本发明涉及支付技术领域，尤其涉及一种团购支付方法、装置、系统、设备及可读存储介质。
背景技术：
目前，商家为促销等目的会推出各种各样的团购，然而用户参加团购过程中，支付给商家账号的支付金额都是冻结在第三方子平台如支付宝中介中，冻结在第三方子平台中的支付金额并未得到充分的利用，即对用户而言，在团购的这段时间内不管团购失败还是成功，该支付金额都是未能有任何收益，这在一定程度上降低了用户体验。
技术实现要素：
本发明的主要目的在于提供一种团购支付方法、装置、系统、设备及可读存储介质，旨在解决现有技术中团购支付成功后与团购成功结果揭晓的这段时间内，支付金额未能有任何收益，降低了用户体验的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种团购支付方法，所述团购支付方法包括：
当检测到用户端团购支付成功时，获取团购的时间信息与支付金额；
冻结所述支付金额，基于所述冻结的支付金额与所述时间信息，计算各个待购买基金产品的收益值，以选取并购买目标基金产品；
若检测到所述支付金额的解冻指令时，解冻所述目标基金产品关联的所述支付金额，并将所述支付金额发送给所述团购对应的目标账号。
可选地，所述冻结所述支付金额步骤之后包括：
基于所述时间信息，建立解冻的密钥规则，其中，确定密钥中私钥为用户端对应团购的团购结束时间或者团购结果确定的确定时间。
可选地，所述选取并购买目标基金产品步骤之前包括：
获取预存的风险模型，预存的风险模型为r＝0.68x·f+u，其中，r和u都是一个n维列向量，r和u的n维列向量的第i项分别代表对应基金的总收益和特有收益部分；x是n行k列的矩阵，其中，该矩阵的(i，j)位置代表第i只基金在第j个权重因子上荷载；而f为每日收益，是k维列向量，第j项是第j个权重因子的收益，其中，权重因子是指公共权重因子，该公共权重因子包括规模、系统性风险、动量、波动性、价值、流动性、成长性、盈利性，获取过去历史时间段基金产品每日的真实基金收益、基于权重因子的收益，以获取基金每日在每个权重因子上的权重；
基于基金在每个权重因子上的权重，调用预设的风险值预测函数，获取基金产品在所述时间信息对应的风险值，该风险值计算公式为q＝count(p1p2......pn)，其中，p1＝t1x1+w，p2＝t2x2+w，pn＝tnxn+w，其中，q为总风险值，p1p2、、pn分别为基金在每个权重因子上的风险值，其中，t1、t2、tn为基金在对应权重因子上的权重，x1、x2...xn分别为t1、t2...tn对应的风险价值，w为常值。
基于所述各个待购买基金产品的风险值与收益值，选取并购买目标基金产品。
可选地，所述基于所述各个待购买基金产品的风险值与收益值，选取并购买目标基金产品步骤包括：
归一化处理各个待购买基金产品的收益值与风险值，以基于预存的基金bp神经网络获取各个待购买基金产品的购买值；
基于所述购买值的大小，选取并购买目标基金产品。
可选地，所述目标账号包括用户端团购的关联账号，所述解冻所述目标基金产品关联的所述支付金额步骤之后还包括：
获取购买所述目标基金产品所得的目标基金收益值，并获取所述用户端团购的关联账号；
将所述目标基金收益值发送至所述关联账号。
可选地，所述获取团购的时间信息与支付金额步骤之前包括：
获取用户端团购的类型选择，基于该类型选择判断用户端对应团购是否参与基金购买活动；
当参与基金购买活动时，执行获取团购的时间信息与支付金额的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种团购支付装置，所述团购支付装置包括：
获取模块，用于当检测到用户端团购支付成功时，获取团购的时间信息与支付金额；
冻结模块，用于冻结所述支付金额，基于所述冻结的支付金额与所述时间信息，计算各个待购买基金产品的收益值，以选取并购买目标基金产品；
