基于多维数据的金融风险数据处理分析方法及系统与流程

本发明涉及金融风险数据处理，尤其涉及一种基于多维数据的金融风险数据处理分析方法及系统。

背景技术：

1、随着金融市场的不断发展和金融产品的多样化，金融行业开始积累大量的多维数据，包括市场交易数据、社交媒体数据、宏观经济数据，金融风险的种类和规模也不断增加，传统的金融风险分析方法在处理大规模、多维度的金融数据时面临着效率低、精度不高的问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要提供基于多维数据的金融风险数据处理分析方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种基于多维数据的金融风险数据处理分析方法，所述方法包括以下步骤：

3、步骤s1：通过爬虫技术对金融信息进行多维度数据采集，得到多维度金融数据；对多维度金融数据进行数据预处理，多维度金融分类数据；

4、步骤s2：获取金融历史风险数据；对金融历史风险数据进行风险影响范围分析，得到金融风险时间序列；根据金融风险时间序列对金融历史风险数据进行最大化似然函数计算，得到金融最大化似然参数；基于金融最大化似然参数金融风险时间序列进行金融风险识别模型构建，得到金融风险识别模型；

5、步骤s3：对多维度金融分类数据进行模块特征选取，得到金融降维特征数据；利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，得到金融风险特征行为数据；

6、步骤s4：对金融风险特征行为数据进行前置风险行为分析，得到金融前置风险数据；根据金融前置风险数据对金融风险时间序列进行前置关系匹配，得到金融前置影响关系数据；对金融前置影响关系数据进行决策规则制定，得到金融风险决策数据。

7、本发明通过使用爬虫技术，可以获取大量的金融信息，包括市场价格、公司财务数据、经济指标，这有助于建立一个全面的金融数据集，提供更全局的视角，采集多维度金融数据意味着可以获得来自不同领域和维度的信息，如技术指标、基本面数据、市场情绪，这样的综合数据能够提供更全面的市场了解，将金融数据进行分类可以更好地理解和组织数据，为后续的分析和建模提供结构化的基础，分类有助于识别不同类型的金融信息，从而更好地了解市场动态；获取金融历史风险数据是建立风险模型的基础，这些数据可以包括历史市场价格、交易量、事件数据，它们提供了对过去市场行为的洞察，有助于理解市场风险，对历史风险数据进行风险影响范围分析有助于确定不同事件或因素对市场的影响程度，这有助于识别主要风险因素并衡量其重要性，通过分析风险影响范围，可以构建金融风险时间序列，它显示了随时间变化的风险水平，这是风险模型的核心组成部分，有助于识别风险趋势和周期，通过计算最大化似然参数，可以建立风险模型，这是一种用于拟合风险分布的方法，它有助于了解风险分布的特性，从而更好地理解潜在的风险，基于最大化似然参数，构建金融风险识别模型可以帮助识别不同风险事件和趋势，这个模型可以用来预测未来风险，提供预警或建议；对多维度金融分类数据进行模块特征选取的过程有助于减少数据维度，提取最相关的特征，这有助于降低计算复杂性，减少噪音的影响，并加速后续模型训练和分析过程，通过模块特征选取，可以得到金融降维特征数据，这是对原始数据的有效摘要，降维后的数据更易于理解和解释，同时可能保留了关键的信息，有助于提高模型的泛化能力，利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，可以帮助识别和理解不同风险特征的行为模式，这可以有助于建立更准确的风险识别模型，并提供深入的洞察，以便更好地应对潜在的风险，通过对模块特征的选择和对风险特征行为的识别，可以提高模型的解释性，这对于金融领域非常重要，因为决策者需要了解模型的预测基础，以便更好地制定风险管理策略；通过前置风险行为分析，可以得到金融前置风险数据，这些数据有助于识别潜在的风险信号和异常行为，提前预警可能的风险事件，利用金融前置风险数据对金融风险时间序列进行前置关系匹配，可以建立金融前置影响关系数据，这些关系数据有助于理解不同风险因素之间的相互影响，为后续的决策规则制定提供基础；对金融前置影响关系数据进行决策规则制定的过程有助于建立针对不同风险情境的决策规则。这些规则可以是基于统计分析、机器学习模型输出或专业领域知识的结合。制定明晰的决策规则有助于自动化风险决策流程。因此，本发明基于多维数据的金融风险数据处理分析方法及系统是对传统的金融风险数据分析方法做出的优化处理，解决了传统金融风险数据分析方法存在的效率低、精度不高的问题，提高了分析的效率，提升了精度。

