一种基于大数据群统计算法的金融投资风险值预测系统

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一种基于大数据群统计算法的金融投资风险值预测系统
申请号:CN202510407264
申请日期:2025-04-02
公开号:CN120338961A
公开日期:2025-07-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于大数据群统计算法的金融投资风险值预测系统,涉及金融投资风险值预测技术领域。本发明包括多源数据采集模块,所述多源数据采集模块的输出端电性连接有动态特征筛选模块,所述动态特征筛选模块的输出端电性连接有时空风险传导模型。本发明集成多源数据采集、动态特征筛选、时空风险传导建模、风险值预测和智能阻断决策等多个模块,各模块协同作业,通过对海量多源数据的深度挖掘,以及多种算法的综合运用,能够精准识别金融市场中的风险特征,在复杂的多资产联动场景下,系统将误报率降低50%,同时将预测准确率提升25%‑30%,有效规避了因误判带来的投资损失,为投资者的决策提供可靠依据。
技术关键词
值预测系统 风险传导模型 统计算法 大数据 数据采集模块 金融 实时性优化方法 量子粒子群算法 特征生成方法 决策 神经网络推理 动态调整机制 轻量化方法 遗传算法优化 强化学习模型 输出端 异常数据
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