解冻模块，用于若检测到所述支付金额的解冻指令时，解冻所述目标基金产品关联的所述支付金额，并将所述支付金额发送给所述团购对应的目标账号。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种团购支付系统，所述团购支付系统包括用户端以及实现上述所述的团购支付装置。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种团购支付设备，所述团购支付设备包括：存储器、处理器，通信总线以及存储在所述存储器上的团购支付程序，
所述通信总线用于实现处理器与存储器间的通信连接；
所述处理器用于执行所述团购支付程序，以实现以下步骤：
当检测到用户端团购支付成功时，获取团购的时间信息与支付金额；
冻结所述支付金额，基于所述冻结的支付金额与所述时间信息，计算各个待购买基金产品的收益值，以选取并购买目标基金产品；
若检测到所述支付金额的解冻指令时，解冻所述目标基金产品关联的所述支付金额，并将所述支付金额发送给所述团购对应的目标账号。
可选地，所述冻结所述支付金额步骤之后包括：
基于所述时间信息，建立解冻的密钥规则，其中，确定密钥中私钥为用户端对应团购的团购结束时间或者团购结果确定的确定时间。
可选地，所述选取并购买目标基金产品步骤之前包括：
获取预存的风险模型，预存的风险模型为r＝0.68x·f+u，其中，r和u都是一个n维列向量，r和u的n维列向量的第i项分别代表对应基金的总收益和特有收益部分；x是n行k列的矩阵，其中，该矩阵的(i，j)位置代表第i只基金在第j个权重因子上荷载；而f为每日收益，是k维列向量，第j项是第j个权重因子的收益，其中，权重因子是指公共权重因子，该公共权重因子包括规模、系统性风险、动量、波动性、价值、流动性、成长性、盈利性，获取过去历史时间段基金产品每日的真实基金收益、基于权重因子的收益，以获取基金每日在每个权重因子上的权重；
基于基金在每个权重因子上的权重，调用预设的风险值预测函数，获取基金产品在所述时间信息对应的风险值，该风险值计算公式为q＝count(p1p2......pn)，其中，p1＝t1x1+w，p2＝t2x2+w，pn＝tnxn+w，其中，q为总风险值，p1p2、、pn分别为基金在每个权重因子上的风险值，其中，t1、t2、tn为基金在对应权重因子上的权重，x1、x2...xn分别为t1、t2...tn对应的风险价值，w为常值。
基于所述各个待购买基金产品的风险值与收益值，选取并购买目标基金产品。
可选地，所述基于所述各个待购买基金产品的风险值与收益值，选取并购买目标基金产品步骤包括：
归一化处理各个待购买基金产品的收益值与风险值，以基于预存的基金bp神经网络获取各个待购买基金产品的购买值；
基于所述购买值的大小，选取并购买目标基金产品。
可选地，所述目标账号包括用户端团购的关联账号，所述解冻所述目标基金产品关联的所述支付金额步骤之后还包括：
获取购买所述目标基金产品所得的目标基金收益值，并获取所述用户端团购的关联账号；
将所述目标基金收益值发送至所述关联账号。
可选地，所述获取团购的时间信息与支付金额步骤之前包括：
获取用户端团购的类型选择，基于该类型选择判断用户端对应团购是否参与基金购买活动；
当参与基金购买活动时，执行获取团购的时间信息与支付金额的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序可被一个或者一个以上的处理器执行以用于：
当检测到用户端团购支付成功时，获取团购的时间信息与支付金额；
冻结所述支付金额，基于所述冻结的支付金额与所述时间信息，计算各个待购买基金产品的收益值，以选取并购买目标基金产品；
若检测到所述支付金额的解冻指令时，解冻所述目标基金产品关联的所述支付金额，并将所述支付金额发送给所述团购对应的目标账号。
本发明通过当检测到用户端团购支付成功时，获取团购的时间信息与支付金额；冻结所述支付金额，基于所述冻结的支付金额与所述时间信息，计算各个待购买基金产品的收益值，以选取并购买目标基金产品；若检测到所述支付金额的解冻指令时，解冻所述目标基金产品关联的所述支付金额，并将所述支付金额发送给所述团购对应的目标账号。由于本申请中，在第三方子平台存储支付金额的过程中，即在支付成功后将支付金额发送给团购对应的目标账号之前，利用团购的支付金额购买基金产品进行收益，提升了用户体验，因而解决了现有技术中解决现有技术中团购支付成功后与团购成功结果揭晓的这段时间内，支付金额未能有任何收益，降低了用户体验的技术问题。