8、优选地，步骤s1包括以下步骤：

9、步骤s11：通过爬虫技术对金融信息进行多维度数据采集，得到多维度金融数据；

10、步骤s12：对多维度金融数据进行数据预处理，得到多维度金融清洗数据；

11、步骤s13：对多维度金融清洗数据进行分类处理，得到多维度金融分类数据。

12、本发明通过爬虫技术采集多维度金融数据，可以获取更全面、广泛的金融信息，包括市场行情、公司财务数据、宏观经济指标，有助于全面了解金融市场动态，爬虫技术可以提供实时的数据更新，使得系统能够及时获取最新的金融信息，有助于及时响应市场变化，预处理有助于清洗和规范原始数据，提高数据的质量和准确性，减少由于数据质量问题引起的分析误差，预处理可以处理数据中的缺失值，确保数据的完整性，避免在后续分析中引入偏差，分类处理有助于将数据按照不同的维度、特征进行组织和分类，使得后续分析更加有序和可管理，对清洗数据进行分类处理还可以进行标准化，确保不同来源的数据可以在相同的标准下进行比较和分析。

13、优选地，所述的对多维度金融数据进行数据预处理，其中数据预处理具体为：

14、对多维度金融数据进行数据来源分析，得到金融来源渠道数据；

15、根据金融来源渠道数据对多维度金融数据进行数据差异化分析，得到多维度金融差异数据；

16、基于多维度金融差异数据对多维度金融数据进行维度关联计算，得到金融维度关联度值；当金融维度关联度值大于或等于预设的金融维度关联度阈值时，则生成金融维度关联数据；当金融维度关联度值小于预设的金融维度关联度阈值时，则停止维度关联计算，返回上一步骤；

17、根据金融维度关联数据对多维度金融数据进行数据采样，得到多维度金融采样数据；

18、对多维度金融采样数据进行线性分析，得到多维度金融线性数据；对多维度金融线性数据进行归一化处理，得到多维度金融清洗数据。

19、本发明通过了解金融数据的来源渠道，可以建立对数据的信任基础，了解数据的可信度和可靠性，差异化分析有助于发现不同来源渠道之间的数据差异，从而识别潜在的异常或错误数据，通过了解数据差异，可以采取相应的措施来提高数据一致性，确保后续分析的准确性，同时差异化分析也可以了解不同渠道之间数据的关联度，通过计算维度关联度值，可以识别不同维度之间的关联程度，有助于深入理解金融数据的内在关系，设置关联度阈值并根据其进行决策，使得关联性的判断过程更为自动化，减少主观干预，基于关联数据进行采样，可以确保采样更有针对性，捕捉到具有重要关联的数据，避免不必要的冗余信息，生成关联数据有助于减少数据的冗余，提高数据的精确性和实用性，归一化处理有助于消除不同维度之间的尺度影响，提高数据的可比性，使得线性分析更为准确，归一化可以提高线性模型的稳定性，使得对金融数据的分析更为可靠。

20、优选地，利用金融维度关联分析算法对多维度金融数据进行维度关联计算，其中金融维度关联分析算法如下所示：

21、；式中， t表示金融维度关联度的结果值，表示维度关联计算次数值，表示多维度金融差异数据的差异区间值，表示多维度金融差异数据的差异区间差值，表示多维度金融数据的数据来源复杂度值，表示多维度金融数据的数据来源关联度值，表示多维度金融数据的权重系数，表示金融维度关联分析算法的误差调整值。

22、本发明构建了一个金融维度关联分析算法，通过综合考虑差异区间、差异区间差值、数据来源复杂度、数据来源关联度和权重系数等因素，计算出金融维度关联度的结果值 t，该算法可以帮助分析人员在多维度金融数据中发现和评估不同维度之间的关联关系，进而对金融数据进行更深入的分析和决策。维度关联计算次数值，该参数表示维度关联计算的次数，当趋向于无穷大时，表示进行了无限次的维度关联计算。这样做可以增加算法的稳定性和收敛性，使得计算结果更可靠；多维度金融差异数据的差异区间值，差异区间值反映了不同维度之间的差异程度，较大的差异值意味着维度之间的关联性较低，较小的差异值则表示维度之间的关联性较高；多维度金融差异数据的差异区间差值，差异区间差值可以用来衡量不同维度之间的变化趋势是否一致，差异区间差值越小，表示不同维度之间的变化趋势越一致，关联性越高；多维度金融数据的数据来源复杂度值，数据来源复杂度值可以用来描述金融数据的来源情况，复杂度越高，表示数据来源越复杂，可能包含更多的维度信息，对于维度关联分析具有更高的影响；多维度金融数据的数据来源关联度值，数据来源关联度值表示不同维度之间的数据来源的相关程度，相关度越高，表示维度之间的关联性越强；多维度金融数据的权重系数，权重系数用于调整不同维度在维度关联度计算中的重要性，不同维度的权重系数不同，可以根据实际需求对不同维度进行加权处理；金融维度关联分析算法的误差调整值误差调整值用于对计算结果进行修正，以提高算法的准确性和稳定性。

