值数值等模块单元的相互配合使用，使用长短期记忆网络结合传统机器学习分类方法，更准确更实时地对基金分类，避免人工评估容易受到个人偏好和情绪因素的干扰，导致评估结果不够客观和准确的现象且通过监控模块可以对实时监测模型建立与训练模块运行状态，利用大数据分析技术能够实时处理庞大的数据集合，对市场变化进行敏锐地监测和预测，及时调整模型建立与训练模块和投资策略。
125.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

技术特征：
1.一种基于大数据分析的基金产品智能评估系统，其特征在于，包括，数据采集模块，用于从基金公司、证券交易所、财经网站等数据员获取基金产品的相关数据；预处理模块，用于对采集到的数据进行清洗和预处理；模型建立与训练模块，用于从清洗后的数据中选择合适的特征，生成模型；查询模块，用于帮助用户查询所需基金；评估预测模块，用于推荐用户所需的基金产品；监控模块，用于实时监测模型建立与训练模块运行状态。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的基金产品智能评估系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：历史净值模块，用于通过分析基金产品的历史业绩，包括年化收益率、波动性、回撤等指标，并利用图表、回测等方式展示基金的历史表现，并与同类别、指数进行比较；资产配置单元，用于显示基金产品的资产配置情况，即基金在不同资产类别上的投资比例；投资策略模块，用于记录基金产品管理团队所采用的投资策略和方法；数据显示单元：用于展示基金相关数据的界面或模块。3.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的基金产品智能评估系统，其特征在于，所述预处理模块包括：去除重复数据单元，用于在基金产品数据处理过程中，检测和删除重复的数据观测值或记录处理缺失值单元，用于针对基金产品数据中存在的缺失值进行补充或处理的过程；异常值处理单元，用于对基金产品数据中的异常观测值或异常情况进行检测和处理的过程。4.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的基金产品智能评估系统，其特征在于，所述模型建立与训练模块包括：特征选择与构建单元，用于根据已有的特征进行组合、变换或生成新的特征，反映基金产品的特点和投资环境；训练集和测试集单元，用于评估模型在未见数据上的表现，了解模型的稳定性和预测能力；模型选择建立单元，用于根据问题的性质和数据的特点，选择适合的模型可以提高预测准确度和解释性；模型调整单元，用于调整模型的参数或配置来优化模型的性能，可以进行参数调整和模型优化，以提高模型的泛化能力和适应性。模型优化单元，用于进行特征优化、超参数调整、交叉验证等方法，以提高模型的性能和预测能力；分类研究单元，用于构建分类模型，可以将基金产品划分为不同的类别或预测未来的业绩。5.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的基金产品智能评估系统，其特征在于，所述预处理模块包括：
去除重复数据单元，用于通过比较数据的特征或指定列的值来判断数据是否重复，然后将重复的数据进行删除或标记；处理缺失值单元，用于将基金产品数据缺失值进行处理；异常值处理单元，用于将基金产品的数据记录错误、投资事件的特殊情况进行处理。6.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的基金产品智能评估系统，其特征在于，所述评估预测模块包括：风险评估单元，用于测量基金产品的风险水平；组合分析单元，用于评估基金产品的分散度、投资策略的执行情况，以及对市场风险的敏感性；费用评估单元，用于评估基金产品的费用水平；基金经理评估单元，用于显示基金经理的投资能力和绩效表现；风险收益比评估单元，用于比较基金产品的风险与预期收益之间的关系，来评估基金产品的潜在投资回报和风险承担。7.根据权利要求4所述的一种基于大数据分析的基金产品智能评估系统，其特征在于，所述分类研究单元包括：基金合同，用于说明基金的运作方式、基金的投资目标、投资策略、基金的费用结构、基金份额的发行和赎回规定等内容；基金季报，用于显示基金的投资组合、经理的投资决策、基金业绩表现、费用核算、风险评估、基金规模等内容；基金每日净值数值，用于反映基金投资组合的净资产价值与基金份额的比值；金融市场数据，用于显示金融市场各类交易品种的实时或历史数据。8.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的基金产品智能评估系统，其特征在于，所述查询模块包括：基金产品查询单元，用于查询基金产品的基本信息，包括基金名称、基金代码、基金规模、基金公司、基金类型、基金经理等；基金历史业绩查询单元，用于查询基金产品的历史业绩数据，包括年度、季度或月度的回报率、收益率、风险指标等；基金资产配置查询单元，用于用户了解基金产品的投资组合结构；基金产品费率查询单元，用于显示基金产品的费率信息；基金产品风险查询单元，用于查询基金产品的风险指标数据。9.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的基金产品智能评估系统，其特征在于，所述监控模块包括：实时监控单元，用于对基金的投资组合进行实时监测，跟踪投资标的的动态变化；数据反馈单元，用于接收、处理和分析模型建立与训练模块数据的工具；模型优化单元，用于优化模型建立与训练模块的工具。10.一种基于大数据分析的基金产品智能评估方法，依据权利1-9任一项所述一种基于大数据分析的基金产品智能系统，其特征在于，使用步骤如下：步骤一：首先通过数据采集模块对多个基金公司、证券交易所、财经网站等数据员获取基金产品的相关数据，之后通过预处理模块对采集到的数据进行清洗和预处理，其中通过
模型建立与训练模块，用于从清洗后的数据中选择合适的特征，生成模型，其中通过分类研究单元构建分类模型，可以将基金产品划分为不同的类别或预测未来的业绩，通过模型选择建立单元去根据问题的性质和数据的特点，选择适合的模型可以提高预测准确度和解释性，其中通过分类研究单元去构建分类模型，可以将基金产品划分为不同的类别或预测未来的业绩；步骤二：用户通过查询模块去查询所需基金产品，其中通过基金历史业绩查询单元去查询基金产品的历史业绩数据，包括年度、季度或月度的回报率、收益率、风险指标等，通过基金产品费率查询单元，用于显示基金产品的费率信息等等；步骤三：通过评估预测模块去推荐用户所需的基金产品，其中通过组合分析单元可以评估基金产品的分散度、投资策略的执行情况，以及对市场风险的敏感性，其中通过基金合同、基金季报、基金每日净值数值和金融市场数据可以便于客户显示金融市场各类交易品种的实时或历史数据，以获得最佳基金产品；步骤四：通过实时监测模型建立与训练模块运行状态，其中通过模型优化单元，可以对模型建立与训练模块进行训练。

技术总结
本申请涉及金融数据处理技术领域，公开了一种基于大数据分析的基金产品智能评估系统，包括数据采集模块，用于从基金公司、证券交易所、财经网站等数据员获取基金产品的相关数据；预处理模块，用于对采集到的数据进行清洗和预处理；模型建立与训练模块，用于从清洗后的数据中选择合适的特征，生成模型；查询模块，用于帮助用户查询所需基金，评估预测模块，用于推荐用户所需的基金产品；监控模块，用于实时监测模型建立与训练模块运行状态。通过使用长短期记忆网络结合传统机器学习分类方法，更准确更实时地对基金分类，避免人工评估容易受到个人偏好和情绪因素的干扰，导致评估结果不够客观和准确的现象。够客观和准确的现象。够客观和准确的现象。


技术研发人员：徐栋
受保护的技术使用者：上海栖盟科技有限公司
技术研发日：2023.07.13
技术公布日：2023/10/15