附图说明
图1为本发明团购支付方法第一实施例的流程示意图；
图2为本发明团购支付系统的示意图；
图3是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种团购支付方法，在本发明团购支付方法的第一实施例中，参照图1，所述团购支付方法包括：
步骤s10，当检测到用户端团购支付成功时，获取团购的时间信息与支付金额；
本实施例中，团购可是生活用品、办公用品、电影票等的团购，团购支付方法应用于团购支付系统，其中，团购支付系统包括各个用户端、第三方子平台、接收端、团购平台等，其中，团购平台包括第三方子平台，如图2所示。
需要说明的是，在本实施例中，团购具有生效的锁定时间，检测用户团购支付时的支付时间是否处于团购锁定时间内，当支付时间未处于团购锁定时间内时，判断支付时间是否处于锁定时间结束后的第一预设时长内，当是时，确认该支付有效，其中，第一预设时长可是10分钟。在用户端进行团购时，由于团购成功与否的结果并不确定，因而，先将用户端的团购支付金额存储至第三方子平台中，当团购成功时，第三方子平台将存储在第三方子平台中的支付金额发送给接收端，当团购失败时，将存储在第三方子平台中的支付金额返回给用户端。
在本实施例中，用户端在参与团购活动后，进行支付，并将支付金额发送给第三方子平台，第三方子平台在检测到用户端团购支付成功时，获取团购的时间信息与支付金额，其中，团购的时间信息包括用户端团购时支付支付金额的支付时间，以及用户端对应团购活动结束的结束时间或者是团购结果确定的确定时间。需要说明的是，第三方子平台在接收到团购的时间信息与支付金额后，将团购的时间信息、支付金额、对应的用户端的支付账号、以及接收端的目标账号关联保存，其中，由于第三方支付保存各类团购的支付金额与支付时间，因而，在第三方子平台内根据团购的产品进行团购的分类，如团购电影票的为s类团购，如团购伞的为m类团购，其中，对同类团购产品而言，根据团购的产品的属性进行分类，如m类团购根据伞的类型如阳伞与雨伞进行类型的细分，第三方子平台在根据团购的产品进行团购的分类后，同步关联保存的对应的用户端的支付账号、以及接收端的目标账号等的分类。
步骤s20，冻结所述支付金额，基于所述冻结的支付金额与所述时间信息，计算各个待购买基金产品的收益值，以选取并购买目标基金产品；
冻结所述支付金额，其中，所述冻结所述支付金额步骤之后包括：
步骤a：基于所述时间信息，建立解冻的密钥规则，其中，确定密钥中私钥为用户端对应团购的团购结束时间或者团购结果确定的确定时间。
冻结所述支付金额的具体步骤包括：获取对应的用户端账号与支付金额，并在第三方通道中对该用户账号的支付金额进行取出或者解冻的密钥规则设置，其中，密钥的公钥为支付时间，密钥的私钥为用户端对应团购的团购结束时间或者团购结果确定的确定时间。
在将支付金额冻结在第三方子平台中后，由于第三方支付中链接有各类待购买的基金产品，因而在本实施例中，基于冻结的支付金额进行基金的购买，基金产品不同，收益不同，基金产品的收益与团购的时间与支付金额相关，因而，第三方子平台基于冻结的支付金额自动进行基金的购买时，第三方子平台获取所述冻结的支付金额与所述时间信息，计算各个待购买基金产品的收益值，基于该收益值的高低确定目标基金产品，另外，由于基金产品具有一定的风险性，因而，在购买基金产品前，第三方子平台获取并归一化处理基金产品的收益值与基金的风险值，以在购买基金产品时综合考虑基金产品的收益性与基金的风险性，以选取并购买目标基金产品，需要说明的是，除了所述风险值，收益值，赔付金额，赔付率也影响选取并购买目标基金产品。
步骤s30，若检测到所述支付金额的解冻指令时，解冻所述目标基金产品关联的所述支付金额，并将所述支付金额发送给所述团购对应的目标账号。