23、优选地，步骤s2包括以下步骤：

24、步骤s21：获取金融历史风险数据；

25、步骤s22：对金融历史风险数据进行风险等级评估，得到风险等级评估数据；

26、步骤s23：根据风险等级评估数据对金融历史风险进行风险影响范围分析，得到金融风险范围数据；

27、步骤s24：对金融风险范围数据进行时间序列分析，得到金融风险时间序列；

28、步骤s25：根据金融风险时间序列对金融历史风险数据进行最大化似然函数计算，得到金融最大化似然参数；

29、步骤s26：基于金融最大化似然参数利用逻辑回归算法对金融风险时间序列进行金融风险识别模型构建，得到金融风险识别模型。

30、本发明通过获取金融历史风险数据，可以建立起对金融风险的基本认识和了解，为后续的分析和决策提供数据基础；通过对金融历史风险数据进行风险等级评估，可以将风险数据量化为具体的风险等级，使得风险评估更加客观和准确，便于对不同风险进行比较和排序；通过对风险等级评估数据进行风险影响范围分析，可以确定不同风险等级所涵盖的风险范围，进一步了解风险的影响程度，为风险管理和决策提供更全面的信息；通过对金融风险范围数据进行时间序列分析，可以揭示风险的演变趋势和周期性变化，帮助识别风险的周期性特征，为预测未来的风险提供参考；通过最大化似然函数计算，可以根据金融风险时间序列对历史风险数据进行参数估计，得到最合适的模型参数，提高模型的拟合能力和预测准确性；通过构建金融风险识别模型，可以利用历史风险数据和最大化似然参数，建立起对金融风险的识别模型，提高对未知风险的预测和识别能力，为风险管理和决策提供支持。

31、优选地，步骤s3包括以下步骤：

32、步骤s31：对多维度金融分类数据进行模块特征选取，得到金融模块特征数据；

33、步骤s32：对金融模块特征数据进行数据降维，得到金融降维特征数据；

34、步骤s33：利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，得到金融风险特征行为数据。

35、本发明通过对多维度金融分类数据进行模块特征选取，可以识别出对于金融分类的模块特征，提高了对数据的理解和解释能力，选取关键特征有助于降低数据的维度，减小计算复杂度，加速后续模型训练和预测过程，通过数据降维，可以保留大部分原始数据的信息，同时减少冗余信息，有助于更高效地进行后续分析，降维后的数据更容易可视化，有助于发现数据的潜在结构和模式，利用金融风险识别模型对降维特征数据进行风险特征行为识别，通过对特定行为的识别，可以实时监测潜在的金融风险，提高对异常行为的及时响应能力，基于风险特征行为数据，可以实现自动化的决策过程，降低风险管理的人工成本。

