[发明专利]基金风险等级预测方法及装置

权利要求书

1.一种基金风险等级预测方法，其特征在于，包括：

获取预测周期内手机银行中基金类别的多条资讯，根据每条资讯的发布时间，将所述多条资讯整合成一条预测周期对应的总资讯；

将预测周期对应的总资讯和待预测基金，输入预先建立的基金风险等级预测模型中，得到待预测基金的风险等级预测结果；所述基金风险等级预测模型用于根据预测周期内的资讯，预测基金的风险等级；

根据待预测基金的风险等级预测结果，向用户发送基金风险提醒。

2.如权利要求1所述的基金风险等级预测方法，其特征在于，按照如下方法预先建立所述基金风险等级预测模型：

获取多个历史预测周期对应的总资讯和每个历史预测周期对应的待预测基金的跌涨幅数据；

根据每个历史预测周期对应的待预测基金的跌涨幅数据，为每个历史预测周期对应的总资讯确定风险等级标签；

以每个历史预测周期对应的总资讯的风险等级标签为输出，以每个历史预测周期对应的总资讯为输入，建立基金风险等级预测模型。

3.如权利要求2所述的基金风险等级预测方法，其特征在于，预先建立所述基金风险等级预测模型的过程，还包括：

对每个历史预测周期对应的总资讯进行数据清洗，对清洗后的每个历史预测周期对应的总资讯进行数据特征提取，得到每个历史预测周期对应的总资讯对应的数据特征；

以每个历史预测周期对应的总资讯的风险等级标签为输出，以每个历史预测周期对应的总资讯为输入，建立基金风险等级预测模型，包括：

利用支持向量机SVM分类算法，对每个历史预测周期对应的总资讯对应的数据特征进行分类，训练得到基金风险等级预测模型。

4.如权利要求3所述的基金风险等级预测方法，其特征在于，对每个历史预测周期对应的总资讯进行数据清洗，包括：

对每个历史预测周期对应的总资讯进行文本分词和去停用词，得到每个历史预测周期对应的总资讯的分词。

5.如权利要求4所述的基金风险等级预测方法，其特征在于，对清洗后的每个历史预测周期对应的总资讯进行数据特征提取，得到每个历史预测周期对应的总资讯对应的数据特征，包括：

利用TF-IDF函数，确定每个历史预测周期对应的总资讯的每个分词的权值；

根据每个历史预测周期对应的总资讯的每个分词的权值和信息增益函数，得到初始数据特征；

利用主成分分析法，对初始数据特征进行降维，得到每个历史预测周期对应的总资讯对应的数据特征。

6.一种基金风险等级预测装置，其特征在于，包括：

资讯整合模块，用于获取预测周期内手机银行中基金类别的多条资讯，根据每条资讯的发布时间，将所述多条资讯整合成一条预测周期对应的总资讯；

风险等级预测模块，用于将预测周期对应的总资讯和待预测基金，输入预先建立的基金风险等级预测模型中，得到待预测基金的风险等级预测结果；所述基金风险等级预测模型用于根据预测周期内的资讯，预测基金的风险等级；

风险提醒模块，用于根据待预测基金的风险等级预测结果，向用户发送基金风险提醒。

7.如权利要求6所述的基金风险等级预测装置，其特征在于，还包括：模型预建立模块，用于：

按照如下方法预先建立所述基金风险等级预测模型：

获取多个历史预测周期对应的总资讯和每个历史预测周期对应的待预测基金的跌涨幅数据；

根据每个历史预测周期对应的待预测基金的跌涨幅数据，为每个历史预测周期对应的总资讯确定风险等级标签；

以每个历史预测周期对应的总资讯的风险等级标签为输出，以每个历史预测周期对应的总资讯为输入，建立基金风险等级预测模型。