在购买基金产品后，若到达团购结果确定时间时，第三方子平台从团购平台获取到的该团购结果确定时间，并生成解冻指令，第三方子平台在检测到支付金额的解冻指令时，获取并解冻所述目标基金产品关联的所述支付金额，即是触发第三方子平台从购买的基金产品中释放支付金额，并将支付金额发送给所述团购对应的目标账号，目标账号可是用户端团购的关联支付账号或者目标商户账号，需要说明的是，在本实施例中，第三方子平台将购买基金产品获取的除支付金额外的收益值发送给用户端团购的关联支付账号，或者将该收益值继续购买该类基金产品，以实现持续收益。
本发明通过当检测到用户端团购支付成功时，获取团购的时间信息与支付金额；冻结所述支付金额，基于所述冻结的支付金额与所述时间信息，计算各个待购买基金产品的收益值，以选取并购买目标基金产品；若检测到所述支付金额的解冻指令时，解冻所述目标基金产品关联的所述支付金额，并将所述支付金额发送给所述团购对应的目标账号。由于本申请中，在第三方子平台存储支付金额的过程中，即在支付成功后将支付金额发送给团购对应的目标账号之前，利用团购的支付金额购买基金产品进行收益，提升了用户体验，因而解决了现有技术中解决现有技术中团购支付成功后与团购成功结果揭晓的这段时间内，支付金额未能有任何收益，降低了用户体验的技术问题。
进一步地，本发明提供团购支付方法的第二实施例，在第二实施例中，所述选取并购买目标基金产品步骤之前包括：
步骤b1，获取预存的风险模型，预存的风险模型为r＝0.68x·f+u，其中，r和u都是一个n维列向量，r和u的n维列向量的第i项分别代表对应基金的总收益和特有收益部分；x是n行k列的矩阵，其中，该矩阵的(i，j)位置代表第i只基金在第j个权重因子上荷载；而f为每日收益，是k维列向量，第j项是第j个权重因子的收益，其中，权重因子是指公共权重因子，该公共权重因子包括规模、系统性风险、动量、波动性、价值、流动性、成长性、盈利性，获取过去历史时间段基金产品每日的真实基金收益、基于权重因子的收益，以获取基金每日在每个权重因子上的权重；
基于基金在每个权重因子上的权重，调用预设的风险值预测函数，获取基金产品在所述时间信息对应的风险值，该风险值计算公式为q＝count(p1p2......pn)，其中，p1＝t1x1+w，p2＝t2x2+w，pn＝tnxn+w，其中，q为总风险值，p1p2、、pn分别为基金在每个权重因子上的风险值，其中，t1、t2、tn为基金在对应权重因子上的权重，x1、x2...xn分别为t1、t2...tn对应的风险价值，w为常值；
其中，预存的风险模型可是r＝0.68x·f+u，其中，r和u都是一个n维列向量，r和u的n维列向量的第i项分别代表对应基金的总收益和特有收益部分；x是n行k列的矩阵，其中，该矩阵的(i，j)位置代表第i只基金在第j个权重因子上荷载；而f为每日收益，是k维列向量，其中第j项是第j个权重因子的收益，其中，权重因子是指公共权重因子，该公共权重因子可分别为规模、系统性风险、动量、波动性、价值、流动性、成长性、盈利性等，获取过去历史时间段基金产品每日的真实基金收益、基于权重因子的收益，以获取基金每日在每个权重因子上的权重，基于基金在每个权重因子上的权重，调用预设的风险值预测函数，获取基金产品在本实施例所述时间信息对应的团购时间内的风险值，该风险值计算公式为q＝count(p1p2......pn)，其中，p1＝t1x1+w，p2＝t2x2+w，pn＝tnxn+w，其中，q为总风险值，p1p2、、pn分别为基金在每个权重因子上的风险值，其中，t1、t2、tn为基金在对应权重因子上的权重，x1、x2...xn分别为t1、t2...tn对应的风险价值，w为常值。
步骤b2，基于所述各个待购买基金产品的风险值与收益值，选取并购买目标基金产品。
其中，所述步骤b2包括：
步骤b3：归一化处理各个待购买基金产品的收益值与风险值，以基于预存的基金bp神经网络获取各个待购买基金产品的购买值；