36、优选地，步骤s31包括以下步骤：

37、步骤s311：通过递归特征消除法对多维度金融分类数据进行特征优化，得到多维金融特征优化数据；

38、步骤s312：对多维金融特征优化数据进行组合遍历，得到多维金融组合优化数据；

39、步骤s313：通过多维金融组合优化数据进行随机样本抽取，得到金融组合样本优化数据；

40、步骤s314：利用样本组合权重算法对金融组合样本优化数据进行权重分配，得到样本权重优化数据；

41、步骤s315：对样本权重优化数据进行有序树结构构建，得到样本权重有序树；

42、步骤s316：对样本权重有序树进行有序查找并进行特征选取，得到金融模块特征数据。

43、本发明通过递归特征消除法有助于识别多维度金融分类数据中对目标变量预测最为重要的特征，从而提高模型的预测性能，通过特征优化，可以减少数据中的噪声和冗余信息，提高后续分析的准确性，通过组合遍历，可能发现特定特征组合对于金融分类任务更具信息量，增强了对复杂关系的建模能力，考虑多维度组合有助于综合不同特征之间的关系，更全面地捕捉数据的特征， 随机样本抽取有助于引入样本的多样性，增加模型的鲁棒性，减少过拟合的风险，随机样本抽取有助于提高模型的泛化性能，使其更好地适应新数据，通过权重分配，可以对不同样本赋予不同的重要性，增强对关键样本的关注，提高模型对重要信息的利用效率，样本权重有助于模型更专注地学习具有较高权重的样本，提高模型的训练效率和性能，有序树结构有助于更好地组织和理解样本权重信息，使其更易于可视化和解释，有序树结构可能通过优化搜索过程提高特征选取的效率，降低计算成本，有序查找可以帮助进一步精炼选取最关键的金融模块特征，提高模型的可解释性和预测性能，有序查找有助于降低特征选择的复杂性，使得模型更容易理解和应用。

44、优选地，步骤s314中的样本组合权重算法如下所示：

45、；

46、式中，表示权重分配的输出值，表示权重积分结束时间值，表示金融组合样本优化数据的样本完整度值，表示样本数量值，表示样本随机权重值，表示金融组合样本优化数据的样本随机值，表示第个金融组合样本优化数据的优化程度系数，表示第个金融组合样本优化数据的方差预估值，表示第个金融组合样本优化数据的约束条件值，表示第个金融组合样本优化数据的变化系数值，表示样本组合权重算法的偏差修正值。

47、本发明构建了一个样本组合权重算法，通过综合考虑不同的数据特征和约束条件，以及引入随机性和灵敏度调整，来实现对样本组合权重的合理分配。权重积分结束时间值，该值决定了权重计算的时间范围，通过设定不同的结束时间值，可以控制权重计算所考虑的历史数据的时间段；金融组合样本优化数据的样本完整度值，样本完整度值表示金融组合样本优化数据的样本完整性程度，较高的样本完整度值意味着数据集中包含更多的有效样本，可以提高权重分配的准确性和可靠性；样本数量值，较大的样本数量值可以提供更多的样本数据用于计算权重，从而增加权重分配的稳定性和可靠性；样本随机权重值，样本随机权重值表示对样本进行随机加权的系数，通过引入随机性，可以减少样本之间的相关性，从而提高权重分配的多样性和鲁棒性；金融组合样本优化数据的样本随机值，较大的样本随机值可以提供更多的随机样本数据，有助于更全面地考虑不同的组合情况，从而提高权重分配的灵活性和适应性；第个金融组合样本优化数据的优化程度系数，较高的优化程度系数意味着该样本在金融组合中具有更高的重要性，可能会被赋予更高的权重；第个金融组合样本优化数据的方差预估值，方差预估值可以用于度量样本的风险水平，较高的方差预估值可能会降低该样本的权重；第个金融组合样本优化数据的约束条件值，约束条件可以用于限制特定样本的权重范围，以确保满足特定的投资目标或风险限制；第个金融组合样本优化数据的变化系数值，较高的变化系数值可以增加该样本对权重分配的影响，从而提高权重的灵敏度；样本组合权重算法的偏差修正值，通过调整偏差修正值，可以校正权重分配的整体偏差，以更好地符合实际情况。

48、优选地，步骤s4包括以下步骤：

49、步骤s41：对金融风险特征行为数据进行风险诱因分析，得到金融风险诱因数据；对金融风险诱因数据进行时间行为概率分析，得到风险时间行为概率；

50、步骤s42：对金融风险特征行为数据进行前置风险行为分析，得到金融前置风险数据；

51、步骤s43：根据金融前置风险数据对金融风险时间序列进行前置关系匹配，得到金融前置影响关系数据；

52、步骤s44：根据风险时间行为概率以及金融前置影响关系数据进行决策规则制定，得到金融风险决策数据。

53、本发明通过对金融风险特征行为数据进行诱因分析，有助于识别潜在的金融风险因素，提高对风险的敏感性，同时有助于识别出风险产生的原因，提高对风险的应对能力，时间行为概率分析有助于了解不同风险在时间上的分布规律，帮助制定更为灵活和有效的应对策略；通过对金融风险特征行为数据的前置分析，可以提前发现可能导致风险的行为模式，有助于实施预防性措施，减缓或避免潜在的风险；通过对前置风险数据与风险时间序列的匹配，可以发现前置行为与后续风险之间的关系，提高对风险产生的理解，得到前置影响关系数据有助于构建风险传播的网络，从而更好地了解风险的传播路径和影响因素，利用风险时间行为概率和前置影响关系数据，制定决策规则可以帮助进行更加智能和精确的决策，提高对风险的应对效果，制定的决策规则有望实现对金融风险的实时监测和响应，增加系统的灵活性和实效性。