基于预存的基金bp神经网络获取各个待购买基金产品的购买值，在获取购买值之前，需要先将基金产品的收益值与风险值转化为计算机能够识别的各个参数值，因而对基金产品的收益值、风险值进行归一化处理，以将所有数据转化为标准值。比如，可以采用归一化的方法就各个参数值都投影到0-1之间。具体归一化的算法可以是同时除以一个大数字，大数字＝最大值-最小值。最大值是指所有参数值的最大值，最小值是指所有参数值的最小值。为了避免出现负数，在乘以大数字之前，将所有的参数值都减去最小值，然后再乘以大数字。举个例子，获取到的参数值为100,10,20，-1等，那么最大值为100，最小值为-1，而为了避免出现负数，首先减去最小值得到101,21,31,0。然后再除以101，那么相应的参数值就转换为了1,21/101,31/101,0。在进行准确归一化处理之后，获取基金产品的收益值、风险值所占的比重值，基于该收益值、风险值的比重获取并输入至bp神经网络模型的收益值输入向量，风险值输入向量，其中，输入至bp神经网络模型的输入向量还包括赔付金额、赔付率、团购的时间长度等，基于该bp神经网络模型以及各个输入向量、获取购买值。
需要说明的是，在本申请中，bp神经网络模型是预先建立且预存于第三方子平台中的。bp神经网络算法的思想是：利用输出后的误差即实际输出与期望输出的误差估计输出层的直接前导层的误差，再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层的反传下去，就获得了所有其他各层的误差估计。bp神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层。
步骤b4：基于所述购买值的大小，选取并购买目标基金产品。
本实施例在获取购买值后，基于该购买值购买目标基金产品，其中，购买值大时，基金产品的可购买性越大，因而在获取各个基金的购买值后，选取购买值最大的基金产品作为目标基金产品。
在本实施例中，通过归一化处理各个待购买基金产品的收益值与风险值，以基于预存的基金bp神经网络获取各个待购买基金产品的购买值；基于所述购买值的大小，选取并购买目标基金产品。因而能够准确购买目标基金产品。提升了用户体验。
进一步地，本发明提供团购支付方法的第三实施例，在第三实施例中，所述目标账号包括用户端团购的关联账号，所述解冻所述目标基金产品关联的所述支付金额步骤之后还包括：
步骤c1:获取购买所述目标基金产品所得的目标基金收益值，并获取所述用户端团购的关联账号；
需要说明的是，用户端团购的关联账号可是微信号、qq号、以及用户电话号码、邮箱等。
步骤c2:将所述目标基金收益值发送至所述关联账号。
在本实施例中，获取购买所述目标基金产品所得的目标基金收益值，在检测到解冻指令时，将目标基金收益值发送给用户端团购的关联支付账号，并生成对应的提示信息，该提示信息可是语音或者短信提示的方式，需要说明的是，第三方子平台基于该目标基金收益值作为起始金额，基于该起始金额在第二预设时长内重新选取基金产品，重新选取基金产品与上述支付金额选取目标基金产品过程相同。
在本实施例中，通过获取购买所述目标基金产品所得的目标基金收益值，并获取所述用户端团购的关联账号；将所述目标基金收益值发送至所述关联账号。因而增加了用户的收益，提升了用户体验。
进一步地，本发明提供团购支付方法的第四实施例，在第四实施例中，所述获取团购的时间信息与支付金额步骤之前包括：
获取用户端团购的类型选择，基于该类型选择判断用户端对应团购是否参与基金购买活动；
当参与基金购买活动时，执行获取团购的时间信息与支付金额的步骤。
在本实施例中，第三方子平台为用户端提供不参加基金购买活动的选择，因而，在本实施例中，获取用户端团购的类型选择，基于用户端团购的类型选择判断是否参与基金购买活动，当参与基金购买活动时，执行获取团购的时间信息与支付金额的步骤。当未参与基金购买活动时，冻结支付金额即可，直至团购结果确定或者团购时间结束，再解冻对应的支付金额，并将该解冻的支付金额发送给用户端支付账号或者对应的目标账号。
在本实施例中，通过获取用户端团购的类型选择，判断该类型选择对应团购是否参与基金购买活动；当参与基金购买活动时，执行获取团购的时间信息与支付金额的步骤。在本实施例中，提供用户端是否利用支付金额购买基金产品的选择，提升了用户体验。
本发明还提供一种团购支付装置，所述团购支付装置包括：
获取模块，用于当检测到用户端团购支付成功时，获取团购的时间信息与支付金额；
冻结模块，用于冻结所述支付金额，基于所述冻结的支付金额与所述时间信息，计算各个待购买基金产品的收益值，以选取并购买目标基金产品；
解冻模块，用于若检测到所述支付金额的解冻指令时，解冻所述目标基金产品关联的所述支付金额，并将所述支付金额发送给所述团购对应的目标账号。
可选地，所述冻结模块包括：
解冻规则单元，用于基于所述时间信息，建立解冻的密钥规则，其中，确定密钥中私钥为用户端对应团购的团购结束时间或者团购结果确定的确定时间。
可选地，所述冻结模块还包括：
第一获取单元，用于获取预存的风险模型，预存的风险模型为r＝0.68x·f+u，其中，r和u都是一个n维列向量，r和u的n维列向量的第i项分别代表对应基金的总收益和特有收益部分；x是n行k列的矩阵，其中，该矩阵的(i，j)位置代表第i只基金在第j个权重因子上荷载；而f为每日收益，是k维列向量，第j项是第j个权重因子的收益，其中，权重因子是指公共权重因子，该公共权重因子包括规模、系统性风险、动量、波动性、价值、流动性、成长性、盈利性，获取过去历史时间段基金产品每日的真实基金收益、基于权重因子的收益，以获取基金每日在每个权重因子上的权重；
基于基金在每个权重因子上的权重，调用预设的风险值预测函数，获取基金产品在所述时间信息对应的风险值，该风险值计算公式为q＝count(p1p2......pn)，其中，p1＝t1x1+w，p2＝t2x2+w，pn＝tnxn+w，其中，q为总风险值，p1p2、、pn分别为基金在每个权重因子上的风险值，其中，t1、t2、tn为基金在对应权重因子上的权重，x1、x2...xn分别为t1、t2...tn对应的风险价值，w为常值；
选取单元，用于基于所述各个待购买基金产品的风险值与收益值，选取并购买目标基金产品。
可选地，所述选取单元包括：
归一化子单元，用于归一化处理各个待购买基金产品的收益值与风险值，以基于预存的基金bp神经网络获取各个待购买基金产品的购买值；
选取子单元，用于基于所述购买值的大小，选取并购买目标基金产品。
可选地，所述解冻模块包括：
第二获取单元，用于获取购买所述目标基金产品所得的目标基金收益值，并获取所述用户端团购的关联账号；
发送单元，用于将所述目标基金收益值发送至所述关联账号。
可选地，获取模块包括：
第三获取单元，用于获取用户端团购的类型选择，基于该类型选择判断用户端对应团购是否参与基金购买活动；
执行单元，用于当参与基金购买活动时，执行获取团购的时间信息与支付金额的步骤。
参照图3，图3是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明实施例团购支付设备可以是pc，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、mp3(movingpictureexpertsgroupaudiolayeriii，动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、mp4(movingpictureexpertsgroupaudiolayeriv，动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、便携计算机等终端设备。
如图3所示，该团购支付设备可以包括：处理器1001，例如cpu，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现处理器1001和存储器1005之间的连接通信。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储设备。