54、优选地，本发明还提供了一种基于多维数据的金融风险数据处理分析系统，用于执行如上所述的一种基于多维数据的金融风险数据处理分析方法，该基于多维数据的金融风险数据处理分析系统包括：

55、金融数据预处理模块，用于通过爬虫技术对金融信息进行多维度数据采集，得到多维度金融数据；对多维度金融数据进行数据预处理，多维度金融分类数据；

56、金融风险识别模型构建模块，用于获取金融历史风险数据；对金融历史风险数据进行风险影响范围分析，得到金融风险时间序列；根据金融风险时间序列对金融历史风险数据进行最大化似然函数计算，得到金融最大化似然参数；基于金融最大化似然参数金融风险时间序列进行金融风险识别模型构建，得到金融风险识别模型；

57、风险特征行为分析模块，用于对多维度金融分类数据进行模块特征选取，得到金融降维特征数据；利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，得到金融风险特征行为数据；

58、风险决策规则制定模块，用于对金融风险特征行为数据进行前置风险行为分析，得到金融前置风险数据；根据金融前置风险数据对金融风险时间序列进行前置关系匹配，得到金融前置影响关系数据；对金融前置影响关系数据进行决策规则制定，得到金融风险决策数据。

59、本发明的有益效果，通过使用爬虫技术，可以获取大量的金融信息，包括市场价格、公司财务数据、经济指标，这有助于建立一个全面的金融数据集，提供更全局的视角，采集多维度金融数据意味着可以获得来自不同领域和维度的信息，如技术指标、基本面数据、市场情绪，这样的综合数据能够提供更全面的市场了解，将金融数据进行分类可以更好地理解和组织数据，为后续的分析和建模提供结构化的基础，分类有助于识别不同类型的金融信息，从而更好地了解市场动态；获取金融历史风险数据是建立风险模型的基础，这些数据可以包括历史市场价格、交易量、事件数据，它们提供了对过去市场行为的洞察，有助于理解市场风险，对历史风险数据进行风险影响范围分析有助于确定不同事件或因素对市场的影响程度，这有助于识别主要风险因素并衡量其重要性，通过分析风险影响范围，可以构建金融风险时间序列，它显示了随时间变化的风险水平，这是风险模型的核心组成部分，有助于识别风险趋势和周期，通过计算最大化似然参数，可以建立风险模型，这是一种用于拟合风险分布的方法，它有助于了解风险分布的特性，从而更好地理解潜在的风险，基于最大化似然参数，构建金融风险识别模型可以帮助识别不同风险事件和趋势，这个模型可以用来预测未来风险，提供预警或建议；对多维度金融分类数据进行模块特征选取的过程有助于减少数据维度，提取最相关的特征，这有助于降低计算复杂性，减少噪音的影响，并加速后续模型训练和分析过程，通过模块特征选取，可以得到金融降维特征数据，这是对原始数据的有效摘要，降维后的数据更易于理解和解释，同时可能保留了关键的信息，有助于提高模型的泛化能力，利用金融风险识别模型对金融降维特征数据进行风险特征行为识别，可以帮助识别和理解不同风险特征的行为模式，这可以有助于建立更准确的风险识别模型，并提供深入的洞察，以便更好地应对潜在的风险，通过对模块特征的选择和对风险特征行为的识别，可以提高模型的解释性，这对于金融领域非常重要，因为决策者需要了解模型的预测基础，以便更好地制定风险管理策略；通过前置风险行为分析，可以得到金融前置风险数据，这些数据有助于识别潜在的风险信号和异常行为，提前预警可能的风险事件，利用金融前置风险数据对金融风险时间序列进行前置关系匹配，可以建立金融前置影响关系数据，这些关系数据有助于理解不同风险因素之间的相互影响，为后续的决策规则制定提供基础；对金融前置影响关系数据进行决策规则制定的过程有助于建立针对不同风险情境的决策规则。这些规则可以是基于统计分析、机器学习模型输出或专业领域知识的结合。制定明晰的决策规则有助于自动化风险决策流程。因此，本发明基于多维数据的金融风险数据处理分析方法及系统是对传统的金融风险数据分析方法做出的优化处理，解决了传统金融风险数据分析方法存在的效率低、精度不高的问题，提高了分析的效率，提升了精度。