可选地，该团购支付设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、rf(radiofrequency，射频)电路，传感器、音频电路、wifi模块等等。用户接口可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的团购支付设备结构并不构成对团购支付设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图3所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块以及团购支付程序。操作系统是管理和控制团购支付设备硬件和软件资源的程序，支持团购支付程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信，以及与团购支付设备中其它硬件和软件之间通信。
在图3所示的团购支付设备中，处理器1001用于执行存储器1005中存储的团购支付程序，实现以下步骤：
当检测到用户端团购支付成功时，获取团购的时间信息与支付金额；
冻结所述支付金额，基于所述冻结的支付金额与所述时间信息，计算各个待购买基金产品的收益值，以选取并购买目标基金产品；
若检测到所述支付金额的解冻指令时，解冻所述目标基金产品关联的所述支付金额，并将所述支付金额发送给所述团购对应的目标账号。
进一步地，所述冻结所述支付金额步骤之后包括：
基于所述时间信息，建立解冻的密钥规则，其中，确定密钥中私钥为用户端对应团购的团购结束时间或者团购结果确定的确定时间。
进一步地，所述选取并购买目标基金产品步骤之前包括：
获取预存的风险模型，预存的风险模型为r＝0.68x·f+u，其中，r和u都是一个n维列向量，r和u的n维列向量的第i项分别代表对应基金的总收益和特有收益部分；x是n行k列的矩阵，其中，该矩阵的(i，j)位置代表第i只基金在第j个权重因子上荷载；而f为每日收益，是k维列向量，第j项是第j个权重因子的收益，其中，权重因子是指公共权重因子，该公共权重因子包括规模、系统性风险、动量、波动性、价值、流动性、成长性、盈利性，获取过去历史时间段基金产品每日的真实基金收益、基于权重因子的收益，以获取基金每日在每个权重因子上的权重；
基于基金在每个权重因子上的权重，调用预设的风险值预测函数，获取基金产品在所述时间信息对应的风险值，该风险值计算公式为q＝count(p1p2......pn)，其中，p1＝t1x1+w，p2＝t2x2+w，pn＝tnxn+w，其中，q为总风险值，p1p2、、pn分别为基金在每个权重因子上的风险值，其中，t1、t2、tn为基金在对应权重因子上的权重，x1、x2...xn分别为t1、t2...tn对应的风险价值，w为常值；
基于所述各个待购买基金产品的风险值与收益值，选取并购买目标基金产品。
进一步地，所述基于所述各个待购买基金产品的风险值与收益值，选取并购买目标基金产品步骤包括：
归一化处理各个待购买基金产品的收益值与风险值，以基于预存的基金bp神经网络获取各个待购买基金产品的购买值；
基于所述购买值的大小，选取并购买目标基金产品。
进一步地，所述目标账号包括用户端团购的关联账号，所述解冻所述目标基金产品关联的所述支付金额步骤之后还包括：
获取购买所述目标基金产品所得的目标基金收益值，并获取所述用户端团购的关联账号；
将所述目标基金收益值发送至所述关联账号。
进一步地，所述获取团购的时间信息与支付金额步骤之前包括：
获取用户端团购的类型选择，基于该类型选择判断用户端对应团购是否参与基金购买活动；
当参与基金购买活动时，执行获取团购的时间信息与支付金额的步骤。
本发明团购支付设备具体实施方式与上述团购支付方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
本发明提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于实现上述任一项所述的团购支付方法的步骤。
本发明可读存储介质具体实施方式与上述团购支付方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
本发明提供了一种团购支付系统，本发明团购支付系统具体实施方式与上述团购支付方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利处理范围内。